次世代ＡＩ研究開発の２つの潮流

「イノベーション・ジャパン2020～大学見本市」のJST研究開発戦略センター（CRDS）ストリーミングセミナー「次世代ＡＩ研究開発の２つの潮流～米中2強時代に日本は？～」科学技術振興機構 CRDS システム・情報科学技術ユニットフェロー 福島俊一氏を視聴しました。
https://ij2020online.jst.go.jp/jst/crds.html

「深層学習を中心とした現在のAI（人工知能）技術は顕著な成果をあげている一方、大規模リソースが必要、ブラックボックス、脆弱性等の問題も指摘されるようになった。このような問題を克服し、次世代AIを目指す研究開発を2つの潮流で捉え、その中で日本の強みを活かした取り組みの方向性を示す。」というものでした。
米中2強だが、第4世代AIはどの国もスター トラインにたったばかりで日本にも先行チャンスがあるようです。
知財分野でのへの応用も第4世代AIにより飛躍的に発展する可能性がありそうです。
 
次世代AI研究開発の2つの潮流とは？
これまで、第１世代は探索ベース、第２世代はルールベース、第3世代は機械学習ベースと移り変わってきた。
第4世代はどうなっているのか？その兆しがみえてきているのが潮流１で、潮流1は、AI技術そのものの性能向上のための研究開発といえる。
一方、第3世代では、Ａｉが社会に広がり、安全性や信頼性など社会からの要謂に応えるための研究開発が求められるようになった。信頼されるAIが２つ目の潮流。
 
潮流1：第4世代ＡＩ
潮流2：信頼されるＡＩ
２つの潮流から見た米中欧日の状況、米中2強時代に日本は？
 
 
潮流1：第4世代ＡＩ
　　第3次ＡＩブームを深層学習（ディープラーニング）が牽引
　　　●様々な特定用途で人間を上回る精度・性能を次々達成
           ●深層強化学習、自己教師あり学習、深層生成モデル等の技術発展も続く
　　　画像認識（一般物体認識）で人間の制度を上回った
　　　文書読解テストでも人間の制度を上回った
　　　ゲームでも人間に勝つシステムが続々と出てきた
　　　コンテンツ生成モデルも高品質化
 
一方で、現状の深層学習が抱える問題

• 学習に大屋の教師データや計算資源が必要　　簡単には手がでない
• 学習範囲外の状況に弱く、実世界状況への臨機応変な対応ができない　　 誤認識を誘発する攻撃が可能
• パターン処理は強いが、意味理解・説明等の公示処理はできていない　　意味を理解せずに傾向を当てているのが現状

 
　　第3世代のＡＩの問題を克服するには、パターン処理（第3世代）と言語・記号処理（第2世代）の融合が必要。
　　　人問は大団の教師データなしで学習・成長し、学習したことを組み合わせて別な場面や状況にも応用できる。
　　　人間の知能に関する基礎研究に学ぶことが必要
 
　　第4世代AIに向けた注目動向　　融合ＡＩ
 
 
潮流2：信頼されるＡＩ
　社会におけるAIの問題
　　ブラックボックス問題
　　バイアス問題
　　脆弱性問題
　　品質保証問題
　　フェイク問題
　AI社会原則・倫理指針
　　急速に社会に広がるAIに対して、社会からの要請を明文化する動きが、 国・世界レベルで活発化、
　　標準化活動も進められている
　　だが、このような原則・指針を満たす「信頼されるAIシステム」はどう作ればよいのか？
 
　潮流2: 信頼されるAIのための研究課題
　　システム開発のパラダイム転換が起きている
　　　AIソフトウェア工学
　　　主体的意思決定の支援
 
　信頼されるAIに向けた多面的な取り組み
　　説明可能ＡＩ
　　公平なＡＩ
　　ＡＩシステムのテスト
 　　ＡＩ品質管理
　　フェイク検知
　　熟慮・熟議の促進
 
 
２つの潮流から見た米中欧日の状況、米中2強時代に日本は？
 
　米中2強の状況、2つの潮流への取り組み方の違い
　米中欧日の国際競争戦略
　　米国：•GAFAがビジネスと且礎研究の両而で圧倒的に優位
　　　　　•GAFAやスタートアップによる民間の活発な技術開発の一方、
　　　　　 DARPAが国としての中長期的な研究投資をシャープに打ち出している
　　中国：スタートアッフの勢い、技術実装スピード、質より量
　　　　　BtoC中心にビッグデータ獲得がAI活用を加速
　　　　　政府はAIを活用しに監甚•宮I旦江会（社会信用システム、天網、 金盾）の構築推進、
​　　　　　他国と大きく異なるA国；、用技術開発を推進
 
 
まとめ：米中2強時代に日本は？
潮流１　第4世代AI
　第4世代AIはどの国もスター トライン、日本にも先行チャンスあり
　知能基礎研究の強みやロポットとの 融合も活用
潮流2　信頼されるＡＩ
　日本の産業界が従来から持っている 品黄・信頼性へのこだわりを活かす
　AI品質に関する具体的な取り組みで先行
より詳しい内容はCRDS報告書をご参照ください