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米科学財団が今年1月に発表した調査では、科学・工学分野の中国の論文数は米国よりも多かった。既に中国が米国を凌駕することは始まっている。

中国の大学は、米国の大学とのコラボや共同講座を設置している場合も少なくない。例えばワシントン州にあるUnivdersity of Washingtonはコンピュータサイエンスでも著名な大学だが、数年前から清華大学とイノベーション人材の育成を目的とするGIXを開設。米国における最先端の技術を習得して、帰国する。
http://gix.tsinghua.edu.cn/index.html

最優秀な学生は最早米国に留学することなく、中国にいながらオンラインで中国と米国のトップ大学の学位をダブルで取得し、起業しているという話を聞いて驚いた。

教育分野にAIを活用することにも積極的。
国家戦略として位置づけられ、それがトップダウンで普及する環境は強い。
こうしたビジネスに直結する基礎研究については、メガテック企業が学部丸ごと取り組むような動きに出ていて、大学から企業へのパワーシフトが急速に起きている。記事の後半にあるように世界中のどこにでもメガテック企業は拠点作れるし。

よくまとまっている記事なのに、残念なのは「1兆元(約166兆円)」といきなり数字の間違いがあること。経済や政府予算の規模感あれば間違わないはずだし、何よりそれこそAIでファクトチェックをクイックに出来るはずなのに、翻訳記事での数字の間違いが依然とても多い
ソフトバンクのファンド、中国センスタイムに出資目指す-関係者
https://newspicks.com/news/3186641

CVPR 2018に44本の論文が採択
https://www.sensetime.jp/single-post/2018/05/15/CVPR-2018%E3%81%AB44%E6%9C%AC%E3%81%AE%E8%AB%96%E6%96%87%E3%81%8C%E6%8E%A1%E6%8A%9E

にも書きましたが、コンピュータビジョンの最高峰と呼ばれるCVPRという国際会議では採択された論文の約5%にsensetimeの関係者が著者として含まれていました。

特にディープラーニング(深層学習)ではデータの量が鍵となります。もちろん、十分なデータが無いときの対応方法も検討されていますが、それは現状のところはあくまでも応急措置。データを持っているところが強い。
ディープラーニング技術において、中国の研究者が発表した論文数が2013年にアメリカの研究者の発表数を上回っているという事実には驚き。

日本はどんどん置き去りにされていっている印象がありますが、リソースが限られている分、金にモノを言わせるのは難しいと思うので、課題をより構造的に把握して戦略的に手を打っていってほしいです。

安宅さんの↓の「シン・ニホン」で書かれているような2000年から2015年にかけての「15年にわたる欠落」に指摘されているように日本は遅れをとっている。そんな状況においては、AIを「つくる」研究における人材の獲得合戦というより、AIを「つかう」サービス化における人材のデータリテラシー育成合戦にはった方がむしろ良いのかもしれませんね。
http://www.meti.go.jp/committee/sankoushin/shin_sangyoukouzou/pdf/013_06_00.pdf
中国は2030年までにAI技術でアメリカを抜く目標を立てていますが、それよりも前に目標を実現する可能性を指摘する声もあります。
特筆すべきなのが、中国の国家戦略は前オバマ政権の戦略に酷似しているとのこと。トランプ政権は1年半にわたって空席だった科学技術政策の責任者をようやく指名しましたが、専門は気象学で、AIをはじめとする先端テクノロジーの推進がどこまで重視されるか、未知数です。
国家の全面的なバックアップを約束する中国のAI開発vs世界の頭脳を引き寄せるアメリカの民間の力、という構図で事態が推移するかもしれません。
色々考えさせられる記事ですね。。

ただ、「中国は人口が多いからAI技術闘争にも有利」という論点には、少し異を唱えたいです。
1. 「研究者の数が多いので有利」という論
→ 「人口が多い」からではなく、中国は「技術投資予算が大きい」から、結果として多くの研究者が輩出できるのです。
2. AIはデータを食べて賢くなる特性上、「食べる絶対データ数が多いので有利」という論
→ AI技術闘争の前提環境は変化します。今後は、食べるデータの絶対量が多いと単純に有利、とは言えなくなってくるでしょう。

以前の記事へのコメントと重複になりますが、、書きます。

まず、AI進化の究極系である「シンギュラリティ(技術的特異点=人類に代わって、汎用人工知能が文明進歩の主役に躍り出る)時代(※2045年頃到達と言われている)」に向けては、イノベーションのいくつかのステップがあります。
次のイノベーションのステップを制しないと、いくら食べるデータの絶対量が多くとも有利とは言えません。例えば次フェーズの「量子コンピューティング」の領域でどの国/企業が覇者になるかで勢力図は変わるでしょう。AI進化の前提が変わるので。そこを制する方が重要です。

その中で、科学技術予算の推移を見ると、中国の脅威が見てとれます。
【参考:各国の研究開発費の国際比較(科学技術・学術政策研究所)】
https://bit.ly/2MpIJRc

中国はここ10年でGDP成長は約5倍、一方で科学技術予算は10倍以上に増えています。絶対額もアメリカに相当迫っており、驚異的な数字です。
アメリカはここ10年でGDP約1.3~1.4倍で、科学技術予算の増加率はGDP成長率相当。
日本はここ10年でGDPは横ばい、科学技術予算もほぼ横ばいです。
中国はこれを、共産党という一党独裁で国家をあげて
「(オンライン/デジタル領域を含む)一帯一路構想」として戦略的・加速的に進めており、大変な脅威なのです。

日本は、経済成長+科学技術予算投資も含めて対抗しなければなりません。
隣国の中国に、経済力+軍事力+データ/デジタル技術力で圧倒されたら、日本に待っているのは「中国に属国化される」シナリオでしょう。
「国家レベルでの闘い(現状のテクノロジー領域含めた冷戦)に対して無関心・無頓着・平和ボケ」のままだと、間違いなく近未来に喰われます。
AI、とくにディープラーニングの応用研究は、記事中にあるように、すでに中国が米国を圧倒しつつあります。

オバマ政権末期の2016年10月に、米国国家科学技術会議が"THE NATIONAL
ARTIFICIAL INTELLIGENCE RESEARCH AND DEVELOPMENT STRATEGIC PLAN"と題したレポートを発表しています。
13ページには、"deep learning"というキーワードが使われている論文数のグラフが示されていますが、被引用論文に限ってみても、中国が米国を2014年には上回っています。
https://www.nitrd.gov/PUBS/national_ai_rd_strategic_plan.pdf#page=21

しばらく、中国がディープラーニングで成果を挙げ続ける状況は続くと予想しています。
問題は、それがいつまで続くかです。
ディープラーニングに限らず機械学習は、解くべき問題の構造がはっきりしている分野には応用しやすいですが、いずれは応用すべき分野、すなわちフロンティアが枯渇する時がやってきます。
たとえば、日本や中国に限らずすべての国がいずれ直面する少子高齢化の課題は、まだ解くべき問題が何なのかすらはっきりしていません。
こうした状況では、研究コミュニティの多様性、すなわち「今は役に立たないけれど、いつかは役に立つかもしれない研究」の蓄積が大事になってきます。

かつてソ連は、宇宙開発やミサイル開発など、特定の科学技術分野に集中的に投資して大きな成果を収めましたが、その代償として、コンピューター科学などではまったく存在感を発揮できませんでした。
中国が、かつてのソ連の失敗に学ぶことができるかどうか、興味があります。
中国語記事としてはこのような報道がある。
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591893783535486529&wfr=spider&for=pc
2030年ごろ中国のAI産業規模は1兆元となり、関連産業は10兆元となるという。
関連の政府発表の物も探してみたが、見つからなかった。ただし、国がAI産業に政策を傾斜していくことは間違いない。

人口の多さ、モノづくりの強さ、データにたいする見方などによって
アメリカと違ってデータは相対的に中国に集中していく。
AIの発展は、とくに産業との関連が強く、中国はこれからより強くなるだろうと思う。
「中国はその市場規模と迅速な実験によって、世界屈指のAI大国になるだろう」その市場規模と迅速な実験によって膨大なビッグデータがAIにかけられていることが最大の脅威。そして「中国系アメリカ人が大統領になる日」も近いのか?もはや自国に取り込む中で両者がフュージョンするしか長期的に折り合うことは困難なのか?

歴史を大局的に見ると、これからさらに成長していく国家は自由貿易主義を唱え、成長に不安を抱える国家は保護主義を唱えてきたことがわかります。また10年単位でグローバル市場での国家間の戦いを振り返ってみると、国力以上の為替レートの評価の下で戦わざるを得なかった日本と、したたかに人民元安を継続してきた中国という構図も見逃せません。そして主要産業における競争の主戦場である中国においては、実際には熾烈な戦いが繰り広げられており、その勝者がグローバル展開した場合の脅威を過小評価すべきでないことは明らかです。
メモ:民間主導型イノベーションvs独裁政権継続だからできる国家主導型イノベーションという構図のようですね。米国内で政権内の意思決定の歪みがまだまだ続く限り、データ共有で強みを発揮できる中国は優位性を維持しそう。
この連載について
経済だけでなく、テクノロジー面で中国の追い上げに焦るアメリカ。中国がAI、ビッグデータ、電子商取引、顔認証などで国を挙げて世界のトップを目指す国家戦略は新たなネット世界を作り、イノベーションのあり方を一変しつつある。世界の覇権をめぐる米中の攻防を徹底解説。