AI-oneill-fa.fce_.jpg围绕最尖端的人工智慧（AI）技术，欧美与中国之间对科研投资和人才的争夺战愈演愈烈。作为日本顶尖研究人员的笔者主张人工智慧「是一个适合日本风土的技术领域。实际上日本既有实力也有潜力」。

人工智慧研究迎来第3次热潮

人工智慧迎来了热潮。1956年，人工智慧（AI，Artificial Intelligence）一词诞生，据说这便是AI领域发展的开端，一路走到今天，这个研究领域已经拥有近60年历史，目前正迎来第3次热潮。
能够战胜专业棋手的程式、赢得了智力竞赛冠军的IBM「Watson」系统、iPhone安装的语音对话系统Siri等等，这些都是AI领域通俗易懂的例子，而在技术层面，有一种叫做深度学习（deep learning）的技术正日益引起人们的关注，研究进展也势如破竹。
比如「图像识别」技术，任务就是要判断出图像里显示的是「花」、「帆船」还是「咖啡杯」，电脑计算机非常不擅长处理这种问题，人们一直认为恐怕计算机在未来几10年都不大可能战胜人类。
AI之父闵斯基（Marvin Minsky）曾将此形容为「越是孩子们擅长的事情，计算机就越不擅长」，像搭积木之类的事情计算机就很难熟练完成。判断图像显示内容的图像识别技术也是这种「人类觉得简单，计算机难以完成」的典型事例。

图像识别程式，超越人类能力

然而，深度学习技术在2012年实现了飞跃式发展，以此为契机，短短不到3年，计算机的识别能力就已经超越了人类的识别精度。Microsoft公司在今年2月、Google公司在3月分别宣布已经开发出了精度超过人类水准的图像识别程式。计算机已经发展到了可以比人类更加准确地分辨图片中有什么东西、什么人的程度。这是一次飞跃式的进步。
深度学习技术解决的是「学习特征表现」的问题，就是要让计算机学习应该要着眼于现实世界的哪些地方。
传统的AI原理（可能也可以说所有的工学模型和方法）从现实世界提取重要的要素，舍弃非重要要素，然后通过模型化处理，实现了高效计算。此外，长期以来，一直是人类在决定应该关注现实世界的哪些地方。这是一个大问题。换言之，即使是那些「可以自动计算的」各种方法，其最初的部分也需要人类插手。深度学习技术已开始这个领域。这具有重大意义。

海外企业和大学突飞猛进

这种技术革新的主角是以美国和加拿大为中心的研究人员，还有以矽谷（Silicon Valley）为中心的企业群。法国也凭借理论数学方面的传统优势迅速追赶上来，中国资本似乎也在试图打入这个领域。
Google原本就在AI研究方面投入了很大的力量。自2012年深度学习技术实现飞跃式发展以来，Google迅速在2013年将该研究领域顶尖专家辛顿（Geoffrey Hinton）教授收入麾下，又在2014年初用400亿日圆收购了英国一家人员规模很小的创业企业DeepMind Technologies。当时许多人对此极为惊讶，而现在看来，那是一次完全正确的投资。
Facebook也在纽约和巴黎建立了AI研究所，据说预算规模十分庞大。所长是纽约大学的杨・路康（Yann LeCun）教授，他出生在法国。法国原本在理论数学方面就很强，而理论数学又对深度学习技术具有重要意义，所以法国的存在感正不断增强。或许Facebook的战略就是要从东海岸发展到欧洲。

日本是严重落后的第2梯队

另一方面，中国最大的搜索引擎百度建立了深度学习研究所，聘请了史丹佛大学的明星学者Andrew Ng副教授担任所长。他是华裔美国人，曾在香港、新加坡和美国接受教育。中国的战术是将分散在全美各地的华裔研究人员与大资本结合起来。
除了这些网际网路巨头以外，积极尝试利用先进AI技术（或者是深度学习技术）的各类创业企业也如同雨后春笋一般不断诞生。AI技术将引领下一个时代，作为网际网路老大的美国在这一领域也确实占据了先机，保持着压倒性的优势。而紧随其后的亚洲力量是以百度和清华大学为代表的中国力量，还有香港大学和新加坡国立大学。日本则只在远远落后于他们的第2梯队中占据了一角。

深度学习技术的鼻祖其实是日本人

然而，日本是有潜力的。
实际上，全球最早提出堪称深度学习原始概念的正是日本人。1980年，当时供职于NHK广播技术研究所的福岛邦彦宣布发明了「神经认知机（Neocognitron）」。人们认为它可以较好地识别文字，并没有给予更多的好评。然而，随着时代的发展，融入现代计算机技术后，它的精髓才开始展现在了世人面前。还有作为深度学习技术基础的神经网路领域的顶尖研究人员——东京大学名誉教授甘利俊一。甘利教授年近八旬，却依然精神矍铄，时至今日，我们还经常能在深度学习学会的学术报告中听到他的名字。
简而言之，日本只有个人表现在世界上还算可圈可点，或许这种事情屡见不鲜。不，并非如此。读了下面这句话，你会有何感觉？
「我们要提高白领的生产力。为此，除了文字外，还要利用图像和声音等。」
这乍看像是近年来创业企业的使命宣言。到底是不是使用了深度学习技术、如今风头正盛的创业企业呢？可能也有人会联想到Google的使命宣言——「我们要整理全世界的资讯，让全世界的人们都可以随意使用」。

曾受到全球关注的日本「第5代电脑计算机项目」

实际上，那是始于1982年的大型AI国家项目，第5代电脑计算机项目提案书中的一句话。在那个个人电脑还未面世的时代，当时的通产省投入570亿日圆的预算推进了AI研究。海外众多一流研究人员都来到了日本。据说美国和欧洲各国都认真讨论过采用何种战略来应对日本的这种举动。
尽管如此，作为1982年来说，恐怕这种观念太超前了。即便是在如今的时代，也完全可以通用，不，恐怕应该说正是在如今的时代才可以通用的观念。据说第5代电脑计算机项目太过超前，结果导致技术开发方向失误，只得以失败告终。当时根本没有资料。网际网路没有普及，也没有网站。所以没有办法提高白领的生产力。可是，30年后重温这句话时，其发展方向或许可谓是极其正确的。
假如网站早出现10年，那么现在矽谷的地位可能就被日本占据了。当年，整个日本为经济高速成长而狂热，那个时候的那个项目恐怕就是日本最接近「王者」的瞬间。在询问、调查第5代电脑计算机项目的过程中，相较于技术内容，莫如说我更能感受到那个项目所具有的志在王者的强烈意志，以及相应的战略。

日本在AI方面的潜力

今后，AI或许会不断发展，在汽车和产业机器等制造业、交通和物流等社会基础设施、防暴等安全防护领域、机器人、医疗和看护等各种领域引发巨大的冲击效应。想必将产生出极大的附加价值。
其实日本的风土很适合发展AI。理由包括以下几点。
1：少子老龄化社会，需求大
在人口减少的背景下，需要提高生产力，社会对AI（或是具备AI的机器人技术）的需求大。
2：AI相关人才多
得益于第5代电脑计算机项目，日本国内人才济济。当时还是上学的人，现在已经成为教授，开始培养后辈了。日本AI学会有3,000名会员，毫不逊色于世界级AI学会——美国AI协会（AAAI）5,000～6,000人的会员规模（资讯类研究机构人员规模通常都会相差一位数）。同时，从社会整体来看，经历过第1次、第2次AI热潮的人很多，理解度较高。
3：「聪明」和「认真」是重要的技术
在网际网路世界，人们追求资讯带来的价值，能够迅速抓住社会需求并开展商业业务的人都取得了成功。而在AI领域，价值观不会变化。相对的是，需要确实理解数理背景，一点一点地调节参数。就恰是制造业技术人员所具有的素养。
4：语言不是问题
在网际网路领域，语言要求高，难度大。而AI采用演算法，语言造成的不利因素少。
5：与硬体的关联性强
日本传统的取胜模式是将技术与产品合而为一销售，深度学习技术很适合这样做。深度学习技术与感测技术、机器人技术也有关联，日本的优势大可派上用场。

图像、感测、安全防护等制造业迎来恢复地位的机遇？

目前来看，日本国内的情况并没有那么差。政府和企业都以较快速度跟随这股动向，尝试利用这种机遇。企业方面，DWANGO率先成立了AI研究所，以Recruit为代表的大企业也呈现出积极跟随之势。
综上所述，日本的生产制造业想要重现辉煌并非无路可走。尤其是图像、感测、安全防护、物流、机器人、基础设施等方面的相关企业将会迎来巨大的机遇。能否利用好这种机遇或许将是影响日本未来前途的关键因素。
创业企业不断诞生。最具技术实力的PFI（Preferred Infrastructure）公司成立了一家专注于深度学习和「物联网」（Internet of Things：IoT）技术的公司，即PFN（Preferred Networks）公司。它是日本产业界备受期待的明星。
经产省今年5月1日新设立了产综研AI中心，聘请曾供职于中国微软研究所的前东大教授辻井润一担任负责人，正确实推进人才保障和体制建设工作。文科省也将AI定位为科学技术的新潮流，实施了相关研究。总务省则着眼于通信与智慧的新未来，针对技术奇异点（technological singularity）等问题展开了讨论。我本人正尝试在东京大学率先开设AI（深度学习）的教育项目，这也得到了企业方面的热情声援。

在AI技术领域拿引领世界的气魄来吧

尽管不容乐观，但机遇巨大。目前的形势也没有那么糟糕。我们或许能为子孙后代留下大笔财富而不是大笔债务。
希望AI热潮能朝着正确的方向发展壮大。日本制造业恢复昔日地位的机遇就在于AI。即使人口稀少，或许也可以保证生产力不衰退，实现舒适的生活。整个社会变得方便、安心、安全，人类可以从事更具人情味的工作和生活——或许日本可以主导建设这样的未来社会。
Source: nippon.com