人工知能は新たな「技術革命」をもたらすのでしょうか?

どこからともなく現れた ChatGPT は、当初は好まれ求められていたものの、今では疑問視され、警戒されるようになっていますが、人工知能に対する人々の熱意は衰えていません。一般の人々や産業界が、実用化における人工知能の並外れた能力について依然として熱く議論している一方で、政府や学界は、人工知能が科学研究パラダイムにもたらした革新に注目し始めており、人工知能と科学研究の深い融合を「一致」させるために全力を尽くしています。

最近、中国科学技術部と中国国家自然科学基金は共同で人工知能主導の科学研究（AI for Science）の特別展開を開始した。これは、数学、物理学、化学、天文学などの基礎分野における重要な問題を組み合わせて、主要な科学的問題に対する人工知能モデルとアルゴリズムの革新を促進するものである。

業界出身のAPUSテクニカルディレクターの張旭氏は、応用規模の継続的な進歩により、人工知能は業界からそれほど遠くない科学研究分野を含むあらゆる分野に力を与え始めていると考えています。中国科学院自動化研究所所長で「科学技術イノベーション2030-新世代人工知能」主要プロジェクト実施専門家グループの責任者である徐波氏は、新世代人工知能技術の活発な発展が科学研究パラダイムの新たな変化を促進していると強調した。 「人工知能は、実験、理論、計算を経て、科学研究の新たなパラダイムとなった。」

科学的研究を可能にすることの価値はますます顕著になってきている

科学研究から生まれた人工知能技術は、半世紀以上にわたって開発されてきました。近年のディープラーニング技術や大規模モデルの急速な発展により、人工知能が基礎研究を「フィードバック」することが当たり前になってきました。

ジョン・ジャンパー氏は昨年、チームを率いてタンパク質構造を正確に予測できる「AlphaFold 2」を開発し、「ノーベル賞のデラックス版」と呼ばれる2023年生命科学ブレークスルー賞を見事受賞した。半世紀以上にわたり生物学界を悩ませてきた「タンパク質のアミノ酸配列からその構造を完全に決定できるはず」という問題が、ついに人工知能によって解決された。これにより、タンパク質構造予測の研究が新たな段階に進んだだけでなく、AI for Scienceへの世間の注目も高まりました。

また昨年、科学技術部と他の6つの部門は共同で「人工知能の高度な応用によるシナリオ革新の加速と質の高い経済発展の促進に関する指導意見」を発表し、いくつかの主要なシナリオの作成と人工知能の応用の拡大に重点を置く必要があると指摘し、高度な科学研究活動もその1つであると述べた。 「AI for Science」特別展開の開始により、全体的な指導とシステム配置がさらに強化され、我が国の人工知能分野における優位性が十分に発揮され、科学研究パラダイムの変革と能力向上が加速されることは間違いありません。

AI for Science とは、実際には、人工知能がその強力なデータ誘導および分析機能を使用して科学の法則と原理を学習し、モデルを導き出して実際の科学研究の問題を解決できるようにすることを意味します。特に、科学者がさまざまな仮説条件下で大量の繰り返し検証と試行錯誤を行うのを支援し、科学研究の探究プロセスを大幅に加速します。現在、この方法は多くの最先端の科学分野で目覚ましい成果を上げています。

百度グループの執行副社長であり、百度智能クラウドビジネスグループ社長であるシェン・ドウ氏は、ディープラーニングに代表される人工知能が人類史上第4の科学技術革命になると期待していると考えている。その価値は、脳の力を解放するだけでなく、脳の力を部分的に置き換えることもできるという点で、これまでの科学技術革命よりも重要です。 「これにより、人工知能の想像空間は、これまでの技術革命よりもさらに広がります。」

近年、我が国の人工知能技術は急速に発展し、科学研究データや計算リソースはますます豊富になってきました。科学研究分野における応用シナリオは絶えず拡大しており、科学のための AI の開発を加速するための強固な基盤も築かれています。生命科学、数学、化学、宇宙科学などの分野では人工知能が取り入れられています。

張旭氏は、身近で手の届く範囲にある人工知能の応用に比べ、AI for Scienceに含まれるバイオ医薬品、エネルギー、材料研究開発などの科学研究分野は人々の生活から遠く離れているように見えるが、その背後にある共通点は、人工知能を使用して生産性を「解放」することであり、人々が多くの反復的で機械化された基本作業から解放され、人工知能の支援を受けてより効率的な科学研究を行うことができることだと述べた。 「これらは、科学研究における人工知能の価値と魅力でもあります。」

科学研究パラダイムの進化を推進

中国科学院の院士であり、北京大学国際機械学習センター所長の欧維南氏は、人工知能が科学研究に力を与えると確信している。彼は人工知能が科学研究の効率を大幅に向上させると信じている。 「科学のためのAIは、私たちを次の科学技術革命の最前線に立たせてくれるかもしれません。」

科学の発展の歴史を振り返ると、異なる発展段階で異なる科学研究パラダイムが経験されてきました。数千年前、人類は観察と実験を通じて自然現象を記述しました。 400〜500年前に、新たな科学研究を導く理論モデルのパラダイムが登場しました。 50〜60年前、メインフレームコンピュータの出現後、コンピューティングパラダイムが科学研究を導きました。過去20年間で、私たちはビッグデータの時代に突入しました。今日、人工知能は科学研究に新たなパラダイムをもたらすことができました。

実際、アリババDAMOアカデミーが2021年に発表した2022年の技術発展動向では、実験科学と理論科学は数百年にわたって科学界の2つの基本的なパラダイムであり、人工知能が新たな科学研究パラダイムを生み出していると指摘されています。

科学研究パラダイムの革新者として、AI for Science は分野と知識の大幅な再構築のプロセスです。高いハードルには、産業界、学界、研究界の連携と統合が必要です。近年、国内の多くの大学や研究機関が科学情報分野の展開を積極的に進めており、国内企業も科学情報の開発と産業の実装を積極的に推進している。

もちろん、AI for Science は、学際的な分野を完全に体現する新たな科学研究パラダイムであるため、複数の分野が関与し、多数の学際的な科学研究の才能を必要とします。安定した高品質の科学研究エコシステムを徐々に形成するためには、従来のデータセットシミュレーションソフトウェアやデータセットと接続する必要もあります。

百度のAI技術エコシステムゼネラルマネージャーである馬延軍氏は記者団に対し、AI for Scienceの発展を促進する上で、企業はエンジニアリング面で優れたサポートを提供し、産業チェーンにおいて重要な役割を果たすことで、上流および下流の産業をより良く推進できると語った。 「AI for Scienceには、政府、産業界、学界、研究機関、アプリケーションの協力が必要であり、オープンソースを通じて共通プラットフォームを構築し、垂直統合を加速することで、科学研究がより多くの成果を達成するのに役立ちます。」

馬延軍氏は、科学計算の技術動向と新たなシナリオの発展に直面して、百度は実際に科学研究者に人工知能技術とプラットフォームを提供し、科学分野における新たな探究の完了を支援していると明らかにした。現在、PaddlePaddle は既存の科学計算エコシステムと密接に統合されており、多くの大学、研究機関などと流体、材料、生物学などの分野でのパラダイム構築を積極的に進めており、オープンで学際的なエコロジカルコミュニティを形成しています。

産業の強化から科学研究の強化まで、人工知能の重要性は科学研究への加速効果にあります。これにより、より多くの研究者がより複雑なシナリオを探索し、データを組み合わせて複雑なシナリオでより正確な物理法則を推測できるようになり、さらには新しい科学法則の発見にも役立ちます。

人工知能の発展の歴史を見ると、発展の各段階におけるその爆発的な進歩と、それが人類にもたらした驚きがはっきりとわかります。現在の AI for Science は、新たな「技術革命」を促進しています。