人工智能（AI）的應(yīng)用一直在穩(wěn)步擴展。零售、廣告、醫(yī)療、教育、金融等多樣化領(lǐng)域中一些意想不到的服務(wù)已經(jīng)在不知不覺中使用著AI。至今為止，看起來似乎正是那些與數(shù)字技術(shù)無緣的領(lǐng)域在廣泛使用AI。株式會社PKSHA Technology就是一家對日本擴大AI應(yīng)用做出巨大貢獻的公司。他們將AI算法的研究開發(fā)與應(yīng)用其制作的解決方案/產(chǎn)品的社會實際應(yīng)用相互結(jié)合，以此有效地加快擴大了AI的應(yīng)用。并且，現(xiàn)在他們還通過不同領(lǐng)域的協(xié)作，致力于開放式創(chuàng)新，正在向AI技術(shù)的發(fā)展和擴大社會實際應(yīng)用做出挑戰(zhàn)。我們向該公司的上野山勝也代表董事詢問了使用AI及擴大AI應(yīng)用的第一線情況。本次的后篇將為大家介紹PKSHA開展的開放式創(chuàng)新的目的，以及由此可期待的AI的發(fā)展。

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以機器學習和深度學習（Deep Learning）為基礎(chǔ)的人工智能（AI）可以通過學習龐大數(shù)量的數(shù)據(jù)來提高推論的精確度。另外，根據(jù)推論處理對象的數(shù)據(jù)質(zhì)量，學習完畢的AI能獲取到的處理結(jié)果也存在很大差別。也就是說，由AI系統(tǒng)處理的數(shù)據(jù)，可以說是創(chuàng)造價值的源泉。

要想實現(xiàn)性能優(yōu)越的AI應(yīng)用系統(tǒng)，所需要的技術(shù)不僅僅是精密的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和高性能計算機。還必須要具備能有效、高效且大量收集由AI處理的數(shù)據(jù)的技術(shù)。

收集數(shù)據(jù)不能沒有傳感器，但開發(fā)傳感器時并未設(shè)想到應(yīng)用于AI

如果AI是應(yīng)用在搜索網(wǎng)站、電子商務(wù)網(wǎng)站或SNS，就可以獲取到大量的數(shù)字數(shù)據(jù)，其中包括可成為AI學習教材的數(shù)據(jù)以及可成為推論處理對象的數(shù)據(jù)。然而，要想獲得制造業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場或零售店商品流動的數(shù)據(jù)，以及人的生物體信息等數(shù)據(jù)，就必須使用傳感器，這種傳感器要具備將現(xiàn)實世界的信息作為數(shù)字數(shù)據(jù)進行收集的功能。

然而，目前市面上銷售的很多傳感器在開發(fā)時并未設(shè)想到要收集由AI處理的數(shù)據(jù)。大多數(shù)傳感器都是為了適用于電氣和電子設(shè)備的控制系統(tǒng)而開發(fā)的。具體來說，至今為止技術(shù)的發(fā)展方向一方面是提高靈敏度、精度（分辨率）和準確度，以便適用于更細致和高度的控制；另一方面是推進小型和輕量化、降低功耗、提高耐環(huán)境性，以便從更多的地方收集信息。

目前的傳感器未得到優(yōu)化，功能和性能不一定適用于AI。關(guān)于的這一點，AI算法的開發(fā)者是怎么考慮的呢？PKSHA Technology（以下簡稱PKSHA）的上野山代表董事說：“我們正專注于探索一種方法，就是把通過數(shù)據(jù)學習到的AI算法，和在社會實際應(yīng)用中獲得的價值分別進行驗證，并通過快速推動反饋回路來獲得更大的效果。關(guān)鍵在于如何更好地利用面前的數(shù)據(jù)，我們并不在意是否在現(xiàn)實世界的所有物理環(huán)境中收集了這些數(shù)據(jù)”（圖1）。

圖1 上野山先生闡述PKSHA在AI算法開發(fā)方面的關(guān)注點

但是，換個角度來看，如果這種狀況得到改善，我覺得也就有可能產(chǎn)生未來的發(fā)展空間。研究開發(fā)“處理數(shù)據(jù)的技術(shù)”的軟件企業(yè)和開發(fā)提供“收集數(shù)據(jù)的硬件”的企業(yè)，實際上這兩者可以說是處于AI應(yīng)用系統(tǒng)中數(shù)據(jù)流起點和終點的接壤關(guān)系。乍看感覺是不同行業(yè)且彼此的關(guān)聯(lián)性也不強，但原本應(yīng)該是親和性很高的關(guān)系。如果兩者協(xié)作，將收集數(shù)據(jù)技術(shù)和活用數(shù)據(jù)技術(shù)加以協(xié)調(diào)，并從整體上優(yōu)化數(shù)據(jù)流……。我預(yù)感這方面將會產(chǎn)生創(chuàng)新。

PKSHA本著“為未來軟件賦形”的使命，為了打造企業(yè)和客戶之間的未來關(guān)系，他們利用自家公司開發(fā)的機器學習/深度學習領(lǐng)域的算法，開發(fā)出AI解決方案并為客戶提供AI SaaS(軟件即服務(wù))。他們以使用了自然語言處理技術(shù)的自動應(yīng)答、圖像/視頻識別和預(yù)測模型等多方面的技術(shù)為基礎(chǔ)，除了提供針對客戶課題的解決方案以外，還通過推廣AI SaaS來解決共通的課題，從多方面支持日本推進DX，努力創(chuàng)造人與軟件協(xié)同進化的繁榮社會。

以在AI中使用數(shù)據(jù)為前提開發(fā)傳感器，并用傳感器開展創(chuàng)新

上野山先生談到：“將什么樣的傳感器收集到的數(shù)據(jù)作為學習教材和處理對象，才能實現(xiàn)可獲取到更高價值結(jié)果的AI呢？要想更大程度推動AI的發(fā)展并提高AI在應(yīng)用之處的影響，從現(xiàn)在開始就開展這樣的討論則非常重要”。

比如，即使使用的是以往傳感器獲得的數(shù)據(jù)，但如果通過AI算法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成其他信息，就有可能制造出新的傳感器并具備以往不曾有的價值。實際上在圖像傳感器領(lǐng)域，通過使用AI，已經(jīng)可以從獲取到的影像中提取人物，推測年齡和性別等，并從動作和舉動的傾向中找出可疑人物。也就是說，圖像傳感器已經(jīng)發(fā)展成了年齡傳感器和性別傳感器。如果將同樣的方法用于加速傳感器、溫度傳感器、磁傳感器等各種各樣的傳感器上，就有可能獲取到以往無法檢測到的、利用價值更高的信息。

另外，在以往的傳感器開發(fā)中曾經(jīng)關(guān)注的噪聲對策方面，或許也存在一些通過AI算法上的應(yīng)對就能簡單解決的問題。如果以在AI中使用數(shù)據(jù)為前提來思考，有時可能就不需要現(xiàn)有傳感器那種高性能和高靈敏度。在這樣的用例中，與其將開發(fā)資源多數(shù)分配給符合以往傳感器開發(fā)趨勢的硬件技術(shù)，倒不如分配給提高AI使用的適應(yīng)性等其他領(lǐng)域，在整體系統(tǒng)中，高性能化和低成本化似乎會有所發(fā)展。

實際上，在高速執(zhí)行AI相關(guān)處理的處理器的開發(fā)上，我們刻意與以往技術(shù)開發(fā)趨勢逆向而行，推進這類技術(shù)開發(fā)并以此取得了成功。一直以來，我們在設(shè)想將處理器芯片搭載到計算機上的開發(fā)中，將32位、64位和運算器可處理的數(shù)據(jù)進行了多位化，提高了運算精度。而在用于AI相關(guān)處理的處理器上，我們刻意與趨勢逆向而行，推進了少位化，將規(guī)格改為了8位。簡化各個運算器的結(jié)構(gòu)，并將簡化部分分配到運算器上，增加了搭載到芯片上的運算器的數(shù)量，提高了并行度。為了能高速處理更多數(shù)據(jù)而加以改進，大幅度提高了系統(tǒng)性能。

協(xié)調(diào)硬件和軟件，努力實現(xiàn)有價值的AI系統(tǒng)

上野山先生一直在強調(diào)目前推進軟件企業(yè)和硬件企業(yè)在不同領(lǐng)域協(xié)作的重要性和意義，他說：“協(xié)調(diào)傳感器和AI算法之間架構(gòu)的方法，在全世界幾乎是一個尚未開發(fā)的領(lǐng)域”。

實際上，在傳感器和AI算法這個組合以外的領(lǐng)域，協(xié)調(diào)硬件和軟件的開發(fā)已經(jīng)逐漸活躍起來。例如，在近年來發(fā)表的仿人機器人中，出現(xiàn)了一些將控制動作的軟件技術(shù)和用于控制的半導(dǎo)體芯片、用于驅(qū)動的致動器、機械部件、電池等硬件技術(shù)協(xié)調(diào)后開發(fā)而成的例子。因此，組合現(xiàn)有硬件部件所制造的機器人已經(jīng)可以完成以往無法做到的流暢動作和精細多樣的操作。

PKSHA也已經(jīng)開始在多家硬件制造商之間開展開放式創(chuàng)新。據(jù)說他們把構(gòu)成AI系統(tǒng)的硬件和軟件的規(guī)格及結(jié)構(gòu)加以協(xié)調(diào)并進行開發(fā)，通過這個方法已經(jīng)開始探索方案，以求實現(xiàn)更高價值的系統(tǒng)和服務(wù)。

例如，上野山先生談到：“用于工廠自動化的機械手臂今后將朝著以AI控制為中心的方向發(fā)展下去。更適合AI控制算法的執(zhí)行器的開發(fā)不斷發(fā)展等，硬件部分的制作方法和結(jié)構(gòu)一定會發(fā)生巨大變化。我感覺在至今為止的開發(fā)中，因‘硬件優(yōu)先’而得到發(fā)展的情況很多。但如果因‘軟件優(yōu)先’而重新開發(fā)硬件，那么系統(tǒng)開發(fā)方面會產(chǎn)生怎樣的變化和價值呢？我想，嘗試探討這個問題將會成為一個很有意義的思考實驗”。

PKSHA Technology 上野山代表董事

大學畢業(yè)后在波士頓咨詢集團的東京和首爾辦公室主要從事網(wǎng)絡(luò)行業(yè)及軟件行業(yè)的工作。之后在美國參與了GREE International的硅谷辦公室的設(shè)立，從事網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品的大規(guī)模記錄解析業(yè)務(wù)。在松尾研究室取得博士（機械學習）學位后，就任研究室助教。同時于2012年，創(chuàng)辦了PKSHA Technology。擔任內(nèi)閣官房數(shù)字市場競爭會議WG成員、經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)省AI原則實踐的應(yīng)有形態(tài)研討會委員等。2020年，被選為世界經(jīng)濟論壇（達沃斯論壇）的“全球青年領(lǐng)袖（Young Global Leaders，YGL2020）”之一。

不同行業(yè)的協(xié)作并非輕而易舉，卻具有挑戰(zhàn)的價值

然而，跨越企業(yè)框架，改變系統(tǒng)開發(fā)的流程，協(xié)調(diào)硬件和軟件并進行開發(fā)這件事似乎并不容易。因為一項定義新框架去開展的新業(yè)務(wù)和已擁有實績的現(xiàn)有業(yè)務(wù)相比，在推進開發(fā)的方式上無論如何都會出現(xiàn)差異。

上野山先生說：“我們想按照軟件開發(fā)的方法，快速推動PDCA（Plan、Do、Check、Action）循環(huán)，并推進研究和社會實際應(yīng)用。但是，根據(jù)協(xié)作伙伴，推動PDCA時的手續(xù)和方法存在固有的規(guī)定，有時會出乎意料地出現(xiàn)無法統(tǒng)一步調(diào)的情況。因此，有一個辦法就是，準備一個類似“出島（人工島）”的地方，可以獨自定義PDCA循環(huán)，開展開放式創(chuàng)新。我們正在想辦法構(gòu)建一個靈活有效的協(xié)作機制”。

不同行業(yè)協(xié)作的開放式創(chuàng)新也是一種從根本上改變以往工作開展方式的業(yè)務(wù)改革，并非輕而易舉就能實現(xiàn)。但盡管如此，著眼未來，開放式創(chuàng)新是持續(xù)推進技術(shù)發(fā)展以及促進商務(wù)成長不可缺少的舉措。至今為止沒有關(guān)聯(lián)的軟件企業(yè)和硬件企業(yè)的協(xié)作，今后一定會日益擴大并加快發(fā)展。通過開放式創(chuàng)新的實踐，會產(chǎn)生什么樣的創(chuàng)新和新的價值呢？我們將拭目以待。

審核編輯 黃宇