21世紀はアジアの世紀ですが、人類の工業化の過程におけるこれまでの産業革命では、アジアは存在しなかったか、あるいはその後に続きました。過去一世紀以上、私たちアジアは常に「川の潮流を見てきた人々」でしたが、今回は第四次産業の波が押し寄せており、「龍が広大な海を変え、波が激しい」 「アジアは参加者であるだけでなく推進者でもあり、その後の第4次産業革命のリーダーとなるでしょう。新興技術の研究、応用、市場の開拓と開発、ビジネスモデルの革新のあらゆる面で主導的な立場にあります」 、規制および政策ガイダンス。以下の 4 つの側面は、今日のアジアにおける新興技術開発の現状を大まかに反映しています。
1. アジアの人工知能（AI）は生産性の向上を大規模かつ大規模に促進し始めている
人工知能 (AI) は、通常は人間の知性を必要とするタスクを実行するためのコンピューター システムの高度な開発と利用です。初期の記号的人工知能から、知識ベースのエキスパート システム、機械学習 (Machine Learning)、そして今日の深層学習 (Deep Learning) にアップグレードされました。ビッグデータ、高度なアルゴリズム、強力なコンピューティング能力、クラウド サービスのサポートにより、人工知能は過去 10 年間に大きな開発成果を上げてきました。現在、人工知能は主にコンピュータビジョン、画像認識、機械学習、自然言語処理、音声認識、ロボット工学の6つの方向に焦点を当てています。畳み込みニューラル ネットワーク (畳み込みニューラル ネットワーク)、敵対的生成ネットワーク (GAN)、およびバリエーション オートエンコーダー (VAE) は、ゲーム環境エンジンとして最も可能性があります。
人工知能と言えばまず中国について語らなければなりませんが、2022年7月時点でモバイルインターネットユーザーの総数は7億7千万人に達しており、そのうち4億7千万人以上が5G高速ネットワークユーザーです。巨大なユーザーが前例のない大量のビッグデータ、膨大な市場需要、強力な政策支援を生み出したことにより、中国は人工知能分野における質の高い学術研究と応用においてはるかに先を行き、アジアの人工知能市場のリーダーとなっています。 2020 年の収益に関して、SenseTime はアジア最大の人工知能ソフトウェア会社であり、中国最大のコンピュータ ビジョン ソフトウェアのサプライヤーです。 DJI、UBTECH、Cambrian、Yuncong Technology、Yitu などの多くのユニコーン企業により、中国は世界有数の商用 AI アプリケーションセンターとなっています。 SenseTime などの中国の代表的な企業は、技術的優位性を利用してオープン テクノロジー プラットフォームを構築し、開発者に人工知能開発環境を提供しています。同時に、日本には大規模なAI特許ポートフォリオもあります。インドは AI の利用が最も急速に進んでいます。シンガポール、インドネシア、マレーシア、韓国、その他の国も、アジアの人工知能市場の主要な競争相手です。 2019 年、シンガポールは 11 年間の国家人工知能戦略を発表し、人工知能技術の精力的な開発を目指しました。世界をリードする Web3 ノードとして、シンガポールの人工知能企業は今後数年間で急激に成長するでしょう。
2. クラウドサービスの競争は激しく、アジアの市場構造は安定
現在、中国がアジア最大のクラウドコンピューティング市場であることは間違いなく、次いで日本、インド、韓国、香港が続きます。インドは最も急速に発展しています。中国市場は現在、アリババ、テンセント、バイドゥといった地元企業が独占している。地政学的理由による中米貿易紛争とテクノロジー市場規制により、現在の中国のデータおよびクラウドサービスの顧客は「清華」顧客グループと呼ばれていますが、その主な理由は、顧客が基本的に中国および中国企業であるためです。国際企業は他のアジア諸国の現地クラウドサービス企業と熾烈な競争をしており、例えばアマゾンのAWSがアジア市場や世界市場で主導的地位を占めているのは、「塵に乗り、一人で敗北を求める」とも言える。同様に、アジアにおける Web3 の成長に伴い、個人や企業はクラウド サービスや AI アプリケーションに対する膨大な需要を持つことになります。
3. チップ製造の分野では、「山はもうすぐ来て、風が満ちる」
アジアはチップの重要な生産拠点であり、2022年には台湾と中国が世界の半導体生産能力の65％、先端プロセスチップのほぼ90％を占めることになる。対照的に、中国本土は世界の生産能力のわずか 5% を占めています。 2021年のデータによると、アジアで生産されるチップは世界の総チップ生産能力の80％を占め、そのうち台湾が約22％、韓国が約21％、中国本土と日本が約15％を占める。約8％を占めます。中国、日本、韓国、その他の国や地域は、生産を拡大しアップグレードするための現地チップ技術の開発に戦略的財政的インセンティブを提供してきました。実際、世界のフォトレジストコーティングとハイエンドのアルミニウム電解コンデンサは、最先端のチップの製造に不可欠ですが、すべての供給は日本から来ており、テクノロジー企業は製造部品や化学物質の管理を強化しており、米国や米国と競合しています。中国：世界的な地政学がますます激化し、文明間の対立が課題となる中、このような外部不確実性の環境において、日本メーカーの優位性はますます明らかになっている。
4. インターネット 3.0 (Web3) が急速に発展し、メタバースが出現しようとしています
インターネット 3.0 (Web3) は、分散型ネットワークとブロックチェーン技術の概念に基づいており、今日のインターネットの問題点を解決すること、つまり、ユーザーが自分自身の情報の制御を取り戻すことを可能にすること、つまり、プライバシーと情報の所有権、信頼できるインターネットを可能にすることを目的としています。価値。 Web3 の金融システム: 分散型金融 (DeFi)、確認ツール: 非同種トークン (NFT)、画期的な進歩が見られます。
オープン ソースとコンポーザブル機能により、Web3 は比類のない開発条件を実現し、オープンで透明な組織方法が参加者のイノベーションへの熱意を刺激します。 Web3 は、予期せぬ新製品を予想よりも早くもたらし、メタバースの重要な部分になりつつあります。興味深いデジタル仮想生活を楽しむためにメタバースに参入する一般人がますます増えています。
シンガポール、日本、韓国はWeb3の重要な結節点（結節点）になろうと努力しており、日本も今年6月にWeb3規定を策定したほか、中国も中国の特色あるメタバースを敷いている。合理的な監督のもと、Web3 は急速に発展しており、将来的にはメタバースが人々の日常生活の一部となるでしょう。 2021 年の世界の Web3 市場規模は 32 億ドルに達し、2030 年までに Web3 市場規模は 815 億ドルに達すると予測されており、2019 年のメタバース市場規模は長期的に高い成長を維持すると予想されています。年間複合成長率 (CAGR) は 51% です。
最も重要な新興テクノロジーの現在の開発状況から判断すると、アジアは主導的な立場にあるだけでなく、常に成長を続けています。私たちは中国とシンガポールにいますが、テクノロジーが私たちの生活にもたらした急激な変化を深く理解しています。そして重要な推進力の 1 つはテクノロジーの融合 (Convergence) です。異なるテクノロジー間の利点を補完することで、テクノロジーの役割が最大限に発揮され、強化されます。 1 つのテクノロジーだけに焦点を当てると、テクノロジーの融合によってもたらされる広範な影響や機会を逃すリスクがあります。人工知能 (AI) とブロックチェーン (Blockchain) テクノロジーの統合を例として、そのようなテクノロジーの統合が将来私たちの生活にどのような変化をもたらすかを見てみましょう。
ブロックチェーンは実際には一種の公開データベース、または分散台帳であり、複数の当事者がトランザクションを開始および完了するときに、即時に公開された検証可能な暗号化データを提供します。ブロックチェーンは、データ交換と処理、最新の暗号化技術に基づくマルチパーティ ストレージ技術、分散コンセンサス プロトコル、ピアツーピア ネットワーク通信技術、スマート コントラクトやその他の最先端技術など、数多くの技術によってサポートされています。 。ブロックチェーン技術は、国際決済、国際貿易、サプライチェーン、医療健康、公共サービス、教育、知的財産、個人識別とプライバシー保護などに応用でき、消費者市場での大規模な応用に非常に便利です。では、人工知能はブロックチェーンに何をもたらすことができるのでしょうか? Tshilidzi Marwala と Bo Xing は、「ブロックチェーンと人工知能」でこれを行っています。 2 つの観点について説明しましょう。
1. ブロックチェーンのエネルギー消費を最適化し、持続可能な開発を促進する
AI は、エネルギー システムの計画や運用など、大規模システムの最適化に長年使用されてきました。ブロックチェーンは本質的に大規模な分散システムであり、大規模システムの観点から、持続可能な開発を促進するための統合された人工知能をサポートするブロックチェーンのエネルギー最適化ソリューションを確立できます。もっと直接的には、人工知能を通じて、大量の電力を消費するブロックチェーン システムのアプリケーション シナリオの問題点を解決します。
2. 協調学習を実装して拡張可能な機能を促進する
ブロックチェーンのパフォーマンスはスケーリングの問題によって制限されます。各ブロックには一定量のトランザクション データが含まれており、革新的な人工知能アルゴリズムが分散データ リソースから学習して、ターゲットのブロックチェーン システムに最適なグローバル ソリューションを提供できます。
3. ブロックチェーンアプリケーション層の侵入問題を検出し、セキュリティを向上します
ブロックチェーン アプリケーション層では、侵入検知システム (IDS) と侵入防御システム (IPS) が脅威を検出する重要な部分です。人工知能テクノロジーの 1 つである群知能は、システム全体のパフォーマンスを向上させるために侵入検知システムで広く使用されています。人工知能の別の分野である計算知能も、より安全なパスワードを作成し、ブロックチェーン システムの攻撃に対する防御能力を向上させることができます。」
4. ノードが特定のマイニングタスクを満たす可能性を予測し、効率を向上させます。
人工知能のネットワークユーティリティ最大化モデルは、コンピュータネットワークの輻輳制御、ルーティング、スケジューリングのための分散ソリューションを見つけるのに役立ちます。したがって、人工知能はアクティブで動的な学習を実行してリソースの予測を加速し、ブロックチェーンの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。
5. ブロックチェーン人材不足を緩和するマルチエージェントシステムの確立
ブロックチェーン人材の不足を軽減するために、人工知能によるマルチエージェント アプローチを導入します。マルチタスク駆動の仮想エージェントを作成することにより、ブロックチェーン トランザクション データの読み取りおよび書き込みプロセスを完全に自動化できます。一方で、人工知能テクノロジーによってサポートされたオンライン学習は、ブロックチェーンの人材を訓練し育成するのにも役立ちます。
6. オープンソース データを使用して意思決定を行う
ブロックチェーン技術に基づくデータがますます増えているため、企業や個人は意思決定を行うために手元にあるデータを使用する必要があります。人工知能はこの種のタスクに適しています。
テクノロジーの統合であるため、もちろん一方向ではなく、双方向の動的なプロセスです。上記では、ブロックチェーンに対する人工知能の強化について説明しました。 Thang N. Dinh 氏と My T. Thai 氏は、「AI とブロックチェーン: 破壊的な統合」の中で、人工知能のブロックチェーン エンパワーメントを提案しました。彼らの見解については以下で説明します。
1. プライバシー保護とデータセキュリティの共有
人工知能テクノロジーの適用には、モデルをトレーニングするために大量のデータが必要です。これらのデータは現在、インターネット大手のみが所有しています。したがって、データプライバシーの問題は人々の注目を集めています。そしてブロックチェーン技術は、データの透明性を高め、誰がいつ責任を持ってデータにアクセスしたかを記録できるため、この問題を非常にうまく解決できます。人々はブロックチェーン技術を利用してデータの所有権と使用権の分離を実現し、データの共有対象と用途を決定することができます。さらに、人々はスマートコントラクトを通じてデータを使用する権利を販売して、経済的利益を得たり、データ市場の仲介業者を排除したり、プライバシーを保護したり、中小企業がデータを使用する権利を取得して人工知能のイノベーションを実行したりすることもできます。ゼロ知識証明技術により、データ使用権の購入者は、データそのものではなく、データの内容やデータ所有者の身元を知らなくても、必要な関連情報の分析結果を得ることができます。
2. アイドル状態のコンピューティング能力を構成する
ブロックチェーン ベースのクラウド コンピューティングを通じて、分散コンピューティング機能を人工知能にもたらすことができます。通常、GPU が一部の時間しか使用されないゲーマー PC は、人工知能契約の形でコンピューティング時間を販売することで収益を得ることができるようになりました。一方、AI 開発者は、多数のプレーヤー GPU を活用して、深層学習アルゴリズムを準備、トレーニング、デプロイできます。
3. 全体的な意思決定プロセスを維持し、意思決定の帰属を明確に理解する
機械学習は、人間がその決定の帰属を調べることが難しいため、実際には広く使用されていません。データ変更プロセスを検証するには、不変の追跡システムが必要です。そしてブロックチェーンは完璧なマッチングを提供します。人々は完全な意思決定プロセスを追跡および保存して、意思決定の背後にあるロジックをより深く理解できます。
4. 信頼できないデバイスを調整する
人工知能は、集団ロボット、モノのインターネット、携帯電話などの信頼できないデバイスを動員して集団的な意思決定を行うことができます。ブロックチェーンのコンセンサスメカニズムは、このプロセスにおいて優れた調整の役割を果たすことができます。
テクノロジーの統合はアプリケーション革新の転換点であり、人工知能とブロックチェーンの統合は、非常に広範なアプリケーションシナリオの革新とビジネスモデルの革新の可能性をもたらします。人工知能の恩恵はブロックチェーンの発展とともに加速するだけでなく、2つの技術の統合により、ブロックチェーンは大規模かつさまざまな業界でより迅速に実装され、生産性が向上します。これは私たちがよく技術的相乗効果と呼ぶものです。私たちがこれまでに確認した成功事例を以下に示します。
データの所有権と使用権の分離の観点から、PlatON は暗号ベースのプライバシー コンピューティング テクノロジーを使用して、データを利用可能だが不可視にし、人工知能モデルがデータ プライバシーを侵害することなく準拠したデータ取得チャネルを確立できるようにします。チェーンテクノロジーは、コンプライアンスに準拠したデータ資産の循環を実現し、データの可能性を解放します。
トレーサビリティと証拠保管の面では、AntChainの著作権AIコンピューティングエンジンは人工知能技術を利用して音声や映像の特徴を迅速に抽出し、類似コンテンツの自動識別と判断を短時間で完了します。 AntChainはすでに2019年に、ブロックチェーン技術を使用して証明書を検証し、保存し、オリジナルの画像を保護する著作権保護プラットフォーム「Que Chisel」を立ち上げた。 Circulor はブロックチェーンと人工知能テクノロジーを活用して、主に複雑な産業サプライ チェーンにトレーサビリティ ソリューションを提供します。
さらに、スマート コントラクトとスマート サービス トランザクションの観点から見ると、Cortex はオープンソースのピアツーピアの分散型ブロックチェーンであり、分散ネットワーク上での人工知能モデルのアップロード、保存、実行をサポートします。 AI モデルを Cortex のスマート コントラクトに簡単に統合して、AI で強化された分散型アプリケーションを作成できます。 SingularityNET は、ブロックチェーンベースの分散型 AI マーケットプレイスを通じて、人々が AI サービスを簡単に作成、共有、収益化できるようにします。
AI は人間よりも効率的にブロックチェーンを管理できます。ブロックチェーンは、意思決定プロセスと AI の決定の帰属を追跡、理解、説明するのに役立ちます。人工知能は、驚くべき速度でデータを迅速かつ包括的に読み取り、理解し、関連付けることができるため、ブロックチェーン ベースのビジネス ネットワークのインテリジェンスのレベルとネットワーク効率が大幅に向上します。ブロックチェーンを使用して AI モデルを保存および配布することで、監査証跡の蓄積を実現できます。したがって、ブロックチェーンと人工知能の統合により、データセキュリティとプライバシーが大幅に強化され、プライバシー保護とデータセキュリティが強化されます。
フランスの偉大な作家ユゴーの有名な言葉に、「時代の始まりの考え方には、抗しがたい力がある。」オープンで包括的、好奇心旺盛な姿勢を維持し、最先端技術の統合と協調開発を共同で推進しましょう。人工知能と地域開発の促進 Web3 メタバースにおけるブロックチェーンのより豊富な新しいアプリケーション シナリオとよりエキサイティングなビジネス モデルの革新。
著者
Li Guoquan: シンガポール社会科学大学、金融技術およびブロックチェーン教授
Zheng Jincheng: シンガポール社会科学大学 Web3 研究者
Yan Li: シンガポール、南洋工科大学、南洋ビジネススクール、戦略学部上級講師
Anais
Catherine
Weatherly
Kikyo