昨日、世界トップクラスの科学者によるラウンドテーブルπにおいて、世界各国から集まったトップクラスの科学者たちが、「デジタルでインテリジェントな未来における新たなブレークスルー」というテーマでオンラインとオフラインで活発な議論を行いました。

「デジタル化と知能化が進む未来における次のブレークスルーは何でしょうか？」未来を見据える前に、コーネル大学教授であり、北京大学先端コンピューティング研究センター所長でもあるジョン・ホップクロフト氏は、議論を「現実」レベルに戻した。「まず、人工知能の現状を理解する必要があります。」この問いに対して、研究者によって異なる視点が示されています。

世界栄誉賞「知能科学・数学」の初代受賞者であるマイケル・I・ジョーダン氏は、機械学習研究を専門としています。彼の見解では、機械学習は人工知能と完全に同じではありません。「AIはコンピュータサイエンスの一分野ですが、本来の目的は人間を模倣することでした。AIは、人間の知能をシミュレートし、拡張・拡大するための理論、手法、技術、そして応用システムを研究・開発する新しい技術科学です」とジョーダン氏は説明します。機械学習は、ビッグデータ分析や意思決定のための大量情報処理など、人間の作業をより良く支援したり、タンパク質の折り畳みなど、人間にはできないことを機械に実行させたりすることを可能にします。

多くの学者は、現在の人工知能は複数の分野を組み合わせた学際的な分野であると考えています。

「人工知能はあらゆるものと組み合わせることができるようです。私たちはこれをよくAI+と呼んでいます」と、2004年の科学・数学・工学における大統領優秀賞受賞者であるレノ・ブルーム氏は述べています。彼はさらに、AIは視覚、言語、画像だけでなく、ニューラルネットワーク、認知科学、脳科学も統合する、知恵の「収集者」であるようだと付け加えました。こうした学際的な連携は、互いに刺激を与え合う可能性があります。

浙江大学人工知能研究所所長の呉飛教授は、現在の人工知能は解釈も理解も不可能であり、機械が学習できるようにするには論理とルールを導入する必要があると考えています。人工知能は、数学、神経科学、コンピュータサイエンスなど、複数の分野と交差しています。

清華大学人工知能研究所基礎理論研究センター所長の朱俊氏は、現在の人工知能には、データからパターンを明らかにする記号推論（機械学習の重要な側面）など、様々なパラダイムがあると考えている。同時に、それぞれのパラダイムには独自の利点があり、異なるタイプの人工知能間の学際的な連携を促進している。

人工知能はあらゆる場所で見られるが、その基盤となるメカニズムは不可欠であり、さらに重要なのは科学的根拠である。教育部から任命された長江奨学教授であり、上海交通大学の特別教授でもある敖平氏は、基盤となるメカニズムがなければアルゴリズムだけに頼った人工知能は持続不可能であり、生物進化論を検討する価値があると考えている。