著者 |ジャン・バオシャン

編集者：賈薇

4月26日、これまで「新型コロナウイルスは人為的に漏れた」という陰謀論を広め、パンデミックについて中国に賠償を求めてきた反中国の米国上院議員トム・コットン氏は、中国が「米国から新型コロナウイルスワクチンを盗もうとしている」という理由で、中国人学生が米国でSTEM科目を学ぶことを禁止すべきだと宣言した。

例えば、彼は中国の学生に量子コンピューティングや人工知能ではなく、シェイクスピアの作品やフェデラリスト論文を学ぶよう提案した。

この発言は中国国内でたちまち白熱した議論を巻き起こし、この話題はすぐに知乎のトレンドリストのトップに上り詰め、恋愛トピック「彼氏ともっともっと愛されるように仲良くする方法」を上回った。

議論は3つの点に分けられる。1. 中国の学生はすでに関連科目を勉強しており、一定の地位を確保している。2. AIと量子技術では依然として米国との間に格差があるため、中国は米国から学ぶ必要がある。3. 米国議会議員は米国を代表しておらず、コットン氏は実質的な効果の薄い空約束をしているに過ぎない。

Zhihuユーザーの@Cao Xiaoling氏は、ICPC国際大学対抗プログラミングコンテストで、イェール大学のチームの3人の参加者は実際には3人の中国人学生であり、2018年のUSCチームも中国人だったと述べています。

Facebook、Google、CMU、UNCなどの有名な海外の大学や研究機関では、いくつかの根本的な革新が行われていますが、これらの機関は実際には中国人にとってより友好的であり、多くの中国人学者を惹きつけています。その中には、最近中国に帰国した賈陽清氏や、一貫して最優秀論文賞を受賞している何開明氏など、トップクラスの学者になった人もいます。

さらに、ポールソン研究所のマクロ政策シンクタンクの研究者は、主要なAI年次会議で発表された論文に基づき、中国と米国のAI研究者に関する調査を実施しました。その結果、中国国籍の上級研究者のうち、大多数（59%）が米国の研究機関に所属し、33%が中国の研究機関に所属し、約9%がカナダ、シンガポール、日本などのその他の国に所属していることが分かりました。

さらに、中国国籍の上級研究者の約60%が米国、35%が中国、7%がその他の国（オーストラリアと英国）で大学院課程を修了しています。米国の機関を卒業した中国国籍の研究者のうち、大多数（78%）が現在米国の研究機関に勤務しているのに対し、中国の研究機関に勤務しているのはわずか21%です。

したがって、米国の議員のスローガンにかかわらず、中国の研究者はすでに米国で一定数の質の議席を確保している。

1. AIと量子力学の分野では中国と米国の間にはまだ差がある。

中国はAI分野での継続的な努力と、明らかに追いつく能力があるにもかかわらず、中国の実際の開発状況は想像ほど良くなく、傾向はほぼ外国に追随している。

学界や産業界では、応用レベルでの中国の研究は米国と同等になっているものの、基礎となるアルゴリズムやフレームワークには依然として大きな差があるというのが一般的な見解だ。

Zhihuユーザー@被洗脑的群众によると、AI関連大学トップ10のうち9つは米国にある。中国は教育において依然として米国に大きく遅れをとっている。量子力学において、中国は量子暗号に特化している。そのため、今後10年以内に米国で学ぶことは依然として必要である。

2017年、テンセント研究所は「人工知能の発展における中国と米国の実際の格差はどれほど大きいか」という調査を実施した。産業配置だけに基づいて、米国は包括的な産業配置を有しているのに対し、中国は特定の分野でのみ飛躍的進歩を遂げているという結論に達した。

米国はAI産業において総合的にリードしており、基礎層、技術層、応用層、特にアルゴリズム、チップ、データといったコア領域において、強力な技術革新の優位性を蓄積しています。また、各層における企業数も中国を大幅に上回っています。

基礎層（主にプロセッサ・チップ）の企業数でみると、中国は14社、米国は33社で、中国は米国の42％に過ぎない。

テクノロジー層（自然言語処理・コンピュータービジョンと画像・テクノロジープラットフォーム）では、中国は273社、米国は586社で、中国は米国の46％を占めています。

アプリケーション層（機械学習アプリケーション／インテリジェントドローン／インテリジェントロボット／自動運転支援／音声認識）では、中国が304社、米国が488社で、中国が米国の62.3％を占めている。

また、量子力学の分野では、オリジン・クオンタムの張輝博士が「量子コンピュータの発展概況と応用展望」という基調講演で、ボトルネック問題ではないものの、中国と米国の間には少なくとも4～5年の技術格差があると予測したことがある。

したがって、データから判断すると、他人の長所から学び、自分の短所を補い、蛮族を制御するために彼らの優れた技術から学ぶことが非常に必要である。

2. 綿はただ大きなことを言っているだけです。

コットン氏は下院議員として、アメリカ合衆国を代表できるのでしょうか？どのような考えからこのスローガンを提唱したのでしょうか？

Zhihuユーザー@中型世界主义路灯は次のように述べています。「まず、「アメリカの議員がxxxを言った」という発言を見たら、彼はアメリカ人に見せるために言ったのだと理解すべきです。彼がこう言ったのは、支持率を上げ、世論を操作するためであり、実際の行動ではないのです（実際の行動とは、空論ではありません）。

第二に、アメリカ合衆国は個人ではなく集団であり、その集団は内部で分裂しています。一人の米国議員がいくつかの発言をしたからといって、性急に結論を出し、「アメリカはこうだ、ああだ」と決めつけてはいけません。このような話題転換の戦術は、西側メディアが誤情報を拡散するためによく使う手法であり、中国のある人物の問題を取り上げ、それを中国全体の問題として一般化してしまうのです。

では、事実に固執しましょう。この人物は共和党の上院議員であり、共和党の現在の主な任務は、中国に関するネガティブな噂を広めて内部問題から人々の目を逸らすことです。ですから、彼に注目する必要はありません。もし注目したいのであれば、彼らの代表であるトランプ氏を見れば良いでしょう。彼はもっと滑稽な印象を与えます。

Zhihuユーザー@Lidangはこう質問した。「米国が強く反対している」とはどういう意味ですか？ここでの「米国」とは誰のことを指しているのでしょうか？もしトム・コットン氏なら、彼は田舎者の多いアーカンソー州選出の上院議員で、X州の人民代表に相当するに過ぎません。彼の発言は本当に米国を代表していると言えるのでしょうか？

最後に、彼は鮮明な例え話をした。「X省のある有力者は、『清華大学はアジア、アフリカ、ラテンアメリカからの留学生に孔子と孟子を教え、中国のスマートグリッド技術の学習に反対すべきだ』と主張した」――清華大学がどんな知識を教え、​​どんな人材を採用するかは、X省の有力者であるあなたには関係ないことではないのか？

3. 科学研究は常にオープン性と進歩を重視してきました。

では、この米国上院議員のスローガンは実現できるのでしょうか？言い換えれば、彼のスローガンは現実的なのでしょうか？

近年の人工知能分野の急速な発展を振り返ると、その進歩はオープンな研究環境とコア技術への献身的な努力によるものだと言える。清華大学創立109周年記念式典で、張波院士は次のように述べた。「科学技術の発展の歴史は、科学研究が健全に発展し、人類全体に利益をもたらすためには、オープンな国際環境が不可欠であることを示しています。」

人工知能はアメリカで生まれたと一般的に考えられています。アメリカは依然として世界をリードする立場にありますが、その主な要因は世界中の研究機関の共同の努力です。

GoogleのAlphaGoを例に挙げましょう。その開発にはアメリカだけでなく、他国からの貢献もありました。AlphaGoの前身はDeepMindでしたが、その創業者3人はアメリカ人ではありませんでした。

ニューラルネットワーク、より具体的には畳み込みニューラルネットワークなど、様々な技術が利用されており、様々な国の研究者が関わっています。ニューラルネットワークは1943年に2人のアメリカ人によって初めて提案され、第一世代のニューラルネットワークは日本の研究者によって提案され、第二世代のニューラルネットワークは1998年にフランスの研究者によって提案されました。

主に使用されるアルゴリズムは、1847 年にコーシーによって最初に提案された勾配降下法と、1983 年にロシアの数学者ユーリによって提案された最新の加速バージョンです。バックプロパゲーション アルゴリズムは、1970 年にフィンランドの修士課程の学生によって提案されました。

モンテカルロ木探索は2006年にフランス人によって提案されました。強化学習アルゴリズムAlphaGoで使用される主要なアルゴリズムはQアルゴリズムと呼ばれ、イギリスの科学者によって提案されました。

囲碁プログラム全体は、中国・台湾のチームによって開発されました。さらに、深層学習分野でチューリング賞を受賞した3人はいずれもアメリカ人ではありません。

まとめると、AlphaGoの開発に貢献した人々は、アメリカ、イギリス、フランス、ニュージーランド、中国、ロシア、日本、カナダ、フィンランドなど、9～10カ国に及びます。これは、あらゆる科学的成果が世界中の科学者の共同努力、特に先人たちによる広範な基礎研究の積み重ねの成果であることを示しています。

米国が人工知能の分野で長年主導的な地位を占めているのは、オープンな国際環境を活用しているためであり、そのおかげで米国で生まれていない科学者も米国で学び、意見を交換し、最終的には米国に定住して米国に貢献することができた。

したがって、この米国上院議員の発言が現実となれば、双方にとって損失となるだろう。

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