強化日本的AI，需要推動聯合研究與個人研究的協調發展

山野真裕 日本理化學研究所創新智能綜合研究中心研究支援協調員

杉山將 日本理化學研究所創新智能綜合研究中心研究支援協調員

在民營企業與公共研究機構的聯合研究中，研究機構保有的研究成果被期待投入商業化和用來解決企業的課題。而研究機構的研究人員期待的是，根據自由的思考進行具有挑戰性的研究，為未來的科學技術發展做出貢獻。因此，研究機構需要建立一個可以平衡聯合研究和個人研究的環境。

本文將根據日本理化學研究所（以下簡稱「理研」）創新智能綜合研究中心（以下簡稱「AIP中心」）的研究事例，回顧人工智慧（AI）領域的課題，並討論今後的研究應該採取的推進方式。

◆ 事例——AIP中心的聯合研究

AIP中心於2016年4月在理研成立，主要負責日本文部科學省的人工智慧、大數據、IoT及網路安全的綜合項目。研究課題涉及多個方面，包括從理論上闡明深度學習的原理、開發旨在實現後深度學習的通用型AI基礎技術、開發旨在加速日本擅長的科學研究和解決日本存在的社會課題的目的導向型AI基礎技術、討論AI技術普及時會出現的倫理和法律問題及社會影響等，這些研究課題在日本信息科學、數學、醫學、經濟學、法學、哲學及社會科學等相關的50多個團隊和單位的協助下推進。

除這些研究活動外，AIP中心還最大限度地致力於與企業之間的聯合研究。實際上，AIP中心成立後，與非常多的企業進行了接觸，與100多家企業實施了面談。2018年11月1日與其中32家企業簽訂了聯合研究合同，目前正在與這些企業派來的100多名研究人員推進聯合研究。聯合研究的規模根據企業的研究主題和風格而異，既有AIP中心僅一位研究人員參與的個人規模的研究，也有AIP中心整體參與的合作中心。

◆ 課題與對策——人才短缺的壁壘

最近，AI技術領域的研究人員和數據科學家短缺已經成為世界性問題，AIP中心實施的聯合研究對此也深有感觸。在受理聯合研究諮詢的AIP中心，接到的委託主要集中於機器學習、優化、圖像解析及自然語言處理等特定領域，而這些領域的研究人員工作已經達到飽和狀態。另一方面，在委託AIP中心實施聯合研究的企業中，掌握推進聯合研究所需的知識和技術的人才嚴重短缺。因此經常出現好不容易接到一個令人感興趣的研究課題，但無法進入具體的討論的狀況。另外，即使實際進入了聯合研究階段，想招聘新的研究員和技術人員也一直非常困難。

由於要對有限的人力資源進行分配，AIP中心選擇合作企業時非常慎重，會詳細調查研究內容是否適合公共研究機構、能否建立可以持續推進聯合研究的體制等。因此也存在即使是知名企業提出的聯合研究建議，最終仍然無法達成一致的情況。

開展聯合研究的前提是，由企業方面向理研提供研究課題，並以企業的研究人員為主體進行數據解析。AIP中心的研究人員不會承接數據解析的實際操作業務，而是主要負責提供高級技術和知識。雖然這與通常實施的聯合研究的形態大不相同，但卻是應對AI研究人員極度短缺的無奈之舉。這樣，AIP中心為數不多的研究人員才能應付得過來來自眾多領域的大量聯合研究請求。另外，這樣做還能促進企業方面的研究人員自發學習技術，有助於培養人才。

◆ 問題意識與建議——聯合研究與個人研究協調發展

通過與企業的聯合研究解決現實存在的問題當然很重要，但不能忘記的是，這種聯合研究是否對研究機構的研究人員自身的研究也有益。如果只是一味忙於接受委託的聯合研究，而研究人員自身的研究沒有任何進展，那就是本末倒置了，從解決當務之急——培養AI領域的研究人才，以及提高日本整體的技術水平的角度來看也是一大損失。

從大局來看，公共研究機構的重要職責不僅是積極改良和普及歐美及中國等已經實現實用化的技術，研究人員還應該預測未來社會的應有形態，並開發實現這樣的社會所需的科學技術。現在已經實現實用化的技術中，也有很多以前曾被批判不知有何用處。例如，人工智慧研究始於1950年代，目前迎來了第三次熱潮，但半個多世紀以來，由於技術限制，一會兒熱潮平息進入寒冬時代、一會兒又隨著新技術的出現引發下一次熱潮。也就是說，無論社會關注與否，在寒冬時代研究人員也堅持推進的研究，有朝一日會突然成為社會需要的新一代核心技術。要想實現科學技術的真正發展，必須建立無論社會熱潮如何，都能長期支援研究人員根據自己自由得思考開展獨創性尖端研究的環境。

AIP中心今後也將在國民和社會的理解下，為解決現實社會存在的課題做貢獻，同時建立讓研究人員能根據自己的自由想法致力於挑戰性研究的環境。

文：山野真裕、日本理化學研究所創新智能綜合研究中心研究支援協調員
杉山將、日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任
原載自《產學研合作月刊》2019年1月號
翻譯編輯：JST客觀日本編輯部

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