2ch (強いAI)技術的特異点/シンギュラリティ(知能増幅) スレッド 関連書籍・リンク・テンプレ集

2010年に開始されたEUのデジタル社会化プログラム「DigitalAgenda for Europe」でAIに関する直接の言及はないが、R&Dテーマには、「Robotic」などAI関連のものが見受けられる
具体的なR&D支援策としては、EUにおけるR&D支援プログラムである「第7次EU研究開発フレームワーク計画（Framework Program-7：FP7）」と、
その後継プログラムとして2014年から実施されている「Horizon 2020」がある。
EUにおけるトップクラス研究拠点政策としては、将来重要となると考えられる知識領域において大規模かつハイリスクな研究を進めることを目的としたFET Flag-shipsというプログラムがある。

2014年から2020年までの期間を対象とする研究開発プログラムの「Horizon 2020」の予算総額は約800億ユーロに上る。
同プログラムは、欧州2020フラッグシップ・イニシアティブである、イノベーション連合（Innovation Union）の実施の一環に位置づけられていた。

Horizon 2020には、「AI」「Robotics」「バイオと創薬」「データ分析と管理」「材料科学」「エネルギー」「農業革新」「光通信」「航空宇宙」といった多くの領域に予算が割かれている。
ロボティクスでは主に
──高度な制御アルゴリズムを用いて合目的性、認知能力、柔軟性、従順さ、双方向性、操作性等、ロボットに求められる基本的な機能の向上を図る
──以上の成果に基づき、産業界での多様な用途に適合させるデモンストレーションを実施
──評価基準の共有のため、業界共通のハードウェア及びソフトウェアのプラットフォームを提示する
データ分析では主に
──多言語、マルチモーダルなデータポータルからの多様なオープンデータの最適な処理方法の提示に関する協同プロジェクトの実施
──協同プロジェクトによる産業界に適用可能で汎用性の高いベンチマーキング方法の提示

AI関連の開発戦略を調整する政府の組織として

• ）欧州委員会研究開発総局
• ）欧州委員会通信ネットワーク・コンテンツ・技術総局

などがある。そして欧州の民間における連携事例としては、EU加盟諸国を中心とする欧州各国のAI関連団体ミーティングを行い、1982年に設立された
ECCAI（European Coordinating Committee for Artificial Intelligence）が存在し、2016年1月の時点での参加団体の総数は28に達する。
加えて、学術的な情報交換を目的として、2年毎に開かれる欧州人工知能カンファレンス（European Conference on ArtificialIntelligence）が存在する。
EU主導の研究活動として、FP7の枠組みで2012年3月から2年間にわたって実施された「RoboLaw−欧州における新興技術規制：ロボット技術に対する法と倫理」が挙げられる。

FET Flag-ships内においては、2013年の1月に「ヒューマン・ブレイン・プロジェクト(HBP)」という脳研究プロジェクトに対し10年間で各10億ユーロの資金配分が決定されている。
ヒューマン・ブレインプロジェクトでは、欧州20ヶ国から121の大学・国立研究所・企業からなるコンソーシアムを形成し、脳をシミュレーションするための基盤ソフトウェアやアルゴリズムの開発、脳に関するデータの収集を進める。
計画は2023年までとなっている。計画の中心としてスイス連邦工科大学、独ユーリッヒ研究所が挙げられる。
FET Flag-shipsでは、脳研究のほかに量子技術を新材料の探索に活用する技術開発を進めている。

欧州連合は、2023年以降より、GPTシリーズをはじめとする自然言語処理技術の急速な発展を受けて、AIに対する包括的規制法案を提出している。最も許容できないリスク一覧として

• 個人個人の能力や学歴、決済履歴などからランク付けを行うスコアリングアルゴリズム
• 「リアルタイム」遠隔生体識別アルゴリズム(顔認証など)
• 犯罪予測と法執行
• 精神的、心理的技法を用いたAIによる誘導
• 難民の受け入れ判断
• 送電網や銀行通信網、水道やガスなどの重要インフラの管理
• 偽画像や偽文章を生成できる一連のAIソフトの流通
• 手術用ロボットや、防衛用兵器への自動判断AI

これら上位4つは禁止され、その他は一部が規制される見通しである。EU在住の国民に対し、これらの違反が認められるサービスが提供されると巨額の制裁金が課され得る
完全な法案の施工時期は、2024年後半までを予定している。深層学習を使っていなくても、人間が設計及びチューニングした事例条件ベース判断、統計確率的ソフトを用いている場合でも違反となる。

英国においての研究開発を所管する省庁は、ビジネス・イノベーション技能省（Business, Innovation andSkills：BIS）であり、BIS予算から国内の研究機関へ政府の援助資金が拠出される。
RCの傘下にある「科学技術施設会議（STFC）」が、2015年にIBMと共同で同社のWatsonを利用した認知コンピューティングの研究開発を進めるパートナーシップ協定を結ぶ。
2014年12月に、BISは財務省と共同で、「科学・イノベーション分野の成長計画」を発表する。
そこでは、アラン・チューリング研究所（Alan Turing Institute）の設立及び4,200万ポンドの投資が盛り込まれた。
アラン・チューリング研究所は、2015年8月に設立され、11月に運営が開始された。英国の著名大学であるケンブリッジ大学、エディンバラ大学、オックスフォード大学、ユニヴァーシティ・カレッジ・ロンドンなどの大学が合弁して、ロンドンの大英図書館に置かれる。

英国コンピュータ協会AI専門家グループ（BCS SGAI）は、1980年6月に設立されたAI産学団体である。特に産業界のメンバーが多く、AI関連技術のビジネスへの応用の面から情報交換を行っている
ロンドンに拠点を置くDeepMindは2011年に設立されたが、米国の巨大テックであるGoogleに買収された。
英国では2012年以降、DeepMindだけでなく、画像認識や自然言語処理に関連した技術開発ベンチャーが多く立ち上がっている

英国のレディングに拠点を置く気象機関である、ヨーロッパ中期予報センター(ECMWF)はDeepMindと協業して、物理学の力学方程式を使わずにニューラルネットだけを用いて全球の気象現象のシミュレートができるシステムを開発した。
アランチューリング研究所は2020年以降、「AI科学グランドチャレンジ」と題したワークショップを米国、英国、日本の科学者を招いて開催し、人工知能を科学研究に適用できるかどうか議論を進めている。
その目標は壮大であり、「2050年までに人間の最高の科学者と同等、あるいはそれ以上のレベルで高度に自律的にノーベル賞級の科学的発見を行える一連のAIシステムを開発する」という内容となっている。日本の文部科学省が開始予定の科学研究AI基盤モデルの構築と深く関係する。
https://www.turing.ac.uk/sites/default/files/2021-...

このワークショップに参加する代表的な組織を以下に列挙しておく。共同作業や共同研究ができるよう各国に連絡ハブを設けることとなっている。
ちなみに、英国は日本時間2020年2月1日に欧州連合(EU)の枠組みからから離脱した。
英国の防衛航空宇宙産業を代表するBAEシステムズは、航空機製造と材料加工を効率化するためのAIを導入するため、Intellium AIと提携を結んだ。
またBAEシステムズのソフトウェア開発部門は、オーストラリアのTrusted Autonomous Systems等と協業し、AIを使用し自律的に陸軍向け地上車両の操作を可能とする無人地上車両(UGV)の共同開発を行った。
加えて、日本・英国・イタリアの3カ国が2035年の配備を目指す取り組みとして次期戦闘機の共同開発計画「グローバル戦闘航空プログラム(GCAP)」を立ち上げており、この中でBAEシステムズは戦闘機に搭載する人工知能とデータ連携ソフトを開発中である。

ドイツでは、官民総力を挙げて「Industry 4.0」に取り組んでいる状況である。
ドイツのAIの研究は、連邦教育研究省（BMBF）、連邦経済技術省（BMWi）、州政府、大学、研究機関、民間企業が連携して実施されている。
省庁レベルの取り組みの一例としては、以下が挙げられる。
・連邦教育研究省（BMBF）：2015年、人間とコンピュータのインターフェースに関する研究助成プログラムを発表した。BMBFは2020年まで毎年約7,000 万ユーロを出資する。

ドイツには連邦政府や州政府から研究資金補助を受けている公的研究機関や大学、民間企業が出資する研究機関がおよそ 1,000以上存在する。このなかにはマックス・プランク協会など基礎研究に集中している組織もあれば、
フラウンホーファー研究機構のように応用研究及び技術移転に注力している研究機関もある。

ソフトウェアベースの研究では、ドイツ人工知能研究センター（DFKI）が主導的役割を担っている。
DFKIは、国内4か所に研究拠点を持っている。職員数は、世界60カ国以上から研究者が485人、大学院生が 373人在籍している。
Googleは2015年10月、DFKIに出資することを明らかにした。GoogleはDFKIの出資者委員会の一議席を占めることになる。ここでの研究成果を、同社の製品及びサービスに技術移転することが目的である。

独ユーリッヒ研究所は、Human Brain Projectに参加している。主に脳神経の化学反応レベルの数理モデル化や、局所神経回路、脳全体をシミュレートする効率的なコードを開発中である。
有力なベンチャーとしては、Micropsi industriesが挙げられる。この組織は、ロボット向けの柔軟な動作や学習能力を可能とするAIソフトウェア群を開発している。
同じ国内企業で産業用ロボットを開発する独Kukaのロボットアームと互換性のある画像認識アタッチメントを開発したり、画像認識AIを日本企業(ファナック)などの外部に提供している。

ドイツ総合化学メーカーであるBASFは、農薬や化学材料の分野に機械学習やデータサイエンスを活用するため、ベルリン工科大学と共同研究を行っている。
また、日本のJA全農との協業によりAIベースの栽培管理最適化デジタルプラットフォーム「xarvio® FIELD MANAGER」を開発及び提供している。

ドイツの医療機器メーカーであるシーメンスは、CTスキャンやX線撮像で得られた画像診断において、AIを用いた腫瘍や血管の異常検知システムを一部に導入している。
AI技術を用いた画像解析ソフトウェア「AI-Rad Companion 」としてまとめられている。

フランスの学術・基礎研究としては、大学等のほか、国家デジタル研究所（Inria）の活動に特徴的な動きが見られる。
Inriaは広範なデジタル技術・科学分野の研究及び支援を目的とする政府の研究機関で、2,700名の研究者を抱えて学術的研究に従事している機関となっている。
現在の研究体制としては、以下の 5部門を対象とする。
・ACACIA：専門家間における知識の習得と交換のモデル化
・AIDA：データ解析及び意思決定プロセスのモデル化及び自動認識
・CORTEX：神経回路型知能
・MAIA：知性を持つ自動機械
・MARS：契約における複合問題の解決のモデル化とアルゴリズム作成
・ORION：自動システムにおける問題解決環境設定
・SYCO：知覚認識プロセスの基本モデルとアプリケーション作成

経済・産業・デジタル化省が 2013年9月に発表した産業界の技術開発支援計画「新産業フランス」は、フランスが世界市場で競争力を持つと考えられる技術開発分野の支援プログラムである。
第1フェーズ、第2フェーズがあった。ベンチャー支援プログラム「French Tech」も政策として決定された。
フランスのAGI開発としてのベンチャーは、FLOWERSが挙げられる。
Parrotは、消費者や農業事業者向けのドローンを開発設計する企業であり、画像認識やフライト制御用のAIや機械学習を開発している。

スイスでは、スーパーコンピューターや脳神経などを研究する組織として、スイス連邦工科大学(EPFL)、チューリッヒ大学等がある。
スイス連邦工科大学(EPFL)が統括する、Blue Brain Projectでは、マウスの脳やヒト脳神経のデジタルモデルを構築し、シミュレーションするための基盤ソフトウェアを開発中である。
しかし、モデルを構築するには、脳に関する詳細なデータ収集が先に必要であり、主に米国のプロジェクトで得られたデータを借りているようである。

スイス国立スーパーコンピューティングセンター(CSCS)には、Piz Daint (ピッツ・ダイント)と呼ばれる毎秒25.326 PFLOPSの処理速度を誇るスパコンがIntel Xeonを用いて構築されている。
有力なAGI開発を目指す有力なベンチャー組織として、NNAISENCEが存在する。NNAISENCEはNVIDIAのDGXシステムを導入し、強化学習や深層学習の技術開発と社会実装を目指す。

スイス連邦工科大学ローザンヌ校で、核融合の制御と理論を研究するスイスプラズマセンターは、英国のDeepMindと協力して、融合炉内のプラズマの位置を自動制御、運転条件を制御できる強化学習システムを開発している。
またスイス・バーゼル市に本拠を置く製薬会社であるノバルティスは、製薬とバイオ技術に機械学習とデータサイエンスを活用するため、米国Microsoftと協業を発表している。
AAV遺伝子治療に対して利用可能なウイルスや、遺伝子疾患のゲノム解析に人工知能を活用する。

スイスに拠点を置く、世界で最も強力な素粒子加速器を設計したことで有名な欧州原子核研究機構(CERN)は、膨大な衝突実験の中から、新しい素粒子が生まれたかどうかを検出、高精度に抽出するため、
強力なスーパーコンピューターを設置し、さらに統計的機械学習、ニューラルネットを使用する実験を行っている。
オーストリア科学アカデミーの研究者は、機械学習を使用してこの新現象の検知を高速化する、いわゆるPunzi-netsを開発し、日本のSuper-KEKBやスイスのLHC加速器でこの手法が使用できないか実験を進めている。

スウェーデンでは、エリクソンといったモバイル向け高速移動通信を実現する電磁波制御技術を持った企業が存在する。
これらの企業は、アンテナの配置や強度、ネットワーク全体の最適化に機械学習を用いている。
また、生体内臓チップの技術がスウェーデンでは多く進められている。主に電子決済や人体認証に用いられる。眼球の動きを検知し、障碍者でもPCを操作できるよう支援できるよう設計されたハードウェアを開発する、Tobiiという企業が存在する。
フィンランドでも同じような状況である。

AGIを開発する組織として、Good AIが挙げられる。

基礎科学、技術革新、社会的影響に焦点を当てた、欧州全域で卓越したAI基盤技術ネットワークを統括する大きな組織として、European Laboratory for Learning and Intelligent Systems(ELLIS)が挙げられる。
2018年12月6日、神経情報処理システム会議(NeurIPS)にて正式に設立が発表された。
この連携組織には、14か国にまたがって39に及ぶ研究ユニットが存在する。具体的には、イギリス、オランダ、イタリア、フランス、ドイツ、イスラエル、スイス等である。
ボードメンバーとして

• コペンハーゲン大学
• ミラノ大学
• テレコム・パリ
• ケンブリッジ大学
• マックス・プランク知能システム研究所会長
• チェコ工科大学顧問、Inria顧問
• ヨハネス・ケプラー大学
• 元Vodafone institute 主席科学顧問

それぞれの重要人物が就任している。


　※この情報まとめは『Alph496』と『GPT-4』が書きました
　ハルシネーション(幻覚)の発生を防ぐための工程を複数回実行しています。また、情報が正しいかどうかをチェックしています。
　※可能であれば、情報の追加、誤字誤文の訂正に協力をお願いします。
　※引用と情報元を追加する準備をしています