人工知能は、自動運転車からデジタルヘルス、スマートシティに至るまで、あらゆる分野で自律性の可能性を推進している。
真の自律性は、孤立した知能ではなく、センシング、接続性、コンピューティング、制御の融合から生まれる。
したがって、生物の知能は、次世代の自律システムを構築するための基盤的な設計原則として機能しなければならない。
私たちは今、漸進的なアップグレードではなく、システムレベルでの再構想によって定義される時代の入り口に立っている。すなわち、接続されたシステムから自律システムへの移行である。
自動運転車、スマートファクトリー、デジタルヘルスプラットフォーム、インテリジェントシティのいずれにおいても、人工知能（AI）が自律性の可能性を推進している。
しかし、真の自律性は、孤立した知能ではなく、意図的なセンシング、接続性、コンピューティング、制御の融合から生まれる。
階層化され、安全で、文脈を認識するこの融合は、時の試練に耐えてきた生物の知能の構造を反映しており、それは生物が情報を処理するために用いるシステムである。
実際、生物の知能は次世代の自律システムを構築するための基盤的な設計原則として機能しなければならない。これを実現するには、関連する研究分野にわたる国内外の専門家を結集する必要がある。
生物に着想を得た融合モデル
人体は、知覚、認知、通信、行動をシームレスに統合する、私たちが知る中で最も高度な自律システムである。自律性を大規模に実現しようとするなら、この調和を再現するシステムを構築しなければならない。
人間が感覚に依存するように、自律システムはセンサーに依存する。カメラ、LiDAR、音響センサー、バイオセンサー、触覚インターフェースが、環境データの連続的なストリームを提供する。高忠実度でマルチモーダルなセンシングは、システムの知覚の豊かさと解像度、そして最終的にはその判断の質を決定づける。
接続性は、人間の神経系が感覚情報を伝達するのと同様に、システムの構成要素をつなぐ。自律システムには、5G/6Gの無線ネットワークやタイムセンシティブネットワーキングから、光通信や量子リンクに至るまで、安全で低遅延の通信経路が必要である。この層により情報のシームレスな移動が確保され、分散型の知能と協調的な行動が可能になる。
コンピューティング層は、システムの頭脳として機能する。ここではデータが洞察に、洞察が意図へと変換される。エッジ、クラウド、組み込みシステムに分散したコンピューティング基盤は、AIと機械学習、ニューロモーフィックプロセッサ（人間の脳を模倣するコンピュータチップ）、エージェント型フレームワークを活用する。目標は、単に応答を自動化することではなく、推論、学習、リアルタイムでの適応を可能にすることである。
最後に、ロボティクス、機械間（M2M）および機械・環境間（M2E）のインターフェースを通じて、自律エージェントは指令を実行し、環境に働きかけ、結果を伝達する。これらのアクチュエーターは、システムの認知の物理的な延長をなし、知覚と影響の間のループを閉じる。
システムレベルのイノベーションの重要性
自律性は、分野を調和させるシステムレベルのイノベーションの成果である。無線、AI、エッジコンピューティング、制御理論、ハードウェアを橋渡しする設計を取り込まなければならない。それらの間のオーケストレーションは、分散型のリアルタイム制約を管理するうえで極めて重要である。
また、ゼロトラストの通信とポリシーに基づくアクセスにより、設計段階から安全であるべきである。システムが文脈を認識し、エンドユーザーの目標と環境上の制約に沿ったものであることを確保しなければならない。
システム思考は、自律性を製品の機能から基盤的な能力へと転換させる。スマートシステムは、すでにこのアーキテクチャを実現しつつある。
スマートシティ、インフラがリアルタイムでセンシングし、通信し、適応する。
スマートファクトリー、生産ラインがフィードバックループと予測分析に基づいて調整される。
スマートヘルスケア、エッジAI、バイオセンシング（ウイルス、DNA、タンパク質などの物質の検出）、文脈に応じた意思決定により、個別化されたケアを提供する。
スマート農業、ドローン、土壌センサー、自律型灌漑システムが、最小限の介入で収量を最適化する。
いずれの場合も、自律性は後付けの機能ではなく、融合を前提に設計されたシステムの創発的特性である。
6Gの時代におけるシームレスな知能
自律性の未来は、センシング、通信、コンピューティング、制御の境界を曖昧にする技術によって形作られるだろう。
この世界では、通信がセンシングになる。統合センシング・通信（ISAC） により、無線ネットワークは知覚のプラットフォームへと変わる。電波は動きを検出し、距離を測定し、環境を地図化する。ネットワーク自体が分散型センサーとなり、専用のハードウェアなしに環境の常時認識を可能にする。
6Gの到来は、ネットワーク・コンピュートファブリック、すなわち遅延、エネルギー、優先度の制約に基づくデバイス、エッジ、クラウドの計算からなるエコシステムを導入する。接続性とコンピューティングのこの緊密な結合により、リアルタイム推論、適応的なワークロード配置、集合的な機械知能が可能になる。
新しい技術により、デバイスと直接かつより効率的に対話できるようになる。デジタルツインやシミュレーション環境と組み合わせることで、これらのクローズドループは、自律性を機械から人間と機械の協働的な主体性へと拡張する。
融合が実現するのは、次の場合である。
ISACはセンシングと通信を統合し、知覚をネットワークに組み込む。
ネットワーク・コンピュートファブリックは、接続性と認知の境界を解消する。
クローズドループのBCIと制御システムは、意図、行動、フィードバックを連続したサイクルに結びつける。
融合による自律性、設計による知能
このビジョンでは、自律性は局所化されるのではなく、デバイス、インフラ、人間ユーザーからなる協調的なエコシステム全体に分散される。知能はノードからではなく、システムから創発する。
スマートシティは単にデータを送信するのではなく、知覚し、推論し、行動する。スマートビークルは単に運転するのではなく、インフラ、歩行者、車両群と協働する。スマートヘルスケアシステムは単に監視するのではなく、予測し、適応し、認知そのものと接続する。
自律性はモジュールではない。それは、安全で、融合され、文脈を認識するシステムの創発的特性である。センシング、コンピューティング、制御、接続性を緊密に織り合わせることで、レジリエントで、適応的で、目的志向のシステムを構築できる。
自律性の未来は、人間を置き換えることではなく、人間を拡張し、そのパートナーとなることにある。学習し、推論し、認識をもって行動するシステムを通じて。これこそ知的社会のアーキテクチャであり、真に自律的なシステムを私たちがどう構築するかである。
フォーラムがリーダーの先端技術と現実の課題とのつながりを支援する方法
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