米国の科学者ジョン・ホップフィールド氏と、“人工知能の父”として知られる英国系カナダ人の同僚ジェフリー・ヒントン氏が、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習の基礎を築いた業績により、2024年のノーベル物理学賞を受賞しました。

「今年のノーベル物理学賞受賞者2人は、物理学のツールを活用して、現代の強力な機械学習の基盤となる手法を開発しました」とアカデミーは公式X（旧Twitter）アカウントで述べています。

「彼らは、私たちが直面する多くの社会的課題に対処するために、スウェーデン王立科学アカデミーは、今回の受賞を発表する際に、膨大なデータを処理し、人間の脳のように意思決定を行う機械学習を可能にした「革新的な貢献」に対して両氏を称賛しました。・活用するまったく新しい方法を示しました。」

スウェーデン王立科学アカデミーは、今回の受賞を発表する際に、膨大なデータを処理し、人間の脳のように意思決定を行う機械学習を可能にした「革新的な貢献」に対して両氏を称賛しました。

2人のノーベル賞受賞者とは？

プリンストン大学名誉教授である91歳のジョン・ホップフィールド氏は、1980年代に「ホップフィールドネットワーク」を開発したことで知られています。このネットワークは、物理学の原理を用いて連想記憶をモデル化したものです。

彼の研究は、ニューラルネットワークが記憶や学習のプロセスをシミュレーションする仕組みを理解する上で重要な役割を果たしました。

英国生まれの76歳のジェフリー・ヒントン氏は、トロント大学の名誉教授であり、2023年に『コンピュータが予想以上に早く人間よりも賢くなる可能性』を感じ、グーグルを退職しました。この予測は、彼や他の専門家が想定していたよりもはるかに早く現実化する可能性があるといいます。

コンピュータ科学者であり認知心理学者でもあるヒントン氏は、データ内の特性を自律的に見つけ出し、画像内の特定要素を識別するなどのタスクを実行できる手法を発明しました。

「驚きました。このようなことが起こるとは全く予想していませんでした。本当に驚いています」と、ノーベル賞受賞についての感想を聞かれた際にヒントン氏は記者団に語りました。

「これは産業革命に匹敵する革新となるでしょう。機械学習は知的能力で人間を上回ります」と彼は付け加えました。

彼は機械学習の医療分野、AIアシスタント、業務効率向上への応用を強調するとともに、制御を失う可能性がある危険性についても強調しました。

彼らの業績の影響

ホップフィールド氏とヒントン氏の貢献は、理論的な研究を超えて実用的な応用へと広がり、現在では日常生活にも影響を与えています。

ホップフィールドネットワークは、ニューラルネットワークによる脳の情報処理や記憶機能の模倣可能性を示す重要な成果となりました。

ヒントン氏は、ホップフィールドネットワークを拡張し、統計物理学を用いてデータ内の特徴的な要素を認識するボルツマンマシンを開発しました。このマシンは、動作中に出現する可能性が高い例を与えることで訓練されます。

ボルツマンマシンは画像を分類したり、学習したデータに基づいて新しい例を生成したりすることができ、機械学習の発展において重要な役割を果たしました。

この理論的なブレークスルーは、AIの将来的な研究の基礎を築き、機械が学習や記憶をシミュレーションすることを可能にしました。

ヒントン氏のバックプロパゲーション（誤差逆伝播法）に関する研究は、ニューラルネットワークの訓練に革新をもたらし、誤りからの学習によって性能を向上させることを実現しました。

この手法は、現代のディープラーニングシステムの機能に欠かせないものであり、音声認識、コンピュータビジョン、自然言語処理といった技術の基盤となっています。

バックプロパゲーションがなければ、ニューラルネットワークは精度や複雑性を向上させることが難しくなり、現在可能となっている高度なタスクを実行する能力を損なっていたでしょう。

音声認識システムから医療診断ツールに至るまで、その進歩はAI革命の基盤を形成しています。

ノーベル委員会は、彼らの研究によってAIがさまざまな分野で膨大なデータセットをより効率的に分類・分析できるようになったことを強調しました。

「人工ニューラルネットワークに基づく機械学習は、現在、科学、工学、そして日常生活において革命を引き起こしています」と委員会は述べています。

世界的な懸念

委員会は、機械学習と人工知能に関する世界的な懸念にも言及しました。

「機械学習には多大な利益がありますが、その急速な発展は将来に対する懸念も引き起こしています」と、ノーベル委員会の委員長であるエレン・ムーンズ氏は述べました。

さらに、「この新しい技術を人類にとって最大の利益となるよう、安全かつ倫理的に使用する責任を、人類全体が共有しています」と付け加えました。

ヒントン氏は過去にこれらの懸念に対処するため、グーグルの職を辞して、自身が開発に貢献した技術に伴うリスクについて公に議論する道を選びました。

彼は、機械学習に関する「多くの潜在的な悪い結果」、特に「これらの技術が制御不能になる脅威」に対する継続的な懸念を伝えています。

それにもかかわらず、彼は「同じ決断を再び下すだろう」と述べています。

物理学分野における世界最高の栄誉と広く認識されているノーベル賞は、科学、文学、医学、平和の分野での功績を称えるためにアルフレッド・ノーベルの遺言に基づいて設立されました。

この賞には110万ドルの賞金が付与され、2人の受賞者で分けられます。

今週発表されたノーベル賞としては物理学賞が2番目であり、米国の科学者ヴィクター・アンブロス氏とゲイリー・ルブカン氏が、マイクロRNAとその遺伝子調節における役割を発見した業績で医学賞を受賞した後に続きます。この発見は、細胞の分化がどのように行われるかを解明する手がかりとなりました。