2024年のノーベル物理学賞は、ジョン・ホップフィールド氏とジェフリー・ヒントン氏に授与されました。
私たちの身近にあるAI技術。これらの基礎を築いた「AIの父」と呼ばれる2人です。
–ヒントン氏とホップフィールド氏が物理学賞受賞–現在の生成AIを支える画期的な研究とは？
AIの発展に不可欠な研究を行った２人の科学者、John J. Hopfield（ジョン・ホップフィールド氏）とGeoffrey E. Hinton（ジェフリー・ヒントン氏）。彼らの研究は、機械学習の基礎を築き、現代のAI技術を支えるものです。これには、生成AIの代表であるChatGPTにも影響を与えた技術が含まれています。
–AI革命の礎を築いた2人–ノーベル物理学賞受賞のヒントン氏とホップフィールド氏とは？
ジョン・ホップフィールド氏とジェフリー・ヒントン氏は、それぞれのキャリアを通じて、AI分野で革命的な発見を行いました。
ホップフィールド氏は、人工ニューラルネットワークの基本モデル「ホップフィールドネットワーク」を開発し、脳の記憶機能を模倣する研究で知られています。情報を保存して再構築できる構造を作成しました。
ヒントン氏は、ホップフィールドネットワークを使用し、1985年にボルツマンマシンを開発。1986年には、ディープラーニングの重要なアルゴリズムであるバックプロパゲーションを発明。データ内の特性を独自に発見し、AIが自ら学習することを可能にしました。のちに彼らの研究グループがディープラーニング（深層学習）を生み出しました。
–受賞内容を徹底解説–人工ニューラルネットワークが切り開いた未来
ホップフィールド氏とヒントン氏の受賞理由は、人工ニューラルネットワークの概念とそれを応用したAI技術にあります。
この技術は、データから独自にパターンを発見する機械学習の基礎であり、現代のAIシステムにおいて不可欠なものです。
特に、ディープラーニング技術の進展により、AIは画像認識や自然言語処理など、様々な分野で革命的な進化を遂げました。
–インタビュー！–ヒントン氏が語るAIの未来と人類への影響
ジェフリー・ヒントン氏は、2024年のノーベル物理学賞受賞後に行われたインタビューで、AIの未来とその社会的影響について語りました。
彼はAI技術の進化を喜ぶ一方で、AIの安全性についても懸念を示し、大企業がさらにリソースを割くべきだと主張しました。
また、ヒントン氏は、AIが人間の知能に迫る時代が到来しつつあると述べ、その影響を真剣に考える必要性を強調しました。
–ChatGPTの誕生に繋がった研究とは？–生成AIとノーベル物理学賞の関係性
生成AIの代表であるChatGPTの背後には、ヒントン氏とホップフィールド氏の研究があります。
ニューラルネットワークと機械学習の進展により、AIは人間の言葉を理解し、自然な対話を実現するまでに至りました。
彼らの技術的貢献がなければ、今日の生成AIの発展はなかったと言えます。
スウェーデン王立科学アカデミーとは？
スウェーデン王立科学アカデミーは1739 年に設立された、「科学の振興と社会における科学の影響力の強化」を全体的な目標とする独立した組織です。自然科学と数学に特別な責任を負っていますが、さまざまな分野間のアイデアの交換を促進することにも努めています。
賞金
「受賞者たちの研究はすでに大きな利益をもたらしています。物理学では、特定の特性を持つ新素材の開発など、幅広い分野で人工ニューラルネットワークを使用しています」と賞し、賞金：1,100万スウェーデンクローナ（約1億5800万円）、受賞者間で均等に分配されます。
受賞者プロフィールとインタビュー
「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的な発見と発明」
プロフィール
ジョン・ホップフィールド氏
 | John J. Hopfield 1933年、米国イリノイ州シカゴ生まれ 1958 年に米国ニューヨーク州イサカのコーネル大学で博士号を取得。 米国ニュージャージー州プリンストン大学教授。 プリンストン大学での研究を通じて、ホップフィールドネットワークという、情報を保存・再現できる構造を開発しました。 このネットワークは、ニューラルネットワークの基本的な動作原理の一つであり、人間の記憶や学習機能を模倣するAIシステムの開発に大きな影響を与えました。 |
ジョン・ホップフィールド氏の第一声
まだ少しショックを受けています。
4通目のメールを見るまで、理解できませんでした！
誰かのノーベル賞について、私宛に届いたメールだと思いました。
ジェフリー・ヒントン氏
 | Geoffrey E. Hinton 1947年、英国ロンドン生まれ 1978年英国エディンバラ大学で博士号取得。 カナダトロント大学教授。 ニューラルネットワークがデータの中から独立してパターンを見つけ出す手法を発明しました。 彼の研究により、ディープラーニングや現在の大規模な人工知能システムが実現可能になりました。 特に、バックプロパゲーションという学習アルゴリズムを用いることで、AIがより複雑な問題を解決できるようになりました。 |
ジェフリー・ヒントンの第一声
それがなりすまし電話ではないと、どうやって確信できるのか？
ノーベル物理学賞にノミネートされたことすら知りませんでした。
とても驚きました。
二人の業績は、物理学の基礎理論を利用して、AIが情報を処理し学習する仕組みを構築する点で革新的であり、今日の機械学習技術の礎を築きました。
ファーストインタビューの様子
ジョン・J・ホップフィールド氏
ジョン・J・ホップフィールドは、2024年のノーベル物理学賞を受賞した際のインタビューで、受賞の知らせを受けたときの驚きや、彼の研究がどのように人工知能や神経ネットワークに寄与しているかについて語っています。
彼は、ノーベル賞の発表メールが、最初は自分に関するものだとは思わず、数通目のメールでようやく実感したと述べています。ホップフィールドは、脳がどのように機能するかを理解することが、思考や意識を理解するために必要だと考え、その過程で物理学から神経生物学へと関心が移っていったと話しています。
また、彼は良い問題を選ぶことの重要性についても触れ、物理学者としての視点から、システム全体がどのように機能するかを理解することが大切だと述べました。特に、気象学の例を挙げて、個々の要素から全体を理解するためには適切なレベルの質問が必要だと強調しています。
さらに、彼は機械学習や人工知能に対する懸念も表明し、それらが非常に強力である一方で、その制御方法や潜在能力について十分に理解していないことへの不安を語りました。ホップフィールドは、このノーベル賞が、心や意識などの深い問題を理解するためには物理学だけでなく、生物学や化学などさまざまな分野が協力し合う必要があるというメッセージを伝えるものであると考えています。
最後に、彼は自宅のあるセルボーンという小さな町でこのニュースを聞いたことについても言及し、この町が自然科学との深い関係を持つ場所であることを誇りに思っていると話していました。
ジェフリー・E・ヒントン氏
ジェフリー・E・ヒントンは2024年のノーベル物理学賞を受賞した際の反応を電話インタビューで語っています。彼はカリフォルニアのホテルで、スウェーデンからの電話を受け取り、複数のスウェーデン訛りの声によってこのニュースが本物であることを確認しました。ヒントン氏は、機械学習の現状や安全性研究の必要性について話し、この賞が彼の懸念を真剣に受け止めてもらうきっかけになると思います。
インタビューでは、彼がノーベル賞にノミネートされていることすら知らなかったことに驚いたと述べています。彼は自分がどの分野に属しているか分からないが、脳の働きを理解したいという思いから技術を開発してきたと語りました。また、AI技術がもたらす潜在的な危険についても懸念を示し、特に大企業が安全性研究にもっとリソースを割くべきだと主張しています。
ヒントン氏は、AI技術が人間の言語処理能力に近づいていると考えており、その理解度についての議論が続いていることにも触れました。彼はこのノーベル賞が、自身の意見に対する信頼性を高める助けになると期待しています。最後に、彼はパートナーと一緒にこのニュースを受け取ったことを明かし、喜びを共有したそうです。
参考資料
→人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的な発見と発明
→THE NOBEL PRIZE IN PHYSICS 2024
→John J. Hopfield Interview
→Geoffrey E. Hinton Interview
