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発表：ノーベル賞、編集者：Datawhale

人工知能はついにテクノロジーではなく、科学になりました!

2024年のノーベル物理学賞が発表されました!

2024年のノーベル物理学賞は、「人工ニューラルネットワークによる機械学習における画期的な発見と発明」により、ジョン・J・ホップフィールドとジェフリー・E・ヒントンに授与された。

機械学習は長い間、研究にとって非常に重要でした。

「今年の物理学賞受賞者たちは、物理科学の基礎の上に築き上げられた画期的な成果を成し遂げました」とノーベル賞委員会はX（Twitter）で述べた。「彼らは、社会が直面する多くの課題の解決において、コンピューターを活用して私たちを助け、導く全く新しい方法を示してくれました。」

二人の科学者は物理学のツールを用いて、今日の機械学習技術の基礎となる手法を開発しました。ジョン・J・ホップフィールドは、画像やその他のパタ​​ーンを保存・再構成できる連想メモリを開発しました。ジェフリー・E・ヒントンは、データ内の属性を自律的に発見し、画像内の特定の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。ヒントンはホップフィールドネットワークのアイデアを、異なるアプローチを用いた新しいネットワーク、ボルツマンマシンに適用しました。ボルツマンマシンは、特定のデータタイプの特徴要素を学習することができ、画像の分類や新素材の作成に使用できます。この機械学習は、今日の機械学習の急速な発展を牽引してきました。

「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、そして日常生活に革命をもたらしています。」

ホップフィールド氏：91歳でノーベル賞受賞

ホップフィールドはプリンストン大学の教授であり、後にホップフィールド ネットワークと名付けられた連想記憶ニューラル ネットワークの分野における先駆的な研究で最もよく知られています。

1933年7月15日、アメリカ合衆国生まれのホップフィールドは、幼い頃から科学、特に物理学と数学に強い関心を示しました。スワースモア大学で学士号を取得し、1958年にコーネル大学で物理学の博士号を取得しました。学問の道を歩み始めた頃から物理学への幅広い関心が、後の学際的な研究の確固たる基盤となりました。

1982年、ホップフィールド教授は、脳がどのように記憶を保存し想起するかを説明する革新的な神経ネットワークモデルを提唱しました。このモデルは、ニューロンが相互作用を通じて安定した記憶を形成し、単純なメカニズムを用いて部分的な情報から完全な記憶パターンを再構築できることを実証しています。

ホップフィールドネットワークは物理学に大きな影響を与えただけでなく、生物学やコンピュータサイエンスなどの分野でも広く注目を集めています。特定の脳機能を模倣できる人工ニューラルネットワークを構築することで、この技術は機械学習、特に深層学習研究に革命をもたらしました。現在、ホップフィールドネットワークの研究は主に、活動電位のタイミングと同期を神経生物学的計算にどのように活用できるかに焦点を当てています。

AIのゴッドファーザー、ヒントン！チューリング賞とノーベル賞受賞者。

ヒントンは1947年12月6日、イギリスのロンドン、ウィンブルドンで生まれ、著名なコンピュータ科学者であり、認知心理学者でもありました。彼は人工知能の分野、特に人工ニューラルネットワークの研究で名声を博し、「人工知能のゴッドファーザー」と称されています。

ヒントン氏は2013年から2023年まで、Google Brainとカナダのトロント大学で勤務しました。2017年にはトロント・ベクター研究所の共同設立者となり、主任科学顧問を務めました。

1986 年、ジェフリー・ヒントン氏は、デビッド・ルメルハート氏およびロナルド・J・ウィリアムズ氏とともに、多層ニューラル ネットワークのトレーニングのためのバックプロパゲーション アルゴリズムを一般化した論文を発表しました。

ヒントン氏はディープラーニング分野の第一人者でもあります。彼が学生と共同で設計したAlexNetは、2012年のImageNetチャレンジで画期的な成果を達成し、ImageNetデータセットにおける視覚認識エラー率を15.3%まで削減しました。これは従来の半分に相当します。

ヒントン氏は、ディープラーニング分野への多大な貢献により、ヨシュア・ベンジオ氏およびヤン・ルカン氏とともに、ディープニューラルネットワークをコンピューティングの主要コンポーネントにした実験とエンジニアリングにおける画期的な進歩が認められ、2018年のチューリング賞を受賞しました。

結論：人工知能は、単なる技術ではなく、科学です。

ノーベル物理学賞委員会のアラン・マンズ委員長は、受賞者の努力のおかげで、顔認識から言語翻訳まで人工知能が「私たちの日常生活の一部になった」と述べた。

今後、ニューラルネットワークの仕組みに関する研究は、ノーベル賞の対象分野でもある脳科学と同じくらい重要になる可能性が予測されます。

ニューラルネットワークが人間の生活の一部になると、研究対象としての人工知能自体が科学になります。

ヒントン以前に、チューリング賞とノーベル賞の両方を受賞した人物はたった一人しかいなかった。

彼は、シンボリズムの創始者であり、AIの先駆者であるハーバート・アレクサンダー・サイモンです。

ダートマス会議から ChatGPT の誕生まで、トレンドの盛衰を経て、AI は再び最前線に到達しました...

参考リンク:

[1]https://x.com/NobelPrize/stat...

[2]https://x.com/NobelPrize/stat...

[3]https://www.nytimes.com/2024/...

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