2024年のノーベル賞では物理学賞と化学賞の2つのカテゴリーでAIが中心的な役割を果たしたが、この傾向は今後も続くだろう

2024年10月12日

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物理学賞と化学賞の両方で表彰された発見の中心にAIがあった。ノーベル賞を創設したAlfred Nobelが、このすべてをどう考えるか想像せざるを得ない。

AIツールを活用した研究者たちにさらに多くのノーベル賞メダルが授与されることは確実である。これが進むにつれ、ノーベル委員会が表彰する科学的手法が「物理学」「化学」「生理学・医学」といった単純なカテゴリーから離れていく可能性がある。

また、受賞者の科学的背景がこれらのカテゴリーとの関連性が薄くなる可能性もある。今年の物理学賞は、Princeton Universityのアメリカ人John Hopfieldと、University of Torontoの英国生まれのGeoffrey Hintonに授与された。Hopfieldは物理学者だが、HintonはAIに傾倒する前は実験心理学を学んでいた。

化学賞は、University of Washingtonの生化学者David Bakerと、英国のGoogle DeepMindに所属するコンピューターサイエンティストのDemis HassabisとJohn Jumperの間で共有された。

物理学と化学のカテゴリーで表彰されたAIを基盤とする進歩には密接な関係がある。Hintonは、DeepMindがタンパク質の形状予測でブレークスルーを達成するのに使用されたアプローチの開発に貢献した。

物理学賞受賞者、特にHintonは、機械学習として知られる強力な分野の基礎を築いた。これはAIの一分野で、特定の計算タスクを実行するためのルールのセットであるアルゴリズムに関するものである。

Hopfieldの研究は今日特に使用されていないが、Hintonが共同発明したバックプロパゲーションアルゴリズムは、多くの異なる科学技術に大きな影響を与えた。これはニューラルネットワークに関するもので、データを処理するために人間の脳の構造と機能を模倣したコンピューティングモデルである。バックプロパゲーションにより、科学者は巨大なニューラルネットワークを「訓練」することができる。ノーベル委員会はこの影響力のあるアルゴリズムを物理学に結びつけようと最善を尽くしたが、その関連性は直接的ではないと言えるだろう。

機械学習システムの訓練には、多くの場合インターネットから得られる膨大な量のデータにさらすことが含まれる。Hintonの進歩により、最終的にGPT（ChatGPTの背後にある技術）やGoogle DeepMindが開発したAIアルゴリズムAlphaGoとAlphaFoldなどのシステムの訓練が可能になった。したがって、バックプロパゲーションの影響は膨大なものとなった。

DeepMindのAlphaFold 2は、50年来の問題を解決した：タンパク質の分子構成要素であるアミノ酸からタンパク質の複雑な構造を予測することである。

1994年以来2年ごとに、科学者たちはアミノ酸配列からタンパク質の構造と形状を予測する最良の方法を見つけるためのコンテストを開催している。この競争はCritical Assessment of Structure Prediction (CASP)と呼ばれている。

過去数回のコンテストでは、CASP優勝者はDeepMindのAlphaFoldのバージョンを使用している。したがって、HintonのバックプロパゲーションからGoogle DeepMindのAlphaFold 2ブレークスルーへの直接的な線を引くことができる。

David BakerはRosettaと呼ばれるコンピュータープログラムを使用して、新しい種類のタンパク質を構築するという困難な feat を達成した。BakerとDeepMindのアプローチは両方とも、将来の応用に大きな可能性を秘めている。

功績の帰属は常にノーベル賞の論争の的となる側面であった。最大3人の研究者がノーベル賞を共有できる。しかし、科学における大きな進歩は協力的なものである。科学論文には10人、20人、30人以上の著者がいる場合がある。ノーベル委員会が表彰する発見に複数のチームが貢献している可能性もある。

今年は、バックプロパゲーションアルゴリズムの研究の帰属について、さらなる議論が行われる可能性がある。これは様々な研究者によって主張されており、また物理学のような分野への発見の一般的な帰属についても議論される可能性がある。

帰属問題に新たな次元が加わった。人間の科学者の貢献と、すでに知識の境界を押し広げる助けとなっている人工的な協力者 – AIツール – の貢献を常に区別できるかどうかが、ますます不明確になっている。

将来的には、機械が科学者の位置を占め、人間が補助的な役割に追いやられる可能性があるだろうか？もしそうなら、おそらくAIツールが主要なノーベル賞を受賞し、人間には独自のカテゴリーが必要になるかもしれない。

本記事は、バース大学人工知能教授 Nello Cristianini氏によって執筆され、The Conversationに掲載された記事「AI was central to two of 2024’s Nobel prize categories. It’s a sign of things to come」について、Creative Commonsのライセンスおよび執筆者の翻訳許諾の下、翻訳・転載しています。