2024年ノーベル物理学賞公式受賞図

スウェーデン王立科学アカデミーは10月8日、2024年のノーベル物理学賞を、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習における基本的な発見と発明により、人間の脳の学習方法に近い方法でコンピューターが学習できるようになったとして、AIのパイオニアであるアメリカの科学者ジョン・ホップフィールドとカナダの科学者ジェフリー・ヒントンの2人に授与すると発表した。 人間の脳が学習する方法に近い方法でコンピューターが学習できるようになり、AIの発展の基礎を築いた。

この賞は、人々の生活や働き方におけるAIの重要性の高まりを評価したものである。 ノーベル物理学委員会のエレン・ムーンズ委員長は、「受賞者たちの研究は、すでに莫大な利益をもたらしている。 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利用しています" と述べた。

プラットフォームXへの投稿で、ノーベル賞委員会は、ホップフィールド博士とヒントン博士のブレークスルーは「物理科学に根ざした」ものであり、"彼らは、社会が直面する多くの課題に取り組む際に我々を助け、導くためにコンピューターを利用する全く新しい方法を我々に示した。 社会が直面する多くの課題に取り組む助けとなり、指針となる、まったく新しいコンピュータの使い方を示してくれた」

ロンドン郊外で生まれたヒントンは、1970年代後半から人生の大半をアメリカとカナダで暮らし、仕事をしてきた。

ヒントンがニューラルネットワークに取り組み始めたのは1970年代初頭、エジンバラ大学の大学院生だった。 2013年、ヒントンはグーグルに入社し、2023年5月までに同社を去った。 それ以来、彼はAI技術の扱いに注意を払うよう公に呼びかけ続け、AIシステムの振る舞いが設計者の利益や意図した目標と一致するように舵を切ろうとする「AIアライメント学派」の代表となっている。

2019年、ヒントンはモントリオール大学のジョシュア・ベンジオ教授、メタ社のチーフAIサイエンティストであるヤン・ルクン氏とともに、ニューラルネットワークに関する研究でチューリング賞を受賞した。 「.

1961年にカリフォルニア大学バークレー校に助教授として移り、1964年にはプリンストン大学の物理学教授に就任した。 16年後、カリフォルニア工科大学で化学と生物学の教授となり、1997年にプリンストン大学に戻り、分子生物学部に着任した。

1980年代、ホップフィールドの研究は、脳のプロセスがどのように機械にパターンを保存・複製するよう導くかに焦点を当てたもので、1982年には、脳がどのように連想を行い、記憶を呼び起こすかを説明するニューラルネットワーク・モデルを開発し、ホップフィールド・ネットワークとして知られるようになった。 ホップフィールド・ネットワークは、現在のすべてのニューラルネットワークの基礎となっており、スウェーデン王立科学アカデミー（RAS）によって開発された。

スウェーデン王立科学アカデミーの発表によると、シントンはホップフィールドネットワークを、異なるアプローチをとる新しいネットワーク、ボルツマンマシンの基礎として使用した。 ボルツマン・マシンは、画像を分類したり、訓練されたパターンの新しい例を作成したりするのに使うことができる。 ヒントンはこの基礎の上にさらに研究を続け、機械学習の爆発的な普及に貢献した。 ニューラルネットワークにおける彼の先駆的研究は、ChatGPTのようなAIシステムへの道を開いた。

さらに特筆すべきは、オープンAIの共同設立者で元チーフ・サイエンティストのイリヤ・スーツケバーもまた、ヒントンの教え子だったということだ。 もう一人のコンピューター科学者、アレックス・クリシェフスキーとともに、二人は畳み込みニューラルネットワークAlexNetを発明した。