今年のノーベル物理学賞はAI研究者に贈られた？甘利俊一氏の貢献とヒントン氏との関係とは？AI研究史の真実とは！？
💡 2024年のノーベル物理学賞は、AI研究者のジェフリー・ヒントン氏とジョン・ホップフィールド氏に授与されました。
💡 しかし、日本の甘利俊一氏の貢献が評価されていないという声が上がっており、その真相に迫ります。
💡 AI研究の歴史と、日本の研究者たちの貢献について解説していきます。
それでは、詳しく見ていきましょう。
甘利俊一氏の貢献とヒントン氏との関係
今回のノーベル賞受賞は、AI研究の歴史において重要な意味を持つ出来事と言えるでしょう。
✅ 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の分野における貢献で、ジョン・ホップフィールド博士とジェフリー・ヒントン博士に授与された。
✅ しかし、この記事では、今年の受賞は日本の甘利俊一先生と福島邦彦先生の貢献を無視しているとして、その不当性を批判している。
✅ 具体的には、ホップフィールド・ネットワークは甘利先生の1972年の研究の焼き直しであり、ヒントン博士のバックプロパゲーションも甘利先生の1967年の研究に由来するとしている。
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JBpress (ジェイビープレス) ｜ リアルな知性で世界に勝つ出典/画像元: https://jbpress.ismedia.jp/articles/-/83733甘利先生の研究が評価されなかったのは残念ですが、ヒントン氏の功績も大きいと思います。
2024年のノーベル物理学賞は、AI研究者のジェフリー・ヒントン氏とジョン・ホップフィールド氏に授与されました。しかし、東京大学名誉教授の甘利俊一氏は、ヒントン氏やホップフィールド氏より10年以上早く、ほぼ同内容の論文を発表していました。甘利氏は1960～70年代からAI研究を始めていたものの、当時のAIは注目されておらず、彼の研究は埋もれていました。その後、ヒントン氏らが甘利氏の研究を「再発見」する形でAIを盛り上げ、現在の隆盛につながりました。甘利氏は、ヒントン氏が80年代に誤差逆伝播法を提唱し、2000年代に深層学習を打ち出すなど、AIの発展に大きく貢献したと評価しています。また、ヒントン氏が何十年も深層学習の可能性を信じ、粘り強く研究を続けたことを称賛しています。甘利氏は、ヒントン氏との交流について触れ、互いに論文を読み合ったり、一緒に酒を飲んだりしていたことを明かしました。ノーベル賞の発表後、ヒントン氏に連絡は取っていないが、お祝いのメールを送ろうかと思ったと語っています。
そうですね、甘利先生の研究は、AIの基礎を築いた重要な研究です。もっと評価されても良いのではないでしょうか。
甘利先生、ホンマにスゴイっすね！でも、ヒントン氏もすごいんやから、どっちも認めたらええんとちゃうかな？
甘利先生は、AI研究の先駆者なんですね。すごい！
Hopfield氏の功績：連想記憶モデルと情報統計力学
連想記憶モデルは、人間の思考を模倣したモデルとして非常に興味深いものです。
公開日:2023/06/29
✅ 本記事では、Hopfield Network の応用として、連想記憶 (Hopfield Associative Memory, HAM) について解説しています。
✅ HAM は、指定した状態が安定状態になるようにネットワークを構築することで、初期状態に関わらず安定状態に収束し、元の状態を記憶することができます。
✅ 具体的には、ヘブ則と呼ばれる学習方法を用いて、安定状態となる学習パターンをネットワークに学習させます。ヘブ則は結合荷重を学習パターンに基づいて計算し、結合則を用いて安定状態を保証します。
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高次元ニューラルネットワーク研究所出典/画像元: https://hdnnlab.com/introduction-ham/Hopfield Networkの応用は、私たちの日常生活にも多く見られるのではないでしょうか？
2024年のノーベル物理学賞は、John J. Hopfield氏とGeoffrey E. Hinton氏の2名が受賞しました。受賞理由は「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にした基礎的発見と発明に対する業績」です。Hopfield氏は、脳のニューロンを単純化したモデルを用いて、「連想記憶モデル」を開発しました。このモデルは、画像などのパターンを記憶し、必要な時に思い出せる機能を持ち、脳機能の一端を再現することに成功しました。彼の研究は、情報科学・工学分野における物理の知見を活用した新しい分野、「情報統計力学」の発展に大きく貢献しました。
連想記憶モデルは、画像認識や音声認識など、様々な分野で応用されています。
連想記憶って、なんか、昔の記憶を思い出せるみたいで、ワクワクするわ！
連想記憶って、人間がどのように情報を記憶しているのか、理解するのに役立つんですね！
Hinton氏の功績：ボルツマンマシンと生成AIへの貢献
ボルツマンマシンは、複雑なデータを生成できるという点で、将来性のある技術です。
✅ 今年のノーベル物理学賞は、AIの基礎技術である「人工ニューラルネットワーク」の開発に貢献したジョン・ホップフィールド教授とジェフリー・ヒントン教授に授与されました。
✅ ホップフィールド教授は連想記憶技術、ヒントン教授は学習するメカニズムを考案し、ヒントン教授はさらにイメージ識別モデルを開発しました。これは現在のAIブームの起点となりました。
✅ ヒントン教授はGoogleでAI研究を続けましたが、昨年退社し、現在はAIの危険性について警鐘を鳴らし、AI規制法の整備とAIの安全性に関する研究強化を提唱しています。
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GDEP Solutions出典/画像元: https://gdep-sol.co.jp/newtech-report/no181/Hinton氏が警鐘を鳴らしているAIの危険性について、私たちも真剣に考える必要があります。
Hinton氏は、Hopfield氏のモデルとイジングモデルとの類似性に注目し、「ボルツマンマシン」を提案しました。ボルツマンマシンは、確率分布に基づいて情報を生成できる機械学習器であり、画像や音声などの複雑なデータを機械に自律的に生成させる技術の基礎を築きました。彼の研究は、今日生成AIと呼ばれる機械学習技術の開発に大きく貢献しました。
ボルツマンマシンは、画像や音声の生成だけでなく、様々な問題解決に役立つ技術です。
AIの危険性、ホンマに怖いわ！でも、AIは便利なもんやし、どうしたらええんやろ？
AIの安全性って、すごく大切ですね。
物理学の新たな領域：事の理への展開と文明への影響
AIは、科学研究を加速させるための強力なツールとして注目されています。
✅ 2024年のノーベル物理学賞に米プリンストン大学のジョン・ホップフィールド博士とカナダのトロント大学のジェフリー・ヒントン名誉教授が選ばれた。
✅ 人工知能の機械学習に関する基礎的な発見と発明が評価された。
✅ 現在、AIは物理学などを学び、科学研究の強力なツールとなっている。
さらに読む ⇒日刊工業新聞 電子版出典/画像元: https://www.nikkan.co.jp/articles/view/00727255今回の受賞は、物理学がAIという新たな領域へと進展したことを示す象徴的な出来事だと思います。
2024年のノーベル物理学賞が、人工知能分野のジェフリー・ヒントンとジョン・ホップフィールドの両博士に贈られたことは、物理学が「物の理」から「事の理」へと広がったことを示す画期的な出来事である。ヒントン博士は多層神経回路網の確率降下学習法や深層学習など、今日のAI時代を築く礎を築いた。一方、ホップフィールド博士は連想記憶の概念を提唱し、それが今日の生成モデルにおけるアテンション機構へと発展した。今回の受賞は、日本発の研究成果が国際的に活かされた結果であり、人類の文明への影響を深く考える必要があることを示唆している。
AIは、物理学の新たな可能性を切り開くものとして期待されています。
物理学が「事の理」って、めっちゃ深い話やな！AIも関係してくるって、ホンマにスゴイわ！
AIは、将来、私たちの生活を大きく変える可能性がありますね。
物理学賞におけるAIの新たな地位
AIの開発は、長い道のりを経てきました。
公開日:2024/10/10
✅ 1960年代には、人間の能力に匹敵する人工知能（AI）が開発されると期待されていましたが、実際にはAIの開発は難航し、多くの研究者がAI開発は不可能であると結論付けました。これは、コンピューターに抽象的な概念を理解させることが困難であったためです。
✅ AI開発の大きな壁は、言語、音声、色彩感覚など、人間の複雑な能力をプログラミング言語に変換するのが困難だったことです。そのため、1970年代中頃から2000年代初頭にかけては、AIの開発が停滞した「AIの冬」と呼ばれる時代となりました。
✅ しかし、「AIの冬」の時代に、ネットワークにおけるエネルギーに関する物理学研究が進み、今日のAIブームの基礎となる技術が密かに開発されていきました。
さらに読む ⇒ナゾロジー - ふしぎな科学と最新ニュースを楽しく配信！出典/画像元: https://nazology.kusuguru.co.jp/archives/163491AIが物理学賞の対象となったことは、AI研究の進歩を示す重要な出来事です。
今年のノーベル物理学賞は、AI関連の研究に授与されたことに大きな注目が集まっています。特に、物理学賞にAI関連の研究が選ばれたのは、従来、AIはコンピュータ科学や情報科学に属する分野であり、物理学とは別物とされてきたためです。過去の例として、2021年の物理学賞では、気候変動の研究にコンピュータ・シミュレーションが用いられたことが評価されましたが、主な研究対象は気候変動という物理現象であり、コンピュータは研究の道具として用いられたという位置付けでした。今回の受賞は、AIそのものが物理学賞の対象となったことで、従来の物理学賞の範囲を大きく広げたと捉えられています。
AIの開発は、人間の知能を理解する上でも重要な研究です。
AIの冬って、ホンマに冬の時代やったんやな！でも、今はAIの時代やから、めっちゃ熱い！
AIは、私たちの生活をより豊かにする可能性を秘めていると思います。
今回のノーベル物理学賞は、AI研究の重要性を改めて認識させるとともに、今後のAI研究の発展を期待させるものです。
💡 今年のノーベル物理学賞は、AI研究者のジェフリー・ヒントン氏とジョン・ホップフィールド氏に授与されました。
💡 日本の甘利俊一氏の貢献が評価されていないという声も上がっていますが、AI研究の歴史における日本の貢献は非常に大きいと言えます。
💡 今後のAI研究の発展に期待するとともに、AI倫理や安全性に関する議論も重要になってくるでしょう。
