のノーベル物理学賞が受賞されました火曜日、ChatGPT などの非常に人気のあるツールで使用される人工知能の基礎を築いた発見に対して、2 人の科学者に授与されました。

「AIのゴッドファーザー」として知られる英国系カナダ人のジェフリー・ヒントン氏と米国の物理学者ジョン・ホップフィールド氏が「機械学習を可能にする発見と発明」で受賞した。人工ニューラルネットワーク」とノーベル賞の陪審員は述べた。

しかし、それらは何でしょうか?また、これは何を意味するのでしょうか?ここにいくつかの答えがあります。

ニューラル ネットワークと機械学習とは何ですか?

オックスフォード大学の機械学習の専門家マーク・ファン・デル・ウィルク氏はAFPに対し、人工ニューラルネットワークは「大まかにインスピレーションを得た」数学的構造であると語った。人間の脳。

私たちの脳にはニューロンと呼ばれる細胞のネットワークがあり、互いに信号を送信することで、目が見たものや耳が聞いたものなどの外部刺激に反応します。

私たちが物事を学ぶとき、ニューロン間の結合の中には強くなるものもあれば、弱くなるものもあります。

レシピを読むように動作する従来のコンピューティングとは異なり、人工ニューラル ネットワークはこのプロセスをほぼ模倣します。

生物学的ニューロンは、「ノード」と呼ばれることもある単純な計算に置き換えられ、ニューロンが学習する入ってくる刺激はトレーニング データに置き換えられます。

これにより、ネットワークが時間の経過とともに学習できるようになるという考えがあり、これが機械学習という用語です。

ホップフィールドは何を発見しましたか?

しかし、機械が学習できるようになる前に、人間のもう 1 つの特性、つまり記憶力が必要でした。

単語を覚えるのに苦労したことはありませんか?ガチョウについて考えてみましょう。ガチョウに辿り着く前に、似たような単語「goon、good、ghoul」を循環するかもしれません。

「覚えるべきものとは異なるパターンが与えられた場合は、空白を埋める必要があります」とファン・デル・ウィルク氏は言う。

「そうやって特定の記憶を思い出すんだ。」

これは、物理学者が 1980 年代初頭に開発した「ホップフィールド ネットワーク」（「連想記憶」とも呼ばれる）の背後にあるアイデアです。

ホップフィールドの貢献は、人工ニューラル ネットワークに少し間違ったものが与えられた場合、以前に保存されたパターンを循環して最も近い一致を見つけることができることを意味しました。

これは AI にとって大きな前進であることが証明されました。

ヒントンはどうですか？

1985 年、ヒントンは、ボルツマン マシンと呼ばれるこの分野への彼自身の貢献、またはその少なくとも 1 つを明らかにしました。

19 世紀の物理学者ルートヴィヒ ボルツマンにちなんで名付けられたこの概念は、ランダム性の要素を導入しました。

このランダム性こそが、今日の AI を活用した画像ジェネレーターが同じプロンプトに対して無限のバリエーションを生み出すことができる理由なのです。

ヒントンはまた、ネットワークの層が増えるほど、「その動作はより複雑になる可能性がある」ことを示しました。

これにより、「望ましい行動を効率的に学習」することが容易になったとフランスの機械学習研究者フランシス・バック氏はAFPに語った。

何に使われますか?

こうした考えがあったにもかかわらず、多くの科学者は 1990 年代にこの分野への関心を失いました。

機械学習には、膨大な量の情報を処理できる非常に強力なコンピューターが必要でした。これらのアルゴリズムが犬と猫を区別できるようにするには、何百万枚もの犬の画像が必要です。

したがって、ブレークスルーの波が「画像処理と自然言語処理」とバッハ氏は語った。

医療スキャンの読み取りから指示まで自動運転車、天気の予測からディープフェイクの作成まで、AI の用途は今や数え切れないほどあります。

しかし、それは本当に物理学なのでしょうか？

ヒントンはコンピューターサイエンスのノーベル賞とされるチューリング賞をすでに受賞していた。

しかし、何人かの専門家は、彼の受賞は物理学分野におけるノーベル賞受賞であり、それがAIにつながる科学の始まりとなったと述べた。

フランスの研究者ダミアン・ケルリオズは、これらのアルゴリズムはもともと「エネルギーの概念をコンピューティングの分野に置き換えることによって、物理学からインスピレーションを得た」ものであると指摘した。

ファン・デル・ウィルク氏は、「AIの方法論的開発に対する」最初のノーベル賞は受賞者だけでなく物理学界の貢献も認められたと述べた。

ChatGPT は AI を本当に創造的であるように見せることがありますが、ChatGPT の「マシン」の部分を覚えておくことが重要です。機械学習。

「ここでは魔法は起きていない」とファン・デル・ウィルク氏は強調した。

「究極的には、AI のすべては掛け算と足し算です。」

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