2024年ノーベル賞物理学と化学の研究は、私たちに科学の未来を垣間見せてくれました。人工知能 (AI) は、両方の賞で表彰された発見の中心でした。何だろう？アルフレッド・ノーベル賞を創設した人なら、すべてを考えるでしょう。

AIツールを利用した研究者にさらに多くのノーベル賞が授与されるのを目にすることは確実だ。そうなると、ノーベル委員会が称賛した科学的手法が、次のような単純なカテゴリーから逸脱していることに気づくかもしれない。"物理、" "化学"そして「生理学とか医学とか」

また、受信者の科学的背景がこれらのカテゴリーとより緩やかな関係を維持していることがわかるかもしれません。今年の物理学賞は、プリンストン大学のアメリカ人のジョン・ホップフィールド氏と、トロント大学の英国生まれのジェフリー・ヒントン氏に授与された。ホップフィールド氏は物理学者ですが、ヒントン氏は AI に惹かれる前に実験心理学を学びました。

化学賞は、ワシントン大学の生化学者のデイビッド・ベイカー氏と、英国のグーグル・ディープマインドに勤務するコンピューター科学者のデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏の間で共有された。

物理学と化学のカテゴリーで称賛される AI ベースの進歩の間には密接な関係があります。ヒントンアプローチの開発に役立ちましたDeepMind によって使用される突破口を開くタンパク質の形状を予測します。

物理学賞受賞者、特にヒントンは、として知られる強力な分野の基礎を築きました。機械学習。これは、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係する AI のサブセットです。

ホップフィールドの研究は現在特に使用されていませんが、逆伝播アルゴリズム (ヒントンと共同発明) は、多大な影響を与えたさまざまな科学や技術について。これは、データを処理するために人間の脳の構造と機能を模倣するコンピューティングのモデルであるニューラル ネットワークに関係しています。バックプロパゲーションにより、科学者は膨大な量を「訓練」できるようになりますニューラルネットワーク。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るために最善を尽くしましたが、そのつながりは直接的なものではないと言うのは公平です。機械学習システムをトレーニングするには、多くの場合インターネットからの膨大な量のデータにシステムをさらす必要があります。

ヒントンの進歩により、最終的にシステムのトレーニングが可能になりましたGPTなど(ChatGPT の背後にあるテクノロジー)、および AI アルゴリズムアルファ碁そしてアルファフォールド、Google DeepMindによって開発されました。つまり、バックプロパゲーションの影響は非常に大きいのです。

DeepMind の AlphaFold 250年来の問題を解決した: 分子の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します。

1994 年以来、科学者たちは 2 年ごとに、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コンテストを開催してきました。コンテストの名前は、構造予測の重要な評価 (CASP)。

過去数回のコンテストで、CASP 受賞者は DeepMind の AlphaFold の一部のバージョンを使用してきました。したがって、ヒントンのバックプロパゲーションから Google DeepMind の AlphaFold 2 のブレークスルーまで直接線を引くことができます。

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、次のような困難な偉業を達成しました。新しい種類のタンパク質を構築する。Baker のアプローチと DeepMind のアプローチはどちらも、将来のアプリケーションに大きな可能性を秘めています。

ノーベル賞の功績の帰属は常に物議を醸す側面である。最大 3 人の研究者がノーベル賞を共有できます。しかし、科学の大きな進歩は共同作業によるものです。科学論文には 10 人、20 人、30 人以上の著者がいる場合があります。ノーベル委員会が表彰する発見には、複数のチームが貢献する可能性があります。

今年は、さまざまな研究者が主張しているバックプロパゲーションアルゴリズムに関する研究の帰属について、また、発見の一般的な帰属について、次のような分野についてさらに議論が行われる可能性があります。物理。

帰属問題に新たな側面が生まれました。人間の科学者の貢献と、その人工的な協力者、つまりすでに私たちの知識の限界を押し広げるのに役立っている AI ツールの貢献を常に区別できるかどうかは、ますます不透明になってきています。

将来的には、機械が科学者の代わりを務め、人間は補助的な役割を担うようになるでしょうか?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でしょう。

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