2024年のノーベル賞は、人工知能（AI）の分野における画期的な進展を称えるものであり、特に物理学賞と化学賞でその影響力が顕著に現れました。Google関連の研究者が合計3名も受賞したことは、AI技術が現代科学においていかに重要な役割を果たしているかを示しています。AIがノーベル賞受賞に至った歴史的背景とその必然性、さらにAIの一領域である大規模言語モデル（LLM）との関係について考察します。
ノーベル物理学賞：歴史的背景
AIの起源は20世紀半ばに遡ります。1956年に開催されたダートマス会議で「人工知能」という用語が初めて使用され、以降、AI研究は急速に発展しました。初期の研究は主にルールベースのシステムに焦点を当てていましたが、計算能力の向上と大量のデータの利用可能性により、機械学習やディープラーニングといった新しいアプローチが登場しました。2024年のノーベル物理学賞を受賞したジョン・J・ホップフィールドとジェフリー・E・ヒントンは、それぞれホップフィールドネットワークとボルツマンマシンを開発し、これらは現在のディープラーニング技術の基盤となっています。彼らの研究は、AIがどのようにしてデータから学び、自律的に情報を処理するかを理解する上で重要な役割を果たしました。
ノーベル化学賞
一方で、2024年のノーベル化学賞はGoogle DeepMind社のデミス・ハサビスとジョン・M・ジャンパーによるタンパク質構造予測への貢献を称えました。彼らが開発したAlphaFoldは、タンパク質の3D構造を高精度で予測することを可能にし、生物学や医薬品開発など多くの科学分野で革命的な影響を与えました。この成果は、従来何年もかかっていた実験的手法を数時間で完了させることを可能にし、生物化学や医薬品開発における新たな道を開きました。このようなAI技術の応用は、科学研究における効率性と精度を劇的に向上させています。
大規模言語モデル（LLM）との関係
近年、AIと言えばChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）系のAIが頭に浮かびますが、勿論これらLLMはニューラルネットワーク、機械学習やディープラーニングが基盤となっており、ジョン・ホップフィールド、ジェフリー・ヒントンの研究の流れなくしては存在しえなかったものと言えます。一方、ノーベル化学賞の対象となった研究成果とLLMとの直接的な関係は限定的です。LLMはAI技術の一部であり、人間の言語データを理解し生成する能力を持つモデルです。これらは自然言語処理（NLP）タスクで活用され、多様な分野で応用されています。LLMは大量のテキストデータから学習し、人間のようなテキスト生成や翻訳、質問応答などが可能です。しかしながら、LLMとAlphaFoldやホップフィールドネットワークとの直接的な関連性は限定的です。LLMは主にテキストベースのタスクに特化しており、一方でAlphaFoldやホップフィールドネットワークは生物学的データやパターン認識に焦点を当てています。それでもなお、両者はAI技術全体として相互補完的な役割を果たしており、それぞれが異なる分野で革新をもたらしています。
2024年のノーベル賞受賞者たちは、それぞれ異なる分野でAI技術を駆使し、その成果が現代科学全体に大きな影響を与えています。AI技術は今後も進化し続け、多くの科学分野でさらなる革新をもたらすでしょう。このような背景から、AIがノーベル賞受賞という形で認められたことには必然性があります。そして、大規模言語モデル（LLM）は、その中でも特に言語処理分野で重要な役割を果たしていると言えるでしょう。
Google関係の3人の受賞者のプロフィール
ジョン・J・ホップフィールド（ノーベル物理学賞）
ジョン・J・ホップフィールドは、1933年7月15日にアメリカ合衆国イリノイ州シカゴで生まれた著名な物理学者であり、プリンストン大学の名誉教授です。彼はスワースモア大学で物理学の学士号を取得し、その後コーネル大学で物理学の博士号を取得しました。彼の研究は、機械学習と人工ニューラルネットワークの基礎を築くものであり、2024年にはノーベル物理学賞を受賞しました。ホップフィールドは、1982年に発表した「ホップフィールドネットワーク」で最もよく知られています。このネットワークは、パターンの保存と再構築が可能な連想メモリモデルであり、人間の記憶を模倣するように情報を処理および取得する能力を持っています。このモデルは、人工知能と機械学習の分野において革命的な影響を与えました。彼のキャリアは多岐にわたり、ベル研究所での半導体の光学特性に関する研究や、カリフォルニア工科大学（Caltech）での化学および生物学の教授職などがあります。また、1986年には計算と神経系の博士課程プログラムを共同設立し、神経ネットワークの研究をさらに推進しました。Googleとの関係については、2013年から2023年までGoogle Brainで活動し、ディープラーニングの実用化に貢献しました。この期間中、彼は機械学習技術の発展に寄与し、多くの現代的なAI技術において重要な役割を果たしました。彼の研究は、ブラックホールからの重力波測定やエキソプラネット探査など、多くの科学分野で応用されています。ホップフィールドの業績は、多くの分野にわたる彼の深い理解と革新的なアプローチによって支えられています。彼が開発したホップフィールドネットワークは、現在もなお、多くのAI技術において基盤となっており、その影響力は計り知れません。彼の功績は、生涯にわたる科学への貢献として高く評価され続けています。
デミス・ハサビス（ノーベル化学賞）
デミス・ハサビスは1976年にイギリスで生まれ、幼少期からチェスの天才として知られていました。ケンブリッジ大学でコンピュータサイエンスを学び、その後、ニューヨーク大学で神経科学の博士号を取得しました。彼は2000年代初頭にゲームデザインの分野でキャリアをスタートさせ、その後、人工知能への関心を深めていきました。2010年に創設されたDeepMind Technologiesの共同創設者兼CEOとして、ハサビスはAI技術の最前線に立ち続けています。2014年にGoogleによってDeepMindが買収されて以来、彼はGoogle DeepMindでAI研究をリードし、特に強化学習とディープラーニングの分野で多くの革新をもたらしました。
ジョン・M・ジャンパー（ノーベル化学賞）
プロフィールと略歴ジョン・M・ジャンパーはアメリカ出身で、物理学と計算生物学のバックグラウンドを持っています。彼はシカゴ大学で物理学の博士号を取得し、その後Google DeepMindに参加しました。ジャンパーは、AI技術を用いた生物学的問題の解決に情熱を注いでいます。DeepMindでは、ジャンパーはタンパク質構造予測プロジェクト「AlphaFold」の主要な研究者として活躍しました。このプロジェクトは、生物学と医薬品開発における重要な課題であるタンパク質の三次元構造予測を高精度で行うことができるAIシステムを開発し、大きな注目を集めました。