Google DeepMindのCEOデミス・ハサビス、妻のラップトップでノーベル賞の電話を受ける

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おもろいことに、委員会はうちらの電話番号を知らんかったみたいでな。せやから、妻のラップトップに何かTeamsのページみたいなんで突然電話がかかってきたんや。妻は仕事中やったんで、最初は無視しとったんやけど、3回目か4回目くらいで、やっと出る気になったんや。
そしたら、スウェーデンからの電話で、「あんた、つながらへんかったんやけど」言うてな。ほんま、現実離れした感じやったわ。信じられへんかったし、すごいことやった。
正直なところ、頭の中が真っ白になってもうて、なんも考えられへんかったわ。圧倒されてもうたんや。
AlphaFoldは、生物学の50年来の大きな課題に対する解決策みたいなもんやねん。タンパク質がどう働くかを理解するのは、めっちゃ大事なんや。体の中のあらゆるもんがタンパク質に依存してるし、そのほとんどが3D構造に関係してんねん。
タンパク質は体の中で3D構造に折りたたまれるんやけど、AlphaFoldはそのアミノ酸配列、つまり遺伝子配列からその3D構造を予測できるんや。これができると、もう世界中の200万人以上の基礎研究者が、うちらの予測とAlphaFold自体を使って、基礎的な生物学や病気、体の構造を理解するのに役立ててるんや。
これからの数年で、みんながこの構造や予測を使って、新しい薬を開発したり、最終的には病気を治したりするのが見られると思うわ。
ワイは人工知能の研究に人生をかけてきたし、科学にも熱い思いがあんねん。AIシステムを作ったのも、最終的には科学や医療の発見を加速させる素晴らしいツールになると思ったからや。
もちろん、社会にとってすごいええことをしてくれると、めっちゃ楽観的に考えとるわ。病気を治したり、気候変動の問題に取り組んだり、新しいエネルギー源を見つけたりできるかもしれん。汎用性のあるシステムやからな、可能性はめっちゃワクワクするもんがあるわ。
でも同時に、汎用システムやからこそ、リスクも気にせなあかんのや。例えば、悪い奴らが同じシステムを悪用する可能性もあるからな。だから、ワイは「慎重に楽観的」っていう立場やねん。
ええ使い方には大胆に取り組みつつ、できる限りリスクを軽減して、そのリスクもしっかり理解せなあかん。科学的な方法を使って、できるだけ厳密に、これらの技術を世に出す前に、できるだけ先を見越して考えんとあかんのや。
頑丈なテストや評価、ベンチマークを作って、導入前にテストして、システムの限界をできるだけ理解しようとせなあかん。最終的には、もっとええ分析ツールを作って、システムの詳細を深く掘り下げて、どう動いてるかを理解し、制御可能で、うちらの望む方向に進んでるかを確認せなあかんのや。
見てわかるように、これは新しいツールなんや。統計みたいなもんやな。適切な状況で使えば、実験をサポートしたり、効率化したりできる基礎的なツールなんや。もちろん、人間の科学者がまだ必要やで。質問や仮説、推測を考えるのは人間やからな。機械はデータを処理するだけやで。
ゲームは、ワイの人生の最初から大きな部分を占めてたんや。チェスから始めて、イングランドのジュニアチェスチームのキャプテンもやったんやけど、それがAIに興味を持つきっかけになったんや。
自分のチェスの腕を上げようとして、頭の中で何が起こってるんかを考え始めたんや。そうすると、脳が何をしてるのかを分解して考えようとするんや。それに、初期のチェスコンピューターも使ってたんやけど、誰かがプログラムしたプラスチックの塊が、実際にチェスをプレイできるってのが、子供の頭には信じられんくらい面白かったんや。
それで、かなり早い段階でAIにハマってしもたんや。たぶん、SFを読みすぎたんやろうけど、もしAIが実現できたら、応用範囲の広さから考えて、人類史上最も変革をもたらす技術の一つになるってことが、かなり早い段階でわかってたんや。
なんでも適度にやれば、めっちゃええと思うで。親には、子供らが本当に好きなもんを見つけて、それを深く追求するよう励ましてほしいわ。
ゲームに関しては、プレイするだけやなくて、ゲームを作ったりプログラムしたりするのが大事やと思うんや。そっちの方が、技術やコンピューター、工学の入門としては、他の何よりもええと思うわ。