トロント大学記者会見 - ジェフリー・ヒントン教授、2024年ノーベル物理学賞受賞

10,939 文字

ようこそ皆さん。わたしはメリック・ガートラーいうもんでして、トロント大学の学長を務めさせていただいております。今日は世界中からオンラインで集まっていただいて、トロント大学名誉教授のジェフリー・ヒントン氏が2024年のノーベル物理学賞を受賞されたことをお祝いするためにお集まりいただきました。
ジェフ・ヒントン氏は、人工ニューラルネットワークとディープラーニングの分野のパイオニアとして、国際的に認められ、尊敬されとるお方です。彼の学際的な研究プログラムは、AIと機械学習だけやなく、物理学、認知心理学、神経生物学、数理最適化、情報理論にもリンクしとります。ヒントン教授は、複数の分野や学問に深い影響を与えてきはりました。文字通り、思考と学習に関する新しい考え方を生み出したんです。
彼と彼の学生たちが開発したアルゴリズムは、驚くべき影響力を持っとります。今日、驚くほど広く使われとるデータ処理や高度な発見能力の基盤となっとるんです。ヒントン教授の基礎的な貢献とその深い影響は、学術界での広範な賞賛と、さらに広い一般的な認知につながりました。
そのため、彼はよく「AIのゴッドファーザー」と呼ばれとるんです。ヒントン教授は、輝かしい学術キャリアの約30年間をトロント大学で過ごされ、2006年には本学最高の学術的栄誉である大学教授に任命されました。彼のリーダーシップと若手学者への模範的な指導のおかげで、トロント大学は機械学習とAIの分野で世界的なリーダーに成長しました。
これには、AIの倫理的な結果や社会的影響も含まれとります。最近、ヒントン教授がこの重要な問題に世界の注目を集めるよう促しとるんです。
名誉教授であり、2024年ノーベル物理学賞受賞者のジェフリー・ヒントン氏をご紹介できるのは、わたしの光栄であり、大きな喜びです。ヒントン教授、ようこそ。
ありがとうございます。まだちょっと驚いとるんです。カリフォルニアで朝の1時に電話がかかってきてね。電話に出るべきか迷ったんやけど、幸い誰が電話しとるんか確認しようと思って、ノーベル物理学賞を受賞したって聞いてめっちゃびっくりしたんです。
こんなこと全然予想してへんかったんです。このプライズは、ニューラルネットワークがうまく機能する前に長年取り組んできた多くの人々のコミュニティの認知やと思っとります。特に、バックプロパゲーションアルゴリズムで一緒に仕事をしたデイビッド・ルメルハートという2人の主要な指導者に感謝したいんです。デイビッドは若くして悪性の脳の病気で亡くなったんやけど、もし生きとったら彼がここにおるはずやったんです。
それから1980年代にボルツマンマシンで一緒に仕事をして、脳について多くのことを教えてくれた同僚のテリー・セジノウスキーにも感謝したいんです。学生たちにも感謝したいんです。特に、わたしよりもずっと賢い多くの優秀な学生に恵まれて、実際に物事をうまく機能させてくれました。彼らは素晴らしいことを成し遂げていってます。
特に誇りに思うのは、わたしの学生の1人がサム・オルトマンを解雇したことですね。まあ、そこまでにしときましょう。質問を受け付けましょう。
ありがとうございます、ジェフ。それでは、メディアの皆さまからの質問をお受けします。トロント大学メディア関係チームのリサ・パイレスが質疑応答の司会を務めます。リサ、お願いします。
ありがとうございます、ガートラー学長。できるだけ多くの質問にお答えするため、今回は書面での質問のみとさせていただきます。質問を送信する際は、画面下部にあるQ&Aボックスを使用して、お名前と所属メディアをご記入ください。では、質問が集まるまで少々お待ちください。
少し時間がありますので、ヨシュア・ベンジオとヤン・ルカンにも感謝したいと思います。彼らは親密な同僚で、この分野全体の発展に非常に重要な役割を果たしました。
Q&Aボックスに質問が来ております。CTVナショナルニュースのエイドリアンからです。エイドリアン、質問を入力していただけますでしょうか。そうすれば答えやすくなります。
エイドリアン、ありがとうございます。これはヒントン博士への質問です。ヒントン博士、AIに関してあなたの遺産はどのようなものになると思われますか?
わたしはAIが莫大な利益をもたらし、生産性を大幅に向上させ、みんなにとってより良い生活をもたらすことを願っとります。特に医療の分野でそうなると確信しとります。心配なのは、悪いことにもつながる可能性があることですね。
特に、人間よりも知的なものができた時、誰もそれらを制御できるかどうか本当にわからへんのです。
次の質問はトロントスターのビクトリア・ギブソンからです。これもヒントン博士への質問です。彼女は尋ねています。今、ニューラルネットワークを使ってトロントをより良い都市にするにはどうすればいいでしょうか?
ダグ・フォードをどうやって追い出すかってことは、ニューラルネットワークではよう分からへんな。
はい、トロントスターのビクトリアから追加の質問が来ています。再びヒントン博士への質問です。カナダの研究環境は、あなたが始めた頃と比べてどのように変わりましたか? そして、今日のカナダで研究のブレークスルーを達成する上で最大の障害は何でしょうか?
ちょっと考えさせてください。明らかに大きな違いは、人々がニューラルネットワークが実際に機能することを認識するようになったことですが、風景の多くは似たようなもんです。カナダ先端研究所という組織があって、カナダが強い分野で研究をしとる人たちにとって大きな助けになっとります。
研究の場としてのカナダの主な特徴は、アメリカほどお金がないけど、お金を賢く使っとるってことやと思います。特に、この種の研究の主な資金提供機関であるNSERCは、基礎的な好奇心駆動型の研究にお金を使っとります。ニューラルネットワークのこれらの進歩はすべて、応用問題にお金を投げ込むんやなくて、科学者が物事を理解しようとする好奇心に従わせることから生まれたんです。カナダはそれがうまいんです。
ありがとうございます。次の質問はアジャンス・フランス・プレスのイサム・アハメドからです。おめでとうございます。あなたもホップフィールド博士も、制御されていないAIの危険性と、それがどのように機能するかについて十分理解していないことについて警告されています。破滅的なシナリオをどのように避けられるでしょうか?
現時点ではそれらすべてを避ける方法はわかりません。だからこそ、緊急に研究が必要なんです。わたしは、最高の若手研究者の多くがAIの安全性に取り組むべきやと提唱しとります。そして、政府は大企業に対して、彼らがそのために必要な計算設備を提供するよう強制すべきです。
次はカナディアン・プレスのタラ・デシャンプスからヒントン教授への質問です。彼女は尋ねています。長い間、AIは今日のような魅力的で人気のある技術とは見なされていませんでした。このテクノロジーがこれほど普及する前に、その基礎となる技術に取り組んでいた頃のことを少し教えていただけますか?
研究するのはとても楽しかったんやけど、多くの人々が、実際にはAI分野のほとんどの人が、ニューラルネットワークは絶対に機能せえへんって言うてたのは、ちょっとイライラしましたね。これらのものは単なる時間の無駄で、例えば自然言語を理解するような複雑なことをニューラルネットワークを使って学習することは絶対にできへんって、彼らは非常に自信満々に言うてました。でも、彼らは間違っとったんです。
次の質問はCTVニュースのエイドリアン・ゴブリアルからです。これは彼の2つ目の質問です。ヒントン博士に尋ねています。AIに関するあなたの懸念について詳しく教えていただけますか? AIが人間よりも知的になると信じていますか? なぜそう思うのか、そしてそれがどのくらい早く起こると考えていますか?
はい、わたしが知っとる最高の研究者のほとんどは、AIが人間よりも知的になると信じとります。時間的なスケールは様々です。多くの人は、それが今後20年以内に起こると信じとります。もっと早く起こると信じとる人もおれば、もっと時間がかかると信じとる人もおります。
でも、かなり多くの優秀な研究者が、今後20年以内にAIが人間よりも知的になると信じとります。そしてその時に何が起こるのか、よく考える必要があります。
次の人の名前はわかりませんが、面白い質問をしてくれました。ノーベル賞を受賞したことを知った時、最初に電話したのは誰ですか?
オーストラリアにおる姉です。
追加の質問ですが、姉の反応はどうでしたか?
たしか「なんてこった」みたいなことを言うてました。
次はカナディアン・プレスのタラ・デシャンプスからの追加質問です。ヒントン教授に尋ねています。今朝ノーベル賞受賞のニュースを聞いて仰天したとおっしゃいましたが、その後の1日はどのように過ごされましたか?
はい、ほとんど寝てへんのです。朝の1時で、電話が鳴る前にたぶん1時間くらいしか寝てへんかったんです。わたしはカリフォルニアにおるんですが、それからたぶんもう1時間くらいしか寝てへんので、今はかなり寝不足です。
そして、たくさんの人がわたしに連絡を取ろうとしてくれたんですが、同時に何年も会ってへん昔の友人からのメッセージもたくさんあって、それはとても嬉しかったです。
次の質問はBetakitのイザベル・カークウッドからヒントン教授への質問です。彼女は尋ねています。ヒントン教授、AIの進歩を遅らせる必要性と、その技術がもたらすリスクについて率直に語られていることと、この認知を受けることをどのように調和させていますか?
わたしはAIの進歩を遅らせることは実現不可能やと思うので、それを薦めたことはありません。AIは医療をはじめ、ほとんどすべての産業で非常に良い効果をもたらすので、その開発を遅らせる可能性はないと思います。質問の後半をもう一度言ってもらえますか?
もちろんです。彼女は尋ねています。AIの進歩を遅らせる必要性と、その技術がもたらすリスクについて率直に語られていることと、この認知を受けることをどのように調和させていますか?
わかりました。実際、ノーベル委員会は、安全性について話すわたしの仕事がここで関連していることを認めてくれました。彼らが正確に何を言うたかは覚えてへんけど、そのようなことを言うてました。
わたしは、安全性を確保するための真剣な努力が必要やと思います。なぜなら、安全に保つことができれば、それは素晴らしいものになるからです。
AFPのイサム・アハメドからヒントン教授への追加質問があります。学生や専門家がLLMに過度に依存することで、知能が低下する効果があると思いますか、それともより高次の操作をするようになるでしょうか?
わたしは、知能が著しく低下する効果があるとは思いません。ポケット電卓が最初に登場した時に起こったことと同じやと思います。人々は「子供たちはもう数学を学ばなくなる、掛け算ができなくなる」と言いました。でも、ポケット電卓があれば掛け算ができる必要はありません。わたしはLLMでも同じことが起こると思います。
人々はLLMに聞けばわかるような事実をあまり覚えていないかもしれませんが、それは人々をより賢くするのであって、より愚かにするわけではありません。
ありがとうございます。CTVニュースのエイドリアン・ゴブリアルからの追加質問です。彼は言っています。もう一つ質問させてください。賞のことを知った時、「仰天した」という言葉を使われましたが、なぜそんなに驚かれたのですか?
わたしは自分が推薦されたことさえ全く知りませんでした。わたしは物理学者じゃありません。物理学に対してはとても尊敬しとります。大学1年生の時に複雑な数学ができなくて物理学を諦めたので、物理学で賞をもらうのはとても驚きでした。
ノーベル委員会が人工ニューラルネットの分野で大きな進歩があったことを認めてくれたことをとてもうれしく思います。ホップフィールドの仕事は物理学と密接に関係しとったし、テリー・セジノウスキーとわたしがボルツマンマシンで行った初期の仕事は統計物理学にインスパイアされたものでした。でも、最近の仕事は物理学との関係が薄くなっとるので、物理学の賞をもらったことにはとても驚きました。
次の質問はアソシエイテッド・プレスのマット・オブライエンからヒントン教授への質問です。先ほどの電話でのサム・オルトマンに関するコメントについて、詳しく説明していただけますか?
OpenAIは安全性を重視して設立されました。その主な目的は、人工知能を開発し、それが安全であることを確保することでした。わたしの元学生の一人、イリヤ・サツケバーが主任科学者でした。時間が経つにつれて、サム・オルトマンは安全性よりも利益に関心があることが判明しました。わたしはそれは残念やと思います。
ありがとうございます。次の質問はPAメディアのジェシカ・コーツからヒントン教授への質問です。彼女は尋ねています。AIの不確実な未来と、その潜在的な機会とリスクについてより深く理解する必要性について言及されましたが、政府がAIをより厳しく規制するために介入すべきだと思いますか? 政府はAI研究をどのようにサポートできるでしょうか?
わたしは、政府が大企業に対して、安全性研究により多くのリソースを費やすよう奨励できると思います。現在、ほとんどすべてのリソースはモデルを改善することに使われとって、新しい輝かしいモデルを作ることができます。大きな競争が行われとって、モデルはどんどん良くなっとります。それは良いことですが、それに見合うAI安全性への努力が必要です。
その努力は1%程度ではなく、おそらく3分の1くらいが安全性に向けられるべきです。なぜなら、これが安全でなくなると非常に悪いことになるからです。
次の質問はカナディアン・プレスのタラ・デシャンプスからヒントン教授への質問です。ノーベル賞の賞金の使い道について何か計画はありますか?
具体的な計画はありません。慈善団体に寄付するつもりです。神経多様性のある若者に仕事を提供する慈善団体に寄付することは知っとります。他の慈善団体にも寄付しますが、まだどこにするかは決めてへんです。
次の質問はロイターのワー・レウンからヒントン教授への質問です。将来の深刻な結果を防ぐための提案はありますか? つまり、あなたが警告したように、AIとその使用について人々がどのように注意すべきかということです。
個人がAIの使用に注意することで問題が解決するとは思いません。AIを開発する人々が、どのように開発するかに注意する必要があると思います。そして、リソースを持つ大企業で研究を行う必要があります。個人がどのように使用するかはあまり違いを生まないと思います。
次の質問はAFPのイサム・アハメドからの追加質問です。再びヒントン教授への質問です。「悪くなる」ことがどういう意味かを予測するのは難しいとおっしゃいましたが、もし大まかな懸念領域を推測するとしたら、それはどのようなものでしょうか?
AIにはさまざまなリスクがあり、それぞれに異なる解決策があります。即時のリスクとしては、偽のビデオが選挙を損なうことなどがあります。すでに政治家が他の人が偽のビデオを使っていると非難したり、自分たちが偽のビデオや偽の画像を使ったりしているのを見てきました。それが一つの即時の危険です。
サイバー攻撃などからも非常に即時の危険があります。例えば、昨年はフィッシング攻撃の数が1200%増加しました。これは、これらの大規模言語モデルがフィッシング攻撃を非常に簡単にするからです。もはやスペルミスや構文がおかしいことでそれらを認識することはできません。彼らの英語は完璧です。
次の質問はトロントスターのビクトリア・ギブソンからヒントン教授への質問です。彼女は尋ねています。今日、州政府とオンタリオ・サイエンスセンターについて何度か言及されましたが、この認知を受けるにあたり、それがなぜ念頭にあるのですか?
オンタリオ・サイエンスセンターは、若い心に科学への好奇心を促すのにとても重要でした。屋根に問題があって、改修が必要でした。改修の見積もりは2億ドルでしたが、政府はその見積もりをした人たちに、より大きな数字を得るためにそれを1.85倍するように言いました。そうすることで、取り壊しを正当化できるようにしたんです。
わたしが見る限り、取り壊された理由は政府が述べた理由ではありませんでした。修理することは可能で、修理する方がずっと安かったはずです。
次はカナディアン・プレスのタラ・デシャンプスからヒントン教授への質問です。彼女は言っています。カナダのAIとテクノロジーの状況について話す時、常にあなたの名前がカナダが達成できることの例として挙げられます。しかし、人々はまた、あなたが作り出した機会を無駄にしないよう注意しなければならないと言います。AI分野での主要プレイヤーとしての地位を維持するために、カナダは何ができると思いますか?
好奇心駆動型の基礎研究への資金提供を続けることができます。それは最高の研究者をここに留めるために非常に重要です。でも、人工ニューラルネットの時代には、大学の研究者を維持するために重要な計算リソースも必要です。
政府はそれについて何かしようとしとります。AI研究のための計算リソースに20億ドルを確保しました。わたしは、彼らができることをしとると思います。明らかに、わたしたちは中国やアメリカほど大きな国ではありませんが、彼らが持っとるリソースを考えると、カナダはかなりうまくやっとると思います。
次の質問はトロント大学ニュースのラフル・カルバパレからの質問です。ヒントン教授に尋ねています。科学界でこのトピックへの関心が薄れた時期でさえ、人工ニューラルネットワークの研究を続けられました。不人気や無駄と思われるような取り組みを続けることについて、教授や学生へのメッセージはありますか?
わたしのメッセージはこうです：何かを信じとるなら、その信念が間違っとる理由がわかるまで諦めないでください。しばしば物事を信じとって、最終的にそれが間違った信念やったと気づくことがあります。でも、何かを信じとって、なぜそれが間違っとるのかわからへん限り、例えば脳はどうにかして機能せなあかんから、どのように学習して結合強度を決めるのかを理解せなあかんって信じとる限り、それに取り組み続けてください。なぜそれがナンセンスなのかわからへんのに、人々にナンセンスやと言われても気にせんでください。
ありがとうございます。次の質問は読売新聞の小林康弘さんからです。彼らは尋ねています。AIはいつ人間の能力を超えるでしょうか? その結果、何が起こるでしょうか?
誰も正確にはわかりませんが、わたしが知っとる優秀な研究者のほとんどは、それは起こると考えとります。わたしの推測では、おそらく今から5年から20年の間に起こるでしょう。もっと長くかかるかもしれません。非常に小さな可能性ですが、もっと早く起こるかもしれません。
そしてその時に何が起こるのか、わたしたちにはわかりません。周りを見回すと、より知的なものがより知的でないものによって制御されとる例はほとんどありません。これは、AIが人間よりも賢くなった時に、制御権を奪うのではないかという疑問を投げかけます。
ありがとうございます、ヒントン教授。他に質問は見当たりませんが、もし最後の質問がある方がいらっしゃいましたら、しばらくお待ちします。画面下部のQ&Aツールボックスをご利用いただき、お名前とメディア所属をお書き添えください。もし他に質問があれば、あと2、3問お受けする時間がございます。
トロント大学ニュースのラフルからもう一つ質問が来ています。これはガートラー学長への質問です。ヒントン教授のノーベル賞受賞が大学全体にどのように反響し、AIやその他の分野での学術研究にどのように刺激を与えると予想されますか?
大きな影響を与え、非常にポジティブなものになると思います。1986年に別の著名な科学者であるジョン・ポラニーが化学のノーベル賞を受賞した時、わたしはトロント大学の非常に若い助教授でした。ジョンがその素晴らしいニュースを受け取った時、わたしたちの知的コミュニティをどれほど誇りに思ったか覚えとります。それは化学だけでなく、トロント大学全体に継続的にポジティブな影響を与え続けてきました。
わたしは、ジェフの今日の受賞も同様にポジティブな効果をもたらし、大学全体のモラルを高め、素晴らしい才能を引き付け、維持するのに役立つと思います。ジェフは今日いくつかの質問に答える中でそのことについて触れました。このような受賞が、カナダ、トロント、トロント大学が国内外から才能ある新人や素晴らしい学生、素晴らしい教員を迎えることができる能力に与える影響は、過小評価できません。
ありがとうございます、ガートラー学長。ここでAFPのイサム・アハメドからヒントン教授への質問に戻ります。彼らは尋ねています。AIにおける次の興味深いフロンティアは何だと思いますか?
わかりました。わたしは76歳で、これ以上フロンティア研究はあまりしないと思います。安全性に取り組むよう提唱することに時間を費やすつもりです。
ロボット工学には非常に興味深いフロンティアがあると思います。AIが物を操作する技術を習得することです。現在、わたしたちはコンピューターや人工ニューラルネットよりもそれが得意ですが、その分野では多くの進歩があるでしょう。ただし、その分野ではもう少し時間がかかるかもしれません。
また、これらの大規模言語モデルは推論能力がどんどん向上していくと思います。OpenAIの最新モデルやGoogleのGeminiの最新バージョンのようなモデルは、推論能力が常に向上しています。それを見守るのはとてもワクワクすることになると思います。
次の質問はトロントスターのビクトリア・ギブソンからヒントン教授への質問です。彼女は尋ねています。AIが悪い方向に向かう可能性について、サイバー攻撃や偽ビデオなど、いくつか具体例を挙げていただきました。AIがポジティブな役割を果たすと思われる、より具体的な例を挙げていただけますか?
ああ、はい。例えば医療の分野を考えてみてください。オンタリオ州の予算の大部分は医療に使われとります。そこでAIは大きな違いを生み出すことができます。
実際、わたしは2016年に、今頃にはAIが放射線科医が通常読み取るすべてのスキャンを読み取るようになるという予測をしました。その予測は間違っとりました。ちょっと熱心すぎました。それが実現するまでにはあと5年くらいかかるかもしれませんが、明らかにそこに向かっとります。
AIは診断がずっと上手になります。すでに、診断が難しいケースで、医師が40%正解するところを、AIシステムは50%正解し、医師とAIシステムの組み合わせは60%正解します。これは大きな改善です。
北米では毎年数十万人が診断ミスで亡くなっとります。AIによって診断はずっと良くなります。
でも、本当に起こることは、100万人の患者を診たことがあるAIの家庭医を持つことができるようになることです。膨大な知識を持ち、あなたがどんな病気であっても、はるかに上手に対処できます。なぜなら、あなたのAIの家庭医は多くの同様のケースを見てきたからです。
ありがとうございます、ヒントン教授。他に質問は見当たりませんが、もう1、2問受け付ける時間がございます。もし誰かが最後の質問をしたい場合は、お名前と所属メディアを記入し、画面下部のQ&Aボックスに質問を入力してください。
最後の質問を待っている間に、ヒントン教授、今日の記者会見で触れていないことで、言及したいことはありますか? あるいは、さまざまな報道陣からの質問で、わたしたちが見逃していることはありますか?
わたしたちが簡単にしか触れていないことの1つは、好奇心駆動型の基礎研究の役割です。人工ニューラルネットの基礎作業は、ほとんどすべて大学の研究者によって、単に好奇心に従って行われました。
そのような研究に資金を提供することは非常に重要です。他の種類の研究ほど高価ではありませんが、後に非常に高価で多くの技術を伴うものの基礎を築きます。
ありがとうございます。トロントスターのビクトリア・ギブソンからもう1つ質問が来ています。おそらく、医療とAIについて言われたことに関連する質問です。彼女は言っています。AIが医療でより大きな役割を果たすというあなたの予測に、まだ到達していない理由は何だと思いますか? まだ残っている障壁はありますか?
1つの障壁は、医療専門家が非常に保守的であることです。それには良い理由があります。間違いをして人が死んでしまうと、保守的であることは良い方針です。しかし、彼らは新しい技術を採用するのが比較的遅いです。
もう1つの理由は、わたしがスキャンを読み取るAIシステムが放射線科医よりも優れるスピードについて単に間違っていたということです。現在、AIは多くの種類のスキャンで放射線科医と同等で、いくつかの種類では優れています。
あと数年すれば、間違いなく放射線科医よりも優れるようになると思います。そして、わたしたちが目にするのは、放射線科医とAIシステムの協力で、AIシステムがスキャンを読み取り、放射線科医がそれが間違いを犯さなかったかをチェックします。そしてしばらくすると、AIシステムがほとんどすべての作業を行うようになるでしょう。
はい、ありがとうございます、ヒントン教授。今日の質問はこれで終わりです。追加の質問がある場合は、チャットボックスにメールアドレスが表示されていますので、そちらにご連絡ください。今、表示されているはずです。そのメールアドレスは media.relations@utoronto.ca です。
ここで、ガートラー学長に閉会の言葉をお願いします。
ありがとうございます、リサ。ジェフ、もう一度おめでとうございます。このノーベル賞という素晴らしい業績を心からお祝い申し上げます。トロント大学のコミュニティ全体、そしてカナダ全体、さらには世界中のあなたの多くの友人、同僚、admirerを代表して、今日認められたあなたの業績をどれほど誇りに思っているか言えると確信しています。
また、今日のこの素晴らしいお祝いに参加してくださった皆様にも感謝いたします。乾杯!