「二人とも真のパイオニアやった: 問題に取り組む新しい方法を見つけよったんや」2024年物理学賞

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教授、ノーベル物理学賞委員会のメンバーの方、今年の物理学賞について簡単に要約していただけますか？
そうやな、人工ニューラルネットワークの分野の基礎に関するもんやと言えるわ。これは今や機械学習の主要な手法になっとるんやけど、その基礎が物理学から来とるんや。物理学のアイデアや手法を基にして発展したもんやな。
もう少し詳しく、今回の2人の受賞者がそれぞれどんなことをしたんか教えていただけますか？
まず、ジョン・ホップフィールドの話からさせてもらうわ。彼は既に賞の前から生物物理学の大御所やったんやけど、今回はニューラルネットワークに興味を持ったんや。
彼は新しいモデルを作ったんやけど、これが磁性体のモデルと似たような要素を持っとった。でも、ニューラルネットワークとしては新しいもんやった。良かったのは、いろんな要素をまとめて、ネットワークに明確な機能を持たせて、明確な原理に従って動くようにしたことやな。
そうか、それで記憶の部分やったんやな？
そうそう、連想記憶の部分やったんや。
もう一人の受賞者のジェフリー・ヒントンについては？
彼はすぐ後に、ホップフィールドネットワークを基にしたモデルを作ったんやけど、焦点を変えたんや。個々の記憶やパターンじゃなくて、パターンの統計的な分布に注目したんや。
これが80年代のヒントンの一つの成果やな。彼はまた、多層フィードフォワードネットワークって呼ばれるもんの学習アルゴリズムも作ったんや。
それは何ができるんですか？
人工ニューラルネットワークのアイデアはな、ノードやニューロンのシステムがあって、それらが結合でつながっとる。その結合の強さが違うんや。何か機能を果たすためには、多くの例でネットワークを訓練せなあかん。訓練っていうのは、その結合の良い値を決めようとすることやな。
これが複雑なのは、そういうネットワークには多くの結合があるからや。ヒントンは、ボルツマンマシンと多層フィードフォワード構造のための学習アルゴリズムを作ったんや。これが二つの非常に重要な貢献やな。
これらは今日AIって呼ばれとるもんにとって重要な貢献やな。今日、これが私たちにどんな影響を与えとるか、最も重要な方法について教えていただけますか？
多くの方法があるんやけど、特に科学の分野、物理学や他の科学分野でな。物理学では、人工ニューラルネットワークを基にしたツールがディープラーニングになる前からずっと使われとったんや。
多くの有用なツールがあって、今や人工ニューラルネットワークのツールがますます強力になるにつれて、新しい応用が次々と出てきとるんや。材料科学でのモデリングが一つの重要な例やな。
物理学以外でも、ヒントン自身がインタビューで指摘しとったけど、ヘルスケアが非常に重要な分野やな。既に様々な種類の医療画像の分析に非常に優れたツールになっとるんや。
さっきの記者会見でジェフリー・ヒントンが驚いたって言うてはったけど、受賞者について個人的に知っとることがあれば教えていただけますか？
個人的なことは特にないなぁ。ただ、二人とも本当の意味でのパイオニアやったと思うわ。問題に取り組む新しい方法を見つけよったんや。
最後に一言か二言で、なぜ今年この分野に賞を授与することに興奮しとるのか教えていただけますか？
全く新しいコンピューティングの方法を生み出して、それがこんな強力なツールに発展するのを見るのは素晴らしいことやと思うわ。
ありがとうございました。ノーベル物理学賞委員会のアンダース教授でした。ありがとうございました。