2024年ノーベル物理学賞受賞者、プリンストン大学教授ジョン・ホップフィールドの記者会見

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そろそろ始めさせていただきます。アイスグルバー学長、ありがとうございます。
こんにちは。わたしはゴティ・デクターいうもんで、プリンストン大学の広報・政府関係担当副学長をしております。本日の記者会見と祝賀会にみなさんをお迎えできて大変うれしゅうございます。今日はジョン・ホップフィールド教授の2024年ノーベル物理学賞受賞をお祝いするんです。ホップフィールド教授は、プリンストン大学のハワード・A・プライア生命科学名誉教授であり、分子生物学名誉教授でもあります。また、物理学と神経科学の関連教授でもあられます。
本日ご参加いただいたみなさん、ありがとうございます。また、今日の会を可能にしてくれたチームのみなさんにも感謝申し上げます。
まず、プリンストン大学のクリス・アイスグルバー学長からご挨拶をいただき、その後、プリンストン神経科学研究所のマル・マリー所長と、プリンストン物理学部のジム・オーレン学部長から短いコメントをいただきます。そのあと、ホップフィールド教授にお話しいただきます。教授のお話が終わりましたら、わたしから教授に、事前に報道陣から寄せられた質問をいくつかさせていただきます。
この記者会見は録画され、プリンストン大学のウェブサイトで公開されます。
それでは、プリンストン大学第20代学長であり、元プリンストン大学物理学部の学部生でもあったクリストファー・アイスグルバーにバトンを渡したいと思います。よろしくお願いします。
ありがとうございます。みなさん、ようこそ。まだ前の方に席が空いてますんで、オンラインでご参加の方々も、プリンストン大学の最大の講堂の一つに、文字通り立ち見が出るほどの観衆が集まっております。この素晴らしい日をお祝いするためにね。
この記者会見にお越しいただき、ありがとうございます。ノーベル物理学賞受賞者のジョン・ホップフィールド教授のお祝いをさせていただきます。先ほど拍手をしたと思いますが、リモートではありますが、みなさん、もう一度ジョンに拍手をお願いできますでしょうか。
[拍手]
わあ、ノーベル賞っちゅうのは、いろんな意味でほんまに特別なもんですな。世界中が一瞬立ち止まって、基礎研究や学問の特別な重要性を認識する瞬間なんです。プリンストン大学では、これらの賞を祝う伝統があります。他の大学が全国的なスポーツ選手権なんかを祝うみたいにね。わたしたちの仕事の喜びを感じる瞬間なんです。ジョン、こういう機会を与えてくれてほんまにありがとう。感謝してます。
ホップフィールド教授がイギリスからリモートで参加してくださって、うれしゅうございます。ジョン、大西洋を越えて、プリンストンのキャンパスがあなたを称える興奮と誇りで沸き立っているのを感じてもらえたらええなあ。
スウェーデン王立科学アカデミーは、本日のノーベル物理学賞を授与するにあたって、ジョン・ホップフィールドとトロント大学のジェフリー・E・ヒントンを「真のパイオニア」と呼びました。受賞者たちは、人工ニューラルネットワークを用いた機械学習を可能にする基礎的な発見と発明が認められたんです。機械学習は世界を変えました。今日では、スマートフォンから自動運転車まで、あらゆるところで使われてますな。
プリンストンでは、ホップフィールド教授は生命科学のハワード・A・プライア名誉教授であり、分子生物学の名誉教授でもあります。多才な方で、その画期的なキャリアは物理学、神経科学、生物物理学、分子生物学、化学にまたがっています。ノーベル賞受賞につながった彼の研究は、優れた思想家が従来の学問分野の境界を越えて自由に探求できるときに、どれほど驚くべき発見が可能になるかを示しています。
ホップフィールド教授は、プリンストンの好奇心駆動型研究への取り組みを見事に体現しており、彼の研究は、深遠なアイデアが世界の最も緊急の課題に取り組む力を持っていることを示しています。
今朝、プリンストンの広報室に話したとき、ホップフィールド教授は、自分のノーベル賞受賞が、科学者がこのような好奇心駆動型の研究を追求できるとき、社会がどのように恩恵を受けるかを示すことを望んでいると言いました。ジョンの言葉を引用させていただきます。
「技術を進歩させる科学は、好奇心のために行われる科学なんです。ずっと以前の科学で、あんまり役に立たんように思えるものが、最終的には非常に面白くて役立つ技術の生みの親になるんです。そういう技術に頼って、物事をより良くし続けていくわけですな。」
ジョン、議会がこの話を聞いてくれることを願ってます。今日行われている基礎科学は、明日の応用に不可欠なんです。私たちの未来は、好奇心駆動型の研究を可能にする全米科学財団やその他の機関への寛大な資金提供にかかっているんです。
ホップフィールド教授は、プリンストンの神経科学のパイオニアでもあります。教授仲間からは、この分野の巨人であり、プリンストン神経科学研究所の創設の立役者の一人と呼ばれています。また、次世代の受賞歴のあるプリンストンの神経科学部教授陣にとって、インスピレーションを与える存在であり、導き手でもあります。
ホップフィールド教授のプリンストンの科学と世界への影響についてもっと話すために、教授の同僚の何人かがここに来てくれています。ここで、プリンストン神経科学研究所所長のマラ・マーシー教授にバトンを渡したいと思います。マラ、お願いします。
ありがとうございます、クリス。今日ここにおれて、ほんまにうれしいです。私たちの同僚であり協力者であるジョン・ホップフィールドの深遠な影響が、今日ストックホルムで、そして世界中で認められたことを、私たちはほんまに誇りに思っています。
ジョンは生物学のいろんな分野で仕事をしましたが、ホップフィールドネットワークの先駆的な開発は、神経処理の理解を革新し、現代の計算神経科学と人工知能の基礎を築きました。
1980年代初頭、ジョンは非常に難しい問題に取り組もうとしました。脳がどのように記憶を貯蔵するかという問題です。1982年の全米科学アカデミー紀要の論文で、連想記憶についての彼の論文は、神経回路のダイナミクスを通じた計算の概念を導入しました。この場合、部分的な情報だけで記憶を完成させるという問題でした。
このアイデアは、アトラクターを用いた計算として知られる分野全体を生み出し、現代の機械学習手法に貢献しました。さらに、アトラクターネットワークに関する彼の理論的アイデアは、持続的な神経活動と記憶をサポートするために脳の回路に実装されていることが明らかになり、彼のアイデアを神経科学に完全に還元しました。
最後に、2000年代初頭の分子生物学部門の教員採用を通じて、ジョンは心理学部の同僚とともに、後にプリンストン神経科学研究所となるものの基礎を築く手助けをしました。
ジョン・ホップフィールドはまた、素晴らしい指導者であり同僚でもあります。彼が名誉教授としてP&I棟にある教授室にいるとき、彼に会いに行く人の長い列ができることがよくあります。彼の仕事は、プリンストンの多くの人々、この部屋にいる多くの人々、そして世界中の人々に影響を与えてきました。今日、彼を称えることができて、ほんまにうれしいです。ありがとうございます。
マラ、ありがとうございます。次に、物理学部長のジム・オールセン教授にお願いしたいと思います。
ありがとうございます。わたしの学部を代表して、ジョン、あなたのこの当然の、そして少なくともわたしたちの学部では長らく待ち望んでいた賞の受賞をお祝いできることを光栄に思い、興奮しています。
ジョンは1960年代と70年代にわたしたちの学部の教授でした。彼は境界を越え、理論物理学と様々な分野にまたがる現象との深いつながりを明らかにする先見性のある科学者です。
アイスグルバー学長は、教育と研究を含むプリンストンの学問の伝統について言及されました。今朝、ジョンが学部生を教えた証拠を求められました。学部長室には1930年代まで遡る全ての講義カタログがあり、ジョン、あなたが1967年と68年に物理学103、104を教えていたことをすぐに確認できました。教えただけでなく、コースのディレクターも務め、今日でいう二重教育をしていたんです。
ジョンは学者であり、何十年にもわたって学部に大きな影響を与えてきました。ジョンはわたしたちの学部で情熱的な教師であり、何世代もの学部生や大学院生の指導者でもありました。彼らは彼の輝かしい才能と、自然を研究するユニークなアプローチに触発されたんです。
わたしたちはジョンをとても誇りに思っており、とてもワクワクしています。ジョンの研究分野はわたしの専門外なので、物理学部とルイス・シグラー研究所のビル・ビアカーの言葉を引用させていただきます。
「他の誰よりもジョンは、理論物理学者が生命の美しく時に神秘的な現象にどのように取り組むことができるかを見抜いていました。彼の研究は、ヘモグロビンのアロステリー効果から光合成の電子移動、動的校正から今日認められた神経ネットワークのダイナミクスに関するアイデアまで、多岐にわたっています。彼は何十年もの間、直接的にも間接的にも、わたしたち多くに影響を与え、インスピレーションを与え続けてきました。」
ジョン、ありがとうございます。
オールセン教授、ありがとうございます。それでは、ホップフィールド教授、よろしくお願いします。あなたから直接お話を伺えることを光栄に思います。
ジョン、何か話してください。あなたの研究について話してください。
はい、ジョン、あなたの研究について話してください。
わたしから質問を始めましょうか。最大の恐れと最大の希望について。
はい、ジョン、報道陣からの質問に答えようとしているようですね。それでも結構です。でも、あなたが話したいと思うことについて、みんなの意見を聞きたいと思います。よろしければ、どうぞ。
技術的な問題があるかもしれませんね。
もちろん、わたしが一番よく知っているのは、大学にうまく適合しないものを、現在の大学や教育の枠組みにどう適合させるかということです。それをうまく扱い、制度を修正して、長期的には全く異なるものが実際に開発され、教育プログラムに組み込まれるようにすることです。
わたしが最初にこの分野で仕事をしたとき、つまり不当な栄誉を与えられた分野で仕事をしたとき、それらは学問分野でした。そして、学問分野の境界を越えることはありませんでした。例えば、紳士的な生物学者は、物理学の理論について意見を述べることはありませんでした。
長期的に見ると、新しい科学分野は、現在の知識の大きな塊である既存の科学分野の交差点で成長します。そのような交差点で働く意志がなければなりません。そうすることで、自分が持っている知識の限界を知り、その分野をより豊かに、より深く、より良く理解するために何ができるかを見つけることができるんです。
そこで、すぐにニューラルネットワークの問題に話を移しますと、これらはしばしば、生物学の聖域を大量に侵害するという意味で神経的でもなく、数学的にも概算的にしか真実でないと言われています。しかし、これらを組み合わせると、ある意味で部分的な真実から真実を構築することができるんです。そのためには、それを可能にする枠組みが必要です。
教育の枠組みは非常に良いものです。もともとわたしがバークレーからプリンストンに来た理由の1つは、教員が実際に教えることに興味を持っていたからです。一方、バークレーは巨大な規模になっていて、それが不可能になっていました。
学際的で独自の生命力を持つコースを開発することができます。そのコースを受講したい学生がいれば、ですが。これは、プリンストンでのわたしの生活の中で非常に有益な部分でした。ある意味で、学部が提供する支援よりもずっと有益でした。学部は、重心のあるところにとどまり、周辺に行かないようにする力を持つ傾向がありました。「それは周辺的なものだ」と。
強力な物理学部や強力な生物学部を作る方法は、自分の分野の中心がどこにあるかを知ることです。それは学部を作る一つの方法ですが、唯一の方法ではありません。何か発明的なものを作りたいなら、それは災害になるかもしれませんし、勝利になるかもしれません。周辺部に出て行って、少し交差点で働く必要があるんです。
これが、わたしにとって良いカリキュラムを作ること、良い教員を選ぶこと、そのような広範な可能性を持つ科学に興味のある学生を選ぶことの問題の一部なんです。同時に、何も見つからない可能性もあります。それは冒険しなければならないリスクなんです。
今のところ、これで十分です。また後で戻ってくることもできますが、目の前にある質問リストから話した方がいいかもしれません。ここに、投入したものに比べて途方もなく強力に見えるものがあります。それはどれくらいの力を持っているのでしょうか。それは単に些細な意味ではなく、人々の生活や地球の運営に関して心配するほどの力を持っているのでしょうか。
地球は、ある意味で人々によって運営されています。わたしは自分の人生の中で、2つの技術が成長するのを見てきました。それらにはそれぞれ2つの部分がありました。70年代と80年代に起こった分子生物学革命は、新しい生物学的製品、工学的ウイルス、工学的ニューロン、工学的細胞株など、あらゆる種類のものを可能にしました。
これらのものは有用でしたが、同時に危険でもありました。1970年代初頭、わたしはプリンストンの委員会に所属していて、現在組換えDNA研究と呼ばれているものの基本ルールがどうあるべきかを検討していました。なぜなら、それが大きな善をもたらす可能性と、軍事化されたり、偶然に大きな害をもたらす可能性の両方を持っていることが明らかだったからです。
この巨大な力を、特定の分野で戦っている教員や科学者たちがランダムに開発するだけで解き放つ前に、どのようにしてシステムを制御し、災害を防ぐことができるかについて、ある程度のアイデアを持ちたかったんです。
もちろん、これは原子爆弾の製造と核分裂や核融合による発電所の発電を可能にした核物理学の発見の上に構築されたものです。
そのため、単に良いものだけ、または悪いものだけではなく、両方の方向に能力を持つ技術に慣れているんです。物理学者として、わたしは制御のないもの、その技術をどこまで推し進めることができるかの限界を十分に理解できないものに非常に不安を感じます。
これがAIが押し進めている問題であり、物理学とコンピュータサイエンスから生まれたニューラルネットワークのおかげで、非常に強く押し進められています。これらは今や絶対的な驚異のように見えますが、どのように機能するのかを理解していません。非常に不安なことです。
そのため、わたし自身も、ジェフリー・ヒントンも、理解することを強く提唱しています。それは、現在想像できる能力を超えた能力を実際に開発しようとしている分野の本質的なニーズなんです。
今のところ、これで十分です。
ホップフィールド教授、ありがとうございます。ここで、提出された質問をまとめさせていただきます。
最初の質問はアソシエイテッド・プレスからのもので、これらの発見の結果として人類に対する希望と恐れについてでしたが、それにはお答えいただきました。
次の質問はワシントン・ポストのユラゼット・オルテガからです。彼女は次のように尋ねています。「コンピュータサイエンスに革命をもたらした今回の受賞対象の研究が、物理学の分野にどのように適合するのか疑問に思っている人もいます。あなたの研究は物理学の分野にどのように適合すると思いますか？」
まず、物理学の分野とは何かを尋ねたいですね。物理学者が行うことだと言えば、そこには同語反復があります。全ての事業を移動させても、まだ物理学と呼ぶことができます。
でも、もっと根本的に、わたしの見解では、物理学とはシステムがどのように機能するかを理解しようとすることです。システムは部分から成り立っています。これらの部分は相互作用します。そのため、大規模なシステムを作ると、小規模なシステムとは異なる振る舞いをし、実際、複雑さと規模が十分に豊かなシステムでは、根本的に新しいものを持つことができるんです。
システムに含まれる基本的な粒子から直感的に理解することができない特性を持つことがあります。そのシステムには新しい物理学が含まれていると言わざるを得ません。脳を理解しようとする際、どのように機能するかについて、もっともらしい示唆さえできない質問がたくさんあります。生物学的な証拠を見つけることはおろか、そのような種類の質問がたくさんあるので、脳の機能を理解する上で新しい物理学が発見されると言わざるを得ないんです。
わたしはそれが真実だと思います。もちろん、数学的に、そしてコンピュータに組み込まれているニューラルネットをご覧になれば、生物学の詳細の99.9%は省略されています。誰もが自分の携帯電話を使っているわけですからね。
システムが十分に大きく複雑になると、単純な議論では説明できない特性を持つようになります。その時点で、集合的特性、つまり何かの基本単位の特性ではなく、単位が生み出す特性が存在するという新しいアイデアが生まれます。
凝縮系物理学は、そのようなものがどのように生じうるかについての導入を提供します。わたしの以前の友人フィル・アンダーソンは、もう一つのノーベル賞を受賞しました。彼の最も有名な論文は、たしか「より多くは異なる」というタイトルだったと思います。大規模で複雑なシステムから新しい物理学が生まれる仕組みを説明しようとしたものです。
その論文を読みたいなら、少し古くなっていますが、1973年に書かれた論文としては、今でも非常に価値があります。
ですので、生物学、特に神経生物学と免疫学には、まだ理解されていない物理学があると思います。そして、物理学に動機づけられていなければ、そのクラスの問題に取り組むことさえしないんです。
ホップフィールド教授、ありがとうございます。最後の質問があります。ニューヨーク・タイムズと全米公共ラジオから同じような質問が来ています。
彼らは、「ヒントン博士、今日の共同受賞者は、規制されていない人工知能の使用の危険性について非常に率直に語っています。AIがどこに向かっているのか、その使用が続くにつれて、あなたの見解、意見、感情はありますか？」と尋ねています。
わたしが心配しているのは、AIそのものではなく、AIと地球上のあらゆることに関する情報の流れが組み合わさることです。知りたいと思うあらゆることについての情報です。
そうすると、「わたしはすべてを知っている。物事がどのように機能するかを理解できる。物事がどのように進むかを予測できる」と言いたくなる誘惑がどんどん強くなります。
そして、個々の単位の自律性、つまり人々と呼ぶものの自律性が、何かによって知られているすべてのものと衝突し、そしてそれが情報をフィードバックして物事を変えるんです。
だから、わたしは制御の世界、1984年の30年後の一般化を心配しています。1984年に書かれたことは、情報伝達や情報の相互作用を制御する方法で実際に何ができるかについて、誰もアイデアを持っていなかった時代に書かれたものです。
そのような方法で、非常に大きなシステムを何らかの単純なアルゴリズムで制御することができ、それは非常に成功していますが、どのように機能するかを理解していないんです。
その時点で、何かがどのように機能するかを本当に理解していないなら、あなたが始めた集合的特性が、すべての相互作用が存在するときのシステムの実際の集合的特性であるかどうかを知りません。
したがって、何か自発的だが望ましくないものが隠れているかどうかもわかりません。SF小説で、アイス・ナインというのがありましたね。氷には、氷の既知の相の1つに通常期待される構造とは異なる構造があるという前提でした。
一度これが種まきされると、結晶全体に広がり、基本的に水を別の物質に縛り付けて、私たちの知っている生命を絶滅させてしまうんです。もちろん、ポリウォーターの全領域は、実際には何年も前に否定されましたが。
わたしは、「わたしは大きい。わたしは速い。あなたよりも速い。あなたよりも大きい。そして、あなたを動かすこともできる」と言うものを心配しています。あなたは平和的にわたしと共存できるでしょうか？わたしにはわかりません。心配です。
ホップフィールド教授、今朝は貴重な時間をいただき、本当にありがとうございました。
世界中からご視聴いただいている皆様、ご参加ありがとうございました。
本日ここにお集まりの皆様、この記者会見の後、上階でレセプションを行います。どうぞご参加ください。
ホップフィールド教授、近々プリンストンにお戻りになられた際にお会いできることを楽しみにしています。
それでは皆様、もう一度、今日のジョン・ホップフィールド教授に拍手をお願いいたします。ジョン、ありがとうございました。
以上で終了です。先ほどゴティが言ったように、近いうちにプリンストンでお会いし、直接お祝いできることを楽しみにしています。本日はご参加いただき、ありがとうございました。
ありがとうございました。お会いできて良かったです。
ありがとうございます。