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ほな今回は、ちょっとした論争っちゅうか、なんでそれが論争にならへんのかっちゅうことについて話し合おか思うねん。2024年のノーベル物理学賞のことやねんけど、みんなも既に聞いてるかもしれへんし、この動画を作ってる時点で数日前に発表されたばっかりやねん。もし知らんかったら、まさにこの動画のためにあるようなもんやで。
こんにちは、アントンです。2024年に授与されたノーベル物理学賞について話し合おか思うねん。なんで一部の人がそれにあんまり満足してへんのか、でもなんで他の多くの人がそれを適切やと思うてるのかについてな。
まず賞から始めよか。詳しい情報はリンクを見てもらったらええねんけど、2024年の賞はプリンストン大学のジョン・ホップフィールドと、イギリス生まれでトロント大学の教授になったジェフリー・ヒントンに与えられたんや。
これが論争になった理由、そして多くの人が喜んでへん理由は、ホップフィールドが技術的には物理学のバックグラウンドを持つ理論生物学者で、ヒントンはコンピューターサイエンティストや認知科学者として知られてて、実際には人工知能の「ゴッドファーザー」として有名やからなんや。最近までグーグルで人工知能の専門家として働いてたんやで。
技術的に言うと、彼らは物理学者やないんや。そやから、かなりの人が不満を感じて、なんで彼らが賞をもらったんかよう分からんかったんや。でも委員会は、コンピューター科学への貢献、特に人工知能の開発に対して彼らに賞を与えることにしたんや。
基本的に、両科学者が提案した多くのアイデアが、ChatGPTみたいなものを生み出した理由の一つなんや。彼らの研究が現代の人工知能応用の基礎やったっちゅう主張やねん。
これは多くの人にとって、ちょっとしたショックやったんや。最初の質問は「なんで最近は何もかもAIのことばっかりなんや？」っちゅうもんで、次の質問が「なんで物理学なん？」あるいは「技術的にはコンピューターサイエンスなのに、物理学とどう関係あんねん？」っちゅうもんやったんや。
ほな、これらの質問に答えて、なんで彼らの研究がそんなに重要なんか、そしてなんで技術的には純粋な物理学なんか、でもアインシュタインやリチャード・ファインマンみたいな人を想像するときに考える物理学とはちょっと違うんやっちゅうことについて話し合おか。
これを理解するには、ちょっと歴史を振り返らなあかんねん。特に機械学習の基礎についてな。ChatGPTや人工知能が出る前は、初期の機械学習ネットワークがあってん。その多くは違う名前で知られてて、多くはボルツマンマシンっちゅう名前で呼ばれてたんや。
本質的には、入力と出力を受け取って学習できるようなニューロン的なネットワークやねん。一般的にはこんな感じで見えるんや。各ノードが異なる強さを持つ相互接続されたネットワークやね。
ホップフィールドもヒントンも、このボルツマンマシンの開発に大きな役割を果たしたんや。これが最終的に機械学習を生み出したんやけど、これらの初期のアイデアのほとんどすべてが完全に物理学から来てるんや。
特にジョン・ホップフィールドは、今日一般的にホップフィールドネットワークとして知られる自分のバージョンを生み出したんやけど、これらのアイデアを導入する前は、すべての研究を統計物理学、あるいは統計力学と呼ばれることもあるもんに基づいてたんや。
もっと正確に言うと、もっと詳しく読みたいなら、アイジングモデルとして知られるモデルがあんねん。これはアーネスト・アイジングにちなんで名付けられて、1920年代に発表された磁性と熱平衡を説明するモデルなんや。これが典型的な磁性材料の非常に基本的な図式表現やね。
本質的に、これらの初期モデルの多くは完全に別のものに基づいてたんや。ここでのモーティベーションは物理学やったんや。なぜなら、特定のタイプの物質が時間とともにどのように変化するかを理解しようとしてたからや。
そやから、熱平衡と時間の要素を組み合わせることで、単に磁性を記述するはずやった物理モデルや物理構造のこのアイデアが、最終的に新しい発見につながったんや。これらのネットワークは他のことも説明できるっちゅうことが分かったんや。
そやから、1982年に、その時点で理論生物学者やったけど物理学のバックグラウンドを持ってたホップフィールドは、仮想ニューロンがどのように学習を生み出す可能性があるか、特に物理的な力を使ってどのようにそれができるかの詳細な説明を提供するネットワークを考え出したんや。
彼は本質的に、統計力学の背後にある数学の一部をニューラルネットワークに再構築したんや。面白いことに、数式はあんまり変わらへんかったんや。例えば、物理モデルでは、多くのこれらの磁気要素がネットワークを維持するために可能な限り最小のエネルギーを維持しようとするんや。
ニューラルネットワークでも非常に似たようなことが起こるみたいやね。ここでは、ネットワークが最小エネルギーレベルを達成しようとしてる。これはもちろん、このホップフィールドネットワークの基礎やったんや。
そやから、少なくともホップフィールドにとっては、物理モデルが他の場所に適用できるっちゅう認識のために、ノーベル賞をもらったんや。技術的には単に他の場所やなくて、今ではほとんどどこでも広く使われてるツールにね。
重要なのは、これが単に材料やニューロンネットワークだけのもんやないっちゅうことや。もっと大きな構造や、もちろん社会の人々に関しても適用できる非常に一般的なアイデアみたいやね。
技術的に言うと、これらのネットワークのアイデアは、今日我々が想像できる以上に画期的やったんや。今後何十年もの間に、このトピックについてもっと多くの発見があると確信してるわ。
ほな、ジェフリー・ヒントンはどうなん？彼の場合は、現代のニューロンネットワークの開発に関してはずっと重要なんや。特に2010年に、ボルツマンマシンで整流線形ユニットが非常に重要やっちゅうアイデアを強調した論文を少なくとも一つ発表したんや。
簡単に言い換えると、彼は基本的に、多くのニューラルネットワークが今日依存している超重要な概念を接続したんや。これは、主に生物学的モデルと統計物理学に基づいた初期のネットワークから発見できたもんやねん。
彼がこの接続を見つけられたっちゅう事実が、その後ニューラルネットワークとそのトピックに関する研究の劇的な増加につながったんや。本質的に、これが彼をAIのゴッドファーザーにしたんやね。
当然、これらの論文のいくつかを実際に読んでみると、その多くが非常に人気があって、何度も何度も引用されてるんや。彼が明らかにこの分野に多くの貢献をしたっちゅうことは明白やね。
例えば、1986年の誤差伝播とバックプロパゲーションに関する彼の論文も、これらの初期のニューラルネットワークにとっては同じくらい重要やったんや。
そやから、ここに二人の科学者がいたんや。一人は心理学と認知科学で使われるある種のニューラルネットワークを発明したんやけど、それは完全に原子のスピンと固体物質内での相互作用に基づいてたんや。彼は統計物理学を神経科学に応用したんや。
そして、もう一人の科学者がこれらのアイデアの一部を取り上げて、現代の人工知能分野に変えたんや。
当然、ここで言及されてへん他の多くの科学者もいるし、他の多くの科学者もこのノーベル賞に値するかもしれへんけど、今回の場合、委員会はこの二人だけに決めたんや。
これが論争の的になるかどうかは、まあ時間が経てば分かるやろうけど、ここで彼らに反対するのは難しいと思うねん。ご存知の通り、AIは今日ほとんどどこにでもあるからな。
そやから、この場合、ノーベル委員会はなんらかの形でこれを祝いたかったんやと思うねん。でも、ノーベル賞にはコンピューターサイエンスの部門がないから、何か方法を見つけなあかんかったんや。
そやから、ある意味で、このノーベル賞は科学が機能してる完璧な例やね。科学が非常に協力的で、多くの異なる分野に依存してて、多くの場合、すべての発見が以前のアイデアを発展させた巨人たちの肩の上に立ってるっちゅうことを思い出させてくれるもんなんや。
そやから、ここで人工知能の分野は実際に統計物理学の中で起こってて、これらすべてが材料科学の初期の仕事の結果として生まれたんや。
そやから、ここでは物理学でするのと同じように系のエネルギーを計算することで、このアイデアを利用してニューラルネットワークに学習させることもできるんや。そやからChatGPTに行って、たくさんのアホな質問をすることもできるわけやね。
でも、まだ別の側面もあんねん。統計物理学がこの賞を受けるべきやないと考える側やね。多くの人が統計物理学を、微視的実体に関する確率論を使う数学的フレームワークとして見てるからや。オンラインで多くの物理学者がこの不満を表明してるんや。
でも、コインの裏側もあんねん。コンピューターサイエンスの友達の多くによると、ニューロンネットワークについて話すたびに、物理学者は現代のニューロンネットワークが統計物理学から来たっちゅうことを思い出させるのが大好きやっちゅうことやね。
まあ、みんなを満足させるのは難しいってことやな。でも、統計物理学は完全に古典熱力学から生まれたもんやから、これ以上物理的なもんはないと思うねん。
とにかく、この二人の素晴らしい人たちにおめでとうって言いたいね。正直、彼らはそれに値すると思うわ。特に歴史的に見て、ノーベル賞の授与には常にいくつかの論争があったし、物理学のすべてが非常に物理的やったわけやないからな。
例えば、1956年にジョン・バーディーン、ウィリアム・ショックレー、ウォルター・ブラッテンが半導体の開発で賞を受けたんや。当時はトランジスタ効果の発見として発表されたけど、トランジスタの発明は地球上の産業の大きな発展につながったんや。
同様に、ニューロンネットワークの開発も、これから数十年の間に同じようなことをする可能性が高いんや。
そやから、個人的には非常に似たように見てるねん。素晴らしい業績やし、物理学もある程度役割を果たしたんやけど、明らかに理論物理学やなくて、統計物理学として知られるもっと謎めいた分野やったんや。これは我々のほとんどが今まで聞いたこともないもんやけど、今は知ったわけやね。
ある意味で、それがノーベル賞の美しさなんや。科学教育に関しても超クールなツールとして機能するんやね。
もう一度、ジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンにおめでとうって言いたいね。他のノーベル賞については、近々出る予定の将来の動画でたぶん議論するやろね。
ほな、見てくれてありがとう。宇宙と科学に興味ある人と共有してな。明日また来てくれたら新しいこと学べるで。パトレオンで支援したり、チャンネルメンバーになったり、説明欄にある素晴らしい人Tシャツを買うたりして、このチャンネルを支援してくれたらうれしいわ。素晴らしい人であり続けてな。明日また会おな。いつもの通り、バイバイ。
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