2024年のノーベル物理学賞は、人工知能における貢献によりJohn HopfieldとGeoffrey Hintonに授与されたが、著名なAI研究者Jürgen Schmidhuberから盗作疑惑が提起された。Schmidhuberは、1970年代のAlexey IvakhnenkoやShun-Ichi Amariの先行研究が適切に引用されていないと主張している。しかし、この賞が物理学賞として授与された背景には、コンピュータサイエンスのアイデアと物理学を結びつけた点が評価されたという事情がある。科学の進歩は常に先行研究の上に成り立つものであり、個人の貢献を評価することの難しさと、ノーベル賞という制度自体が持つ問題点について考察する内容である。
ノーベル賞に対する疑惑の提起
2024年のノーベル物理学賞は盗作だったのでしょうか。この告発を行ったのは、コンピュータサイエンスの教授であり、AI研究で最も引用されている論文の著者の一人であるJürgen Schmidhuberです。これはかなり深刻な話に聞こえますね。詳しく見ていきましょう。
2024年のノーベル物理学賞は、人工知能に関する業績によりJohn HopfieldとGeoffrey Hintonに授与されました。スウェーデン王立科学アカデミーの言葉を借りれば、「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的な発見と発明」に対してです。彼らの主要な業績は1980年代のものです。
人工知能研究の歴史的背景
これはもちろん人工知能の始まりではありませんでした。いつか人工的な「ニューラルネット」に組み合わせることができる人工ニューロンというアイデアは、1950年代後半まで遡ります。これは1969年のMarvin MinskyとSeymore Papertによる書籍で広く知られるようになりました。
しかし、これらの初期の取り組みは進展しませんでした。ハードウェアが十分に優れていなかったのです。1970年代には、資金削減と広範な幻滅を伴う最初の「AI冬の時代」が訪れました。しかし研究は続けられ、それが盗作疑惑へとつながります。
1970年代に、Alexey Ivakhnenkoは複数の推論層を持つ計算モデルを提案しました。そしてShun-Ichi Amariは、人工ニューラルネットワークが単純な更新ルールによってどのように学習できるかという数学的枠組みを開発しました。これらのアイデアは両方とも今日でも使用されています。
Schmidhuberの主張
Schmidhuberは、HopfieldがAmariのアプローチを単に「再出版」しただけで、「先行研究の引用を怠った」と主張しています。そしてHintonについては、Schmidhuberは、IvakhnenkoIvakhnenkoを引用せず、Sherrington-Kirkpatrickモデルと呼ばれるものに基づくアイデアを使用したが、これも引用しなかったと述べています。
疑惑の検証
これをどう捉えるべきでしょうか。まず最初に述べるべきは、Alexey Ivakhnenkoは2007年に亡くなっているということです。ノーベル賞は死後に授与することができないため、彼がそれを受けるべきだったかどうかを議論することはやや無意味です。
HopfieldとHintonがこれらの他の研究者を引用しなかったという疑惑については、それは部分的に真実です。私も調べてみましたが、彼らは時々引用していましたが、一貫性がありませんでした。私はこれを怠慢と呼びますが、盗作とは呼びません。
ノーベル物理学賞としての意義
とはいえ、Schmidhuberは重要な点を見逃していると思います。コンピュータサイエンスのノーベル賞は存在しないのです。HopfieldとHintonがノーベル物理学賞を受賞したのは、彼らがコンピュータサイエンスのアイデアを物理学と結びつけたからです。
彼らは、モデルがどれだけうまく機能しているかを定量化するための一般化された「エネルギー」の尺度を導入し、ニューラルネットワークのアイデアを、その振る舞いが以前に研究されていた物理システム、例えばSherringtonとKirkpatrickによって研究されたものと結びつけました。しかし、その結びつきを作ったのはHopfieldとHintonだったのです。
なぜ彼らがこれに対してノーベル賞を受賞したのでしょうか。一つには、物理学とのこの結びつきを作ることが、その後のすべてのAI開発にとって大きな一歩だったと主張できるかもしれません。しかしより重要なのは、ノーベル賞委員会が1895年のAlfred Nobelの遺言を履行する義務があるからです。彼らはAIに対してノーベル賞を授与したかったのだと推測されますが、そのためにはNobelの遺言にある話題の一つとの結びつきを見つける必要がありました。化学でもなく医学でもないなら、おめでとうございます、それは今や物理学です。
科学における引用と貢献の問題
そうは言っても、この場合「盗作」という言葉はやや不適切だと思いますが、この議論はより深い問題に光を当てています。それは科学において、進歩は常に先行研究の上に成り立っているということです。Newtonの言葉を借りれば、私たちは皆巨人の肩の上に立っているのです。
個々の貢献を評価することをさらに難しくしているのは、人間の脳はすべて多かれ少なかれ同じように機能するということです。異なる研究グループが同じ時期に同じ情報にアクセスでき、ほぼ同じリソースを持っている場合、彼らはほぼ同時に、独立して、似たような結論に達する可能性が高いのです。
最も顕著な例はNewtonとLeibnizで、両者とも微積分を開発しました。しかし、より現代的な例もあります。例えば超対称性は、ほぼ同時にアメリカとロシアのグループによって独立して開発されました。あるいは、現在「Higgsメカニズム」と呼ばれているものの数学は、5、6回独立して開発されました。
AIによる研究の未来
そして私たちが研究に人工知能を使い始めると、これはさらに悪化するでしょう。AIは既存のリソースの使用に関して大きな平等化装置だからです。まもなくすべての研究室が同じデータ、同じモデル、そして図3について文句を言う同じ査読者を持つことになるでしょう。
個人的には、ノーベル賞は偏見があり、不公平で、この時点では政治化された賞だと思います。それは実際にはコミュニティの成果であるものを、個人を称賛することで美化しています。とはいえ、これは人間がどのように配線されているかということです。私たちは個人的なストーリーにより注意を払います。そしてノーベル賞が人々にインスピレーションを与えたり、科学者になる動機を与えたりするなら、全体としてこれは正味でプラスだと思います。
賞や賞品というものはくだらないものです。自分が受賞するまでは。その場合は当然の栄誉です。
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