ヒントンさん、「受賞に本当に驚いている」「GPT-4をかなりよく使用している」──ノーベル物理学賞の会見一問一答
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なぜ物理学賞なのかと疑問に思っている方が多いと推測しますが，はっきり言って，物理学の人たちの方が真面目に計算機のことを考えているという実態がまずあります．
真面目にというのは，計算機科学と呼ばれる括りで行われている研究の99%超が情報「工学」であり，一方例えばオックスフォードでは偏執狂的に計算複雑性理論の研究者が大半を占めていたり，ハーバードなど論理学を包含する哲学と計算機科学が密に結びつき計算言語学または数理論理学の一つの拠点となっていたり，また理論物理学者による量子計算機の理論はチャーチチューリングのテーゼの再定義から出発しているなど，計算という概念を技術でなく自然法則の文脈から捉えている人々が世界にはマイノリティとして点在し，
そうした中でのこの機械学習分野の受賞を見るとき，それは明らかに応用に対してではなく，理論が応用によって証明されたということ，その理論とは，単純な計算の「スケーリング」つまりニューラルネットワークをシンプルに「巨大にする」ということによって生まれる創発性によって，我々人間の特性と考えられてきた知能に近い性質が誕生する，という仮説，
それが実証的に証明されたことへのその理論の正当性と貢献，この世界への「理解」に一歩大きく近づいたことへの受賞ということで，至極真っ当と言えるでしょう．
尚，この受賞を理解する鍵となる創発性については下記の拙著をご参照のこと．
“創発性, 論理, 自己複製子の観点から<コンピューターが知能を持つか>という問題について”
大塚一輝 blog
https://kazukiotsuka.org/2023/03/22/computer-and-intelligence/ヒントン、ホップフィールド両氏に対するノーベル物理学賞授与が発表された瞬間は、まさにもう一人のAIの生みの親である甘利俊一先生(東大名誉教授、理研栄誉研究員、文化勲章受章者)の講義で、その講義(タイトルは「機械学習の発明」)のモデレーターをさせていただいていました。その特権で学生による講義に関する質問の前に、両氏の受賞と業績評価を聞いてしまいました。
第一声は「えぇ！」という驚きの言葉でした。ヒントン氏は、第二次AIブーム(今は第三次ブーム)のとき多くの人が懐疑的だったAIに対して、その可能性を訴えた貢献は大きかったが、その後AIのリスクを訴えて、今のAI万能主義的な潮流からは距離をおいていた研究者だという点に、その驚きがある、というお話しをされました。
甘利先生ご自身も、AIは無邪気に評価せず、人間が使う道具として位置付けるべき、という説を唱えられておられることなどを思い、色々と考えさせられる一夜でした。
日本物理学学会のリリース
https://www.jps.or.jp/information/2024/10/2024novelprize.php
甘利俊一先生の関連業績
https://www.jps.or.jp/information/2024/10/08/43_914.pdf
もうちょっとだよなー，ディープラーニング
A Little More Is Yearned For Deep Learning
https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjsai/32/6/32_827/_pdf
甘利先生の昨夜の講義の様子
https://www.instagram.com/p/DA3dbvJzg4R/?igsh=dGMxc2twb2Nrbnk1最初は、これは物理学賞…？とも思いました。まぁ、化学賞ではないでしょうが…
ノーベル賞の領域も見直しの時期が来ているのかもしれません。
