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この時間はZoom Up。毎週木曜日は科学です。今週はノーベル賞ウィークということで、各賞続々と発表されております。
今日はそのノーベル賞にZoom Upしていきます。毎日新聞客員編集委員の元村有希子さんです。
元村さん、おはようございます。
おはようございます。
ノーベル賞ウィークがスタートしましたね。
はい。人工知能が接近した感じですね。
一昨日の物理学賞に続いて、昨日の科学賞もAIに関するものでしたね。
そうでした。まず、科学賞から説明しましょうかね。
昨日の科学賞の3人の受賞者のうちの1人で有名な人は、デミス・ハサビスさんですね。
この人はGoogleの参加にあるビープマインドという会社を設立した人なんですけど、一言で言うと天才です。
10代の頃はチェスの振動。
チェスが強い男の子。
そこからコンピューターに目覚めて、ゲームを開発して、ヒットを飛ばして、
その後はコンピューターサイエンス、脳科学に手を伸ばしてという。
あらゆるこういう系の賞を取っていたので、その意味ではノーベル賞しか残っていないぐらいの場表があった人です。
どういう功績かというと、その科学賞の受賞理由というのは、
人工知能を利用して、タンパク質の構造を予測するコンピューターソフトを開発したというところなんですね。
タンパク質って、アミノ酸からできていて、人間の体のパケツな物質なんですけれども、
複雑に折りたたまれているんですよ。
そのタンパク質の働きとかを調べるためには、どんなふうに構造しているかを調べることが絶対に必要なんです。
かつてはタンパク質を結晶にしてX線を当てて、何年間もかけてその構造を解き明かしていたんです。
かなり時間を要していたわけですね。
それ専門の研究分野があるぐらい。
ところが、このディープマインドが作ったアルファホールドっていうコンピューターソフトを使うと、それが数分間でわかる。
何年もかかっていたものが数分間で。
それはノーベル賞だわ。
すごいわ。
あっぱれですね。
だいぶ違うけど。
この構造がすぐにわかるということで、これが例えば病気の解明とか、それからカフェに来るときの創薬のアイデア作りとかにも本当に格段に恩恵を与えたということですね。
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これも人工知能があるおかげなのですけれども、
このハサビスさんっていうのは、その前にも話題を呼んでるんですよ。
何をきっかけに?
アルファゴーって覚えてます?
アルファゴー?
ポケモンゴーしかちょっと浮かばないですよね。
すみません。アルファゴーって何でしたっけ?
何でしたっけ?
イゴ。
はいはいはいはい。
日本AI。
結構イゴも複雑なルールっていうか難しい世界ですけれども、
世界一のトップ騎士にAIが勝ったっていう。
ありましたね。
あのニュースでこのハサビスさん結構注目されているんですよね。
なるほど。
だからAIはゲームでは人間をしのぎ、
さらに今そういう健康とか医療とか条約とか、
そういうところまで手を伸ばしているということが、
今回評価されての科学賞ということになりました。
これがなんでできたかっていうのは、
人工知能を楽しめている深層学習って聞いたことあります?
ディープラーニングですよね。
この手法なんですけれども、
つまり相当複雑な現象、
例えば気象とかそれからタンパク質とか、
いろんな複雑なことを人工知能自ら深く深く学んでいく、
学習するっていうのがミソなんですが、
この学習の基礎を作った研究が物理学賞に与えられるんです。
今年のね。
この物理学賞をもらうのは、
トロント大学のジェフリー・ヒントンさんが2人なんですけれども、
この2人がやったことっていうのは、
機械学習っていう技術の基礎研究ですね。
機械学習っていうのは、その後発展して深層学習になるんです。
つまり物理学賞が光を当てた研究の発展系が科学賞になっているわけですね。
関連しているんですね。
使い続けて発表されたわけですね。
基礎と応用って言っていいと思うんですけれども、
この物理学賞のほうの機械学習っていうのが、
実はお手本にしたのが人間の脳なんですよ。
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人間ってめちゃめちゃ複雑なことを脳で処理してますよね。
あれって何千億個の神経細胞が手をつなぎ合って、
いろんな複雑なことをさらっとこなすんですけれど、
ニューロンネットワークっていう神経細胞のつながりを真似した
コンピューターシステムをヒントンさんたちが作ったんですよ。
だからヒントンさんたちがいなければ、
人工知能っていうのはここまで育ってないっていうね。
もう親のような存在ですかね、AIの。
ヒントンさんはAIのゴッドファーザーって呼ばれてる。
ゴッドファーザーって言うとちょっと怖い響きもありますけど、
それぐらいもう本当の祖であるわけですね。
そのヒントンさんなんですけれども、
自らその基礎を築いた人物ではあるんですが、
昨今のこの人工知能の急速な発展というのは、
人類を危機に落とし入れるんじゃないかっていうことを
近年盛んに発言しておられるんですね。
チャットGPTなんてのが去年からずっと話題ですよね。
ほぼ人間のような文章を作ったり会話ができるっていうね。
あれはひとつの表面に現れたすごいねっていう表現形なんですけど、
AIが自ら学習するっていう能力を獲得すると、
人間を軽く超えるんじゃないか。
イゴとかは超えてますし、
タンパク質の構造解析なんかも人間を軽く超えてますけども、
特定の分野だけじゃなくて、
全ての分野でも人間を超えるんじゃないかっていうことを
ヒントンさんは最近言ってるんですよ。
そのひとつの象徴が、
さっき科学賞をもらうハサビスさんが、
Googleの参加の会社をやってるって言ってますよね。
ディープマインド社ですよね。
そうそう。
ヒントンさんも実はGoogleの副社長を務めていたんですけれど、
去年その副社長を辞任したんですよ。
それはなぜだったんですか?
それはGoogleがよくも悪くも人工知能、AI研究の最先端を行ってる企業で、
自分がそこの一員でいると、つまり幹部でいると、
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人工知能の将来を警告するような発言が自由にできなくなる。
だから自分はGoogleとは一回縁を切りますということで、
会社してるっていう違和感があるんですよね。
未来に悲観的というか、警戒してる?
自分が作り出したものが有用に使われることもあれば、悪用されるという。
いろんな懸念があるわけですね。
そこにノーベル賞が光を当てたということを深読みすれば、
いいことばっかりじゃないということにも注目しなさいというメッセージであるとも受け取られるわけですよ。
実際に物理学省の先行委員長は記者会見でこんな風に言ってるんですね。
AIの急速な発展は私たちの未来に懸念を引き起こしている。
新しい技術を安全かつ倫理的に使う責任がある。
という風に明言していますし、
ヒントンさんも言ってるんですけれども、
AIの開発は続けるべきだと思う。
なぜなら、AIには様々な素晴らしい可能性があるからです。
ただし、それと同じくらいの労力、
研究に投じるくらいの同じくらいの労力を
AIの悪影響を抑える、あるいは防ぐための研究に注がれるべきです。
そうでないと、AIに支配されてしまいます。
アクセルだけじゃなくて、ブレーキもしっかり用意しておかないと。
その辺りに目を配ったノーベル賞もザルトの一枚という感じなんですけれども、
今までとは違う方向にノーベル賞が進んでいるなという感じもするし、
これからはAIにいろんな意味で振り回される人類という図式が目に浮かぶようなノーベル賞でもあると思います。
そうですね、あくまでAIをコントロールする側でありたいものではありますけどね。
わかりました。
本村さんありがとうございました。
ありがとうございました。
この時間は毎日新聞客員編集委員の本村幸子さんでした。
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