今年のノーベル物理学賞に選ばれたのはプリンストン大学のジョン・ホップフィールド教授とトロント大学のジェフリー・ヒントン教授（Getty Images）

　今年のノーベル物理学賞、化学賞のテーマは、いずれも大学の授業で習う典型的な物理学、化学とは異質の情報分野から人口知能（AI）が選ばれた。

　前者はニューラルネットワークを用いた機械学習の基礎的分野で大きな貢献のあったプリンストン大学のジョン・ホップフィールド教授、トロント大学のジェフリー・ヒントン教授が受賞し、後者は新種のタンパク質の設計に成功したワシントン大学のデイビッド・ベイカー教授、自ら開発したAIモデル（アルファフォールド）を使ってタンパク質の立体構造を高い精度で予想することに成功したグーグルのグループ企業であるDeepMind社のデミス・ハサビスCEO、ジョン・ジャンパー氏が受賞した。 　ノーベル賞はダイナマイトの発明で巨額の富を築いたアルフレッド・ノーベル氏の遺産を原資に1901年に創設された歴史のある賞で、賞金が高額なことから世界的な知名度は高い。1739年に設立された自然科学、数学の発展を目的として活動を行っているスウェーデン王立科学アカデミーが受賞者の選定を行っているが、この権威ある機関がAIについて“人類の発展に大きく貢献した”と判断した。今後、AIが経済、社会の在り方を大きく変えることになるのは必至であろう。 　物理学賞、化学賞の国別受賞者数を比較すると、米国が圧倒的に多く、イギリス、ドイツ、フランス、日本といった先進国がそれに次ぐが、世界第2位の経済大国である中国を国籍に持つ研究者は皆無である。この点だけからいえば、中国の科学力、イノベーション力は先進国と比べ大きく劣ると思うかもしれない。 　しかし、AIに関して、その関連論文数を調べてみると、2022年における中国の論文数は4万2524件で世界最多だ（アメリカ国立科学財団）。第2位はインド、第3位は米国、以下、イギリス、日本、ドイツと続く。中国は米国の3.4倍、日本の11倍にも及ぶ。 　この内、国際共著の論文数でも中国は6833件で世界最多だ。ただ、第2位の米国は4964件、第3位のイギリスは3067件と中国との差は小さい。資金力のある中国だが、頭脳明晰な上に上昇志向が極めて強い若者が一定数いることもあり、先進国との間で十分な数の共同研究を行っている。もし、米国がどうしても中国の発展を止めたいのなら、研究の段階から米中デカップリング、デリスキングを進める必要がありそうだ。