ノーベル受賞の研究者が、AIの急激すぎる進化に危機感を表明

喜びよりも、危機感が伝わります。 2024年のノーベル物理学賞が、2人の人工知能（AI）研究者に授与されることが発表されました。ジョン・ホップフィールド氏とジェフリー・ヒントン氏は、人間の脳のように動いて情報を記憶しパターンを認識するニューラルネットワークの手法を作り出した研究者です。 両氏の1980年代の研究が基盤となり、ここ10年ほどの人工知能の爆発的な進化につながっています。そして気になるのが、受賞者の2人とも、人類のためにはAIの進化をもっと制御する必要があると主張していることです。

現代につながった1980年代の研究

ノーベル委員会は受賞者発表の声明の中で、ホップフィールド氏がニューラルネットワークに関し最初の論文を書いた1982年以来、AIの分野がいかに発展したかを強調しています。ホップフィールド氏のニューラルネットワークのパラメーター数は500件以下でしたが、現在さまざまな生成AIシステムで使われているパラメーター数は、数億どころか数兆件にも及びます。 ホップフィールド氏のニューラルネットワークは、脳の神経細胞のつながりを、30個のノード同士がつながったネットワークとして表現していました。ノードには0か1の値を保存でき、またノード同士のつながりの強さが一定の式で計算されます。その式に物理学でいうところの原子スピンのエネルギーの方程式が応用されていました。 …と、小難しいんですが、大幅に端折ると、このネットワークは画像をパターンとして記憶でき、かつ記憶した画像と微妙に違う不完全な画像を見せられても、元の画像を思い出すことができました。 ヒントン氏はホップフィールド氏の研究に基づき、単にパターンを記憶して再現できるだけでなく、まったく違うデータから同様のパターンを認識するよう学習できるニューラルネットワークを作り出しました。 1985年、彼はこのネットワークについての論文を公開し、その仕組みを物理学者のルートヴィッヒ・ボルツマンにちなんで「ボルツマン・マシン」と名付けました。