アジャイルやローコード開発は時代の必然―宗像仙人だより 03
リプリパ編集部
リープリーパー
2024年ノーベル物理学賞解説！物理学が実現したAIのブレイクスルー
松原 太一
今回は、2024年のノーベル物理学賞について解説します。今年の受賞は、物理学の知見を活用してAIの基盤技術を築いた画期的な研究に対して贈られました。
受賞したのは以下の2名の研究者です。
- ジョン・ホップフィールド氏（プリンストン大学）
- ジェフリー・ヒントン氏（トロント大学）
筆者は現在、Ph.D.でAIを使って生命情報の解析に取り組んでいますが、もともとは大学院で統計力学にまつわる物理について研究していました。そんな私にとって、今回のノーベル賞は非常に衝撃でした。
ノーベル賞のプレスリリースやノーベル賞委員会の発表内容を基に、お二人の研究成果とそのインパクトについて解説していきます。
“AIにノーベル賞は無理”覆す今年二本のAI関連での受賞
従来、ノーベル賞をAIが受賞することは無理だと考えられてきましたが、今年、この認識を大きく覆す出来事が二つ起こりました。2024年のノーベル化学賞と物理学賞が、いずれもAI関連技術の研究者に授与されたのです。
一つ目は化学賞です。DeepMindのデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏が、タンパク質の立体構造を人工知能で予測する「AlphaFold2」の開発により受賞しました。これは、すでに筆者が記事に書きました。そして二つ目が、今回詳しく解説する物理学賞です。
有識者の感想としても、当初は「ノーベル賞は情報分野がないので、どうなるかなと思っていたが、物理で持ってきたのは意外だった」や「コンピューターのアルゴリズム研究は、これまでの常識から考えるとノーベル物理学賞の範疇ではない分野で、非常に驚いている」といった声も多く、意外性があったことを感じます。
AI自体の、圧倒的な社会にもたらしたインパクトの大きさが生んだ結果だと言えます。
人工知能は脳の仕組みからヒントを得て生まれた
現在、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が大きな話題を集めていますが、その基礎となる人工知能技術は1940年代から研究が始まっていました。
当時の研究者たちは、人間の脳の仕組みをヒントに、コンピューターで知的な処理を実現しようと考えました。脳の中のニューロン（神経細胞）とシナプス（神経細胞同士のつなぎ目）を模倣した「人工ニューラルネットワーク」という仕組みを作り出したのです。
ホップフィールド氏の革新的アイデア—物理学の知見を活用して記憶の仕組みを実現
1982年、ホップフィールド氏は物理学の考え方を使って、コンピューターに「連想記憶」という機能を持たせることに成功しました。
連想記憶とは、似たような言葉から正しい言葉を探し出すプロセスのことを指します。ある言葉を思い出そうとするとき、いきなりその言葉をダイレクトに思い出せるわけではなく、いくつか似た言葉を連想しながら正解にたどり着きます。
このホップフィールド・ネットワークは、画像などのパターンを記憶し、ノイズの混じった不完全な入力から元のパターンを復元できます。まさに、人間の連想記憶のような機能を実現したのです。以下は、この連想記憶を、エネルギー地形（landscape）という物理学の概念を使って説明した素晴らしい図解です。
出典：The Royal Swedish Academy of Sciences, Popular Science Background: The Nobel Prize in Physics 2024
まず、右側に2つの画像パターンがあることに注目してください。
上が「INPUT PATTERN」（入力パターン）で、下が「SAVED PATTERN」（保存されたパターン）です。これらは白丸（0）と黒丸（1）で構成された二次元のパターンで、例えば数字や文字などを表現しています。入力パターンは、保存パターンのノイズの混ざった不完全なバージョンだということが分かります。
中央の山と谷のある風景のような図が、このネットワークの「エネルギー地形」を表しています。これは物理学でよく使われる概念で、システムの状態とそのエネルギーの関係を視覚化したものです。縦軸は「ENERGY LEVEL」（エネルギーレベル）を示しています。
物理学の基本法則として、「物事は自然とエネルギーの低い状態に向かって変化する」という法則があります。ボールを山の上に置けば、それは自然と谷底に向かって転がっていきますよね。これと同じ原理で記憶を説明できないか—これがホップフィールド氏の着想でした。手順は以下です。
- まず、不完全な入力パターンを与えると（図の1）、それはエネルギー地形上のある点に対応します。これは「ボールを斜面のある場所に置く」ことに相当します。
- ネットワークは自動的に、エネルギーが低くなる方向に状態を変化させていきます（赤い線）。これは「ボールが重力に従って転がり落ちる」ように振る舞います。
- 最終的に、ボールは最も近い谷底（図の2）に到達して止まります。これは、ネットワークが最も近い保存パターンを想起した状態に対応します。
ホップフィールド氏は、この仕組みを磁性体の物理学を使って説明しました。磁性体では、原子一つ一つが小さな磁石として働き、それらが相互に影響し合うことで全体として特徴的な性質が現れます。彼は、この考え方を応用して、多数のニューロンが相互に作用し合うネットワークを作り出したのです。
いうなれば機械に”記憶”という情報処理を備えたという点で、画期的です。
ヒントン氏の革新—統計物理学から生まれた学習の仕組み
統計物理学の偉大な発見
19世紀の物理学者ルートヴィヒ・ボルツマンは、当時の物理学に革新的な視点をもたらしました。例えば、部屋の中の空気を考えてみましょう。その中には無数の気体分子が飛び交っています。一つ一つの分子の動きを、正確に追跡することは不可能です。しかし、ボルツマン氏は「個々の詳細は分からなくても、全体としての振る舞いは数学的に記述できる」という画期的な考え方を示したのです。
統計物理はその名の通り統計的に大量の詳細から成る系を、その詳細に関する個性を知らなくても、統計量を使うことでその系に関して確実な予測ができる、というものです。
統計物理学の本質—複雑な系を確率で記述する
統計物理学は、膨大な数の要素からなるシステムを扱う方法を提供します。例えば、1リットルの気体には約10²³個もの分子が含まれています。このような系では、以下の前提で問題を解いていきます。
- 個々の要素（分子）の挙動は複雑で予測不可能
- しかし、系全体としては一定の法則に従う
- 確率的な考え方を導入することで、系の性質を数学的に記述できる
“パターン認識”への革新的なアナロジー
ヒントン氏は、この統計物理学の考え方とパターン認識の問題の間に深い類似性があることを見抜きました。
- 気体分子の集団 → ニューロンの集団
- 分子の状態（位置・速度） → ニューロンの発火状態（0/1）
- 気体の熱平衡状態 → ネットワークの学習された状態
- ボルツマン分布 → パターンの確率分布
つまり、「パターンを認識する、モノを分類する」という問題を、統計物理学における「系が安定状態を見つける」という問題として捉え直したのです。
ボルツマンマシンの革新性
この発想に基づいて作られたボルツマンマシンは、従来のニューラルネットワークとは大きく異なる特徴を持っています。
- 確率的な振る舞い：ニューロンの状態が確率的に変化
- 温度パラメーター：学習の過程を制御する物理的な概念の導入
- エネルギー関数：系全体の状態を評価する物理的な指標
これにより、ボルツマンマシンは単なるパターンの記憶ではなく、パターンの本質的な特徴を学習できるようになりました。例えば人の顔を学習する場合、「目が二つある」「鼻が一つある」といった顔の一般的な特徴を、統計的な法則として獲得できるのです。
このように、ヒントン氏は物理学の深い洞察をAIの世界に持ち込むことで、現代の機械学習の基礎となる重要な一歩を築いたのです。
現代のAIへの影響
1980年代のこれらの研究は、現代のディープラーニング（深層学習）の基礎となっています。
特にヒントン氏は、2000年代以降もディープラーニングの研究を続け、2006年には複数層のニューラルネットワークを効率的に学習させる方法を開発。これが現代のAIブームの重要な基盤となりました。深層学習、最高ですね。
物理学とAIの相乗効果による革命的な成果
興味深いことに、物理学がAIの発展に貢献しただけでなく、今ではAIが物理学の研究にも活用されています。例えば、以下のような例です。
- ヒッグス粒子の発見で使われたデータ解析
- 重力波の検出におけるノイズ除去
- 新しい物質の性質予測
- タンパク質構造の予測
このように、物理学とAIは互いに刺激し合いながら発展を続けているのです。
2024年のノーベル物理学賞は、物理学の考え方がAIの発展に大きく貢献した証として、極めて意義深いものと言えます。受賞者お二人の研究は、異なる分野の知見を組み合わせることで革新的な成果をもたらした好例と言えるでしょう。
今後も物理学とAIの相互作用から、新たな発見や技術革新が生まれることが期待されます。このような分野横断的な研究の重要性を示した点でも、今回の受賞は大きな意味を持っているのではないでしょうか。
参考文献
▼The Royal Swedish Academy of Sciences, Press release: The Nobel Prize in Physics 2024
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/press-release/
▼The Royal Swedish Academy of Sciences, Scientific Background on the Nobel Prize in Physics 2024
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/advanced-information/
▼The Nobel Prize in Physics 2024 – Popular science background – NobelPrize.org
https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2024/popular-information/
▼ノーベル賞2024 物理学賞にAIの中核「機械学習」の基礎に関わったヒントン教授など2人 | NHK | ノーベル賞2024
https://www3.nhk.or.jp/news/html/20241008/k10014603511000.html
ABOUT ME
2021年から株式会社BlueMemeで量子コンピューティングやゲノム情報解析の研究開発を担当。専門分野は、量子AIの生命医科学への応用。BlueMemeに在籍する傍ら、2023年度より社会人学生として、九州大学大学院システム生命科学府へ進学し博士号取得を目指す。
松原 太一の記事一覧
松原 太一の記事一覧
