2024年のノーベル物理学賞は、米国のジョン・ホップフィールド博士とカナダのジェフリー・ヒントン博士に授与されると発表されました。ホップフィールド博士とヒントン博士は、人工知能(AI)と機械学習の分野に革命をもたらした先駆的な研究者です。両博士の業績を簡潔にまとめます。
ジョン・ホップフィールド博士の業績
ホップフィールド・ネットワーク
1982年ホップフィールド博士は、パターン・マッチング型のニューラルネットワークを発明しました。このネットワークは、人間の脳の連想記憶機能を模倣し、データを保存して再構築する能力を持っています。例えば、部分的に損傷した画像から元の画像を復元するような作業が可能です。
物理学と生物学の橋渡し
統計物理学の概念を生物学的システムに適用しました。これにより、タンパク質の折りたたみ問題や生物の自己組織化現象の理解が進みました。この学際的アプローチは、複雑な生物学的プロセスを物理学の観点から解析する新しい方法を提供しました。
ジェフリー・ヒントン博士の業績
バックプロパゲーション
ニューラルネットワークの学習アルゴリズムであるバックプロパゲーション（逆伝播法）の研究を進め、その有効性を実証しました。このアルゴリズムにより、多層のニューラルネットワーク（深層ニューラルネットワーク）の効率的な訓練が可能になりました。
制限付きボルツマンマシン(RBM)とDeep Belief Networks(DBN)の開発
RBMとDBNを提案し、これらのモデルはディープラーニングの基礎を築く重要な貢献となりました。これらのモデルは、教師なし学習や生成モデルの分野で広く応用されています。
画像認識の革新
2012年ImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeで従来の手法を大幅に上回る性能を達成しました。この成果により、ディープラーニングがコンピュータビジョン分野で主流となる道が開かれました。
両博士がノーベル物理学賞を受賞した意義
両博士が開発した手法は、現在のAI（人工知能）の技術の中核を担う機械学習の基礎となり、その後ディープ・ラーニングなど新たなモデルの確立につながりました。
音声認識、自然言語処理、医療診断など多岐にわたる分野で応用される一方、コンピュータの性能向上と深層学習の発展により、AlphaFoldによるタンパク質の構造予測など、より複雑な系まで機械学習で予測できるようになり、科学研究に革新をもたらしています。
2024年のノーベル化学賞はAIでタンパク質の構造予測する研究に授与されました。
AlphaFoldによるタンパク質の構造予測には機械学習の技術が用いられています。
そのためノーベル物理学賞の対象として機械学習が選ばれた可能性があります。
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