物理学賞の対象者はAIの一種ディープラーニングの開発先駆け者です。

ポップフィールド博士:人間の脳を模して連想して記憶する「ニューラルネットワーク」を考案。

ヒントン博士:人工知能の基盤技術「機械学習」を確立。

ディープラーニングはニューラルネットワークの構造を持ち機械学習(システムがデータから自分自身で学ぶ仕組み)
により自ら利口になっていきます。


ディープラーニング説明図

ディープラーニングの応用として、画像認識、音声認識、自然言語処理(Chat GPT等)、ゲーム、研究開発(創薬、材料)、自動運転などで使われています。

 今年度のノーベル化学賞は
AI開発者(ハサビス氏・ジャンパー氏)に贈られました。ハサビス氏は元々ゲーム開発者でディープラーニングの応用により有名な「アルファー碁」の開発者でした。その後「アルファフォールド2」を開発し、生化学での「たんぱく質の正確な構造予測」に成功。
ノーベル賞にAI関係者が選ばれたのは初めてであり、AIの急速な発展が後押ししていると言われています。

※ノーベル賞選考委員会は「甘利俊一博士と福島邦彦博士」がディープラーニングの源流として貢献されたことに言及。