ノーベル物理学賞がジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントン両氏に授与

スウェーデン王立科学アカデミーは火曜日、2024年のノーベル物理学賞を人工ニューラルネットワークを用いた機械学習を可能にする基礎的発見と発明の功績により、ジョン・J・ホップフィールド氏とジェフリー・E・ヒントン氏へ共同授与すると発表しました。

両氏の先駆的な研究は理論物理学と計算科学を架橋し、原子のスピン状態や統計力学を支配する物理法則を応用することで、自律的にデータを記憶し学習する革新的なアルゴリズムを生み出しました。

統計物理学を応用した人工ニューラルネットワークの設計

1982年にホップフィールド氏は、物理系のエネルギー最小化原理を利用した連想記憶ネットワークを開発しました。このモデルは入力情報にノイズや欠落がある場合でも、保存された完全なパターンを正確に再現することができます。

ヒントン氏はこの基盤の上に統計物理学の概念を取り入れ、ボルツマンマシンを考案しました。この確率的ネットワークは膨大なデータセットから特徴を自律的に学習し、今日の深層学習や生成AIの発展に決定的な役割を果たしました。

“The laureates used fundamental concepts from statistical physics to design artificial neural networks that function as associative memories and find patterns in large datasets.” — Ellen Moons, Chair of the Nobel Committee for Physics

連想記憶モデルから現代のディープラーニング革命へ

ノーベル賞委員会は記者会見で、人工ニューラルネットワークに基づく技術が素粒子物理学や気候シミュレーション、新材料の開発など、現代の自然科学研究において必要不可欠な分析手段となっていると強調しました。

プリンストン大学のホップフィールド氏とトロント大学のヒントン氏は、12月にストックホルムで開催される公式授賞式でメダルを受け取り、賞金1100万スウェーデン・クローナを分け合います。

Sources

• Royal Swedish Academy of Sciences
• The Nobel Prize