2024年度のノーベル物理学賞と化学賞がAI関連の受賞となり、特に人工ニューラルネットワークの研究が評価された。これにより、AI技術の進展が物理学にも影響を与えることが明らかになった。
特に、人工ニューラルネットワーク(ANN)の概念を確立し、深層学習(ディープラーニング)の進展に寄与したジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンの受賞は、AI技術の進化が物理学の領域にも影響を与えることを示している。
この受賞の背景には、2021年度の「複雑物理系」のノーベル物理学賞受賞が存在し、分野を越えた研究の重要性が浮き彫りになっていると、複雑系・カオス理論の専門家である津田一郎氏は分析している。
近年のノーベル物理学賞は、従来の素粒子や宇宙、物性分野の受賞パターンを打破し、より攻めの姿勢を見せている。
2021年度の受賞は、スピングラス理論や気象から気候変動への複雑な秩序形成に基づいており、物理学賞の範囲が広がっていることを示すものであった。
しかし、日本国内では「日本人がノーベル賞を受賞した」という報道が多く、ノーベル賞委員会の発表内容が十分に伝わっていなかった。
委員会は、受賞の背景を説明するために、一般向けや専門家向けのレポートをオンラインで配信しており、これを読むことで2021年度の受賞が複雑物理系に関連していることが明確になる。
津田氏は、カオス研究や複雑系研究の仲間と共に、その受賞を喜び合ったという。
AI分野のノーベル賞受賞は、今後の科学研究における新たな道筋を示唆している。
参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/1913b1b312860963f7064bd6ccfef7a27c53762e