日本のAI研究者がノーベル賞を逃した理由とは?

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2024年度のノーベル物理学賞がAI関連の研究者に授与される中、日本の研究者たちがノーベル賞を逃した理由とその背景が分析されている。

要約すると2024年度のノーベル物理学賞と化学賞がAI関連の研究に授与されたことは、人工ニューラルネットワーク(ANN)の発展に寄与した研究者たちの功績を称えるものであり、特にプリンストン大学のジョン・ホップフィールド名誉教授とトロント大学のジェフリー・ヒントン名誉教授が受賞したことは注目に値する。

これに対し、日本の研究者たちがノーベル賞を逃した理由について、数理脳科学の基礎を築いた甘利俊一氏をはじめとする日本の先駆的な研究が挙げられる。

日本はANN研究において多くの成果を上げており、国際的にも高く評価されてきたが、ノーベル賞の対象はあくまで物理学に関連する研究であるため、純粋な人工知能研究者が受賞することは難しい。

ノーベル委員会は、物理学の発展に寄与するか、物理学が他分野に貢献するかという基準を厳守しているため、多くの有力候補が外されることになる。

今回の受賞が物理学賞であることを理解することが重要であり、今後日本の研究者たちが別の分野での候補として評価される可能性もある。

ノーベル賞が分野ごとに分かれている以上、受賞の基準は委員会の裁量であり、外部からの意見は限られた影響しか持たない。

参考リンクhttps://news.yahoo.co.jp/articles/ac869def7d20aaf9f411f360524204a23992c3e5

ネットのコメント

日本のAI研究者がノーベル賞を逃した理由について、多くのコメントが寄せられました。

特に、過去には国全体に余裕があり、基礎研究に資金が回っていたため、ノーベル賞級の成果が出せたという意見がありました。

しかし、現在は国の余裕が減少し、数十年先に成果が出る基礎研究よりも、他国で進展が見られる応用研究に資金が集中しているため、日本人のノーベル賞受賞が難しくなるのではないかと懸念されていました。

また、甘利氏が指摘したように、ヒントンのように長年の研究を続けることが求められる中で、日本は目先の成果を追い求めがちで、基礎研究の重要性が軽視されているとの意見もありました。

このような状況では、他国の後追い研究が増え、独自の成果が生まれにくいと考えられていました。

さらに、賞を与える際に欧米人を優先する傾向があるとの指摘もあり、過去の受賞例においても日本人が本来受賞すべき功績が見逃されていることがあるとの意見もありました。

全体として、基礎研究の重要性や資金の投下が必要であるとの声が多く、今後の研究環境の改善が求められていると感じられました。

ネットコメントを一部抜粋

  • 日本にまだ余裕がある時代は海のものとも山のものともつかない研究にも金が回せたので、結果としてノーベル賞級の結果も出せた。

  • 今の日本は特に目先ばっかりで5年、10年でなにか出すとかなるから他国の後追い研究みたいなくだらない研究がやたらと増えた。

  • 人工知能学会も基礎研究の重要性を訴えたように、この機会に基礎研究の大切さやそこに粘り強く資本を投下していくことの大切さを意識してほしい。

  • 最近発売された甘利氏著「めくるめく数理の世界 情報幾何学」を読むと、研究に関する功績などを詳細に知ることができるので、多くの人に読んで欲しい。

  • なるだけ欧米人に賞をやりたいとは考えているはず。

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