AIの未来を切り拓いたふたりの偉人、ノーベル賞を受賞
― ジェフリー・ヒントン名誉教授とジョン・ホップフィールド名誉教授がAI革命に貢献 ―
スウェーデン王立科学アカデミーは2024年のノーベル物理学賞を、AI（人工知能）の進化に決定的な影響を与えた二人の科学者、米プリンストン大学のジョン・ホップフィールド名誉教授（91）とカナダ・トロント大学のジェフリー・ヒントン名誉教授（76）に授与することを発表しました。
ヒントン氏とホップフィールド氏は、現代AIの根幹を成す「機械学習」や「ディープラーニング」の発展に寄与し、その基礎を築き上げた人工ニューラルネットワークにおける画期的な業績が認められました。二人の功績は、単なる技術革新にとどまらず、AIが私たちの生活やビジネスに与える変革を後押しし、未来社会の可能性を広げました。
今回の受賞は、AIの飛躍的な進歩と社会全体に与えるインパクトの大きさを象徴するものであり、ビジネス・社会における変革をさらに加速させる一歩と言えるでしょう。
コメント
今から25年前、私が18歳の時にはじめて統計学と機械学習と出会い、当時衝撃を受けた手法のひとつがニューラルネットワークでした。そのニューラルネットワークの発展に大きな貢献をされた先生お二人がノーベル賞を受賞されたとのことで感激していると同時に、学生時代にニューラルネットワークを学んでいた時の興奮を思い出しました。
株式会社ピープルドット
代表取締役社長 兼 CEO
堅田 洋資
ジェフリー・ヒントン名誉教授の功績
ヒントン氏が考案した「バックプロパゲーション」アルゴリズムは、ニューラルネットワーク内の誤差を効率的に修正し、繰り返し学習を通じて精度を向上させる手法です。この技術は、画像認識、音声認識、自然言語処理など、AIの応用範囲を広げ、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を促進し、社会全体にAIの力を実感させる礎を築きました。
ジョン・ホップフィールド名誉教授の功績
ホップフィールド氏は、1982年に「ホップフィールドネットワーク」を発表し、データに基づくパターンの記憶と再構築を可能にするAIモデルを提唱しました。このモデルは、AIがデータ内の複雑なパターンを自律的に認識し、学習する能力を飛躍的に高め、AIが単なる計算ツールの枠を超え、学習する知能を持つシステムへと進化しました。
