ノーベル賞の業績への投資 – 人工ニューラルネットワーク、AIの基礎

ノーベル賞の歴史

ノーベル賞は科学界で最も権威のある賞です。アルフレッド・ノーベル氏の遺言に基づき、前年度に「人類に最大の利益をもたらした」者に対し、物理学、化学、生理学・医学、文学、平和の分野で授与されます。

後にスウェーデン中央銀行が経済科学の分野で第6の賞を創設し、正式名称は経済科学賞（通称ノーベル経済学賞）です。

賞の受賞者の選定は複数のスウェーデン学術機関が担当します。

遺産に関する懸念

ノーベル賞を創設しようと考えたのは、アルフレッド・ノーベルが自分の死亡記事を読んだことがきっかけでした。フランスの新聞が彼の兄の死を誤って報じ、「死の商人が死んだ」と題した記事で、ノーベルは煙のない爆薬、特にダイナマイトの発明者として非難されました。

彼の発明は近代戦争に大きな影響を与え、ノーベルは大規模な鉄鋼工場を買収して主要な兵器メーカーに転換しました。化学者・技術者・発明家としての経歴を持つノーベルは、戦争や他者の死で財を成した人物としての遺産を残したくなかったのです。

ノーベル賞

現在、ノーベル財団と金メダル、証書、そして1,100万スウェーデン・クローナ（約100万ドル）の賞金を賄うために、ノーベル財産は投資ファンドに預けられています。

ソース: Britannica

特に科学分野では、2人または3人の主要研究者が共同または平行して画期的な発見を行うことが多く、賞金は複数の受賞者に分配されます。

計算機分野のノーベル賞は？

通常、物理学のノーベル賞は宇宙の根本的性質に関する発見に授与されます。例としてブラックホール（2020年）や系外惑星（2019年）があります。また、材料科学の重要な進歩として量子ドット（2023年）、レーザー（2018年）、LED（2014年）などが挙げられます。

しかし今年の受賞者はやや異例で、データ解析に焦点が当てられました。具体的には、人工ニューラルネットワークの創出に貢献したジェフリー・ヒントンとジョン・ホップフィールドに授与されました。

ソース: Nobel Prize

これは極めて最新のノーベル賞で、ニューラルネットワークが近年のAIの進歩、特に大規模言語モデル（LLM）や機械ビジョン（自動運転車を含む）、新薬開発や材料科学などの技術AIの中心技術となっています。

ニューラルネットワークとは何か？

チップとニューロンの比較

コンピュータが発明された当初、人間に匹敵する知能を持つことが期待されました。しかし実際には、計算や画像生成は驚異的に向上したものの、推論という点では「愚か」なままでした。

大きな要因は、シリコンチップと脳を構成するニューロンが根本的に異なるからです。シリコンチップは0か1の二進計算を高速に行えますが、ニューロンはアナログ信号であり、複雑さと「ノイズ」を多く含みます。

そのためコンピュータは正確なプログラムがなければ計算できず、学習という概念がありません。指示通りにしか動きません。

ニューラルネットワークは異なります。ステップバイステップの指示では扱いきれない曖昧で複雑な問題に取り組めます。例として、画像を見てそこに何が写っているかを認識するタスクがありますが、これはコンピュータが苦手とする分野であり、ウェブページの「あなたは人間ですか」テストの根拠となっています。

ソース: Google

ニューロンの働き方

ニューロンは厳密な事前プログラムに従うわけではなく、相互に強化し合う接続パターンのフィードバックループで機能します。

具体的には、ニューロン同士が同時に活動すると相互接続が強化されます。この考え方をコンピュータ上でシミュレートし、相互接続されたノード群として表現したのがニューラルネットワークです。

ノード間の結合強度を調整（強くしたり弱くしたり）するプロセスを「学習」と呼び、現在でも最新のAIの根幹を成しています。

ソース: Nobel Prize

この考えは有望でしたが、当時の1960〜70年代のコンピュータでは必要な計算資源が膨大で実用化は困難でした。

人間の記憶の仕組み

私たちが何かを覚えたり認識したりするとき、画像の各ピクセルの色を完全に計算しているわけではありません。部分的な情報から類推し、既知のものと結びつけ、パターンを認識します。

物理学者ジョン・ホップフィールドは1982年にホップフィールドネットワークという、パターンを保存・再現する手法を発明しました。

物理学から始める

彼は、多くの物理系で集合的性質がモデルの細部に対して頑健であることに着目しました。特に磁性体は原子スピンという性質に起因し、各原子が小さな磁石として機能します。

大きな材料の性質は、各原子のスピンが周囲に影響を与え、最終的に全スピンが同一方向に揃うことで生まれます。彼のモデルは、相互に影響し合うノードでこの現象を表現しました。

同様に、画像を0か1（黒か白）の値を持つノードの格子として記録できます。

歪んだ画像と元の格子を比較すれば、各ノードの差分を計算できます。歪んだノードを「傾斜」のように自然な位置へ「押し込む」ことで、歪みがあっても元画像を再構成できることがあります。

こうしてホップフィールドは、エラー訂正やパターン補完に機能する原始的ながら実用的な手法を作り上げました。

ソース: Nobel Prize

十分な計算資源があれば、各ノードは黒白だけでなく、正確な色を表す数値や画像デジタル化と同様の情報を保持できます。

また、画像以外の様々なデータも表現でき、人工的な連想記憶モデルとして機能します。

理解のための連想利用

単純な動物や幼児ですら、犬・猫・リスといった画像のパターン認識で高度なコンピュータを上回ります。これは「動物」や「哺乳類」などの概念を理解しているわけではありません。

さらに重要なのは、膨大な画像カタログがなくても、極めて限られたデータと経験だけでこの能力が発揮できる点です。

アナログとバイナリの違い

ノードが任意のデータを保持できるため、時間的変化を伴う連続データにも利用できます。

これにより、二元的な「はい/いいえ」ではなく統計的な応答が必要な複雑系の相互作用計算が効率的に行え、エネルギー消費と計算負荷を削減できます。

さらにノードを増やすことで、モデルに段階的に複雑性を付加できます。

ボルツマンマシン

ジェフリー・ヒントンはテレンス・セジノウスキーらと共に、ホップフィールドモデルの拡張と改良に取り組みました。

ヒントンは統計物理学の概念を導入しました。多数の要素（気体や液体など）を扱う際、個々の分子をすべて計算するのは不可能です。その代わり、統計的期待値で振る舞いをモデル化します。

この能力をホップフィールドに加えるため、可視層と別に「隠れ層」のノードを追加しました。隠れ層は目に見えませんが、他のノードとシステム全体のエネルギーレベルに寄与します。

ソース: Nobel Prize

この概念はルートヴィヒ・ボルツマン（19世紀の物理学者）が統計力学を創始したことにちなんで「ボルツマンマシン」と名付けられました。

ソース: Wikipedia

制限付きボルツマンマシン

オリジナルのボルツマンマシンは構造が複雑すぎて実用性が低かったため、同層ノード間に接続を持たないシンプル版が開発されました。

ソース: Nobel Prize

この改良により、計算効率が大幅に向上しつつも複雑なパターン認識が可能となりました。

さらに「事前学習」プロセスが導入され、複数のボルツマンマシンを層状に重ねることで、ネットワークの初期状態が改善され、認識性能が向上しました。

現代ニューラルネットワークへの影響

ホップフィールドとヒントンは、ニューラルネットワークの基礎概念とそれを活用する数学・ツールを築きました。

しかし、ニューラルネットワークが本格的に普及するまでには、2010年代まで計算資源が十分に増大しなければなりませんでした。

現代のボルツマンマシンは多数の層が相互接続されているため「深層」ニューラルネットワークと呼ばれます。例として、ホップフィールドは1982年の論文で30ノードモデル（435本の接続、約500パラメータ）を使用しましたが、当時のコンピュータでは100ノード規模すら扱えませんでした。現在の大規模言語モデル（LLM）は1兆パラメータ規模に達し、計算需要は日々増大しています。

応用例

基礎物理学

多くのノーベル物理学賞と同様に、ニューラルネットワークは新たな発見を加速させます。例えば、ヒッグス粒子の発見に必要な膨大なデータ解析に利用されました（ピーター・ヒッグスは2013年にノーベル物理学賞を受賞）。また、ブラックホール合体からの重力波観測や系外惑星探索にも活用されています。

応用物理学

個々の粒子レベルで因果関係をモデル化するだけでは、実際の材料や現象の複雑さに対応できません。

統計物理に基づくニューラルネットワークは柔軟性が高く、正解を直接導くか、研究者に有望な方向性を示すことができます。

この手法は、例えばタンパク質の構造・機能予測や、次世代太陽電池やバッテリーに最適な材料探索などで活用されています。

大規模言語モデル (LLM)

ニューラルネットワークの応用を語る上で、2022年にChatGPTがリリースされて以降のAI熱狂の中心はLLMです。

人間らしい言語生成、すなわち「実在する人物のように感じる」ことが、長らくAIが真に知的とみなされるテスト（チューリングテスト）と考えられてきました。

LLMの真の知性については、熱狂的な支持者（シンギュラリティを期待）と懐疑的な批評家（単なるトリック）で激しく議論されています。

それでも、LLMはコストの低いタスクを人間に代わって実行できる点で幅広く活用されています。特にテキスト中心の作業で有用です。例として：

• チャットボット・カスタマーサービス。
• コード開発・検証。
• 翻訳・ローカリゼーション。
• 市場調査。
• 検索・質問応答。
• 大量文書・データセットの分析。
• 教育。

LLMに隣接する画像生成も、デジタル時代に大量の画像を生み出す可能性があり、正当な用途だけでなく、偽情報や脅迫といった悪用リスクも孕んでいます。

機械・コンピュータビジョン

ホップフィールドが提唱したように、画像認識はニューラルネットワークの代表的な応用です。

「機械ビジョン」は制御された産業環境での限定的識別を指し、「コンピュータビジョン」は人間に近い視覚認識を目指します。

ソース: Solomon

自動運転

この分野の大きなサブセグメントは自動運転車です。人間ドライバーは視覚的パターン認識で安全に走行します。

現在、多くの自動運転システムはカメラとレーダー・LIDARなどのセンサーを組み合わせて安全性を確保していますが、テスラは大規模な車両データセットに基づく人間に近い機械ビジョンに特化しています。

膨大な学習データ、数百万件の実生活シナリオの手動ラベリング、そして消費電力を抑え反応速度を上げるカスタムハードウェアが、レベル5の完全自動運転を実現するための鍵となります。

医療

医療診断の多くは、X線、MRI、スキャナーなどで得られる画像を専門医が手作業で解釈することに依存しています。

このスキルは習得に長年を要し、芸術と科学が交錯する領域です。AIは数百万枚の医療画像を安価かつ一貫して解析し、予測可能な結果を提供できます。詳細はこちら

さらに、ADHDのように従来は検出できないと考えられていた状態の診断にも応用可能です。

また、フランスのPixee Medicalは、整形外科手術でスマートフォンやスマートグラスを用いた3Dトラッキングを実現しています。

AIは手術中の器具管理など、繰り返しやミスが起きやすい作業の自動化にも貢献します。米国では年間約1,500件の手術で器具が患者体内に残される事故が報告されており（出典）、コンピュータビジョンが完全に解決できる可能性があります。

バイオリサーチ

創薬からタンパク質折りたたみ予測まで、ニューラルネットワークは医学・生物学研究者にとって強力なツールです。

すでに「トップ5 AI・デジタルバイオテック企業」で取り上げたように、治療法開発の手法を変革しています。また、血球カウントのように手作業で行われるデータ収集の一貫性向上にも寄与します。

例えば、SigtupleのShonitは、血球の種類すべてを信頼性の高い標準化された方法でカウントできます。

ソース: Sigtuple

産業・生産

品質管理や部品検査から完全自動組立まで、機械・コンピュータビジョンは生産ラインの柔軟性とリアクティブ性を向上させます。

これにより、人手によるコスト削減と同時に品質・生産速度の向上が期待できます。

ロボティクス

ロボットが工場の床を離れ、日常生活の複雑な環境と相互作用するようになると、パターン認識能力の向上が急務となります。

ロボドッグや配達ロボット、将来的にはヒューマノイドパーソナルアシスタントまで、ロボットはニューラルネットワークを活用したAIと融合し、日常タスクを支援しています。

農業

農業ロボットは機械ビジョンで雑草や熟した果実を識別し、手作業や大型機械の破壊的作業を代替しています。

これは農業や食料システムだけでなく、生態系修復、土壌健康、新たな農業慣行、さらには森林再生や外来種管理にも大きな影響を与える可能性があります。

軍事

新技術は常に軍事的優位性の追求対象となりますが、同時に複雑な倫理的課題も提起します。

どの国も技術開発に遅れを取らないよう競争しています。

AIはすでに戦場でのターゲット識別やデータ分析に利用されており、ウクライナやガザでの実戦でも活用例が報告されています（「トップ10ドローン・ドローン戦争株」参照）。

最近の注目すべき事例として、ロシア製ランセット自殺ドローン/ミサイルがAIビジョンで敵車両を自律的に識別・攻撃する最新バージョンがあります。

自動化システムに殺害判断を委ねることは極めて危険で、SF映画のシナリオのようにAIが人類に反乱を起こす前兆とも言えます。

したがって、核兵器と同様に、どの技術が配備可能かについて国際的な合意が必要です。

ニューラルネットワークのリスク

今年のノーベル賞受賞者であるジェフリー・ヒントンは、AI技術の進展に対しても強い懸念を示しています。

2018年のチューリング賞と2024年のノーベル賞を受賞した彼の警告は、以前にも増して注目されるでしょう。

「私はこれらのシステムが私たちよりも知的になるかどうかについて見解を急に変えました。

今は非常に近いと考えており、将来は私たちよりはるかに知的になるでしょう。どうやって生き残るかが問題です。」

ジェフリー・ヒントン[/blockquote>
AIへの熱狂が私たちを『マトリックス』や『ターミネーター』のような未来に導くのでしょうか？　恐らくそうではありませんが、超複雑なニューラルネットワークは本質的にブラックボックスであり、開発者自身が安全・倫理ルールの必要性を十分に理解していないまま、故障したAIが取り返しのつかない被害をもたらすリスクがあります。

ニューラルネットワークへの投資

ニューラルネットワークは現在、AI技術全体とほぼ同義とみなされており、分野横断的な融合が進んでいます。

ニューラルネットワークは事前学習・学習に大量のデータセットを必要とするため、現在は大手テック企業や資金力のあるスタートアップが主なプレイヤーです。

AI関連企業への投資は多数のブローカーを通じて可能で、securities.ioでは米国（USA）、カナダ（Canada）、オーストラリア（Australia）および英国（UK）など、各国のおすすめブローカーをご紹介しています。

個別のAI関連企業を選びたくない場合は、ETFとしてARK Artificial Intelligence & Robotics UCITS ETF (ARKI)、Global X Robotics & Artificial Intelligence ETF (BOTZ)、あるいはWisdomTree Artificial Intelligence and Innovation Fund (WTAI) (WT ) などが、AIへの分散投資手段として有効です。

ニューラルネットワーク企業

1. Microsoft

Microsoftは創業以来、Windowsという支配的なOSでテック業界の中心に位置しています。

MSFT 価格チャート

現在はエンタープライズソフトウェア（Office365、Teams、LinkedIn、Skype、GitHub）、ゲーム（Xboxと複数のゲームスタジオ買収）、クラウド（Azure）でもリーダーです。

最近ではAI分野でも大きく前進しています。消費者向けAIとしてBing Image Creator、ビジネス向けにはMicrosoft 365向けCopilot (MSFT ) やMicrosoft Researchがあります。Copilotは小規模企業や個人にも展開されています。

ソース: Constellation Research

MicrosoftはApple (AAPL ) やFacebookといった消費者志向企業と比べ、エンタープライズ志向のテック大手としての評価が高く、AIがビジネスモデルに重要になる中、クラウドとエンタープライズサービスでの既存基盤がAIの大規模展開と顧客獲得に有利に働くと考えられます。

AI開発リーダーであるOpenAI（ChatGPTの開発元）との提携・準所有関係も、MicrosoftをAIパワーハウスとして確固たるものにしています。

2. NVIDIA

NVidiaは当初、ハイエンドゲームや3Dモデリングで主に使用されるグラフィックカード（GPU）市場で支配的な地位を築きました。GPUは並列計算が可能で、CPUとは異なる特性を持ちます。

NVDA 価格チャート

そのハードウェアは暗号通貨マイニング（特にビットコイン）にも適しており、同社の急成長を牽引しました。

現在、同ハードウェアはAIの学習にも同等に強力で、Nvidia (NVDA ) の製品はAI革命のバックボーンとなっています。

NVidiaは自動運転車から音声AI、対話型AI、生成AI、サイバーセキュリティまで、さまざまなAIアプリケーション向けにカスタムコンピューティングシステムを開発しています。

MicrosoftがPNNLと共同研究したように、NVidiaはAIハードウェアの新たな活用ケースを次々に見出しています。例えば、創薬向けソリューション全般や、AI搭載医療機器、AI支援医療画像解析にも取り組んでいます。

ソース: NVidia

長期的には、NVidiaの初期優位性に挑戦する競合が出現する可能性があります。

しかし、AI専用コンピューティング需要の爆発的拡大を考えると、NVidiaは新設されるAIトレーニングデータセンターの主要サプライヤーであり続けるでしょう。

AIが新たなテックゴールドラッシュであるなら、投資の知恵は金を掘るよりもピックとシャベルを売る側を選ぶことです。

AIラッシュにおいて、現在選ばれるツールはNVidiaのAIチップです。