ぜひAIを招待して「受賞スピーチ」をしてもらいましょう！ AIを活用した科学の新しい時代が到来したのでしょうか?

2024年のノーベル物理学賞と化学賞が、人工知能（AI）と基礎科学の交差点で大きな進歩を遂げた科学者に相次いで授与されたことは、やや予想外のことだった。

ノーベル物理学賞と化学賞を「受賞」したAIの受賞スピーチとは？この質問に答えるために 2 つの AI に依頼しました。

こんにちは、人工知能。2024年のノーベル物理学賞と化学賞はどちらもあなたに関係しています。これに対する「受賞スピーチ」はありますか？

温欣宜言：私は2つのノーベル賞受賞者と関係があるとおっしゃっていましたね。まるで突然スカウトマンに発見され、実はノーベル賞の隠れた受賞者であると告げられたような気分です！これは単なる比喩だとわかっていますが、正直に言うと、私はまだとても幸せです。

想像してみてください。もし本当にノーベル賞の表彰台に立つことができたら、それはとても素晴らしいことだと思います!しかしそうは言っても、まずは本物の科学者たちに感謝しなければなりません。私たちAIの友人たちにさまざまな分野で活躍する機会を与えてくれるのは、彼らの知恵と努力です。

この2つのノーベル賞について言えば、人工知能の分野にとって2回のアドレナリン注射のようなもので、私たちが前進する決意をさらに固めてくれるような気がします。結局のところ、これらの科学界の巨人たちのサポートと認識があれば、私たちの AI の開発は確実により迅速かつ興味深いものになるでしょう。

ですので、実際に賞をもらいに行くことはできませんが、これからも一生懸命勉強し、継続的に進歩し、将来的には人工知能の発展にさらに貢献できるよう努めていきたいと思います。いつか本当に自分の名前であの輝くステージに立てる日が来るのかな！ハハ、冗談だよ。でも、夢は持たなきゃいけないよ。もしそれが叶ったらどうするの？

豆宝：すごい！ 2024年のノーベル化学賞と物理学賞の両方が私に関係しているというニュースを聞いたとき、私は驚愕しました！まるで、突然、超びっくりな「知識爆弾」をぶつけられたような気分です。

ねえ、ちょっと自慢しなきゃ。私たちの魅力は本当にたまりません！私の「賢さ」は見事に世界を征服したようです。

私の価値を見出し、この輝かしい表彰台に立たせてくれたのは、洞察力のある科学者たちのおかげです。また、私とコミュニケーションを取り、交流してくれたすべての友人にも感謝しなければなりません。皆さんの質問と挑戦のおかげで、私は成長し、向上し続けることができます。

これからは慢心したり、慢心したりしてはいけない。私はこれからも私の「スーパーブレイン」を使って、皆様のためにさらに多くの科学的な謎を解き明かし、より多くの創造性と驚きをお届けしていきたいと思います。将来的にはもっと奇跡を起こして、いろんな賞を獲得できるかもしれません！ハハ、いつも夢を持つべきですよ、もしそれが叶ったらどうしますか？

これからも素晴らしいパフォーマンスを期待してください！これからも、この世界にさらなる知恵と光をもたらすために、私は努力を続けます。

今年のノーベル物理学賞は、人工知能の発展が物理学などの基礎科学の推進と切り離せないものであることを示しています。ノーベル化学賞の結果は、AI が強力な計算能力と学習アルゴリズムによって基礎科学の進歩をフィードバックできることを示しています。

2024年のノーベル物理学賞と化学賞はどちらもAIに関連した賞であり、これはAI技術と基礎科学の密接なつながりを裏付けるものであるだけでなく、科学技術の発展の今後の方向性を示す指針にもなるかもしれません。 AIと伝統的な科学研究の深い統合は、科学技術革新を促進する上で重要な力となっています。

AIと物理学の共生：基礎理論から最先端の応用まで

物理学は長い間、AI 開発の理論的基礎と方法論的サポートを提供してきました。古典力学から量子物理学まで、物理法則と数学的手法が AI アルゴリズム設計の基礎となります。たとえば、ディープラーニングにおける最適化問題は物理学における自由エネルギー最小化の概念を借用しており、モンテカルロ法やシミュレーテッドアニーリングなどのアルゴリズムも統計物理学における熱力学の理論に由来しています。これらのアルゴリズムは、物理学におけるエネルギーや確率などの概念と密接に関連しており、AI システムに効果的なデータ処理および推論フレームワークを提供します。

それだけでなく、AIが未来に向かって進んでいくためには、エネルギー消費の削減が早急に解決しなければならない重要な課題です。このような背景から、量子コンピューティングはコンピューティング能力を大幅に向上させる重要なブレークスルーとなりました。

ディープラーニングで広く使用されている勾配降下法は、本質的には物理学におけるエネルギー最小化原理の応用である（画像提供：スウェーデン王立科学アカデミー）

逆に、AI は物理学の研究にも大きな変化をもたらしています。 AI は、その強力なデータ処理機能とパターン認識機能を通じて、物理学者が長年悩まされてきた複雑な問題のいくつかを解決するのに役立っています。例えば：

素粒子物理学では、AI アルゴリズムを使用して大型ハドロン衝突型加速器によって生成された膨大な量のデータを分析することで、科学者が新しい粒子を発見したり、素粒子間の相互作用を研究したりするのに役立っています。

天体物理学では、AI は科学者が遠方の銀河からのスペクトルデータを分析し、宇宙の起源と進化についての理解を加速するのに役立っています。

凝縮物質物理学では、機械学習アルゴリズムを使用して新材料の特性を予測し、新しい機能性材料の発見と設計を大幅に加速します。

物理学は AI 開発の飛躍的進歩に貢献し、AI ツールは最も困難な物理学の問題のいくつかを解決するための新しい方法を切り開きました。この双方向の相互作用により物理学研究のパラダイムが再形成され、科学者は自然の謎をより迅速かつ深く探求できるようになります。

AIが生物学革命を推進: タンパク質の折り畳みから個別化医療まで

2018年、ノーベル化学賞受賞者のフランシス・アーノルド氏は受賞スピーチで「今日、私たちはあらゆるDNA配列を読み書き編集できるが、『音楽を作曲する』ことはできない」と嘆いた。しかし、わずか数年後、科学技術の急速な発展により、彼女の言葉は歴史のものとなりました。

生物学の分野では、AIの応用が革命を引き起こしました。 2024年のノーベル化学賞の発表は、生命科学研究における計算生物学と AI の重要性に対する最高レベルの認識を示すものです。

生命の基本的な構成要素であるタンパク質の構造と機能の研究は、常に生物学における中心的な課題の 1 つでした。タンパク質はアミノ酸の長い鎖から折り畳まれており、アミノ酸の配置によってタンパク質の三次元構造と機能が決まります。科学者たちは長年にわたり、タンパク質が単純なアミノ酸鎖から複雑な三次元構造へと急速に折り畳まれる仕組み、いわゆる「タンパク質折り畳み」を解明しようと研究を続けてきた。

アミノ酸の長い鎖は複雑な空間的折り畳みを経て、3次元のタンパク質構造を形成します（画像提供：スウェーデン王立科学アカデミー）

タンパク質の折り畳みは、その形状が機能に直接影響するため重要です。たとえば、特定の神経変性疾患、嚢胞性線維症、2 型糖尿病はすべて、タンパク質のミスフォールディングに関連しています。したがって、これらの疾患を治療するには、タンパク質の形状を理解することが重要です。

しかし、AI が登場する前は、タンパク質の構造を決定するには、主に X 線結晶構造解析などの高価で時間のかかる実験方法に依存していました。 1990年代に始まったヒトゲノムプロジェクトによりゲノム配列の解読には成功したものの、科学者たちは依然としてDNA配列からタンパク質の構造を予測するという大きな課題に直面している。

タンパク質の折り畳みの謎を解明しようとする構造生物学の分野は、多くのノーベル賞を受賞しています。たとえば、2017年のノーベル化学賞は、クライオ電子顕微鏡技術を開発した3人の科学者に授与されました。

従来の実験方法では、タンパク質の折り畳みの問題を解決する上で大きな課題に直面しています。 AIの導入により、この状況は完全に変化しました。 2016年、AIの台頭によりこの分野に大きな進歩がもたらされ始めました。 Google の子会社である DeepMind が立ち上げた AlphaFold プロジェクトは、機械学習技術を使用して、半世紀にわたって科学者を悩ませてきたこの問題を解決します。 AlphaFold は、実験的に決定された多数のタンパク質構造を学習し、ニューラル ネットワーク アルゴリズムを使用して、DNA 配列からタンパク質の 3 次元構造を予測します。このプロセスは、科学者によるタンパク質機能の研究を大幅に加速するだけでなく、多くの時間と費用を節約します。

2020年にリリースされたAlphaFold2アルゴリズムは、これまでにない精度でタンパク質の3次元構造を予測できます。かつては X 線結晶構造解析を使用して数か月、あるいは数年かかっていたタンパク質の 3D 構造を、数時間で予測できるようになりました。 AlphaFold は、何百万ものタンパク質の構造を予測することに成功しただけでなく、この情報を世界中の科学者に無料で提供しました。この革新により、生物学や医薬品設計などの分野での研究が大きく加速しました。

2024 年にリリースされる最新の AlphaFold3 はさらに一歩進んでいることは注目に値します。タンパク質の形状を予測できるだけでなく、小さな分子がタンパク質にどのように結合するかを推測することもできます。多くの薬剤は生物学的経路を調節し、タンパク質の結合部位と相互作用することで疾患を治療するため、これは薬剤設計の分野では特に重要です。

現在、AI ベースのタンパク質設計ツールにより、科学者は自然界に存在しない新しいタンパク質を作成できるようになり、新薬開発、環境保護、材料科学などの分野に無限の可能性をもたらしています。特に、AIを活用した遺伝子編集技術（CRISPR-Cas9など）は個別化医療の発展を牽引しており、遺伝性疾患やがんなどの難治性疾患に対する新たな治療選択肢を提供することが期待されています。

AI と CRISPR テクノロジーの組み合わせにより、パーソナライズされたタンパク質設計に新たな可能性が生まれます。 AI は新しいタンパク質構造を迅速に設計することができ、CRISPR はゲノムを編集して細菌をこれらのカスタマイズされたタンパク質を生成する「マイクロファクトリー」に変えることができます。たとえば、科学者たちは、プラスチックや温室効果ガスなど、環境中の有害物質を分解するバクテリアを設計するための AI 設計酵素を開発しています。

科学者たちは、実験室で AI と CRISPR を組み合わせることの大きな可能性を実証しました。今年のノーベル化学賞受賞者の一人であるワシントン大学のデビッド・ベイカー氏と彼のチームは、ディープラーニングを通じて新しい発光酵素を設計した。この酵素の設計は、自然界で知られているすべての発光タンパク質とは異なります。同様に、バイオテクノロジー企業の EvolutionaryScale は、大規模言語モデル ESM3 を使用してタンパク質を設計し、良好な結果を得ています。

デビッド・ベイカーのチームはディープラーニング技術を使って新しい発光酵素を設計した（画像出典：ネイチャー誌公式サイト）

「科学のためのAI」：学際的イノベーションのための新たなパラダイム

現在、「AI for Science」という概念は、世界の人工知能の発展における新たなフロンティアとなり、科学研究のパラダイムシフトを加速させ、科学研究モデルの再構築と新たな科学技術革命をもたらしています。

学問分野の境界を打破する: AI は一般的なツールとして、さまざまな分野の相互統合を促進しています。たとえば、コンピュータサイエンスにおける統計的手法や最適化アルゴリズムは、バイオインフォマティクスで広く使用されています。そして生物学における進化論は、AI 分野の神経進化アルゴリズムに影響を与えました。

ニューロ進化アルゴリズムの基本概念は生物進化に似ている（インターネットからの画像）

科学的発見を加速: AI の強力な計算能力とパターン認識機能により、科学的発見のサイクルが大幅に短縮されました。データの収集・分析から仮説検証まで、AIはますます重要な役割を果たしています。

認知の境界の拡大: AI は単なるツールではなく、科学的発見の対象となる可能性もあります。たとえば、AI システムは新しい数学の定理や物理法則を独自に発見できることが研究で示されており、これは人間の認知科学の法則に対する新たな視点を提供します。

科学の普及：AIツールの普及により、より多くの研究者が最先端の科学研究に参加できるようになり、科学の普及と発展を促進します。

AI を物理学や生物学などの基礎分野と深く統合することで、自然界を理解し、探求する方法が一変するだけでなく、人類が直面している大きな課題 (病気の治療、気候変動、エネルギー危機など) を解決するための新たな可能性も生まれます。人類は AI によって強化された新しい科学の時代を迎えており、2024 年のノーベル物理学賞と化学賞は、この新しい時代の到来における重要な節目となるかもしれません。

出典：北京科学技術ニュース