AIは科学をどう変えるか？Caltech発、数学から気候、創薬まで最前線レポート

純粋数学という、人間の思考の最も深遠な領域。そこにAIが足を踏み入れたら何が起こるのか？約5年前、ある数学者が、純粋にその可能性を探るため、人工知能の基礎であるニューラルネットワークの構築を独学で始めました。彼は当初、純粋数学が問いかける極めて複雑な問題は、AIの情報処理能力の範囲外だろうと懐疑的だったと認めています。しかし今日、彼はもはや懐疑論者ではありません。 「純粋数学の研究者というと、屋根裏部屋に座って、他の人間にはおろか、機械には到底理解できないような難解な定理を証明している人物を思い浮かべがちです」と語るのは、カリフォルニア工科大学（Caltech）の理論物理学・数学のジョン・D・マッカーサー教授であるセルゲイ・グコフ氏（Sergei Gukov）です。彼は、AIが自身の研究分野には無関係であることを示すつもりでニューラルネットワークを学び始めましたが、その過程で全く逆の結論にたどり着いたのです。 AIは数学というゲームをどうプレイするか なぜAIが純粋数学の役に立つのかを理解するには、難解な数学問題を解くことを一種のゲームと捉えることが重要だとグコフ氏は言います。これらの問題には、数学者が真実であるべきだと信じる主張が含まれており、彼らの挑戦はその主張が真実であることを証明することです。つまり、これらの問題は本質的にA地点からB地点への道筋を探す探索なのです。「私たちは仮説を知っていて、ゴールもわかっています。しかし、それらをつなぐものが欠けているのです」と彼は言います。 これらの問題を非常に難しくしているのは、AからBへのステップ数です。平均的なチェスの試合が30〜40手で終わるのに対し、これらの問題の解決には100万以上のステップ、つまり「手」が必要となる場合があります。ニューラルネットワークを研究した後、グコフ氏は、AIが自身と対戦する

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