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科学的進歩は、shotgunを手に持って境界に向かって一回一回撃つように、幸運にも境界を拡張する。

「2024 年ノーベル物理学賞は人工神経ネットワーク機械学習基礎発見の研究に授与される」

2024 年のノーベル物理学賞はジョン・ホプフィールド（John Hopfield）とジェフリー・ヒントン（Geoffrey Hinton）に共同で授与され、彼らが人工神経ネットワーク（ANN）を基盤とする機械学習を推進する開拓的貢献を表彰した。彼らの研究は人工神経ネットワークの発展を促進し、機械学習が多様な応用において活躍するきっかけとなった。

人工神経ネットワークの発展は1940年代にさかのぼり、生物脳神経の模倣から発想された。人工神経ネットワークは一連の「ニューロン」またはノードで構成され、「シナプス」または重み付き接続で結びついている。これらのノードは硬直的な指令を実行するのではなく、訓練によって特定のタスクを処理するようにされる。ジョン・ホプフィールドは1980年代にフィードバック型神経ネットワークモデルを提案し、記憶や誤り修正などの機能を表現することができ、人工神経ネットワーク分野の重要なマイルストーンとなった。ヒントンはさらに「ボルツマン機械」（Boltzmann Machine）と呼ばれる確率モデルを発展させ、統計的パターンを模倣することを目的としており、深層学習分野の重要なツールとなった。

これらの基礎発見は今日の深層学習技術の基盤となり、機械学習および人工神経ネットワークは科学、工学、日常のあらゆる分野に広く応用されている。例えば、画像認識、言語生成、医療意思決定支援などである。これらの技術の進歩は次世代の持続可能な未来に繋がりつつあり、例えば新機能材料の発見を支援している。将来の技術の応用は、我々人類がこの強力なツールを賢く利用するかによって決まる。