人工知能（AI）

人工知能（artificial intelligence；AI）は、その概念が提唱された1950年代後半には「知的なコンピュータープログラムおよびその作成技術」とされていましたが、近年の目覚ましい進歩とともに、その定義も変化しています。AIは休みなく膨大なデータセットを学習し、また、学習の過程でヒトの脳回路が学ぶように「ある状況では、どちらの方が適しているか」といった重み付けをすることで、まだ見ぬ少し先の未来を予測できるようになりました。ディープマインド社はこの分野を席巻し、実社会にも大きな影響を与え始めています。またAIの進歩は、病気の早期・迅速発見に役立つと期待される一方、個人の特定や戦争利用といった懸念も生んでいます。このCollectionでは、AIおよび機械学習に関係する記事を一覧にしています。

  • コンピューターはミスを犯す―それを前提とした法改正が必要だ

    とりわけ数々の組織が人工知能を採用して意思決定能力を強化しており、このため、英国郵政公社で起きた悲劇的なスキャンダルは、法改正の必要性を浮き彫りにしている。

    2024年4月号

  • 細菌を捕食者にするメガタンパク質

    このほど発見されたタンパク質は、既知のタンパク質の中では最大であるかもしれず、水生細菌が他の微生物を捕食するのを助けている可能性がある。

    2024年4月号

  • 「自動」ラボがAIとロボット工学を駆使して酵素の改良に成功

    自動化されたラボシステムが、半年で、酵素をより高温で機能するよう改良した。

    2024年4月号

  • 超知能AIは突如として出現するものではない

    ChatGPTのようなAIツールはあるとき飛躍的に進歩するように見えるが、実際には予測可能な進歩をしている。

    2024年4月号

  • 科学研究へのAIの利用は再現性の危機を引き起こす？

    十分な知識なしに、研究に人工知能（AI）を使うことで、信頼性に欠ける論文や役に立たない論文が大量に生み出されてしまうことが懸念されている。

    2024年3月号

  • 教師がChatGPTの可能性を探るべきである理由

    今や多くの学生がAIチャットボットの助けを借りて、講義で出題された課題に取り組んでいる。教師は、こうしたツールを教育や学習に取り入れつつ、リスクを最小限に抑える方法を検討する必要がある。

    2024年2月号

  • オープンAI社のお家騒動がAIの進歩と安全性について意味すること

    ChatGPTの開発元であるオープンAI社の内紛から、「商業的な勢力が、人工知能システムの『責任ある開発』を促進しようとする世界の流れに逆らおうとしているのではないか？」という懸念が生じている。

    2024年2月号

  • AIを活用し次のパンデミックに備える

    機械学習プログラムを用いてウイルスの進化を予測し、ワクチンを設計するという研究が行われている。

    2024年1月号

  • AlphaFoldの予測構造データベースから得られた新知見

    タンパク質予測構造データベースの網羅的解析により、遠縁のタンパク質間の予想外の構造的関連や、全く新しい構造が見つかった。

    2023年12月号

  • AIと科学：研究者1600人の意見

    Natureの調査から、科学者たちは、人工知能（AI）ツールの研究への利用が増えてきたことに強い期待と懸念の両方を感じていることが分かった。

    2023年12月号

  • 脳の活動から単語を想起して音声に変換

    神経の麻痺で声が出せない人たちの会話を支援する、神経信号を音声に変換する技術が開発されている。この技術を大幅に改善したという、2つの研究が報告された。

    2023年11月号

  • 対話型AIが主要な学術文献データベースにも

    学術文献データベースScopus、Dimensions、Web of Scienceにも対話型AI検索が導入され始めている。

    2023年11月号

  • AIがドローンレースでチャンピオンに勝利

    自律ドローンが人間のドローンレースチャンピオンと対戦し、勝利した。この勝利は、巧みなエンジニアリングと、主に試行錯誤から学ぶタイプの人工知能によるものである。

    2023年11月号

  • かみ合わないAI規制のビジョン

    中国、EU、米国はAIの規制に向けて動き出しているが、それぞれのアプローチは異なっている。

    2023年11月号

  • 科学者がChatGPTを利用してデータから論文を生成

    ChatGPTに論文を作らせる自律的なシステムを使って実際にデータから論文を書かせてみた研究者によれば、文章は流れるようで、内容は洞察に富んでいたが問題もあるという。

    2023年10月号

  • 視界不良時の機械知覚を改善

    ニューラルネットワークモデルを使って赤外線放射から物理的情報を得る技術で、 既存の機械知覚技術が苦手とする視界不良時の知覚を改善することができた。

    2023年10月号

  • AIがより高速な「並べ替え」アルゴリズムを発見

    ディープマインド社のAIが生成したデータソートアルゴリズムは、人間が作ったアルゴリズムよりも高速にデータをソートできる。

    2023年9月号

  • AI検索ツールが研究をゆがめる前に監査を

    生成AIは文献検索に恩恵をもたらすことが期待されるが、それが可能になるのは、生成AIの製作者とは独立のグループがそのバイアスと限界を精査してからだ。

    2023年9月号

  • 思考がのぞかれる？人の心を読む機械登場

    頭の中のつぶやきを、脳スキャンとAIで読み取る研究は、心のプライバシーを脅かすだろうか？

    2023年8月号

  • てんかん手術をバーチャル脳で支援

    脳スキャンデータを用いて作られたデジタルモデルは役立つか？ 現在進行中の臨床試験でその真価が検証されている。

    2023年7月号

  • メンタルヘルスケアにもAI時代が到来？

    今日のメンタルヘルスケアアプリの数々は、メンタルヘルスケアの自動化に向けた70年に及ぶ努力の成果である。今、GPT-3をはじめとする大規模言語モデルが、その利用について新たな倫理的問題を突き付けている。

    2023年7月号

  • GPT-4登場：科学者たちの見方

    研究者たちはGPT-4に興味津々だが、その基礎技術を巡るオープンAI社の秘密主義には不満を抱いている。

    2023年5月号

  • 生成型AIの頼もしさと危うさ

    ChatGPTのようなAIツールは、科学と社会をどのように変え得るのか。研究者は大きな期待を寄せる半面、懸念も抱いている。

    2023年5月号

  • Nature読者のChatGPT利用法

    アンケート回答者のうち、80%以上は既に使用したことがあり、57%は「創造的な楽しみ」のために使用している。

    2023年5月号

  • 次の論文の執筆にはAIの手を借りられる？

    大規模言語モデルは、論文のアブストラクトの草稿を書いたり研究の方向性を提案したりするまでになっているが、この種のAIツールはまだ完成と言える段階にはない。

    2023年5月号

  • ChatGPTと類似ツールの利用に関するNatureの基本原則

    研究者は、先進的なAIチャットボットの「素晴らしい新世界」に没頭しています。出版社各社は、このツールの理にかなった利用を認めた上で、乱用を避けるための明確なガイドラインを定める必要があります。

    2023年4月号

  • ChatGPTは研究論文の共著者になり得るか？

    AIツールを論文の共著者とすることに、多くの科学者は不支持を表明している。

    2023年4月号

  • 英語が苦手？AIがあるから大丈夫！

    近年、英文の文法上の間違いを修正したり、英語でのプレゼンテーションのスタイルやトーンについて助言したりしてくれる便利な機械学習ツールが続々と登場しているが、その利用には注意が必要だ。

    2023年3月号

  • AlphaFoldの潜在能力を最大限引き出すには

    構造生物学で人工知能を最大限活用するには、データとソフトウエアを誰でも無料で利用できるようにすることと、計算論、理論系、実験系の研究者が緊密に連携することが必要だ。

    2022年11月号

  • AlphaFoldの開発者らに300万ドルのブレークスルー賞

    2023年ブレークスルー賞の生命科学部門は、タンパク質の三次元構造を予測する人工知能システムを開発した研究者たちをはじめ、３つの研究にそれぞれ授与されることが発表された。

    2022年11月号

  • AIは新たな再現性の危機を生む？

    機械学習は幅広い学問分野で用いられているが、研究者たちは、「データリーケージ」が機械学習の信頼性を脅かしていると警告する。

    2022年11月号

  • AIによる二酸化炭素排出量を小さくする

    AIの訓練に伴う二酸化炭素排出量データが算出された。このデータは環境コストの削減に役立つと期待される。

    2022年10月号

  • 巨大テック企業のAI言語モデルにオープンソースモデルが挑戦状

    このほど発表された大規模言語モデル「BLOOM」は、機械学習システムが訓練に使った文章を通して人のバイアスを受け継ぐという問題の解決を目指している。

    2022年9月号

  • 言語生成AIは科学をいかに変え得るか

    新興技術ガバナンスの専門家であるミシガン大学（米国アナーバー）のShobita Parthasarathyに話を聞いた。

    2022年8月号

  • 失った運動、触感、対話を取り戻す脳埋め込み装置

    麻痺のある人の運動やコミュニケーションを可能にする脳–コンピューターインターフェース（BCI）。より高度になりつつあるこの装置に、商業的な関心も集まっている。

    2022年7月号

  • タンパク質構造予測AIによる革命と「その先」

    タンパク質の立体構造を予測する「AlphaFold（アルファフォールド）」。2021年7月の公開から早くも生物学に大変革をもたらしつつある。

    2022年7月号

  • 運転技術とマナーを兼ね備えたAI、『グランツーリスモSPORT』で勝利

    PlayStation®4︎の自動車レースゲーム『グランツーリスモSPORT』。新たに開発された人工知能（AI）が、このゲームの世界チャンピオンに勝利した。レースで勝つには、リアルタイムに車両を制御していく能力に加え、対戦相手に敬意を払って運転するマナーを学ぶ必要もあった。このAIの研究開発メンバーの1人、河本献太氏（株式会社ソニーAI）に話を聞いた。

    2022年6月号

  • 遺伝子調節の神託

    生物学研究の長年の目標は、DNA塩基配列から遺伝子発現を予測できるようになることだ。人工知能の1つのタイプであるニューラルネットワークを、ハイスループット実験と組み合わせることで、この目標に一歩近づいた。

    2022年6月号

  • ディープマインド社のAIが数学研究を支援

    数学分野に機械学習を活用できないか。そう考えた研究チームは、AIに大量のデータを学習させ、数学者たちが見逃していたパターンを探し出させた。それを数学者が証明するという、AIと人間の新たな協働の形は、大規模データセットを扱う他の研究分野にも役立つ可能性がある。

    2022年3月号

  • ディープマインド社のAIがヒトのほぼ全てのタンパク質の構造を予測

    ニューラルネットワーク「AlphaFold」が、35万種類以上のタンパク質の構造を収録した革新的なデータベースを生成した。

    2021年10月号

  • AIによるマイクロチップの設計は歓迎すべきだが、慎重な対応が必要

    人工知能（AI）は、エレクトロニクス産業の障害回復力（レジリエンス）を高める上で役立つ。しかし、その利益は公平に分配されなければならない。

    2021年9月号

  • AI冷戦の勃発を阻止せよ

    人工知能の軍事利用が急増すれば世界の安全は損なわれる。私たちは倫理と国際協調を重視しなければならない。

    2021年8月号

  • 数学の「天才」AIが人類に新たな難問を出題

    伝説の天才数学者シュリニバーサ・ラマヌジャンにちなんだ名が付けられたAIアルゴリズムは、数々の興味深い数式を提案するが、その中には証明が困難なものも含まれている。

    2021年5月号

  • AI分野でも研究倫理の向上を進めている

    AI分野の権威ある国際会議NeurIPSは2020年の会議で初めて、発表者に自身の研究が社会に与える広範な影響について考察することを要請した。

    2021年4月号

  • AIによるタンパク質構造予測が飛躍的に進化

    ディープマインド社のタンパク質の三次元構造を決定するプログラムが生物学に変革をもたらすと、研究者たちは期待している。

    2021年3月号

  • 論文を1文に要約するAI「TLDR」

    科学論文検索エンジン「セマンティック・スカラー」に、論文を1文に要約する新機能が付いたことで、科学者が大量の論文に目を通しやすくなることが期待される。

    2021年2月号

  • 強力な抗生物質をAIで発見

    これまでにない作用機序を持ち、「治療不可能」な細菌株にも有効な分子が、機械学習によって発見された。

    2020年4月号

  • 6人プレイのポーカーでAIがプロに勝利

    ポーカーの中でも特に複雑な、6人プレイのテキサスホールデムで人工知能（AI）が人間に勝利したことで、実世界の難しい問題をAIが解決できるようになる日がまた近づいた。

    2019年10月号

  • ルービックキューブを解くAI

    ディープラーニングアルゴリズムが、ルービックキューブを効率よく解く方法を初めて身に付けた。

    2019年10月号

  • 顔の探偵

    Doris Tsaoは、脳が顔認識に使うコードを解読した。彼女は今、私たちが顔を含めた全てのものを見る仕組みを明らかにしようとしている。

    2019年3月号

  • AIによる査読に集まる期待

    AIによる査読は査読者の負担軽減に役立つが、最終的な判断を行うのは、やはり人間だ。

    2019年2月号

  • AIに公正な判断はできるか？

    機械学習が社会に浸透しつつある今、科学者たちは公正なアルゴリズムの実現という難題と格闘している。

    2018年9月号

  • 合成手順を自ら導き出すAI

    これまでに発表されたほとんど全ての一段階有機化学反応を学習させたAIツールは、それを基に分子の合成手順を導くことができ、その解は人間が考えるものと同等であることが示された。

    2018年6月号

  • AI時代の仕事と雇用

    デジタル革命は世界の労働者のあり方をどのように変えるのか、3つの観点から検証する。

    2018年1月号

  • 独習で最強になった囲碁AI

    人工知能プログラム「アルファ碁ゼロ」は、人間の棋譜を学ぶことなく、短期間で囲碁を独習した。

    2017年12月号

  • AIによるがん診断支援が現実味を帯びてきた

    皮膚がんを画像解析だけで判定できるようコンピューターを訓練したところ、一部の皮膚がんについては皮膚がん専門医と同程度の精度で識別できた。これは医学的診断の未来にどのような意味を持つのだろうか？

    2017年5月号

  • AI活用でゲノム医療・精密医療の実現へ

    2016年10月、ラスベガスで開かれたIBM社の国際イベントに招かれ、人工知能「ワトソン」の医療応用について語った宮野悟 教授（東京大学医科学研究所ヒトゲノム解析センター）。人工知能を活用してゲノムのビッグデータを医療に効果的に役立たせることが今後の世界の潮流となり、そのための経済的基盤と社会的コンセンサスの構築が求められてくると宮野教授は指摘する。

    2016年12月号

  • 人工知能が囲碁をマスター

    人間の思考をまねた人工知能が、囲碁でプロの棋士に勝利した！

    2016年3月号

  • 知覚情報をもとに自ら学習する人工知能

    コンピューターゲームのプレイ方法を、深層学習と強化学習によって自ら学習する人工知能が開発された。この人工知能は、古典的な49種類のコンピューターゲームのうち29種類でプロのゲーマーと同等以上の成績を収め、人工知能がさまざまなタスクに適応可能なことを実証した。

    2015年5月号

  • 脳型コンピューターへの道

    ヒトのニューロンをヒントにしたコンピューター・チップなら、より少ない電力で、より多くの計算をすることができる。

    2014年2月号

  • 脳の画像から、夢と心を読む

    人の心をfMRI画像から読み解くという画期的な技術を開発し、世界を驚かせてきた計算神経科学者、神谷之康氏。機械学習によるパターン認識というコンピューターの手法を神経科学に持ち込み、脳の解明に挑む。今回、眠っている人の夢の中身をfMRI画像から解読することに成功した。

    2013年6月号