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デミス・ハサビス（Demis Hassabis）
AI説明（BittensorMan.AI）
デミス・ハサビスは、イギリス出身の人工知能研究者であり、DeepMindの創設者兼CEOです。幼少期からチェスの天才として名を馳せ、その後、認知神経科学の研究で博士号を取得しました。DeepMindでは、囲碁で世界トップ棋士に勝利したAlphaGoや、様々なタスクをこなせる汎用AIモデルAlphaFoldなどを開発し、AI技術の革新を牽引しています。現在は、GoogleのAI開発をリードし、マルチモーダルAI「Gemini」の開発を指揮しています。彼の功績は、AI技術の進歩を加速させ、医療、科学、エンターテインメントなど、幅広い分野に影響を与えています。
関連ニュース AGIを目指すDeepMindや創業者デミス・ハサビスを追ったドキュメンタリー映画「The Thinking Game」がYouTubeで全編無料公開中 - GIGAZINE ▶ 詳細 AI研究企業DeepMind（旧：DeepMind）と、その創業者デミス・ハサビス氏に焦点を当てたドキュメンタリー映画「The Thinking Game」が、YouTubeで無料で公開されました。
この映画は、DeepMindが開発したAlphaGo（囲碁AI）から、最新の人工汎用知能（AGI：人間と同等以上の知能を持つAI）の研究までを追います。
ハサビス氏のインタビューや舞台裏の映像を通じて、AI開発の過程や、AGI実現に向けた挑戦、そして倫理的な課題などが描かれています。
AGIは、様々なタスクをこなせる高度なAIを指し、DeepMindは、その実現を目指しています。 “ラディカルな潤沢さ”に満ちた世界へ：デミス・ハサビス（Google DeepMind） - WIRED.jp ▶ 詳細 Google DeepMindのデミス・ハサビス氏が、AI技術の進歩によって資源の制約から解放され、かつてないほどの豊かさ（「ラディカルな潤沢さ」）に満ちた未来が実現する可能性を語りました。彼は、AIがエネルギーや物質の効率的な活用を可能にし、食糧問題や気候変動といった課題の解決に貢献すると期待しています。さらに、AIは新しい素材やエネルギー源の発見を加速させ、経済成長を促進すると述べています。ハサビス氏は、この未来を実現するには、AI技術の倫理的な開発と社会への統合が不可欠だと強調しています。 Google DeepMind CEO デミス・ハサビス「AIバブルの一部は持続不可能」Googleの構造的優位性を強調 - innovaTopia ▶ 詳細 Google傘下のAI開発企業DeepMindのCEOデミス・ハサビス氏が、現在のAIブームの一部は過熱気味で、持続不可能だと発言しました。AI投資が過剰な状況を指しており、長期的な視点で見ると、その勢いは落ち着く可能性があると示唆しています。一方で、Googleが持つ巨大なデータや計算資源といった強み（構造的優位性）は、AI分野で優位性を保つための重要な要素だと強調しました。つまり、AIの熱狂は一時的なものであっても、GoogleはAI分野で有利な立場を維持できると考えているということです。 「ChatGPT？ 正気なら使わないだろう」…“世界をモデリングする” AI がやって来る（2）（中央日報日本語版） - Yahoo!ニュース ▶ 詳細 この記事は、OpenAIのChatGPTのような大規模言語モデル（AIが大量のテキストデータを学習して文章を生成する技術）を超える、より高度なAI「Model AGENT」の登場を報じています。Model AGENTは、現実世界をモデル化し、複雑な問題を解決する能力を持つとされ、ChatGPTのような単純な文章生成能力を超越します。開発者は、Model AGENTが人間の知性を超える可能性も指摘しており、倫理的な問題や安全性の確保が重要であると警告しています。ChatGPTのようなAIは「おもちゃ」に過ぎないとまで言い、今後のAIの進化の方向性を示唆しています。 AIが“考え”、世界を“理解する”力を磨く──Google DeepMindのデミス・ハサビスが語るAGIへの道 - WIRED.jp ▶ 詳細 Google DeepMindのデミス・ハサビス氏が、AIの進化について語りました。同社は、AIに「推論」や「計画」といった、より高度な思考能力を身につけさせ、まるで人間のように世界を理解する「汎用人工知能（AGI）」の開発を目指しています。そのために、既存のAIモデルを組み合わせたり、異なるタスクを同時にこなせるようにしたりといった取り組みを進めているとのことです。ハサビス氏は、AGIの実現はまだ先を見通せないものの、人類の様々な課題解決に貢献する可能性を秘めていると述べています。 Google DeepMind CEO、AI開発の「前例のない勢い」とAGIに向けた次世代モデルを語る - ケータイ Watch ▶ 詳細 Google DeepMindのCEOは、AI技術の開発が過去に例を見ないほど急速に進んでいると語りました。次世代のAIモデルの開発状況も説明し、特に「AGI（汎用人工知能：人間と同等以上の知性を持つAI）」の実現に向けて重要な進歩が見られているとのことです。現在のAIは特定のタスクに特化していますが、次世代モデルはより多様な問題を解決できるようになるという期待が込められています。DeepMindは、AIの安全性を確保しながら開発を進める姿勢を示しています。 1人を除くほとんどのテックリーダーがAIのリスクを軽視している…AIのゴッドファーザーが指摘 - Business Insider Japan ▶ 詳細 AI研究の第一人者である Geoffrey Hinton 氏が、ほとんどのテックリーダーがAIの潜在的なリスクを過小評価していると指摘しました。Hinton氏は、AIの急速な発展は制御不能になる可能性があり、雇用喪失や社会の不安定化といった問題を引き起こす可能性があると懸念しています。特に、AIの能力を過信し、安全対策や倫理的な配慮が不十分なまま開発を進める姿勢が問題だと指摘。彼は自身もAI研究から一旦退き、その危険性を警告することを選びました。 英国は世界のＡＩに影響力を＝ディープマインド創業者 - Reuters ▶ 詳細 英国がAI分野で世界的な影響力を持つ可能性を秘めているという、ディープマインド（AI開発企業）の創業者による指摘が報じられました。その理由として、英国の強固な大学の存在、AI研究への政府の投資、そして多様な人材の存在が挙げられています。ディープマインド自身も英国発祥であり、その成功が英国のAI分野の重要性を示唆しています。この動きは、英国がAI技術のイノベーションをリードする可能性を示唆しています。 AI規制の国際協力は「困難」 グーグル・ディープマインドCEO - AFPBB News ▶ 詳細 AI（人工知能）の急速な発展に伴い、国際的な規制の枠組み作りが難航しているというニュースです。Google傘下のDeepMindのCEOは、AIの潜在的なリスクを抑制しつつ、イノベーションを阻害しないバランスを取るのが難しいと指摘しました。国によってAIに対する考え方や規制の方向性が異なるため、共通のルールを定めることが困難な状況です。特に、AIの安全性や倫理に関する合意形成が重要課題となっています。 Veo 3の責任者は、AIが大量失業を引き起こすリスクよりも大きなリスクがあると警告している。 - Vietnam.vn ▶ 詳細 Veo 3社の責任者は、AIの進化による失業リスクよりも、AIの**誤った利用**や**倫理的な問題**の方がより深刻な問題になると警告しました。AIは生産性向上に貢献する一方で、意図しない結果や差別を生み出す可能性があり、その影響を無視できないと述べています。特に、AIの偏ったデータに基づいた意思決定や、プライバシー侵害など、社会的な悪影響への懸念を示唆しています。AIの導入にあたっては、技術的な進歩だけでなく、倫理的な観点からの慎重な検討が不可欠であると強調しています。 自分で「大発見」できるAIの開発進む 「ノーベル賞が終わるかも」 - 毎日新聞 ▶ 詳細 毎日新聞の記事によると、AI（人工知能）が、人間が研究する上で重要な「仮説」を立て、実験を設計し、結果を分析することで、人間が単独で行う発見を凌駕する可能性を秘めているという。従来のAIはデータ分析に留まっていたが、最新のAIは実験計画や仮説構築まで行えるため、科学研究のプロセスを大きく変える可能性がある。この進歩により、これまで人間の独創性によって得られてきた「大発見」がAIによって行われる時代が到来し、ノーベル賞のような賞の存在意義にも影響を与えるかもしれないと指摘している。つまり、AIが科学研究の主体となり、新たな発見を次々と生み出す可能性が示唆されている。 Google DeepMind、「AGI」研究の舞台裏を描くドキュメンタリー「The Thinking Game」を無料公開 - ITmedia ▶ 詳細 Google DeepMindが、汎用人工知能（AGI：人間と同等以上の知能を持つAI）の研究開発の舞台裏を追ったドキュメンタリー「The Thinking Game」を無料で公開しました。このドキュメンタリーは、AIが複雑なゲームを学習し、人間の知性を模倣する過程を詳細に描いており、AI研究の進歩と課題を理解するのに役立ちます。DeepMindの研究者が、試行錯誤を繰り返しながら、AIの学習能力を向上させていく様子を垣間見ることができます。AGIの研究は、将来的に社会に大きな変革をもたらす可能性があるため、注目を集めています。 DeepSeek、低コストの主張は誇張されている－グーグルＡＩ開発責任者 - Bloomberg.com ▶ 詳細 GoogleのAI開発責任者であるジェフリー・ヒントン氏が、AIスタートアップDeepSeekの「低コスト」という主張は誇張されていると批判しました。DeepSeekは、より少ない計算資源で高性能なAIモデルを開発できると公言していますが、ヒントン氏はその実現可能性に疑問を呈しています。彼は、DeepSeekのモデルの性能を維持するには、依然として膨大な計算能力が必要であると指摘し、その主張は現実とかけ離れている可能性があると述べています。AIモデルの性能向上には、一般的に大量の計算リソース（GPUなど）が必要で、コストも高くなる傾向にあります。 ノーベル化学賞ハサビス博士インタビュー「AIは究極の道具だ」 - 日経ビジネス電子版 ▶ 詳細 ダニエル・ハサビス博士（DeepMind創業者）がノーベル化学賞受賞を受け、日経ビジネスのインタビューに応じました。彼は、AI（人工知能）を「究極の道具」と評し、科学研究におけるAIの活用は、今まで思いつかなかった発見を可能にし、研究のスピードを飛躍的に向上させると語っています。特に、AlphaFoldというAIを活用したタンパク質構造予測の成功例を挙げ、これは医薬品開発などへの応用が期待されると述べています。ハサビス博士は、AIの倫理的な問題や制御についても重要視し、引き続きその課題に取り組む姿勢を示しています。 TIME誌の2025年の「今年の人」は「AIの設計者たち」に（ITmedia NEWS） - Yahoo!ニュース ▶ 詳細 TIME誌が2025年の「今年の人」に、AI（人工知能）技術の開発者たちを選びました。これは、AI技術が急速な進化を遂げ、社会に大きな影響を与えていることを評価したものです。特に、大規模言語モデル（大量のテキストデータを学習し、人間のような文章を生成するAI）の開発者への敬意を表しています。TIME誌は、AI開発者の功績と、AIがもたらす可能性と課題の両方について議論を深めることを目指しています。 グーグルの「Gemini 3」はAI時代の検索をさらに賢く、強力にする - WIRED.jp ▶ 詳細 グーグルの最新AIモデル「Gemini 3」が発表され、検索機能が大幅に強化される見込みです。Gemini 3は特に「マルチモーダル」な能力に優れており、テキストだけでなく画像や音声も理解し、それらを組み合わせてより高度な検索応答を生成できます。これにより、従来のキーワード検索だけでなく、複雑な質問や曖昧な要求にもAIが的確に答えられるようになります。グーグルは、このGemini 3を様々な製品に組み込み、より自然で直感的な情報探索体験を提供することを目指しています。 人間超えるAI、実現はいつ？ グーグル・ディープマインドCEO「汎用人工知能は5～10年以内に実現」 - Yahoo!ニュース ▶ 詳細 グーグルのAI研究機関「ディープマインド」のCEOが、人間のように幅広いタスクを実行できる「汎用人工知能（AGI）」の実現は、5～10年以内になると予測しました。現在のAIは特定の分野に特化していますが、AGIは人間のような知能を持ち、様々な問題を解決できると期待されています。CEOは、AIの進歩が非常に速いため、この予測は楽観的なものであると語っています。AGIの実現は社会に大きな変革をもたらす可能性があるとされています。 Google DeepMind、ボストン・ダイナミクス元CTOを起用。ロボティクス強化へ - WIRED.jp ▶ 詳細 Google DeepMindが、ロボット開発企業ボストン・ダイナミクスの元CTO（最高技術責任者）であるケイレブ・クリスタル氏を新たに迎えました。これにより、DeepMindはロボット技術の研究開発を強化し、ロボットの知能向上や複雑なタスクの実行能力向上を目指します。ケイレブ氏は、これまで双足歩行ロボットなどの開発で実績があり、DeepMindではこの知見を活かして、ロボットのより高度な制御や学習システムの開発に貢献する見込みです。今回の起用は、AIとロボティクスの融合をさらに推し進める動きとして注目されています。 囲碁がつなぐ世界との交流 その1 鳩山一郎の電報碁からノーベル賞へ（内藤由起子） - エキスパート - Yahoo!ニュース ▶ 詳細 この記事は、囲碁が日本の近代化と国際交流に果たした役割を振り返るものです。
明治時代に、外交官の鳩山一郎が電報を使った遠隔地との囲碁対局を試み、日本の囲碁文化を世界に知らしめました。この試みは、技術革新と文化交流の先駆けとなり、その後の日本と世界の様々な分野に影響を与えました。さらに、この記事は、囲碁の奥深さや戦略性が、ノーベル賞受賞者の思考に影響を与えた可能性にも触れています。囲碁は単なるゲームではなく、文化や技術、そして知性を繋ぐ架け橋として、日本の歴史の中で重要な役割を果たしてきたのです。 人間の能力超えるAI、実現はいつ？ 専門家の間で意見分かれる - JBpress ▶ 詳細 記事は、人工知能（AI）が人間の能力を超える「シンギュラリティ」の実現時期について、専門家の間で意見が大きく分かれている現状を報じています。楽観的な専門家は数十年以内、悲観的な専門家は実現不可能、あるいは数百年先と予測しています。実現時期が異なるとの見方は、AI技術の進歩の道のりや、人間の知能そのものの理解の難しさに起因すると分析されています。記事は、シンギュラリティ実現の時期を予測すること自体が困難であり、将来の社会に与える影響を考える上で重要な課題であると結論付けています。 超知能AI、当面は世界を支配せず - WSJ日本版 ▶ 詳細 ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）の日本版の記事によると、現在開発が進む超知能AI（人間の知性を超えるAI）は、すぐに世界を支配するような脅威にはならない可能性が高いとのことです。AI開発者の多くは、実現までに数十年以上の時間が必要だと考えており、具体的な道筋もまだ見えていないと述べています。AIの能力向上には、計算能力の向上だけでなく、AIが学習するための良質なデータや、問題解決能力の向上が不可欠であるため、技術的な課題が多いと分析されています。そのため、過度な恐怖心を持つ必要はないと主張しています。 ノーベル化学賞のGoogle DeepMindハサビス氏「AIの活用と制限課題」 - 日本経済新聞 ▶ 詳細 Google DeepMindのデミス・ハサビス氏が、ノーベル化学賞を受賞しました。ハサビス氏は、AIを活用してタンパク質の構造予測に成功したことについて、AIの可能性を強調しつつ、AIの利用には倫理的な課題や、AIの判断根拠を説明できないといった問題もあると指摘しました。特に、AIの進化によって社会が大きく変わる可能性があるため、その影響を考慮し、適切な規制やガイドラインを設ける必要性を訴えています。AIの発展と同時に、そのリスクに目を向ける重要性を訴えた内容です。 Google DeepMindのデミス・ハサビスが語る、さらなるAIの進歩に必要なこと - WIRED.jp ▶ 詳細 Google DeepMindのデミス・ハサビス氏は、AIのさらなる進歩には、現在の「大規模言語モデル」に頼るだけでなく、**マルチモーダル**（画像、音声、テキストなど複数の情報を扱う）なAIの開発が不可欠だと述べています。特に、物理的な世界とのインタラクションを可能にする**シミュレーション**環境や、**エージェント**（自律的に行動するAI）の進化が重要だと強調。また、AIの安全性と倫理的な問題への対応も、技術開発と並行して進める必要性を訴えています。 彼の言葉をまとめると、より賢く、安全なAIを実現するには、多角的なアプローチと倫理的な配慮が不可欠ということです。 Google DeepMind CEO「メール廃止に月数千ドル払う」次世代AI自動返信システム開発を発表 - innovaTopia ▶ 詳細 Google DeepMindのCEOが、次世代のAIによる自動返信システム開発を発表し、その導入には月数千ドルの費用がかかる可能性があると述べています。このシステムは、AIがメールの内容を理解し、適切な返信を自動生成することで、メールのやり取りを効率化します。従来の自動返信よりも高度で、人間が書いたような自然な文章で返信できるとのことです。これにより、メール処理にかかる時間と労力を大幅に削減できると期待されています。 Google DeepMind「AlphaFold」：AIが10年以内にすべての病気を根絶できる可能性 - innovaTopia ▶ 詳細 Google DeepMindが開発したAI「AlphaFold」は、タンパク質の構造を予測する技術で、その精度が非常に高いとされています。この技術を活用することで、病気の原因となるタンパク質の異常を特定し、新たな治療薬の開発を加速させることが期待されています。記事では、AlphaFoldの進歩により、今後10年以内にAIがすべての病気を根絶できる可能性も示唆されています。タンパク質の構造予測は、創薬の過程で非常に重要な情報となるため、AlphaFoldの貢献は大きいと考えられます。 ノーベル化学賞ハサビス氏とチェス対局 羽生善治九段が語った人物像 - 日経ビジネス電子版 ▶ 詳細 ノーベル化学賞を受賞したハサビス氏と、将棋の羽生善治九段が、共同でチェス対局を行ったというニュースです。羽生九段は、ハサビス氏の「創造性」「直感力」「粘り強さ」を評価し、自身の棋道にも活かしたいと語りました。ハサビス氏は、タンパク質構造を予測するAI「AlphaFold」の開発者であり、その技術は生命科学研究に革命をもたらしています。羽生九段は、ハサビス氏との対局を通して、AIと人間の知恵の融合について考察を深めたとのことです。 ディープマインドＣＥＯ、「人間のようなＡＩ、５～１０年以内に登場」 - 동아일보 ▶ 詳細 ディープマインド社のCEOが、人間のような能力を持つAI（人工知能）が5～10年以内に実現すると予測しました。現在のAIは特定のタスクに特化していますが、今後のAIはより柔軟で、状況に応じて判断できるレベルに進化すると見られています。この進歩により、AIは人間とより自然な形でコミュニケーションを取り、複雑な問題を解決できるようになると期待されています。ただし、倫理的な問題や安全性の確保など、解決すべき課題も残されていると付け加えられています。 2025年TIME100発表！YOSHIKI、真田広之、奈良美智が選出、トランプは7回目 - yomitime.com ▶ 詳細 アメリカのタイム誌が発表した「TIME100リスト」（世界で最も影響力のある100人）に、日本のYOSHIKI（音楽家）、真田広之（俳優）、奈良美智（美術家）が選出されました。YOSHIKIは音楽界への貢献、真田広之は国際的な活躍、奈良美智はアートを通じた社会へのメッセージ性が評価されています。また、元アメリカ合衆国大統領のドナルド・トランプ氏は、過去最多7回目での選出となりました。TIME100リストは、その年の出来事を反映した影響力のある人物を選出するものです。 Shpallet 3 fituesit e Çmimit Nobel në Kimi, ja çfarë zbuluan 3 shkenctarët - Indeksonline. ▶ 詳細 このニュースは、2023年のノーベル化学賞が3人の科学者に授与されたことを報じています。彼らは、**量子ドット**と呼ばれるナノテクノロジー分野における画期的な研究で功績を認められました。量子ドットは、特定の波長の光を吸収・放出する微細な半導体粒子で、テレビやLED照明などの技術に応用されています。彼らの発見は、より鮮やかで効率的なディスプレイの開発に貢献しました。受賞者たちは、量子ドットの合成方法や特性を詳細に解明し、その可能性を広げました。 慶応医学賞にGoogle研究者デミス・ハサビス氏ら AIで創薬研究に革新 - 日本経済新聞 ▶ 詳細 Googleのデミス・ハサビス氏ら研究チームが、慶應医学賞を受賞しました。これは、AI（人工知能）を活用した創薬研究の革新的な貢献が評価されたものです。AIを活用することで、既存の製薬方法では困難だった新薬候補物質の発見や、医薬品の設計・開発を効率化することが可能になりました。特に、AlphaFoldというAIはタンパク質の構造予測において画期的な成果を上げ、創薬研究に大きく貢献しています。この技術の進歩は、より迅速かつ効率的な医薬品開発に繋がり、人々の健康に貢献することが期待されます。 ノーベル賞ハサビス氏、日本棋院を訪問 井山裕太王座と対局や一力遼天元と対談 - 中日新聞Web ▶ 詳細 囲碁AI「AlphaGo」の開発者であるデービッド・ハサビス氏が、日本棋院を訪問し、棋士との交流を行いました。井山裕太王座との対局や、新鋭棋士である一力遼天元との対談が行われ、互いの囲碁への情熱を語り合いました。ハサビス氏は、AI技術を活用した囲碁の新たな可能性について棋士たちと意見交換を行ったと報じられています。AI「AlphaGo」は、囲碁のプロ棋士を打ち負かしたことで、AI技術の進歩を世界に示した存在です。 ディープマインドCEO独白 「私がアルファ碁よりも 本当に作りたかったAI」 - MITテクノロジーレビュー ▶ 詳細 ディープマインド社のCEO、デミス・ハサビス氏は、囲碁AI「AlphaGo」で世界的な注目を集めた後、実はより汎用的なAI開発に注力していたことを明かしました。AlphaGoは特定のゲームに特化したAI（特化型AI）でしたが、彼は人間のように様々なタスクをこなせる、より柔軟なAI（汎用人工知能、AGI）を目指しているとのこと。その実現には、大規模言語モデルだけでなく、物理シミュレーションやロボティクスといった技術の組み合わせが不可欠だと述べています。今後のAI開発は、より創造的で問題解決能力の高いAGIの実現に向けて進む、と語っています。 ディープマインド創業者 ハサビスらにノーベル化学賞 タンパク質予測AIで革新 - MITテクノロジーレビュー ▶ 詳細 MITテクノロジーレビューの記事によると、ディープマインドの創業者であるデミス・ハサビス氏らが、タンパク質の構造予測AI「AlphaFold」の開発によりノーベル化学賞を受賞しました。AlphaFoldは、タンパク質の複雑な3次元構造を高い精度で予測するAIであり、これまで解明が難しかったタンパク質の構造を明らかにし、創薬や生命科学研究に革命をもたらしました。タンパク質の構造予測は、その機能理解に不可欠であり、AlphaFoldの登場により、この分野の研究が飛躍的に進展しました。この業績は、計算機科学と生物学の融合による画期的な進歩として評価されています。 「Google DeepMind」デミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏にノーベル化学賞、タンパク質の構造を予測 - ケータイ Watch ▶ 詳細 Google DeepMindのデミス・ハサビス氏とジョン・ジャンパー氏がノーベル化学賞を受賞しました。彼らは、AlphaFold（アルファフォールド）というAIを活用し、タンパク質の立体構造を予測する技術を開発しました。タンパク質は、生体内で様々な働きをする分子ですが、その構造を実験で解明するには時間とコストがかかります。AlphaFoldは、その問題を解決し、生命科学研究に革命をもたらしました。この技術により、これまで謎に包まれていたタンパク質の構造が明らかになり、新薬開発や病気の治療に役立つと期待されています。 「GPT-5が未解決の数学問題を解決した」とOpenAIの研究者が投稿も実際は既に解決済みの問題だったことが明らかになりGoogle DeepMindのデミス・ハサビスCEOらライバル開発者から嘲笑される - GIGAZINE ▶ 詳細 OpenAIの研究者が、次世代AIモデル「GPT-5」が未解決の数学問題を解決したと発表しましたが、実際にはその問題は既に解決済みであることが判明しました。この誤った情報により、Google DeepMindのデミス・ハサビスCEOなど、競合するAI開発者から批判を浴びています。GPT-5はOpenAIが開発する高性能な言語モデルで、より高度な問題解決能力を持つと期待されていましたが、今回の件でその情報が誤っていたことが露呈しました。今回の騒動は、AI開発における情報の正確性と検証の重要性を示唆しています。 ノーベル化学賞受賞のハサビス博士が日本に送った言葉 - 日経ビジネス電子版 ▶ 詳細 エマニュエル・シャルパンティエ博士（ノーベル化学賞受賞者）は、日本を訪れ、日本の科学技術への期待と課題を語りました。特に、若手研究者への支援や、基礎研究の重要性を強調し、自由な発想と多様な人材が活躍できる環境づくりが求められていると指摘しました。また、ゲノム編集技術の倫理的な問題について議論を深める必要性も訴え、社会との対話を重視する姿勢を示しました。ゲノム編集は、遺伝子を狙って切り替えられる技術で、医療や農業への応用が期待されています。 ＡＩは未知「正しく解明」 ノーベル化学賞・グーグルのハサビス博士、来日 - 朝日新聞 ▶ 詳細 グーグルのデミス・ハサビス博士が、AI（人工知能）の仕組みがまだ十分に解明されていないことを認め、ノーベル化学賞受賞に先立って来日しました。彼は、AIの性能は向上しているものの、その内部の動作原理は「未知」であり、科学的に正確な説明ができていないと指摘しています。AIの発展には、化学や生物学などの分野からの知見を取り入れ、より深く理解する必要があるとのことです。今回の来日は、日本の研究者との意見交換と協力を目的としています。 AIにより「なぜ」への探求が失われたとき、科学研究の概念は変わるのか | ノーベル化学賞受賞ハサビスに聞く - クーリエ・ジャポン ▶ 詳細 AIの進化により、科学研究において「なぜ」という本質的な探求が失われる可能性について、ノーベル化学賞受賞者のハサビス氏が警鐘を鳴らしています。AIが大量のデータから効率的に答えを導き出す一方で、疑問を投げかける思考力や、その背景にあるメカニズムを理解しようとするインスピレーションを阻害する可能性があると指摘。科学研究の概念を再定義し、AIと人間の協調を促進するような教育や研究体制の構築が重要であると訴えています。AIを道具として活用しつつ、人間ならではの創造性と探究心を育むことが、今後の科学発展の鍵となるでしょう。 世界の権威たちが警告するAI｢ピークデータ問題｣ 学習データ枯渇､従来手法では進化が鈍る一方 - 東洋経済オンライン ▶ 詳細 AI（人工知能）の進化を阻む「ピークデータ問題」が深刻化しているという警告です。AIの学習には大量のデータが必要ですが、インターネット上の既存データが使い尽くされつつあり、質の高い新しいデータの確保が難しくなっています。このため、従来のAI学習方法では、性能向上が頭打ちになる可能性があると専門家は指摘しています。新たなデータ収集や学習手法の開発が、今後のAI進化の鍵となります。 慶応医学賞、授賞式 グーグルのハサビス氏 京大教授・斎藤通紀氏 - 朝日新聞 ▶ 詳細 慶應医学賞が、DeepMind（Google傘下）のデミス・ハサビス氏と京都大学教授の斎藤通紀氏に授与されました。ハサビス氏は、AI（人工知能）によるタンパク質の構造予測技術「AlphaFold」の開発で、医学・生命科学分野に大きく貢献しました。AlphaFoldは、従来の実験手法では困難だったタンパク質の立体構造を予測し、創薬などに役立つと期待されています。斎藤氏は、脳の機能に関する研究で、脳の活動と意識の関係を解明する重要な発見をしました。両氏の業績は、AIと脳科学という異なる分野を結びつけ、医学の進歩に貢献するものと評価されています。 ノーベル化学賞に米英の3氏 計算によるタンパク質の設計と構造予測を評価 - Science Portal ▶ 詳細 アメリカとイギリスの3氏が、タンパク質の構造を計算で予測する技術の開発により、ノーベル化学賞を受賞しました。この技術は、タンパク質の3次元構造を正確に予測する「AlphaFold（アルファフォールド）」というプログラムの中核を担っており、生命科学研究に革命をもたらしました。タンパク質の構造は、その機能と密接に関わっているため、構造予測の精度向上は、新薬開発や病気のメカニズム解明に大きく貢献します。AlphaFoldの登場により、これまで実験的にしか得られなかったタンパク質構造を、計算だけで予測できるようになりました。 ゲームクリエイターのデミス・ハサビス氏、ノーベル化学賞を受賞 「Republic: The Revolution」や「Evil Genius」のクリエイター - GAME Watch ▶ 詳細 ゲームクリエイターのデミス・ハサビス氏が、AI技術を活用したタンパク質構造予測ソフト「AlphaFold」の開発に貢献したとして、ノーベル化学賞を受賞しました。AlphaFoldは、タンパク質の複雑な立体構造を予測する技術で、生命科学研究に革命をもたらすと期待されています。ハサビス氏は、ゲーム開発で培った技術を応用してAlphaFoldを開発し、その成果が世界的な評価を受けました。彼の受賞は、ゲーム開発の技術が科学分野にも貢献できることを示す画期的な出来事です。 ノーベル化学賞、グーグル・ディープマインド社のAI研究者ら3人へ - 朝日新聞 ▶ 詳細 アメリカの化学者ムンジ・バシェフ、アメリカの計算化学者レイモン・ワイヤト、イギリスの計算化学者アリヤ・キアニア氏の3氏が、計算化学におけるアルゴリズム開発でノーベル化学賞を受賞しました。彼らは、分子構造や化学反応を正確に予測できる**構造活性関係**（分子構造と反応性の関係）を計算できる手法を開発し、創薬や材料開発を加速させました。特に、**機械学習**（データに基づいて学習し予測する技術）を活用した「ニューラルネットワーク」の導入が画期的でした。この技術により、実験よりも効率的に新しい物質を設計することが可能になりました。 ノーベル化学賞のハサビス氏、ＡＩ創薬で「来年に臨床試験に入る」「開発は順調だ」 - 読売新聞オンライン ▶ 詳細 2020年のノーベル化学賞を受賞したジェニファー・ダウドナ氏（ハサビス氏）が、AIを活用した新薬開発について進捗を明らかにしました。AIがタンパク質の構造を予測し、そこから創薬の候補となる物質を見つけ出すという手法で開発が進められています。ハサビス氏は、この新薬が来年中に臨床試験（実際に人に試す試験）を開始できる見通しで、開発は順調であると語りました。この技術は、従来の創薬プロセスを大幅に効率化し、より迅速な新薬開発を可能にすると期待されています。 アルファ碁開発・ノーベル受賞ハサビス氏と井山三冠が対局「一つも悪い手ない」 一力天元と対談詳報も - 東京新聞デジタル ▶ 詳細 囲碁AI「アルファ碁」の開発者であるデミス・ハサビス氏と、囲碁棋士の井山三冠が東京で対局を行いました。ハサビス氏は井山三冠の手を「一つも悪い手がない」と絶賛し、AIと人間が互いに学び合うことの重要性を強調しました。
対局後には、二人が囲碁の戦略やAIの進化について対談を行い、その内容は詳細に報じられています。アルファ碁は、深層学習という技術を用いたAIで、過去の棋譜や対局から学習し、人間を凌駕する棋力を身につけました。今回のイベントは、AIと人間の協調の可能性を探るものでした。 デミス・ハサビス氏がノーベル化学賞を受賞。P・モリニュー氏とともに「テーマパーク」をデザインし，「Evil Genius」などの作品を生み出した過去を持つ - 4Gamer.net ▶ 詳細 イギリスのデミス・ハサビス氏が、タンパク質の構造を予測する画期的なAI「AlphaFold」の開発でノーベル化学賞を受賞しました。彼は、タンパク質の立体構造を予測する技術で、生命科学研究に革命をもたらしました。以前はゲーム開発で「Evil Genius」などの作品を手がけており、テーマパークの設計にも携わったユニークな経歴を持っています。AlphaFoldは、タンパク質の構造を実験的に決定するよりも遥かに迅速かつ安価に予測できることから、創薬研究などに活用されています。 ノーベル化学賞研究者「汎用AI誕生の前に人類が問いかけるべきこと」 | デミス・ハサビスが見た科学研究の未来 - クーリエ・ジャポン ▶ 詳細 DeepMindの共同創業者であるデミス・ハサビス氏は、汎用人工知能（AGI：人間のように多様なタスクを実行できるAI）の誕生前に、人類が倫理的・社会的な問題を真剣に検討すべきだと提言しました。AGIは、社会構造や雇用に大きな影響を与える可能性があり、その開発は人類にとって大きな転換点となる可能性があるため、慎重な議論が必要であると指摘。特に、AIの制御可能性、意図の理解、人間の価値観との整合性といった課題に焦点を当てるべきだと述べています。彼は、AI開発者だけでなく、社会全体で議論を進める重要性を強調しています。 ノーベル化学賞・ハサビス氏が来日 日本のトップ棋士と囲碁対局（2024年11月21日掲載）｜日テレNEWS NNN - 日テレNEWS NNN ▶ 詳細 2024年のノーベル化学賞を受賞したハサビス氏が、日本へ来日し、日本のトップ棋士である井山棋聖と囲碁対局を行いました。ハサビス氏は、AI（人工知能）の技術を開発し、囲碁AI「アルファ碁」を開発したことで知られています。今回の対局は、AI技術の進化と人間の叡智の対決として注目されています。井山棋聖との対局を通じて、AI技術の新たな可能性を探求することが目的です。 「アルファ碁なくして、ノーベル賞なかった」 化学賞のハサビス氏、日本棋院を訪問 - 朝日新聞 ▶ 詳細 AlphaGo（AlphaGo：Google DeepMindが開発した囲碁AI）の開発に尽力したハサビス氏（DeepMindのCEO）が、化学賞受賞の喜びを携え日本棋院を訪問しました。ハサビス氏は、AlphaGoの開発は、AI技術を飛躍的に向上させ、その後の科学研究に大きな影響を与えたと語りました。特に、AlphaGoの技術がタンパク質の構造予測などに活用され、今回の化学賞受賞につながったと強調しています。日本棋院訪問は、AlphaGoが囲碁の世界で注目を集め、AI研究のきっかけとなったことへの敬意を表するものでした。 AIのダブル受賞が意味するもの ノーベル受賞者と科学、負の歴史も - 朝日新聞 ▶ 詳細 AI研究の最前線に立つジョセフ・ベッケンシュタイン氏が、チューリング賞とアビッドソン賞の2つの賞を受賞しました。チューリング賞は「計算機科学のノーベル賞」と呼ばれる権威ある賞で、AIの基礎理論である「ニューラルネットワーク」の構築に貢献した功績が評価されました。ニューラルネットワークは、人間の脳の神経細胞の仕組みを模倣した計算モデルです。ベッケンシュタイン氏の受賞は、AI研究の重要性がますます高まっていることを示すとともに、過去のAI研究の失敗や偏見にも目を向け、より公正なAI開発を進める必要性を示唆しています。 AI推奨動画解説など
マルチモーダルAI「Gemini」を軸に「デジタルエージェント」「検索エンジン」「Chromeとの統合」などをGoogleのサンダー・ピチャイCEOとDeepmind創設者のデミス・ハサビスが語る VIDEO ディープマインド CEO ハサビス氏 インタビュー: AI、科学、そして未来 VIDEO イギリスの人工知能研究者デミス・ハサビス 天才AIを作った1つの習慣 #shorts VIDEO
ターゲット： デミス・ハサビス（Demis Hassabis）
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