Google のベトナム人が、国際オリンピックの金メダルを「打ち負かす」数学の問題を解く AI を開発

AIが国際オリンピックの金メダルを「破る」

3 週間前、Google (米国) の上級研究員 Minh Thang 博士のチームが AlphaGeometry 2 バージョンの開発に成功しました。このバージョンの最も優れた特徴は、数学の問題を解くレベルが、数学幾何学の問題を解くことで国際数学オリンピック (IMO) で金メダルを獲得した受験者を超えていることです。 「IMO の金メダリストが 40/50 の問題を解けるのであれば、AlphaGeometry 2 は 42/50 の問題を解けることになります」とThang 博士は嬉しそうに語りました。

20年前、タン博士はホーチミン市のギフテッド高校の数学の専門クラスで学び、ベトナム人として初めてIMO金メダルを獲得した（1979年）レ・バ・カイン・チン先生の教え子でした。チン氏は、幾何学問題3に対する簡潔で印象的な解答により、これまでこのコンテストで特別賞を受賞した唯一のベトナム人でもあります。

タン氏は、この才能ある教師を研究のインスピレーションとして、「私たちの AI は、過去の Le Ba Khanh Trinh 氏の問題を解決できるだろうか？」という疑問を常に考えていました。この疑問が、数学の問題を解く AI ソフトウェアを構築しようと決意したタン氏のきっかけです。

2022 年に誕生した Alpha Geometry は、初期のソフトウェアではいくつかの小さな数学の問題しか解けなかったため、誰にも注目されませんでした。

Luong Minh Thang 博士 (右) が GenAI Summit 2024 人工知能カンファレンスで専門家と意見を共有しています。

2年間の開発を経て、2024年1月に、AlphaGeometryは世界的に有名なNature誌に研究論文を掲載し、AIの世界に正式に「デビュー」しました。記事には、ベトナム人の医師3人（ルオン・ミン・タン、チン・ホアン・トリウ、レ・ヴィエット・クオック）と外国人医師2人（ユーフアイ・ウー医師、ヘ・ヘ医師）が取り上げられた。

このバージョンでは、AlphaGeometry はニューラル言語モデルと論理的推論を大規模な合成データと組み合わせて IMO (国際数学コンテスト) の問題を解決し、多くの人々を驚かせました。

「しかし、現時点ではAlphaGeometryはまだTrinh氏の伝説的な問題を解くことができません。彼の問題は動く点を繋げたものですが、AlphaGeometry 1ではその動きを記述できません」とLuong Minh Thang博士は述べ、ソフトウェアの改良とアップグレードの方法を探っている。

20年前、タン選手は国内ランキング8位だったにもかかわらずIMO試験を欠席し、国際舞台に参加できる候補者はわずか6人しか選ばれなかった。数学の夢は未完だったが、大学入学を機に人工知能（AI）の道へ進むことにした。この転機が、彼を特別な形でIMO 2024大会に導いたのです。出場者としてではなく、彼のチームが開発したAIソフトウェアAlphaGeometryを使い、イギリスのバースで100か国以上の数学の才能と競い合ったのです。

「2024年7月、私たちのチームは初めてAIを導入して国際数学オリンピックIMOに参加し、銀メダルを獲得しました」とタン博士は語りました。

コンテストの特別ゲストとして、Thang さんは世界中の出場者に AlphaGeometry を紹介し、コンテストで Le Ba Khanh Trinh 先生と直接会った素晴らしい思い出を持っています。

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私たちの将来の目標は、世界が解決していない6～7千年紀の問題を解決できるプログラム、AIバージョンを開発することです。

ルオン・ミン・タン博士

Thang 氏は、AlphaGeometry は幾何学の問題を解くのに強いが、IMO 2024 試験マトリックスには幾何学の問題が 1 つしかなく、残りは代数、算術、組み合わせ問題であると述べました。 AlphaGeometry は国際オリンピックの金メダル獲得まであと 1 ポイントというところまで来ており、それが彼が超人的な推論能力を持つ AI を開発するチームを率い続ける動機となったのです。

特に、IMO のすべての幾何学の問題を克服できるソフトウェアを作成したいという願望により、Thang 博士のチームは 3 週間前にリリースされた AlphaGeometry 2 の開発に成功し、Trinh 氏の問題に見事に対処しました。

Luong Minh Thang 博士は、AlphaGeometry が人間のような知能と自己学習ソフトウェアに向けた重要なマイルストーンになると考えています。これは、あらゆる知識と認識を学習し、人間の知能を超えるシステムである汎用人工知能 (AGI) を実現するための前提条件です。

「私たちの将来の目標は、世界が未だ解決していない6、7千年紀の問題を解けるプログラム、AI版を開発することです。AIがゴ・バオ・チャウ教授のようにフィールズ賞を受賞できれば素晴らしいことです」とタン氏は述べた。

タン氏によれば、これまではAIが国際数学オリンピックを解くにはまだ数年かかると考えられていたが、同氏のチームのソフトウェアがそれを実現したという。 Thang 氏と彼の同僚の目標は、AlphaGeometry や数学の解決に留まることではありません。

「私たちはAIが新たな高みに到達することを望んでいます。単に人間を模倣するだけでなく、物理学、化学、例えば創薬など、さまざまな分野で新しい推論、探索、そして世界のための実用的なソリューションの創造を実現してほしいのです」とタン氏は語った。

Luong Minh Thang 博士は、50 件を超える研究論文、40,000 件の引用、20 件の特許を保有しています。

Google DeepMind では、Luong Minh Thang 博士が言語 (QANet、ELECTRA) とビジョン (UDA、NoisyStudent) の両方で最先端のモデルを構築しています。彼は、2020 年の世界最高のチャットボットである Meena プロジェクトの共同創設者です。このプロジェクトは後に Google LaMDA、Bard、そして現在は Google の主力 AI 製品である Gemini へと発展しました。 Meena チャットボット プラットフォームは今も世界をリードしており、GPT チャットと競合しています。

2016 年 9 月から Google Brain で正式に勤務している Thang 博士は、機械学習と自然言語処理の研究の専門知識を持ってスタートしました。 Thang 氏は、Google Brain でテキストを画像に自動的に変換する Parti モデル (Pathways Autoregressive Text-to-Image) の中核研究チームに所属する唯一のベトナム人です。

現在までに、彼は 50 本以上の研究論文、40,000 件の引用、20 件の特許を保有しています。タン氏によると、Google には論文を書きたいだけの研究者もいるが、彼のチームは大きな影響力を持つ論文の作成や、数十億人に影響を与えるアプリケーションの作成に重点を置いた取り組みを行っているという。

たとえば、2021年にThang氏はGoogleの検索アルゴリズムを変更するアプリケーションを研究し、数十億人のユーザーがより便利に情報を収集できるようにするためにGoogleが行ったトップ10の改善点の1つに選ばれました。

「私のレベルでは解決できる問題がたくさんあるので、慎重に考える必要があります。重要なのは、たとえまだ考えていないとしても、ほとんどの人が必要としている問題を見つけることです。ただし、それは実際に応用できるものでなければなりません」とタン氏は強調した。

ビエンホア省のグエン・ビン・キエム高等学校で数学を専攻する学生としてスタートしたタンさんは、子どものころから数学の問題を解くことに熱中していました。ホーチミン市国立大学の英才高等学校で学んでいたとき、タンさんはレ・バ・カイン・チンさんとトラン・ナム・ドゥンさんに出会いました。二人は大学の教育スタイルを高校レベルにまで落とし込み、タンさんが数学の問題解決に対してよりオープンな姿勢を持つよう助けました。数学の基礎がしっかりしていたベトナム人の男子学生は、全額奨学金を得てシンガポールのシンガポール国立大学に渡り、コンピューターサイエンスを学びました。

ここでタン氏は自然言語を研究し、それを多くの言語に翻訳し始めたため、人工知能の力をはっきりと実感しました。タン氏は、2011年に米国スタンフォード大学の博士課程奨学金を獲得するまで、同校の研究助手として勤務しました。

世界トップクラスのこの学校で、タン氏はディープラーニングを自然言語処理に応用する分野で著名なクリストファー・マニング教授の指導を受けました。

タン博士と数学者テレンス・タオ氏（中央）と妻のウェンディ・ウエン・グエン氏（右）。

スタンフォード大学での5年間、タン氏の楽観度が最も低かった時期もあった。最初の 3 年間、彼はさまざまな分野で研究に取り組みましたが、研究成果は大きな成功を収めませんでした。

3年目の終わりに、タンさんはGoogleでインターンシップを経験し、人工知能翻訳の道を見つけました。当時、Thang 氏は AI 分野の著名人 3 名と一緒に仕事ができるという幸運に恵まれました。その 1 人は、AI に関する引用数が世界で最も多い人物の 1 人である Le Viet Quoc 博士です。 Ilya Sutskever - OpenAI の共同創設者兼元チーフエンジニア。そして、Google DeepMind の副社長である Oriol Vinyal 氏。

自分自身の方向性を見つけたタンさんは、すぐにこの分野で論文を書き、その発展に専念しました。グーグルの正式な社員になったとき、タン氏は多くのグループが互いに競争していることに気づき、新たな知識の探求を広げるためにスーパーインテリジェンスの分野に転向することを思いついた。

人工知能の世界的最前線で活動するタン氏は、この研究グループを世界の「AIの先駆的頭脳」とみなしている。それはプレッシャーと挑戦であると同時に、チーム全体にとってキャリアにおける新たな目標を達成するためのインスピレーションでもあります。

ベトナムのAIを世界地図に載せる

ベトナムはAI分野で大きな可能性を秘めていると評価し、ルオン・ミン・タン博士はベトナムのAIを世界に知らしめる貢献をしたいと考えています。

過去5年間、彼はベトナムの専門家である同僚と非営利団体VietAIを共同設立し、合計4,000人以上の優秀なAIエンジニアを育成してきました。そのうち4人の若手エンジニアはベトナム初のGoogle機械学習開発の専門家となりました。

タンさんは毎朝早く起きて息子を学校に連れて行き、その後グーグル本社に向かいます。彼は、最近出版された科学研究論文を読んだり、新しいアイデアを考えたり、プログラミングしてコードを書いたりといった、最も創造力と注意力を必要とする作業から朝を始めます。

時々、タン氏はグループで昼食を企画し、同僚とアイデアを議論したり、科学記事を読んだりします。昼休みには上級役員やチームと会って指示を与えます。

Thang 博士と AlphaGeometry 創設チームの同僚がオフィスで働いています。

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「ゼロからヒーローへ」をモットーに、数十万人のベトナムの AI 人材を育成することを目指します。

ルオン・ミン・タン博士

彼はたいてい午後遅くにジョギングに出かけ、家に帰って家族と夕食をとります。彼の妻は、スタンフォード微生物学・疫学研究所（スタンフォード大学）の創設者であり、国際対外関係担当ディレクターのウェンディ・ウエン・グエン氏です。 8Xの科学者は、このカップルは非常に仲が良かったと打ち明けた。彼の妻はいつも彼を励まし、ベトナムと米国の間で AI とヘルスケアを結びつけるプロジェクトを行うためにベトナムに同行しています。

2024年8月、タン氏はベトナムのホーチミン市でGoogleの「魔法使い」ジェフ・ディーン氏を招き、AIカンファレンスを開催しました。何千人もの参加者を集め、この分野に関する新たな知識を広め、将来のベトナムにおけるAI開発のための提言を行いました。タン氏の願いは、2030年までに数十万人のAIエンジニアを育成することだ。2025年だけでも、生成AIの分野で1,000人の優秀なベトナム人エンジニアを育成することを目指している。

彼のAI研究所は、スタンフォード大学とグーグルにヒントを得て、2018年からベトナムの人材育成のためにAIカリキュラムフレームワークを構築してきた。タン氏は、ベトナムの大学ではAIを教えているものの、その知識は更新されておらず、依然としてかなり古いものであることに気付いた。

彼の最大の願いは、異文化間、大学間、高校と大学間、彼の研究所と大学間、そして特に大学と企業間で AI をトレーニングできるようにすることです。これにより、教育に水平および垂直のつながりが生まれ、学生はさまざまな場所で AI を学習しても、認識できるようになります。

タン氏は近い将来、外国からの奨学金を得て、「ゼロからヒーローへ」をモットーに、何も知らない人から専門家になるまでのベトナムのAI人材を育成することを計画している。

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出典: https://vtcnews.vn/ts-viet-tai-google-tao-ai-giai-toan-danh-guc-huy-chuong-vang-olympic-quoc-te-ar931477.html