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）のシニアリサーチャーであるミン・タン博士のチームは、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顕著な特徴は、数学の問題を解く能力が、国際数学オリンピック（IMO）の金メダリストの数理幾何学の解法を凌駕していることです。 「IMOの金メダリストが50問中40問を解けるとすれば、AlphaGeometry 2は50問中42問を解けるでしょう」とタン博士は喜びを語りました。
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特別クラスで、ベトナム人として初めてIMO金メダル（1979年）を受賞したレ・バ・カイン・チン氏の教え子でした。チン氏は、幾何学問題3の簡潔で印象的な解答により、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。
才能豊かな師に感銘を受けたタン氏は、常に「私たちのAIは、かつてレ・バ・カン・チン氏が抱えていた問題を解けるだろうか？」という問いを抱き続けていました。この問いが、数学の問題を解くAIソフトウェアを開発するというタン氏の決意の源となりました。
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年間の開発期間を経て、2024年1月、AlphaGeometryは世界的に著名な科学誌「Nature」に論文を発表し、AIの世界に正式に「デビュー」しました。論文には、ベトナム人博士号取得者3名（Luong Minh Thang氏、Trinh Hoang Trieu氏、Le Viet Quoc氏）と、外国人研究者2名（Yuhuai Wu氏、He He氏）が参加しました。
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。彼の問題は互いに連結された動く点から構成されていますが、AlphaGeometry 1ではその動きを記述できないのです」とLuong Minh Thang博士は考えを巡らせながら、ソフトウェアの改良とアップグレードに向けた方法を模索し続けました。
20年前、タン氏はナショナルチームで8位に終わり、国際舞台に出場できる候補者はわずか6名にとどまり、IMOへの出場を逃しました。数学への夢は叶いませんでしたが、大学入学を機に人工知能（AI）の道へと進みました。この転機が、彼を特別な形でIMO 2024へと導きました。候補者としてではなく、チームが開発したAIソフトウェア「AlphaGeometry」を用いて、英国バースで100カ国以上から集まった数学の才能ある人々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
タン氏は、AlphaGeometryは幾何学の問題を解くのに強いものの、IMO 2024の試験マトリックスには幾何学の問題が1問しかなく、残りは代数、算術、組合せ論であると述べた。AlphaGeometryは国際オリンピックの金メダル獲得まであと1点と迫っており、これが彼がチームを率いて超人的な推論能力を持つAIの開発を続けるモチベーションとなっている。
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。
ルオン・ミン・タン博士は、AlphaGeometryが人間のような知能と自己学習ソフトウェアへの重要なマイルストーンであると考えています。これは、あらゆる知識と知覚を学習し、人間の知能を超えるシステム、AGI（汎用人工知能）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。
タン氏によると、AIが国際的な数学問題を解くには数年かかると以前は考えられていたが、彼のチームのソフトウェアはそれを実現したという。タン氏と彼の同僚たちの目標は、アルファジオメトリや数学問題の解法だけに留まらない。
「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において、Luong Minh Thang博士は言語（QANet、ELECTRA）と視覚（UDA、NoisyStudent）の両面で最先端のモデルを構築しました。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あり、後にGoogle LaMDA、Bard、そして現在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なお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で正式に勤務を開始したタン博士は、機械学習と自然言語処理の研究専門知識を有しています。タン博士は、Google Brainでテキストを画像に自動変換するPartiモデル（Pathways Autoregressive Text-to-Image）の主要研究チームにおいて唯一のベトナム人です。
彼は現在までに50本以上の研究論文、4万件の引用、そして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ますが、彼のチームは大きな影響力を持つ論文を作成すること、そして同時に数十億人に影響を与えるアプリケーションを開発することに重点を置いています。
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・キエム英才高等学校で数学を専攻していたタンさんは、幼い頃から数学の問題を解くことに情熱を注いでいました。ホーチミン市国立大学付属英才高等学校で学ぶ中、タンさんはレ・バ・カイン・チン先生とトラン・ナム・ズン先生に出会いました。二人は大学での授業スタイルを高校レベルにまで落とし込み、タンさんは数学の問題を解くことについてより自由な思考を持つようになりました。数学で確固たる基礎を築いたベトナム人男子学生は、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進学し、コンピュータサイエンスを学びました。
ここでタン氏は自然言語を学び、それを多くの言語に翻訳し始め、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から博士号取得のための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、タン氏の楽観度は最も低かった時期もあった。最初の3年間は様々な分野で研究を行ったが、研究成果は大きな成功を収めることができなかった。
大学3年生の終わりに、タンはGoogleでインターンシップを経験し、人工知能翻訳の道を切り開きました。当時、タンはAI分野の著名人3人と働くという幸運に恵まれました。AIに関する論文が世界で最も多く引用されている人物の一人であるル・ヴィエット・クオック博士、OpenAIの共同創設者で元チーフエンジニアのイリヤ・スツケヴァー氏、そしてGoogle DeepMindのバイスプレジデントであるオリオール・ヴィニャル氏です。
タンは自身の進むべき方向を見つけ、すぐにこの分野で論文を書き、その発展に注力しました。Googleの正式社員となった後、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超知能の分野に転向することを思いつきました。
世界の人工知能の最先端に取り組んでいるタン氏は、この研究グループを世界のAIにおける「先駆的な頭脳」と位置づけています。これはプレッシャーと挑戦の両方をもたらしますが、同時にグループ全体にとって、キャリアにおける新たな目標達成への刺激にもなります。
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共に非営利団体VietAIを共同設立し、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。
タン氏は毎朝早起きして息子を学校に送り、その後Google本社へ向かいます。彼の朝は、最近発表された科学論文を読んだり、新しいアイデアを考えたり、プログラミングやコード作成といった、創造性と集中力が最も求められる作業から始まります。
タン氏は時折、チームメンバーと昼食を共にし、アイデアを議論したり、同僚と科学論文を読んだりします。昼休みには、上級管理職やグループと会合を持ち、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
彼はたいてい夕方遅くにジョギングに出かけ、帰宅して家族と夕食をとります。妻はウェンディ・ウエン・グエン師で、スタンフォード大学微生物学・疫学研究所の創設者であり、国際渉外担当ディレクターを務めています。8Xの科学者である彼は、夫婦の相性は非常に良いと打ち明けました。妻はいつも彼を励まし、ベトナムとアメリカの間にAIと医療の架け橋を築くプロジェクトに同行してくれます。
2024年8月、タン氏はGoogleの「魔術師」ジェフ・ディーン氏をベトナムのホーチミン市に招き、AIカンファレンスを開催しました。数千人の参加者を集め、AI分野に関する新たな知見を広め、ベトナムにおける将来のAI発展に向けた提言を行いました。タン氏は2030年までに数十万人のAIエンジニアを育成することを目標としており、2025年だけでも、生成AI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ます。
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、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を連携させた形で育成することです。これにより、育成における水平的・垂直的な繋がりが生まれ、学生は異なる場所でAIを学んでも、全員が認められるようになります。
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
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