GoogleのAI競争に参戦するベトナム人博士

ドンナイ省出身の38歳、ルオン・ミン・タン氏は、現在、Googleの人工知能（AI）研究部門であるGoogle DeepMindのシニアエキスパートです。10年近くにわたり、タン博士は2020年に世界最高評価のチャットボット「Meena」をはじめ、数々のAIチャットボットの開発に携わってきました。Meenaは後に「Bard」となり、現在は「Gemini」と呼ばれています。

人工知能の科学者になることは、タン博士にとって大きな転機となりました。なぜなら、彼はもともと数学を専攻するつもりだったからです。

ルオン・ミン・タン博士。

ホーチミン市国家大学付属英才高等学校で数学を専攻していたタンさんは、省レベルおよび全国レベルで数々の賞を受賞しています。国際数学オリンピック（IMO）の選考会に参加した際、彼はレ・バ・カン・チン先生とチャン・ナム・ドゥン先生の足跡をたどることを夢見ていました。

「選考に落ちてしまい、ITの道へ進路を変え始めたんです」と彼は振り返る。「これが私の人生を変えた大きな節目だったと思っています。」

2006年、タン氏はシンガポール国立大学（NUS）に入学しました。当時19歳だった彼は、AIが文章を複数の言語に翻訳できることに興味を持ちました。2年生の時にNUSの特別プログラムに参加し、機械学習と自然言語を学び、それ以来ずっとAIに関わってきました。

2010年に大学を卒業した後、タン氏はシンガポールに滞在し、教授のもとで研究を行いました。わずか1年で4本の科学論文を発表し、これが全米トップ4の大学の一つであるスタンフォード大学のコンピュータサイエンス専攻への入学を後押しする大きな成果となりました。

ここから彼はディープラーニングの分野における先駆的な研究者の一人となり、人工ニューラルネットワークに基づく機械学習手法を応用し、機械翻訳の自己学習が可能なソフトウェアを開発しました。

タン氏は2014年、Google Brain（Google DeepMindの前身）の研究インターンとしてGoogleに「惚れ込み」ました。彼は翻訳品質向上プロジェクトに参加し、従来の単フレーズ翻訳ではなく、人工ニューラルネットワークを複雑な文章の翻訳に適用する研究を行いました。その成果は、毎日5億人以上のユーザーが利用する翻訳ツール、Google翻訳に応用されました。

2年後、彼は正式にGoogleに入社し、2018年にMeenaプロジェクトの共同創設者となりました。Meenaは、あらゆる分野についてユーザーとチャットできるAIチャットボットです。タン氏と彼の同僚たちは、Googleのリーダーたちを納得させたいという思いから生まれた大まかな計画から、26億のパラメータと340GBのテキストでトレーニングされたチャットボットへと、Meenaをゼロから「構築」しました。

2020年の発表当時、Meenaは世界最高のチャットボットと評されていました。しかし、タン氏によると、他社のチャットボットが誤った情報への対応、人種差別、ユーザーとの議論といった問題に直面した後、GoogleがMeenaをリリースしなかったのはリスクを恐れたためだという。これは、ChatGPTがリリースされた2022年末にGoogleが「コードレッド」（赤色警報）に直面した一因でもある。

「ChatGPTとそのチャットボットの可能性に対する一般の関心は、Googleにとって衝撃的です」とタン博士は述べた。「従業員全員と私も、100日間のAI競争に参戦することになります。」

Thang氏は、Meenaプラットフォームから開発されたチャットボット「Bard」を直接研究している50名のグループの一員です。Bardは、Transformerアーキテクチャ（自然言語処理の深層学習モデル）に基づいて、ユーザーの質問に答え、有用な情報を提供することができます。Thang氏の任務は、これらの正確性を確保することです。

「この部分は、私がミーナだった頃と比べてほぼ完全に作り直されました。ミーナの回答はユーモラスで、バードはユーザーに正確で役立つ情報を提供していました」と彼は説明した。

コアとなる研究チームに加え、全社員がバード氏と「会話」し、チャットボットにデータを追加することに時間を費やしています。これにより、プレッシャーはあるものの、社内の社員の結束がより強まっているとバード氏は感じています。

「100日間で完了する仕事量が1年分に相当した、思い出深い時代でした」とタン氏は語った。

2023年2月初旬、Bardがローンチされました。全社を挙げて、幹部全員が参加する祝賀パーティーが開かれました。Thang氏は安堵感を覚えましたが、同時に、これはこのチャットボットを完成させるための道のりの始まりに過ぎないことを理解していました。

タン氏はGoogleでの仕事に加え、独自の研究も続けています。2022年、ニューヨーク大学の博士課程学生であるTrinh Hoang Trieu氏から、幾何学を解くAI「AlphaGeometry」を紹介されました。

「私はトリウ氏に、1979年のIMOでレ・バ・カン・チン氏が特別賞を受賞した幾何学問題をアルファジオメトリーが解いたかどうか尋ねたところ、トリウ氏は「いいえ」と答えました。私は「自分で開発します」と答えました」とタン氏は語った。

昨年の初め、AlphaGeometry は IMO で 30 問中 25 問の幾何学問題を解き、金メダリストに匹敵する成績を達成しました。

しかし、それでもIMO 1979の幾何学問題を解くことはできませんでした。チームは研究を続け、言語、データ、アルゴリズムのいずれにおいても多くの改良を加えたAlphaGeometry 2を2月初旬にリリースしました。特に、Bardから開発されたGeminiの最新言語モデルを統合し、論理的思考と組み合わせることで、より高速で創造的な解を生成し、より多くの内容を表現できるようになりました。

今回は、難解な幾何学問題が解けました。さらに、チームは代数と幾何学の両方を解けるAlphaProofも構築しました。2024年のIMO試験では、AlphaProofは4問で満点を獲得しました。そのうち、幾何学問題4は19秒で解けました。

「2026年には、ゴ・バオ・チャウ教授のようにフィールズ数学賞を受賞するAIが登場することを願っています」とタン氏は述べた。「さらに、AIがミレニアム問題を解くことができれば、それは素晴らしいことです。」

タン博士は現在、Googleでスーパーインテリジェンスに関するプロジェクトを主導しており、AIを人間のように緊密かつ連携的に思考させる方法を模索しています。彼にとって、AIは指数関数的に進化するため、研究者は常に「近道」を模索する必要があるのです。

タン氏は、AIは遅かれ早かれ人間よりも賢くなるだろうが、心配する必要はないと考えている。AIは新しいコンピューターのように、生活をより良くしてくれるだろう。

「AIはエネルギーの源であり、科学と宇宙の探究をより速く進めるための新たなツールです」と彼は述べた。「AIを追求したいのであれば、ある程度の好奇心を持ち、恐れないことが必要です。」

出典: http://baovinhphuc.com.vn/Multimedia/Images/Id/128120/Tien-si-nguoi-Viet-trong-cuoc-dua-AI-cua-Google