グーグルのAI競争に参戦するベトナム人博士

ドンナイ省出身の38歳のルオン・ミン・タン氏は現在、グーグルの人工知能（AI）研究部門であるグーグル・ディープマインドで上級専門家を務めている。ここでの約10年間、タン博士は、2020年に世界で最も評価の高いチャットボットであるMeena（後にBardとなり、現在はGemini）を含む一連のAIチャットボットの構築に携わってきました。

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でした。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。

タン氏はホーチミン市国立大学のギフテッド高校で数学を専攻していた元学生で、省や国の賞を数多く受賞しています。国際数学オリンピック（IMO）の選考ラウンドに参加したとき、彼はレ・バ・カイン・チン先生とトラン・ナム・ドゥン先生の足跡をたどることを夢見ていました。

「私は選考を通過できず、ITの道に進み始めました」と彼は振り返る。 「これは私の人生を変えた画期的な出来事だと考えています。」

2006年、タン氏はシンガポール国立大学（NUS）の学生になりました。 19 歳の彼は、 AI がテキストを複数の言語に翻訳できることに興味を持っている。 2年目にNUSの特別プログラムに入学し、機械学習や自然言語を学び、それ以来ずっとAIに関わってきました。

タン氏は2010年に卒業した後、教授とともに研究を行うためにシンガポールに滞在した。わずか 1 年で、彼は 4 本の科学論文を発表しました。これが、米国のトップ 4 大学のひとつであるスタンフォード大学のコンピューター サイエンス科に入学するうえで大きな助けとなりました。

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適用し、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「恋に落ちた」。彼は翻訳品質を向上させるプロジェクトに参加し、従来のように単一のフレーズを翻訳するのではなく、複雑な文章を翻訳するための人工ニューラルネットワークの応用を研究しました。結果は、毎日5億人以上のユーザーが利用する翻訳ツールであるGoogle翻訳に適用されました。

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設立者となった。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チャットボットである。タン氏とその同僚は、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 億のパラメータを持ち 340 GB のテキストでトレーニングされたチャットボットまで、Meena をゼロから「構築」した。

2020 年の発表当時、Meena は世界最高のチャットボットでした。しかし、タン氏は、他社のチャットボットが不正確な情報への対応、人種差別、ユーザーとの口論などの問題に遭遇した後、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述べた。これは、ChatGPTがリリースされた2022年末に同社が「コードレッド」（赤色警報）に直面した一因でもある。

「ChatGPTとこのチャットボットの機能に対する一般の人々の関心は、Googleにとって衝撃だ」とタン博士は語った。 「私も全社員も100日間のAIレースに参加します」

タン氏は、ミーナ プラットフォームから開発されたチャットボットであるバードを直接研究している 50 人のグループの一員です。 Bard は、トランスフォーマー アーキテクチャ (自然言語処理のディープラーニング モデル) に基づいて、ユーザーの質問に答え、役立つ情報を提供することができます。それらの正確性を確認するのがタン氏の仕事です。

「この部分はミーナを作ったときからほぼ完全に作り直しました。ミーナの答えはユーモラスで、バードはユーザーに正確で役立つ情報を提供しました」と彼は説明した。

コア研究チームに加えて、全従業員もチャットボットのデータを補足するために、バードと「会話」する時間を費やしています。これにより、彼はプレッシャーにもかかわらず、社内の従業員がより団結していると感じるようになります。

「100日間で完了する仕事の量が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。

バードは2023年2月初旬に発売されます。全社で祝賀パーティーが開催され、上級リーダー全員が出席しました。タン氏は安心しましたが、これはチャットボットを完成させるための旅の始まりに過ぎないことも理解していました。

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、彼はニューヨーク大学の博士課程の学生であるTrinh Hoang Trieu氏から、幾何学を解くAIである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 の幾何学の問題を解決する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、アルゴリズムのすべてにおいて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、Gemini の最新言語モデル (Bard から開発) を統合し、論理的思考と組み合わせて、より速く、より創造的なソリューションを生み出し、より多くのコンテンツを表現します。

今回は、難しい幾何学の問題が解決されました。さらに、チームは代数と幾何学の両方を解くことができるAlphaProofも構築しました。 IMO 2024試験では、AlphaProofが4つの質問で絶対得点を獲得しました。このうち、形状問題 4 は 19 秒で解決されました。

「2026年にはゴ・バオ・チャウ教授のようなフィールズ数学賞を受賞するAIが登場することを期待しています」とタン氏は語った。 「さらに、AIがミレニアム問題を解決できれば素晴らしいでしょう。」

現在、タン博士は Google でスーパー インテリジェンス プロジェクトを主導しており、AI が人間と同程度に、かつ首尾一貫して考えられるようにすることを目指しています。彼にとって、AIは飛躍的に発展するため、研究者は常に「近道」をする方法を見つけなければならない。

タン氏は、AIが人間よりも賢くなるのは時間の問題だが、心配する必要はないと考えている。それはまるで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でしょう。

「AIは科学と宇宙をより速く探究するのに役立つ新たなエネルギー源でありツールだ」と彼は語った。 「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