7年後、22歳でGoogleに入社したTrinh Hoang Trieu氏とその同僚は、AIを使ってオリンピックの金メダルに相当する幾何学の問題を解き、テクノロジー界に旋風を巻き起こした（IMO）。
1月中旬、複雑な幾何学問題を解くことができる人工知能（AI）ツール「AlphaGeometry」に関する研究論文が、権威ある科学誌「Nature」に掲載されました。AlphaGeometryは、国際オリンピック金メダリストレベルの幾何学問題を解く能力だけでなく、既存の人工知能モデルをはるかに凌駕する結果をもたらす新しいアルゴリズムによって、たちまちテクノロジー界に大きな衝撃を与えました。
このプロジェクトの主執筆者で、最近ニューヨーク大学で博士号を取得した29歳のTrinh Hoang Trieu氏は、自身の研究がさまざまな分野の多くの人々から注目されていることを嬉しく思っているが、同時にプレッシャーも感じている。
「私の観点からすると、研究を発表することは、より大きな目標を追求するための長い旅路の最初の一歩に過ぎません」と彼は語った。
机に向かうホアン・トリウ氏。写真：マヒン・R
ホアン・トリウは、ホーチミン市にあるベトナム国家大学自然科学大学のコンピュータサイエンス専攻に入学したのと同時に、人工知能（AI）に興味を持ちました。当時18歳の彼は、AIが従来の技術とは全く異なり、あらゆる面で人間を凌駕する可能性を秘めていることに気づきます。
トリウ氏は、Googleで「AIの天才」として知られる、現在42歳のル・ヴィエット・クオック博士の講演や人工知能に関する共有から刺激を受け、Courseraプラットフォームの基礎コースを受講してAIを学ぶことを決意した。
さらに深く掘り下げていくと、トリウはスタンフォード大学やMITといった一流大学が提供する無料の講座や教材が数多くあることに気づきました。学ぶほどに関心が高まり、この分野に貢献したいという思いが強くなりました。トリウは、プロジェクトや授業の課題を解決するためにAIを活用するだけでなく、科学論文や新たな発見についても考えました。そのため、残りの大学生活では、カナダと日本でインターンシップの機会を探し、人工知能分野の交換留学プログラムにも数多く参加しました。彼はこれを、世界を目指すための中間段階だと捉えていました。
トリウ氏にとって転機となったのは2017年、大学を卒業し、米国Googleの人工知能研究プロジェクト「Google Brain Residency」に採用された時だった。彼は一次審査、三次面接、二次審査を通過し、世界中から数万件の応募の中から数十名しか採用されなかったエンジニアの一人となった。
科学研究の経験が全くなかったトリウ氏にとって、Googleへの入社を決定づけたのは、オープンソースソフトウェアの構築と人工知能の応用に関する個人プロジェクト、そして教授陣や、昨年Google Brain Residencyに合格した先輩のファム・ヒ・ヒウ氏からの推薦状だった。しかし、これらの要素も、ビンディン省出身のこの若者にとって、競争の激しい環境におけるプレッシャーを和らげることはできなかった。
「私のクラスには才能豊かな人がたくさんいて、大学教授になれるような人さえいました。でも、私は他の人たちと大きく違うと感じていたので、どうしても劣等感を感じていました。私のスタート地点は標準以下だったんです」とトリウさんは語った。
これは一生に一度あるかないかのチャンスだと悟ったトリウは、研究に没頭した。1年後、彼は初の科学論文を発表した。このことは、少なくとも一定の成果を達成したというベトナム人のトリウにとって、より安心感を与えた。
2019年、トリウ氏はGoogleでの仕事を一時辞め、ニューヨーク大学で博士号を取得しました。二度目の「新入生」として、彼はより多くの時間をかけて考え、開発の新たな方向性を模索することができました。トリウ氏は自問自答し始めました。AIは数学の観点からどのように論理的に推論できるのか。これは、彼がこれまでコンピュータービジョンや自然言語処理で行ってきたこととは全く異なる問いでした。
トリウ氏が幾何学の問題から着手したのは、それが「十分に簡単で、かつ十分に難しい」ため、アイデアの具体例として使えると考えたからです。これは、トリウ氏の最大の夢、つまり人間が何百年もかけて解く問題を解けるAIを作るという第一歩でした。
4年間、トリウはほぼすべての時間をアルファジオメトリーの研究に費やしました。研究は期待通りの成果を生まず、何度も諦めそうになり、「もしかしたら永遠にできないのかもしれない」と考えました。
「学校の宿題のように答えが明確に決まっているわけではありません。研究課題は各人が設定するもので、正しいとか間違っているとか、解決策を持っているとか持っていないとかいうことはありません」と彼は説明し、他の研究課題も探してみたものの、幾何学の問題を解くAIの構築にしか興味がないことに気づいたと付け加えた。
AlphaGeometryチーム、左から：Yuhuai Wu、Hoang Trieu、Viet Quoc、Minh Thang。米国カリフォルニア州マウンテンビューにあるGoogleのGradient Canopyビルの外にて。写真：Aaron Cohen
トリウ氏のアイデアを知ったスタンフォード大学（米国）のルオン・ミン・タン博士（36歳）、レ・ヴィエット・クオック博士、そして2人の外国人科学者が、彼に多くの助言と相談を与えました。クオック博士とタン博士はGoogle DeepMindのシニアエキスパートです。トリウ氏も2021年にこの場に加わりました。
2022年7月、10バージョンを経て、AlphaGeometryは最初の幾何学問題を解きました。3か月後、このAIはIMO幾何学問題を解きました。
MITの博士課程に在籍し、2014年のIMO金メダリストで、国際数学オリンピック米国チームのコーチでもあるエヴァン・チェン氏も、AlphaGeometryの解を見て驚いたという。チェン氏によると、コンピュータプログラムは通常、座標系と代数を用いて幾何学の問題を解くが、AlphaGeometryは学生と同じように、相似角や相似三角形といった純粋な幾何学的規則を用いているという。
「AlphaGeometry がこれをどうやって実現できるのか興味がありました」と Chen 氏は言います。
AlphaGeometry が発表された後、DeepMind の共同創設者兼 CEO である Demis Hassabis 氏が研究チームに祝辞を送った。
「オリンピックの課題をAIで解決するという素晴らしい進歩を遂げたAlphaGeometryチームに祝意を表します。私たちはAGIへの道にまた一歩踏み出しました」と彼はXに記した。現在、AGIは存在せず、定義も様々だが、一般的にはあらゆることができる「超知能」の一種として理解されている。
AGIをめぐっては様々な見解があり、多くの人が人類への脅威と捉え、懸念を表明しています。ホアン・トリウ氏は、アルファジオメトリーを何と呼ぶかは気にしないと述べています。彼の目標は、コンピューターの力を活用して科学技術の発展を促進することです。
2015年のIMOコンペティションの第3問題をAlphaGeometryが解いた。写真：提供
米国で6年以上生活し、働いた後、このベトナム人男性は、環境、エネルギーなど人類にとって困難で重要な問題がテクノロジーによって完全に解決される世界は、まだ遠く、人工知能の分野には多くの才能ある人々の貢献がまだ必要だと考えています。
「情熱があるなら、自信を持って、学校に通ったり、働いたり、インターンシップに参加したりするなど、さまざまな方法で自分の夢を追いかけてください」とホアン・トリウさんは語った。
ビンディン省出身のこの若者は、自身の旅について、二つの要素、つまり努力、仕事への真剣さ、そして仲間のどちらかがなければ、今の自分はなかっただろうと感じている。トゥエウ氏は、旅のあらゆる段階で自分を支えてくれる先生や先輩たちに恵まれていることを幸運に思っていると語った。彼が学んだ教訓は、専門知識と経験を持つ人々と交流し、自分の希望や助けが必要なことを共有することが必要だということだ。
今後、ホアン・トリウ氏は研究を拡大し、幾何学の授業だけに留まらず、ツールがより一般的に論理的に考えることができるようにしたいと考えています。
「AlphaGeometryはまだ始まったばかりです。やるべきことはまだたくさんあります」とTrieu氏は語った。
タン・ハン - Vnexpress.net
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