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国際数学オリンピック (IMO) の金メダリストを上回っていることです。 「IMO 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 の問題を解けるでしょう」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英才高等学校の数学の専門クラスで、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・カン・チン先生の教え子として学びました。トリン氏は、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タン氏が決意したきっかけです。
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は世界的に有名な学術誌「Nature」に研究論文を発表し、AIの世界に正式に「デビュー」しました。記事には、ベトナム人医師3名（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名（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、大規模な合成データと組み合わせたニューラル言語モデルと論理的推論を使用して 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。彼の問題には互いに接続された動く点がありますが、AlphaGeometry 1 ではその動きを記述できません」と、博士は述べています。 Luong Minh Thang 氏は、ソフトウェアを改善し、アップグレードする方法を見つけるのに苦労しています。
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）に転向した。この転機が、彼を特別な形で IMO 2024 コンテストに参加させたのです。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 を使って、英国バースで 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を活用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 先生と直接会ったという素晴らしい思い出があります。
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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、組合せ論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 の開発チームを率い続ける動機となった。
特に、IMO のすべての幾何学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 氏の問題を無事に解決しました。
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、あらゆる知識と知覚を学習し、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、世界が解決していない6、7千年紀の問題を解けるAI版プログラム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」とタン氏は語った。
タン氏によると、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らないことです。
「私たちはAIが新たな高みに到達し、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を生み出すことを望んでいます」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あり、後に Google LaMDA、Bard、そして現在は Google の主力 AI 製品である Gemini となりました。 Meena チャットボット プラットフォームは依然として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 件の特許を取得しています。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を作成し、何十億もの人々に影響を与えるアプリケーションを作成することに重点を置いた研究を行っている。
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。鍵となるのは、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。たとえまだ考えていなかったとしても、実際に適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していたタンさんは、子どもの頃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・カン・トリン氏とトラン・ナム・ドゥン氏に出会いました。彼らは大学の授業スタイルを高校レベルにまで落とし込み、タンさんが数学の問題解決に対してよりオープンな姿勢を持てるようになりました。ベトナム人の男子学生は数学の基礎をしっかり身につけ、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でコンピューターサイエンスを学ぶために留学した。
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感じました。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）とその妻ウェンディ・ウエン・グエン氏（右）。
スタンフォード大学での5年間、タン氏の前向きな楽観主義のレベル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年生の終わりに、タンさんはGoogleでインターンシップをし、人工知能翻訳の道を見つけました。当時、タン氏は AI 分野の著名人 3 名と仕事ができるという幸運に恵まれました。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、 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、その発展に注力しました。グーグルの正式社員になったとき、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きました。
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であり挑戦でもありますが、チーム全体がキャリアにおいて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を世界に広めることに貢献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がベトナム初の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、最近発表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、プログラミングやコードの作成など、最も創造性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、科学論文を読んだりします。昼休みには上級幹部やチームと会って指示を与えます。
Thang 博士と AlphaGeometry 創設チームの同僚たち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、タン氏はグーグルの「魔法使い」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、数千人の参加者を集めて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開発に向けた提言を行った。タン氏の願いは、2030年までに何十万人ものAIエンジニアを育成することだ。2025年までに、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Google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カリキュラムの枠組みを構築してきた。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、連携した形で 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、教育において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 を学習しながらも、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
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