－－ＡＩの「グル」と呼ばれているが、どのようにしてこの分野のグローバルリーダーになることができたのか。

「前世紀、多くのＡＩ研究者は多くの問題と規則をプログラミングしてＡＩに入れれば推論が可能だと考えた。私はこの方法は話にならないと考えた。知識を入力するのに費用も多くかかり、時間も長くかかるからだ。人間の脳が作動する方式のようにＡＩも知識をプログラミング化するのではなく、自ら習うようにしなければいけないと信じた。幸い、２１世紀に入って私の考えが正しかったことが明らかになった。ビッグデータが生じて、これを分析するコンピューターの性能が良くなったおかげでもある。ここまでくるのに長い時間がかかった」

（７０年代と９０年代、ＡＩ学界は長い冬を過ごした。５０年代に初めて登場した当時、ＡＩは人間に代わってすべてのことを解決できるかのように思われた。しかし簡単な問題は解けても複雑な問題は解けなかった。８９年にフランスのヤン・ルクン博士が手書きの郵便番号を認識する深層神経網を開発したが、数字１０個を認識するのに３日間かかるほどだった。その後、ＡＩ研究に対する熱気は急速に冷めた。ヒントン教授は周囲の人に「ＡＩは空想科学小説に存在するものであるため、時間を無駄にせず他のものを研究しなさい」という話をしなければならなかった）

－－４０年以上も人工知能を研究してきたが、あきらめようと思った瞬間はなかったのか。

「７８年に（ＡＩで博士学位を取得した後）１年間休んだことがある。しかしその間にも脳の作動原理に関する考えは続けた。脳は必ず作動するから。私は深層神経網が（規則を一つ一つ入力しなければいけない）論理基盤のＡＩに代わるということを一度も疑わなかった」

（ヒントン氏は６０年代末、英ケンブリッジ大の学部で実験心理学を専攻した。脳が神経細胞間の電気信号を通じて作動するという事実は知ったが、依然として脳がどんな原理で学習して知性を得るかは分からなかった。ヒントン氏はエディンバラ大学で認知科学の創始者であるクリストファー・ロンゲ・ヒギンス氏の指導のもと、人工知能をテーマに博士課程を経ていた。７８年に学位を取得したヒントン氏は米国に渡った。英国で人工知能研究支援が中断し、職場を見つけることができなかったからだ。ヒントン氏は８２年にカーネギーメロン大学コンピューター科学科の教授となった。しかし米国での人工知能研究は軍事資金を通じて行われるという事実に葛藤が生じた。自分の研究が軍事的目的に使われるというのが気に入らなかったけれど、弟子を飢えさせることもできなかった。その時、カナダのトロント大から教授の話があった。ヒントン教授は８７年から今までトロント大コンピューター科学科教授を務めている）

－－カナダに定着した後も９０年代には人工知能に対する否定的な見方が多かった。その時期は何をして過ごしたのか。

「ただ自ら学習する機械を作る過程を通じて、脳の学習原理を少しでも理解しようと努力した」

（９０年代の人工知能の冬は寒くて長かった。人々の関心から遠ざかり、研究支援も徐々に消えていった。研究者は次々と人工知能学界を離れた。ヒントン教授のように人工神経網を研究する学者は数人しかいなかった。しかしヒントン教授は２００４年、カナダ高等研究院から１０年間に５００万ドルの支援を約束され、ＡＩ研究を進展させることができた。２００６年に発表したディープラーニング論文はその結果だった）

－－グーグルにはどのように加わることになったのか。

「我々の研究チームが２０１２年に画像認識大会で優勝し、ディープラーニングの実現の可能性が立証された。すぐにＡＩがまた世界の注目を浴び始めた。その時に設立したマシンラーニング会社がＤＮＮリサーチだ。翌年、グーグルがＤＮＮリサーチを買収する形で私を呼び入れた。その後、グローバル情報技術（ＩＴ）企業の間でＡＩ学者獲得競争が生じた」

－－２カ所で仕事をする理由が気になる。研究に集中するには企業より学校がよいのでは。

「グーグルで仕事をするのは興味深いことだ。グーグルではアイデアが新しい製品として出てくる過程が速く進行する。数億人が使う製品のアイデアを見るのも意味がある。トロント大で仕事を続けることができたのは、学校で非常に優秀な大学院生の弟子がいたからだ」

（ヒントン教授はグーグルで碩学研究員として仕事をしている。主な役割はその間の技術発展で実現の可能性が高まったいくつかのＡＩ理論を製品開発者に知らせることだ。ヒントン教授が人工知能を研究した約４０年間、多くのアイデアがあったが、コンピューターの性能の限界で実現できないケースが多かった）　（中央ＳＵＮＤＡＹ第４９０号）


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