ジョン・ホップフィールド
アメリカの科学者（1933年生まれ）

ジョン・ホップフィールド
ジョン・J・ホップフィールド氏が2024年ノーベル賞講演で講演
生まれる
ジョン・ジョセフ・ホップフィールド

（1933年7月15日）1933年7月15日（92歳）
シカゴ、イリノイ州、米国
教育スワースモア大学( BA )
コーネル大学( PhD )
知られているホップフィールドネットワーク
現代のホップフィールドネットワーク
ホップフィールド誘電
体 ポラリトン
運動学的校正
両親）ジョン・J・ホップフィールド
ヘレン・ホップフィールド
受賞歴
科学者としてのキャリア
フィールド物理学
分子生物学
複雑系
神経科学
機械学習
人工知能
機関ベル研究所
プリンストン大学
カリフォルニア大学バークレー校
カリフォルニア工科大学
論文結晶の複素誘電率に対する励起子の寄与に関する量子力学的理論 （1958年）
博士課程の指導教員アルバート・オーバーハウザー
博士課程の学生スティーブン・ガービン
、ジェラルド・マハン、
バートランド・ハルペリン、
デビッド・J・C・マッケイ
、ホセ・オヌチッチ、テリー・セジュ
ノウスキー、
エリック・ウィンフリー、
リー・ジャオピン

ジョン・ジョセフ・ホップフィールド（1933年7月15日生まれ）[1]は、アメリカの物理学者であり、プリンストン大学名誉教授です。1982年の連想ニューラルネットワークの研究で最も広く知られています。彼はホップフィールドネットワークの開発で知られています。ホップフィールドネットワークの発明以前、人工知能（AI）研究は衰退期、あるいはAIの冬期にありました。ホップフィールドの研究は、この分野への大きな関心を再び呼び起こしました。[2] [3]

2024年、ホップフィールドはジェフリー・ヒントンとともに、「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的な発見と発明」によりノーベル物理学賞を受賞しました。[4] [2]彼は、凝縮物質物理学、統計物理学、生物物理学など、学際的な分野での研究により、さまざまな主要な物理学賞を受賞しています。

バイオグラフィー

幼少期と教育

ジョン・ジョセフ・ホップフィールドは1933年にシカゴで物理学者のジョン・ジョセフ・ホップフィールド（ポーランド生まれ、本名はヤン・ヨゼフ・フミェレフスキ）とヘレン・ホップフィールド（旧姓スタッフ）の娘として生まれました。[5] [6]

ホップフィールドは1954年にペンシルベニア州スワースモア大学で物理学を専攻し文学士号を取得し、 1958年にはコーネル大学で物理学の博士号を取得した。[1]彼の博士論文のタイトルは「結晶の複素誘電率への励起子の寄与に関する量子力学理論」であった。 [7]彼の博士課程の指導教官はアルバート・オーバーハウザーであった。[1]

キャリア

彼はベル研究所の理論グループに2年間所属し、デイビッド・ギルバート・トーマスと共に半導体の光学特性について研究し[8] 、後にロバート・G・シュルマンと共同でヘモグロビンの協同的挙動を記述する定量的モデルに取り組んだ。[1] [5] [9]その後、カリフォルニア大学バークレー校（物理学、1961–1964年）[2] 、プリンストン大学（物理学、1964–1980年）[2] 、カリフォルニア工科大学（Caltech、化学および生物学、1980–1997年）[2]、再びプリンストン（1997年–）[2] [1]で教員となり、現在はプリンストンで分子生物学のハワード・A・プライア名誉教授を務めている。[10]

1976年、彼はライナス・ポーリングを特集したヘモグロビンの構造に関する科学短編映画に参加した。[11]

1981年から1983年にかけて、リチャード・ファインマン、カーヴァー・ミード、ホップフィールドはカリフォルニア工科大学で「計算物理学」という1年間の講義を行った。[12] [13]この共同研究は、ホップフィールドが共同設立した1986年のカリフォルニア工科大学の計算・神経システム博士課程の創設につながった。 [14] [12]

彼の元博士課程の学生には、ジェラルド・マハン（1964年博士号取得）[15] 、 バートランド・ハルペリン（1965年）[16] 、スティーブン・ガービン（1977年） [16] 、テリー・セジュノウスキー（1978年） [16] 、エリック・ウィンフリー（1998年）[16] 、ホセ・オヌチッチ（1987年）[16] 、リー・ジャオピン（1990年）[17]、デビッド・J・C・マッケイ（1992年）[16]などがいます。

仕事

1958年の博士論文で、彼は結晶中の励起子の相互作用について論じ、固体物理学に現れる準粒子に「ポラリトン」という用語を造語した。[18] [19]彼は「光子に類似した分極場の『粒子』は『ポラリトン』と呼ばれるだろう」と記した。 [19]彼のポラリトンモデルはホップフィールド誘電体と呼ばれることもある。[20]

1959年から1963年にかけて、ホップフィールドとデイヴィッド・G・トーマスは、反射スペクトルから硫化カドミウムの励起子構造を研究した。彼らの実験と理論モデルは、II-VI族半導体化合物の光学分光法の理解を可能にした。[21]

凝縮系物理学者のフィリップ・W・アンダーソンは、1961年から1970年にかけて近藤効果を説明するアンダーソン不純物模型に関する研究において、ジョン・ホップフィールドが「隠れた協力者」であったと報告している。ホップフィールドは論文の共著者には含まれていなかったが、アンダーソンは自身の様々な著作においてホップフィールドの貢献の重要性を認めている。[22]

ウィリアム・C・トップとホップフィールドは1973年にノルム保存擬ポテンシャルの概念を導入した。[23] [24] [25]

1974年に彼はDNA複製の正確さを説明するために、動力学的校正として知られる生化学反応におけるエラー訂正のメカニズムを導入した。[26] [27]

ホップフィールドは1982年に神経科学分野における最初の論文「ニューラルネットワークと創発的な集合的計算能力を備えた物理システム」を発表し、現在ホップフィールドネットワークとして知られる、内容参照メモリとして機能する人工ネットワークの一種を紹介した。これは「オン」または「オフ」のバイナリニューロンで構成される。[28] [5]彼は1984年にこの形式論を連続活性化関数に拡張した。 [29] 1982年と1984年の論文は、彼の最も引用されている2つの論文である。[10]ホップフィールドは、この着想はPWアンダーソンとの共同研究で得たスピングラスの知識から得たと述べている。[30]

ホップフィールドは1985年から1986年にかけて、デイビッド・W・タンクと共同で、連続活性化関数を持つホップフィールドネットワークを用いて、連続時間ダイナミクスに基づく離散最適化問題を解く手法を開発した[31 ] [32] 。最適化問題は、ネットワークの相互作用パラメータ（重み）に符号化された。アナログシステムの実効温度は、シミュレーテッドアニーリングを用いた大域最適化と同様に、徐々に低下した。[33]

ホップフィールドは臨界脳仮説の先駆者の一人であり、 1994年に地震のオラミ・フェーダー・クリステンセンモデルを参照して神経ネットワークと自己組織化臨界性を初めて関連付けました。[34] [35] 1995年にホップフィールドとアンドレアス・V・ヘルツは、神経活動の雪崩が地震に関連するべき乗分布に従うことを示しました。[36] [37]

オリジナルのホップフィールドネットワークはメモリが限られていたが、この問題は2016年にホップフィールドとディミトリー・クロトフによって解決された。[33] [38]大容量メモリを搭載したホップフィールドネットワークは現在、現代のホップフィールドネットワークとして知られている。[39]

人工知能に関する見解

2023年3月、ホップフィールドは「巨大AI実験の一時停止」と題した公開書簡に署名し、 GPT-4よりも強力な人工知能（AI）システムの訓練を一時停止するよう求めました。AI研究者のヨシュア・ベンジオ氏やスチュアート・ラッセル氏を含む3万人以上の署名を集めたこの書簡は、人間の陳腐化や社会全体の制御喪失といったリスクを挙げています。[40] [41]

2024年のノーベル物理学賞を共同受賞したホップフィールド氏は、AIの能力における近年の進歩に非常に不安を感じていると明かし、「物理学者として、制御できないものに非常に不安を感じています」と述べた。[42]プリンストン大学で行われた記者会見で、ホップフィールド氏はAIを核兵器と原子力発電につながった核分裂の発見と比較した。[2]

賞と栄誉

1969年オリバー・E・バックリー凝縮物質物理学賞授賞式。ルイス・ウォルター・アルバレス（左）がデイビッド・ギルバート・トーマス（中央）とジョン・ホップフィールド（右）を祝福している。

ホップフィールドは1962年にスローン研究フェローシップ[43]を受賞し、父親と同様にグッゲンハイムフェローシップ（1968年）を受賞しました。[44]ホップフィールドは1969年にアメリカ物理学会（APS）の会員に選出され、 [45] [46] 1973年に米国科学アカデミーの会員、1975年にアメリカ芸術科学アカデミーの会員、 1988年にアメリカ哲学協会の会員となりました。[47] [48] [49]彼は2006年にAPSの会長を務めました。[50]

1969年、ホップフィールドとデイヴィッド・ギルバート・トーマスは、理論と実験を組み合わせた共同研究により、光と固体の相互作用に関する理解を深めたとして、APSからオリバー・E・バックリー凝縮物質物理学賞を受賞しました。[51]

1983年にマッカーサー・フェロー・プログラムよりマッカーサー財団賞を受賞した。[52] 1985年にホップフィールドはアメリカ業績アカデミーのゴールデン・プレート賞[53]とAPSよりマックス・デルブリュック生物物理学賞を受賞した。 [9] 1988年にケース・ウェスタン・リザーブ大学よりマイケルソン・モーリー賞を受賞した。[54]ホップフィールドは1997年に電気電子学会（IEEE）よりニューラル・ネットワーク・パイオニア賞を受賞した。[55]

2024年ノーベル週間に出席したジェフリー・E・ヒントン氏（左）とホップフィールド氏

彼は2001年に国際理論物理学センターのディラックメダルを受賞した。受賞理由は「非常に幅広い科学分野における重要な貢献」[56] [57]であり、その貢献の中には「嗅覚における全く異なる[集合的]組織化原理」や「神経機能が『スパイク』神経間コミュニケーションの時間的構造を利用できる新しい原理」[57]などが含まれている。

ホップフィールドは2002年にペンシルバニア大学ムーア電気工学部から計算神経科学と神経工学における業績によりハロルド・ペンダー賞を受賞した。[58]彼は2005年に生命科学の分野でアルバート・アインシュタイン世界科学賞を受賞した。 [59] 2007年にはデューク大学でフリッツ・ロンドン記念講演を行い、「私たちはどのようにしてそれほど速く考えるのか？ニューロンから脳の計算まで」と題した講演を行った。[60]ホップフィールドは生物システムにおける情報処理の理解に対する貢献により2009年にIEEEフランク・ローゼンブラット賞を受賞した。[61]彼は2012年に神経科学協会からシュワルツ賞を受賞した。[62] 2019年にフランクリン研究所よりベンジャミン・フランクリン物理学賞を受賞し、[63] 2022年にはディーパック・ダールと共に統計物理学のボルツマン賞を受賞しました。[64]

彼はジェフリー・E・ヒントンと共に「人工ニューラルネットワークによる機械学習を可能にする基礎的な発見と発明」により2024年のノーベル物理学賞を共同受賞した。 [65] [66] [67]

2025年、彼は現代の機械学習の開発により、ヨシュア・ベンジオ、ビル・ダリー、ジェフリー・E・ヒントン、ヤン・ルカン、ジェン・スン・フアン、フェイフェイ・リーと共同でエリザベス女王工学賞を受賞した。[68]

参考文献

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  65. ^ “2024年ノーベル物理学賞”. Nobel Media AB. 2024年10月8日時点のオリジナルよりアーカイブ。2024年10月8日閲覧。
  66. ^ ノーベル賞 (2024年10月8日). 2024年ノーベル物理学賞発表. オリジナルより2024年10月8日時点のアーカイブ。2024年10月8日閲覧– YouTube経由。
  67. ^ マクレランド、ジェームズ・L. (2025年4月17日). 「ジョン・ホップフィールドとジェフリー・ヒントンのプロフィール：2024年ノーベル物理学賞受賞者」.米国科学アカデミー紀要. 122 (16). doi : 10.1073/PNAS.2423094122 . PMC 12037045 . 
  68. ^ 2025年エリザベス女王工学賞
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Scholia には John Hopfield (Q391237) のプロフィールがあります。
  • プリンストンのホームページ 2018年1月2日アーカイブ、Wayback Machine
  • ユーザー:John J. Hopfield – Scholarpedia
  • ホップフィールド, ジョン・J. (2014). 「固体物理学に何が起こったのか？」. Annual Review of Condensed Matter Physics . 5 : 1– 13. Bibcode :2014ARCMP...5....1H. doi : 10.1146/annurev-conmatphys-031113-133924 .このレビューでは、ホップフィールド自身の経験を通して固体物理学の軌跡をたどります。
  • ホップフィールド、ジョン（2018年10月）「さて、これからどうする？」プリンストン神経科学研究所。 2024年10月15日閲覧。（自伝的エッセイ）
  • P. Charbonneau、「RSBの歴史インタビュー：John J. Hopfield」、Patrick CharbonneauとFrancesco Zamponiが2020年に実施した口述歴史の記録、RSBの歴史プロジェクト、CAPHÉS、École normale supérieure、パリ、2020年、21ページ。https://doi.org/11280/5fd45598
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