ノーベル化学賞受賞！デミス・ハサビス博士の足跡
2024年のノーベル化学賞は、計算によるタンパク質設計に対して米国ワシントン大学のデイビッド・ベイカー教授に、タンパク質構造予測に対してGoogle DeepMindのデミス・ハサビスCEOとジョン・M・ジャンパー博士に共同で授与されました。
今回の記事では、この中のデミス・ハサビス博士に焦点を当てて、その経歴と業績を紹介します。
以下のサイトの文章を日本語訳しました。写真もすべてこのサイトから引用したものです。
DeepMind Technologies創設者、現Google DeepMind CEO
生年月日 1976年7月27日
デミス・ハサビスは英国のロンドンで生まれました。彼はギリシャと中国の血を引いており、父親はキプロス出身、母親はシンガポール出身です。デミスの家族は、父親が様々なビジネスや創造的な活動を追求していたため、頻繁に引っ越しをしました。デミスがチェスを初めて見たのは4歳の時で、父親と叔父がプレーしているのを見て、教えてくれるように頼みました。彼はすぐにチェスに夢中になり、まもなく父親と叔父を打ち負かすようになりました。彼は、論理や戦略を駆使するゲーム全般に非凡な才能を示しました。
8歳の時に初めてコンピューターを与えられ、オセロゲームをプレイするプログラムを作りました。彼のゲームとコンピューターへの興味は年々増していきました。13歳になる頃にはハサビスは公認のチェスマスターとなり、国際大会で大人たちと対戦するようになりました。チェスの競技から知的刺激を得ることを楽しんでいましたが、より広い分野でそのスキルを活かしたいと考えるようになり、人工知能（AI）の研究を目指すことに決めました。
17歳で、彼はコンピューターゲーム会社のブルフロッグ・プロダクションズに参加し、『シンジケート』というゲームのデザイナーとして働き、『テーマパーク』というゲームではリードプログラマーを務めました。このゲームはベストセラーとなり、業界のゴールデン・ジョイスティック賞を受賞し、多くの経営シミュレーションゲームに影響を与えました。
ハサビスはケンブリッジ大学に通い、1995年、1996年、および1997年にチェスチームのリーダーを務めました。同年、コンピュータサイエンスで最優等の成績を収めて卒業し、ライオンヘッド・スタジオに参加し、『ブラック＆ホワイト』というゲームのリードプログラマーを務めました。その翌年、自身の会社であるエリクサー・スタジオを設立しました。エリクサーでの最初のゲームは、政治シミュレーションの革新的なゲーム『リパブリック：ザ・レボリューション』で、続いて高く評価された悪役シミュレーター『イービル・ジーニアス』を開発しました。ハサビスは、ビベンディやマイクロソフトとの有利な発行契約も結びました。
エリクサーを運営する傍ら、ハサビスは国際的なゲーム大会への参加を続けました。ロンドンのマインド・スポーツ・オリンピアードでは、1998年から2003年まで5年連続で５種類の知的競技の成績を競うペンタマインド世界選手権の優勝者となりました。さらに、2003年と2004年には10種類の知的競技の成績を競うデカメンタスロンのチャンピオンにも輝き、2004年には『ディプロマシー』というゲームで団体世界チャンピオンにもなりました。また、ポーカーのワールドシリーズにも6シーズンにわたって参加し、大成功を収めました。
世界的なゲーム大会やコンピューターゲーム業界で成功を収めたハサビスは、人工知能の可能性をさらに深く理解するために、人間の脳の働きを研究することを決意しました。2005年に彼は、これまでに作成したゲームの知的財産権と技術権利を売却し、エリクサー・スタジオを清算しました。その後、ロンドン大学ユニバーシティ・カレッジ（UCL）で認知神経科学を学び、2009年に博士号を取得しました。博士号取得後、アメリカに渡り、ハーバード大学とマサチューセッツ工科大学（MIT）でポスドク研究を行いました。彼はUCLの神経科学ユニットでウェルカムフェローとして研究も行いました。
彼の博士研究は、自伝的記憶と健忘症の分野に焦点を当てており、このテーマに関して『Nature』、『Science』、『Neuron』、『Proceedings of the National Academy of Sciences（PNAS）』などの著名な学術誌に共同論文を発表しています。特に、彼がPNASで発表した論文では、健忘症を引き起こす脳の海馬領域の損傷が、患者が他の状況を想像する能力にも障害を与えることを初めて明らかにしました。ハサビスは、想像力の機能とエピソード記憶の間に神経学的な関連性があることを示し、どちらの機能も心の中でシーンを構築する能力を必要とすることを証明しました。この業績は、『Science』誌によって「その年の科学的ブレークスルーのトップ10」の1つに選ばれました。
2011年、ハサビスはAI企業「DeepMind Technologies」を設立しました。彼はその使命を「知能の問題を解決すること」、そして人工知能を使って「他のすべての問題を解決すること」と定義しました。神経科学と機械学習の洞察をコンピュータハードウェアの最新技術と組み合わせ、ハサビスは汎用学習のメカニズム、すなわち「汎用人工知能（AGI）」の構築を目指しています。
ハサビスと彼のDeepMindチームは、最初はゲームをマスターする学習アルゴリズムの開発に注力しました。2013年までに彼らは「Deep Q-Network（DQN）」というアルゴリズムを開発し、それがコンピュータゲームを「超人的なレベル」でプレイできるようになりました。画面上のピクセル以外に情報を与えられず、「最高スコアを達成する」という指示だけで、DQNは導入から30分以内に『スペースインベーダー』の世界最強のプレイヤーとなりました。
DeepMindの研究はテクノロジー大手のGoogleの注目を集め、2014年にGoogleは65億ドル以上でDeepMindを買収しました。ハサビスは現在もDeepMindのCEOを務めており、同社は北ロンドンに本社を置く独立した運営体制を維持しています。
ハサビスは、古代中国のゲームである囲碁がもたらす課題に注目しました。囲碁では、プレイヤーが選択できる手の多様性が非常に大きく、たとえ名人であっても、特定の手の背後にある論理を完全に説明することはほぼ不可能です。ハサビスは、このゲームを学習機械にとって理想的な挑戦と見なしていました。2015年、DeepMindのプログラム「AlphaGo」は、ヨーロッパ囲碁チャンピオンに5対0で勝利しました。翌年には、元世界チャンピオンに4対1で勝利しました。
DeepMindは「ニューラルチューリングマシン」も開発しました。これは、人工ニューラルネットワークの曖昧なパターンマッチング能力と、プログラム可能なコンピュータのアルゴリズム的な力を組み合わせた、再帰型ニューラルネットワークモデルです。DeepMindの機械学習における進歩は、ディープラーニングと強化学習のプロセスを統合し、新しい分野である「深層強化学習」を創り出しました。このプロセスは、医学から天体物理学まで、ほぼすべての科学研究分野において大きな可能性を秘めています。
2015年、フィナンシャル・タイムズはデミス・ハサビスを「ヨーロッパで最も影響力のある50人の起業家」の1人に選び、翌年には「デジタル起業家オブ・ザ・イヤー」に選出しました。サイエンス誌は、AlphaGoを「2016年の科学的ブレークスルーのトップ10」の1つに選び、TIME誌は2017年にハサビスを「世界で最も影響力のある100人」に選出しました。さらに、2018年の英国の新年叙勲において、デミス・ハサビスは大英帝国勲章（CBE）を授与され、同年5月には、世界最古の科学協会である王立協会の会員に選出されました。
2018年夏、学術誌「Nature Medicine」は、DeepMindの初の医療製品に関する研究を発表しました。それは、OCTスキャン（光干渉断層撮影）の解析のための新しい技術です。OCTスキャンは、加齢黄斑変性症や糖尿病関連の失明など、網膜疾患を検出するために定期的に使用されます。初期の研究で、DeepMindのAI技術はOCTスキャンを94%の精度で解析し、診断できることが証明されました。この精度は、明らかに人間の専門家を上回っています。さらなる試験が成功すれば、DeepMindはこの技術を最初の5年間無料で提供する予定です。また、DeepMindは英国の国民保健サービス（NHS）と協力し、腎臓障害のリスクを医師や患者に通知するモバイルアプリの開発にも取り組んでいます。
DeepMindのAlphaGoプログラムが伝説的な囲碁棋士の李世乭（イ・セドル）に勝利した直後、DeepMindは小規模なチームを結成し、タンパク質構造予測の研究を開始しました。彼らは「AlphaFold」を開発し、このAIはタンパク質の形状を原子単位で予測できるようになりました。2018年12月、AlphaFoldプログラムは第13回タンパク質構造予測技術の重要評価（CASP）で総合ランキング1位を獲得しました。
2020年には「AlphaFold2」を公開し、50年にわたる「タンパク質折りたたみ問題」の解決策として認められました。ハサビスは「これまでで最も複雑なことに取り組んだ」と語っています。2021年7月、DeepMindはこのシステムの詳細な説明を発表し、そのソースコードを全世界に向けて無償公開しました。さらに、ヨーロッパバイオインフォマティクス研究所と協力して公開データベースを設立し、AIが予測した新しいタンパク質構造を追加しています。現在、データベースには約80万のエントリーがあり、来年には1億を超える—ほぼすべての既知のタンパク質—を追加する予定です。世界中の数チームがすでに、抗生物質耐性、がん、COVIDなどに関する研究にAlphaFoldを活用し始めています。
2021年11月、ハサビスは、DeepMindでのリーダーシップに加え、スタートアップ企業Isomorphic LabsのCEOも務めることを発表しました。Isomorphic LabsはAlphabetの姉妹会社で、AIの力をバイオテクノロジーや医療に特化して応用することに焦点を当てています。2022年7月、DeepMind TechnologiesのAI研究所の研究者たちは、既知のほぼすべてのタンパク質の構造を予測したと発表しました。これは生物学における大きな進歩であり、新薬の発見を加速し、持続可能性や食料不安などの問題に対処する助けとなるでしょう。また、AlphaFoldデータベースを拡大し、科学的に知られているほぼすべてのタンパク質、つまり2億1400万の予測タンパク質を含むようにしました。この中には、人間の体内のすべてのタンパク質や、動物、植物、細菌、その他多くの生物に見られるタンパク質が含まれています。
2023年4月、Alphabetは、DeepMindと自社のAI研究所であるGoogle Brainを統合することを発表しました。ハサビスは、新たに設立された「Google DeepMind」ユニットを率い、「より高性能で責任ある汎用AIシステム」を開発し、それらを新しい製品やサービスに統合するという明確な使命を持って進めていきます。
2023年9月、デミス・ハサビスとGoogle DeepMindのジョン・ジャンパーは、AlphaFoldの発明に対してアルバート・ラスカー基礎医学研究賞を授与されました。この画期的なAIツールは、アミノ酸配列から3Dタンパク質構造を予測する精度と速度を劇的に向上させ、生物学的メカニズムの理解を深めるとともに、薬剤の設計プロセスを加速させています。
2023年11月、Google DeepMindの研究者たちは、AIツールGNoMEを使用して220万の新しい結晶構造を特定しました。この発見は、再生可能エネルギーや計算技術などの分野に変革をもたらす可能性があります。Nature誌に発表された論文によると、この発見は、これまでに知られていた安定材料の総数を45倍も上回っています。チームは、381,000の有望な構造をさらなる実験のために公開する予定であり、従来の方法を超えた材料発見の速度における大きな飛躍を示しています。この進展により、既知の安定材料の範囲が大幅に拡大し、技術革新の新たな道が開かれました。
2024年5月、DeepMindの人工知能における先駆的な取り組みを基に、デミス・ハサビスは複雑なタンパク質構造を予測するAI「AlphaFold」の画期的なアップデートを発表しました。この最新バージョンである「AlphaFold 3」は、DNAやRNAとの相互作用のモデル化を可能にし、分子生物学の理解において大きな進歩を遂げました。インタビューでハサビスは、この強化が新薬開発の未来において極めて重要であり、AIが設計した初の薬が数年以内に臨床試験に入ると予測していると強調しました。この科学的ブレークスルーと共に、ハサビスはこれらの進展を商業化することを目指す「Isomorphic Labs」の野望についても語りました。彼の指導の下、Isomorphic Labsは1,000億ドルを超える商業的価値を創出し、新しい医療治療の開発を加速させることで社会に大きな恩恵をもたらすことを目指しています。
2024年10月9日、デミス・ハサビスは、ジョン・M・ジャンパーと共に、タンパク質構造予測のブレークスルーに対してノーベル化学賞を授与されました。彼らのAIモデル「AlphaFold2」により、50年にわたる課題が解決され、既知のほぼすべてのタンパク質の構造が予測されました。この革新は、医学の進展、抗生物質耐性、環境科学への貢献など、科学研究に革命をもたらしました。
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