AIの未来を予見した44年前のSF小説―「未来の二つの顔」

ChatGPTは今までの特定の作業しかできないAIとはちがう、史上初の汎用人工知能(Artificial General Intelligence: AGI)かもしれないといわれているそうです(そういう論文があるそうです)。あるいはこうした、人間同様に、あらゆる知能タスクを理解・処理することができるAIである、汎用人工知能が数年程度で完成するかもしれないと考えられているそうです。今までのAI、たとえば囲碁をうつAlphaGOや、タンパク質の立体構造を予測するAlphaFold2、畳み込みネットワークを利用して画像認識ができるAIなどとは違う、新しいAIが誕生したのは間違いないようです。ChatGPTの使っているGPT-4はついに画像認識もできるようになったので、試験問題用紙をスマホで撮ってGPT-4にアップロードして解答を要求すると、問題を解いてくれるようになっています。皆さんもご存知のように、こうした人工知能の危険性についての議論もはじまっています。

今日はこれに関する昔のSFを一冊紹介します。ジェイムズ・ホーガンの「未来の二つの顔」というSFです。
http://www.tsogen.co.jp/np/isbn/9784488663056
これは1979年の作品で、世界がコンピュータネットワークで覆われ、人はChatGPTから進化したようなAIを使いながら生活している未来を描いています。物語は、月面基地での大事故からはじまります。AIに月面の障害物になっている山の稜線の除去を最優先で実行するように命令したところ、AIが月面に設置されていた掘削した鉱石を軌道上に打ち出すための道具であるマスドライバーを、掘削に使えば21分で作業が終了するという新たな手法を思いつき、人が近くにいるにもかかわらずマスドライバーで鉱石を打ち込んだため付近にいた宇宙飛行士の命を危険にさらすことになったのでした。人類はこうしたAIが人間の常識を無視することによる事故を防ぐため、次世代のAIを開発します。そのAIは自己学習と自己改変の能力をもつものであるため、自己保存能を獲得したAIが最終的に邪魔な人類を除去する可能性が危惧されました。そこで人類は、人類社会から物理的にも電子的にも切り離された、竣工したばかりのトーラス型スペースコロニーの管理をこの新しいAI(スパルタクス)にまかせ、軍隊でこの宇宙ステーションのAIを攻撃して、AIの振る舞いをモニターすることで、このAIのもつ潜在的な危険性を探るという壮大な実験を始めます。軍隊と、スパルタクスとよばれるAIとの戦争が始まるのですが、スパルタクスはドローンを多数駆使して軍隊と戦闘となっていくという話です。44年前の作品ですが、この時代の作品にすでにドローンがでてくるのですね。ひさびさに読み返して驚きました。インターネットも携帯もタブレットもないこの時代にこれほど先見の明のある作品がかかれていたのですね。この作品には人工知能の先駆者の一人、ミンスキー教授への作者の謝辞がのっています。また日本語版(1983年初版)には、坂村健先生が解説を書かれていて、この本の面白さを語っておられます。先生の解説から、今から40年前のコンピュータとAI研究の様子がうかがわれます。

ChatGPTが動く様子を体験できる私達は、AIが学習して、自己改善するAIを今手にしているわけです。ChatGPTや他のLLMが、外部のドローンを制御できるようになるのも時間の問題でしょう。またLLMが人間に指示をだして人間を使ってAIの指示する作業をやらせるという可能性も高まってきています。このSFを読み返してみると、今後のAIの進歩と危険性、そしてその回避策についての多くのヒントが得られると思いました。皆さんも読まれるとよい本だと思います。

量子生物学の時代がやってきています!

量子生物学の時代

このブログでもたびたび紹介している量子生物学の研究者、カリフォルニア大学のClarice Aiello (Samueli School of Engineering, University of California, Los Angeles, Los Angeles, CA, US)さんが、It’s Time to Take Quantum Biology Research Seriously
という題で、Physics magazineに寄稿されています。こちらから読めますのでご覧ください。https://physics.aps.org/articles/v16/79
彼女のtweetを埋め込んでおきます。TYというのは、Thank youという意味のSNSでよくみかける略語です。

弱い磁場を傷口にあてるだけで傷をなおすなど、SFドラマのスタートレックに登場するような医療器機が開発される時代がくるのでしょうか? 彼女はどうしたら量子生物学がもっと広くうけいれられて研究者人口が増えるかを真剣にこの記事で議論しています。そして結びに、日本の設立した量子生物学の研究所のような研究所を合衆国でもつくるべきだと書いています。末尾を引用します。
“Recently, in an example of this idea, Japan unveiled the Institute for Quantum Life Science, which brings chemists, biologists, engineers, clinicians, physicists, and others under one roof to work on quantum biology research questions. The development of a similar institute in the US could help in irrevocably establishing this field—which will have, I believe, radical consequences for the biological, medical, and physical sciences.”

この研究所はこちらです。the Institute for Quantum Life Science 量子生命科学研究所
https://www.qst.go.jp/site/qls-english/
https://www.qst.go.jp/site/iqls/
日刊工業新聞での連載記事も面白そうです。是非よんでみてください。
https://www.qst.go.jp/site/qms/rensai-qms-index.html
日本が量子生物学で世界をリードし続けることができるといいですね。

ChatGPTの講演と量子コンピュータの番組の紹介です。

福岡は今日は猛暑でした。久留米では32度越えで7月下旬の気温の夏日だったそうです。今日は午前、午後と理研で開催されているExploring GPT’s Influence on Natural Science and Mathematics というのにオンライン参加しました。

今井翔太さん Twitter (東京大学) によるLLMやGPT/ChatGPTに関する講演
溝口 佳寛さん (九州大学)による、証明支援系およびMathematica の利用についての講演がありました。今井先生の講義はわかりやすく、オープンソースのGPTが今後革命を起こすと期待されることもよくわかりました。Open AIからもオープンソースのLLMが公開される予定とのことですしサイバーエイジェントの日本語LLMであるOpenCALMもあるようです。今後の発展がたのしみですね。九大の溝口さんの講演は数学の証明をコンピュータで行う定理証明支援系Coqと定理を証明できるMathematicaのお話です。これもわかりやすくコンピュータと数学の関係についてよく理解できました。LLMがこれに加わると数学もまた驚異的発展をするのだろうと思いました。

丁度今日、私のChatGPT plusでもpluginがインストールできるようになりました。さっそくWolframのプラグインをインストールして試してみています。これは画期的ですね。MathematicaがChatGPTで使えるようになりChatGPTが弱かった部分がだいぶカバーされるようになりました。このプラグインの使い方は
https://www.youtube.com/watch?v=EOQV9VakBgE

今日の動画は量子コンピュータの話です。わかりやすくて面白そうな動画で今みています
【トップ研究者が90分解説 量子コンピュータの全て】日本は米中に追いつける/量子コンピュータをビジネスに生かせ/新しい量子ネイティブの時代
https://youtu.be/XPSG7On7q9Q
茂木健一郎さんと、藤井啓祐さん―大阪大学大学院教授(量子コンピューティング)
理化学研究所量子コンピュータ研究センター研究チームリーダー、株式会社QunaSysの最高技術顧問なども兼務―の動画です。

ベイズ統計解析も簡単!―初心者にやさしいオープンソースのGUI型統計解析ソフトJASPを紹介します。

以前、jamoviという画面でマウス操作をしながら統計解析できる無料ソフトを紹介したことがあります(本記事の末尾参照)。このjamoviと並行して開発されている同じくオープンソースの日本語でも利用できる無料ソフトJASP(ジャスプと発音するらしいです)を今日は紹介します。JASPとい名前の意味は、公式ページhttps://jasp-stats.org/
にあるFAQによると、https://jasp-stats.org/faq/ベイズ統計の先駆者であるSir Harold Jeffreys(英国の数学者、天文学者、地球物理学者でRoyal Societyのフェロー)をたたえてつけられた名前で、Jeffreys’s Amazing Statistics Programを意味しているのだそうです。サー・ハロルド・ジェフリーズは、ベイズ統計学の普及に大きく貢献した学者で、彼の名前を冠したジェフリーズの事前分布はベイズ統計分析において未知のパラメータに対する無情報事前分布として広く用いられています。

彼の名前を冠したJASPは伝統的な統計とベイジアン統計の両方を扱うことができます。直感的なグラフィカルユーザーインターフェイスを持ち、コードを書かずにほとんどの統計操作を日本語で行うことができます。データセットを直接インポートし、結果をリアルタイムで表示することが可能です。プログラム内部での統計解析には統計解析の定番であるRを用いており、CRANのパッケージを呼び出して利用します。ですからグラフィカルインターフェイスでRを使っているのと同じ信頼性が保障されていて、初心者にも安心です。必要ならRでの処理の詳細を表示することもできるそうです。また近い将来にはRStudioで動くコードも生成できるようになるそうです。JASPは教育的目的でも頻繁に利用されおり、その直感的なインターフェイスと広範な機能を使って、学生が統計的な概念と手法を学び理解するのに大いに貢献しているそうです。

結局、JASPをRを一緒に使用すれば、それぞれのソフトウェアの利点を最大限に活用することができます。JASPはデータの視覚化や基本的な統計分析を容易に行うことができますが、Rはより高度な統計分析やカスタムスクリプトを可能にします。したがって、具体的な目的や必要に応じて、これらのツールを適切に組み合わせて使用するのがよいと思われます。

JASPと、そのベイズ統計解析への応用例については以下のビデオで初めて知りました。

Bayesian statistical inference for health data analysis using JASP
https://youtu.be/qHKiGSHo8p8

英語の入門ビデオは以下のようなものがあります。
Introduction to JASP
https://youtu.be/APRaBFC2lEQ

日本語の紹介記事は以下をご覧ください。
「ベイズ統計をお手軽に、統計解析ツールJASPの紹介」
https://developer.mamezou-tech.com/blogs/2022/06/23/statistical-analysis-tool-jasp/
日本語の紹介ビデオの一例をあげておきます。
「フリーの統計ソフトJASP(日本語対応、GUI、内容も充実)」
https://youtu.be/39yxm05Xuog

日本語のチュートリアルもあります。
JASP入門講座
https://www.jaysong.net/tutorial/JASP/

「看護研究 無料統計ソフトJASPによるアンケート分析法」
https://youtu.be/0ueW1B1KOT0

また、日本語の解説書もすでに複数出版されていて、その一つ「研究に役立つ JASPによるデータ分析 – 頻度論的統計とベイズ統計を用いて -」(清水 優菜 兵庫教育大助教 ・山本 光 横浜国大教授 著、コロナ社)は有名です。https://www.coronasha.co.jp/np/isbn/9784339029031/
著者の山本光先生のYouTubeチャンネルも、JASPを使ってみようかなと迷っている人には助けになると思います。
https://youtube.com/playlist?list=PLuQHwiiDQCsd_3cFcNJ8N4DNjLY_2T9sx

ちなみに小学校で3年生あたりからプログラム教育で学ぶScratch(スクラッチ)の入門動画も山本先生はアップロードされているので、こちらも必要な方はご覧になるといいと思います。https://youtube.com/playlist?list=PLuQHwiiDQCsd0kT-uwBC1mAQfK8x84lsc

英語の教科書もダウンロード可能です。Learning Statistics with JASP (2019)
https://learnstatswithjasp.com/
これはjamoviの無料教科書https://davidfoxcroft.github.io/lsj-book/をもとにしたJASP版だそうです。私のjamoviの紹介記事はこちらです。

jamoviで学ぶ統計学―統計ソフトRをもとにした統計学のスプレッドシート型グラフィカルインターフェイスの紹介

老化研究でノーベル賞は確実といわれる女性科学者の講演動画を紹介します。

今日は「ヒューマングライコームプロジェクト特別シンポジウム2023」にオンラインで参加しました。日本の糖鎖科学にとって記念すべき巨大プロジェクトが走り出しています。このシンポジウムについては後日紹介することにします。今日は、線虫での老化研究の開拓者の一人、ノーベル賞受賞は間違いないいわれる女性科学者Cynthia Kenyonさんの老化研究についての講演を紹介します。カロリー制限をすると寿命が延びるとよくいわれますが、その分子メカニズムを解明したのが彼女の線虫での研究です。

彼女は英国のMRC LMB(英国CambridgeにあるMRC  Laboratory of Molecular Biology: MRC分子生物学研究所)で研究していた方で、カリフォルニア大学サンフランシスコ分校(UCSF)の名誉教授です。以前同じくMRC LMBに在籍した女性科学者Ahringerさんの講演を紹介しましたが、今回の講演も同じMRC LMBの女性科学者シリーズの講演動画です。講演では、線虫C. elegansの研究の歴史の紹介からはじまって、MRC LMBでのメンターの話、共同研究者の話、そして線虫やショウジョウバエの寿命研究がいかにヒトの寿命研究にまで発展したについて語られます。老化に関心のある方は是非ご覧ください。この講演をきいたあと、老化の論文がよくわかるようになることうけあいです。
Cynthia Kenyon – Ahead of the Curve: Women Scientists at the LMB
https://youtu.be/-yedoQ-qWQU

東大のオンラインイベント「教員向け ChatGPT 講座 ~基礎から応用まで~」が昨日開催され、動画と資料が公開されました。

東京大学のオンライン・イベント「教員向け ChatGPT 講座 ~基礎から応用まで  (東京大学 大学院工学系研究科の吉田塁先生による講義)」が昨日開催されました。その講義動画と資料などが次のページ
イベント「教員向け ChatGPT 講座 ~基礎から応用まで~」 5/13 開催報告と振り返りから利用できるので是非ご覧ください。
https://edulab.t.u-tokyo.ac.jp/2023-05-13-report-event-chatgpt-course/

前半はChatGPTの使用例を紹介しながらその長所や短所を教えてくださいます。そのイントロの部分だけでも必見ですが、さらにChatGPT利用で注意すべき点、ChatGPTの仕組み(ざっくりとした説明でわかりやすいです)、世界の教育界での利用例や教育に与える影響の議論、そしてそれぞれのテーマに関わる豊富な資料の紹介などがあって、とてもよい講演だと思います。今は試料をダウンロードしてみただけですが、私もゆっくり勉強させてもらおうと思っています。
YouTubeにも講座の動画があります。
https://www.youtube.com/live/lwccHzqfuvc?feature=share

ChatGPT plusは来週にはPlusユーザー全員にChatGPTからのweb browsingやPluginsが利用できるようになるなど、格段の改善が導入されるそうです。
こちらをご覧ください。
https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes

AlphaFold2のオープンソース版OpenFoldというのがあるのを今日知りました。

AlphaFold2は、驚異的な精度でタンパク質の立体構造を予測することができます。ただこれはオープンソースではないので、世界のいろんな場所で改良を加えることが難しいと言う欠点があります。去年11月に投稿されたプレプリントでは、OpenFoldという、AlphaFold2とおなじ内部構造をもったオープンソースの機械学習プログラムが紹介されています。
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.11.20.517210v2

論文では、OpenFoldがより少ない計算リソース(GPUは1個でOK)で、より早くAlphaFold2と同じ予測精度で予測可能であることが示されています。どれくらいの数のタンパク質の立体構造を学習に用いたらAlphaFold2と同じ精度での立体構造予測が可能になるかも、学習に使うタンパク質の数を変えて試しています。
AlphaFold2は132000個ほどのPDBに登録されているタンパク質の立体構造データで学習したそうですが、OpenFoldでは 17,000、10,000、5,000、2,500、2,000、 1,000 の個数で学習させて予測精度への影響を検討しています。10000個使えばAlphaFold2と遜色ない予測精度になるそうです。もっと数を減らしてもそれほど精度はおちなかったようで、OpenFoldを使って立体構造がまだあまり沢山知られていない生体分子の立体構造(たとえばRNAの立体構造など)も予測できるようになるだろうと書かれています。
私などには難しい論文ですが、幸い この論文の著者の一人 ハーバード大学医学部のResearch AssociateのNazim Bouattaさんによる講義が以下のページにまとまっています。今年の2月から3月にかけておこなわれたハーバード大学での最新の講義です。機械学習でタンパク質の立体構造を予測するというのはどんなことかが良くわかる連続講義です。AlphaFold2の原理やその限界とOpenFoldについても詳しく触れられている講義ですので、このプレプリントを読むための予備知識として絶好の講義だと思います。
https://scholar.harvard.edu/nazimbouatta/lectures

講義のタイトルは以下のとおりです。
Machine learning for protein structure prediction, Part 1: Algorithm space
Machine learning for protein structure prediction, Part 2: AlphaFold2 architecture
Machine learning for protein structure prediction, Part 3: AlphaFold2 and OpenFold
YouTubeでも見られます。
Special Lectures on Machine Learning and Protein Folding
https://youtube.com/playlist?list=PL0NRmB0fnLJQPDZh-6utVnRpF1-beEr4T
https://youtu.be/kIkn5DGEJJw

Google Bardを使ってみました。

ChatGPTを毎日利用しています。これに対抗して、Googleからも新しいサービス Google Bardが提供されており、日本語にも対応しているというので使ってみました。
こちのページにある、ログインボタンから、試験運用中のBardにログインできます。
https://bard.google.com/

ログインボタンを押すと、Googleアカウントでログインできるので、アカウントを選んで(ない人はアカウントを作る必要があります)ログインします。
するとプライバシーポリシーが表示されるのでよく読んで、同意できる場合は同意して使い始めることができます。

ChatGPT plus (GPT-4.0)ではちゃんと答えてくれなかった「コンドロイチンの線虫 C. elegansの初期発生での機能は?」という問いには、やはりコンドロイチン硫酸の哺乳類での機能を線虫に置き換えただけのウソの答えを返してきました。英語でWhat are the roles of chondroitin in the early embryonic development of the nematode C. elegans?ときくと、ちゃんと細胞分裂にも必須だとまともな答えが返ってきました。日本語よりはやはり英語で使う方がよさそうですね。また、糖鎖生物学の研究に役立つtwitter  アカウントを教えてと言う問いには、やはりChatGPTと同じで、存在しないアカウントを教えてくれました。どれも実在しないとchatすると、お詫びと、新しいtwitterアカウント候補をリストしてくれました。でも5つの内、一つが実在するアカウントで後は存在しないものでいた。この辺はChatGPTと同じレベルです。

小松左京の書いた作品名を列挙してください。と聞くと、こんな答えでした。
「小松左京の代表的な作品をいくつかご紹介します。

  • ハレー彗星
  • 日本沈没
  • 復活の日
  • さよならジュピター
  • 海底軍艦
  • 宇宙からのメッセージ
  • 異星からの物体X
  • 未来の想い出 t
  • 火星の静かな夜
  • アルファの城」

こんな答えでしたから、これもChatGPTなみですね。

また、ChatGPTと同じように、英語の論文の校閲に最適なpromptを教えて聞くと、ちゃんとそれらしいプロンプトを教えてくれました。まだ英文校閲には使ってみていませんが、試してみてまた報告します。

日本の科学者による生命の起源についての新説の紹介です。

英語で配信されている動画シリーズ 週間科学ニュースで日本の科学者による生命の起源に関する新説が紹介されています。
https://youtu.be/bX3kFQxKZ4M

私は知りませんでしたが、日本語でもニュースになっていたそうです。
http://www.astroarts.co.jp/article/hl/a/13026_aminoacid
横浜国立大学からのプレスリリースはこちら。
https://www.ynu.ac.jp/hus/koho/30020/detail.html
横浜国立大学大学院理工学府の小林憲正名誉教授、癸生川陽子准教授、中部大学の河村公隆客員教授、NASAゴダード宇宙飛行センターのウラディーミル・アイラペティアン博士らの研究グループによる研究成果だそうです。詳しくはプレスリリースや上の記事のリンクからご覧ください。生命が誕生するころの太陽はいまよりずっと活発で太陽風も激しく、太陽自体も今より暗かったというのはこのニュースで初めて知りました。

論文はこちらから読めます。
https://www.mdpi.com/2270428
Kobayashi, K.; Ise, J.-i.; Aoki, R.; Kinoshita, M.; Naito, K.; Udo, T.; Kunwar, B.; Takahashi, J.-i.; Shibata, H.; Mita, H.; Fukuda, H.; Oguri, Y.; Kawamura, K.; Kebukawa, Y.; Airapetian, V.S. Formation of Amino Acids and Carboxylic Acids in Weakly Reducing Planetary Atmospheres by Solar Energetic Particles from the Young Sun. Life 2023, 13, 1103. https://doi.org/10.3390/life13051103

このニュースを伝えているのは、Sabine Hossenfelder博士のYouTubeチャンネルです。以前もこのチャンネルを紹介したのでそこにも書きましたが、

脳は量子重力を使っているのか?Sabine HossenfelderさんのYouTubeチャンネルの紹介

博士は現在、the Frankfurt Institute for Advanced Studiesのresearch fellowで、物理学の基礎の研究と科学の哲学や社会学についての論説でも有名です。著書にLOST IN MATH How Beauty Leads Physics Astrayという有名な本もあります。翻訳は「数学に魅せられて、科学を見失う物理学と「美しさ」の罠(みすず書房)」というタイトルででていて、こちらから購入できます。https://www.msz.co.jp/book/detail/08981/

他に、Scientific American、 New Scientist、Nautilus、 Aeonや New York Timesなどにも活発に寄稿されています。Royal Instituteでの講演も面白かったです。https://youtu.be/fl9oDJzfg58
最新刊の本とその本についての講演については、上に書いた以前の記事で紹介しましたので、併せてご覧ください。

低分子の代謝産物とアルツハイマー、寿命、コロナ後遺症などはどのように関係しているのでしょうか?動画の紹介です。

今日はカロリー制限で寿命が延びるという線虫C. elegansなどでわかった現象についてカリフォルニア大学で研究している先生の動画を紹介します。英国のRoyal Institutionの講演会の最新の動画です。
Metabolites: the key to treating Alzheimer’s? – with Priyanka Joshiというタイトルです。

https://youtu.be/aMycpGP2RJY

低分子量の代謝産物がいかにタンパク質の立体構造に影響するか、寿命やアルツハイマー発症メカニズムへどう影響するか、コロナウイルス後遺症にどう関係しているかなどのテーマについて模型やスライドを使いながら、とてもわかりやすく講義してくれています。タンパク質の合成からはじまるタンパク質の一生についても手っ取り早く理解できます。とても教育的な講義ですので、是非ご覧ください。