10月8日、2024年のノーベル物理学賞が発表されました。

　しかし、このノーベル物理学賞は、記銘に値する汚点というべき、恥ずかしい低見識な授賞でした。

　今年5月に東京都美術館講堂で私たちが開催した「AIと教育」シンポジウムに登壇された、甘利俊一先生と福島邦彦先生のお二人によるはるかに先立つ本質的な貢献が、きれいさっぱり拭い去られているからです。

　また、この受賞に対して異を唱えたり、ノーベル財団に対して抗議したりする動きが日本にないことは、さらに救いようがありません。

　皆さんよろしいでしょうか。

　ニューラルネットワークというのは、いまやインテルが寡占するチップ、マイクロプロセッサーがそうであったように、かつて「日本のお家芸」だったのです。

「ほとんどの先駆的業績は福岡や大阪で生まれたものである」という厳然たる事実に、改めて目覚める必要があります。

　いかに今年のノーベル賞が噴飯ものであるか、NHKの報道で見てみましょう。今年の物理学賞は次の2人に授与されます。

●プリンストン大学（Princeton University, NJ, USA）のジョン・ホップフィールド（John J. Hopfield）博士

●トロント大学（University of Toronto, Canada）のジェフリー・ヒントン（Geoffrey E. Hinton）博士

「彼らの、人工的な『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対して（“for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks”）」ノーベル物理学賞を授与するという。

　馬鹿もいい加減にしてもらいたいと思います。

　ホップフィールド博士の主要な仕事として知られる「ホップフィールド・ネットワーク」は、元は物性物理から派生した仕事です。

　自然な連想記憶を可能とする系として1982年に提唱、歓迎され「第2次AIブーム」の火付け役となったものではあります。

　しかし、この仕事より10年も先立つ1972年に発表された甘利俊一先生（東京大学名誉教授・日本数学検定協会会長・理化学研究所栄誉研究員ほか）のお仕事の焼き直しに過ぎません。

　少しでも見識のある解説であれば「甘利＝ホップフィールド・ネットワーク」と、甘利先生が筆頭に記される日本発の業績であることは、天下の広く知るところです。

　ヒントン博士と彼の研究室グループの業績でも同じことが言えます。

　AI大手を支える主要なエンジニアが軒並みトロントのヒントン研究室出身であることは厳然たる事実です。

　しかし、端的にその原点の一つ、「バックプロパゲーション」の仕事（1986）はやはり、同じ甘利俊一先生が1967年、第1次AIブームの発端となったニューラルネット実装の元祖、ローゼンブラットのパーセプトロンへの改良案として提出された「Theory of adaptive pattern classifiers （Amari, 1967）」が、世界の人工知能史における原点であることは、これも少しものの道理を知る人なら、誰でも分かるところです。

　この当時、ヒントン博士はいまだ学生でした。

　彼らが甘利先生のお仕事に追随できたのは実に19年後、その当時、どうにか早く動くようになったコンピューターの計算力を背景とするものであって、人類史への貢献は「アマリ」によるものです。