シリーズ「人工知能と物理学」

機械学習のコモディティ化
田口善弘

1.

〈中央大学理工学部

tag＠granular.com〉
4

はじめにルです．

こんにちは，中央大学の田口です，と言ってももう，でもですね，これって結局，僕が駆け出しの院生のとき10年くらい物理学会で研究発表してないので多くの読者にに西森さん（あえてこう呼ばせていただきます）とやってとって「お前誰？」状態だと思うから簡単に自己紹介．今いたことだってそうなんですよ．結局，やったことで新しをときめく量子アニーリングの西森秀稔先生の（実質的な）いことは「スパコンを使って大規模疎行列を対角化する」．

最初の指導院生でしたが，量子系の研究はすぐにやめてしこれだけです．大規模疎行列と言っても，当時使っていたまい，そのあと，フラクタル，非線形物理学，粉粒体動力

東大のスパコンの最大メモリーが 32「M」B の時代ですか

学（今で言うところのアクティブマター分野の源流みたいらね．ギガバイトじゃなくて，メガバイト，ですよ．今時，な分野です）をやったあと，今の大学に移動した 1997 年頃

ちょっと気の利いたスマホなら 32GB の ROM が乗ってるから徐々にバイオインフォマティクスに分野を移して，統でしょ？

数研の某 I さんには「田口さんもすっかり生物の人になっできるんだと思います．30 年強で技術はそこまでコモディたね」と言われて現在に至ります．バイオインフォっていティ化する．

いま，「大規模疎行列の対角化」ってスマホでうのは超ザックリいうと「機械学習で生物する」分野です

いや，違うよ，行列の対角化は簡単だけど，DL はパラね．もっともアクティブなのは生物の中でも僕もやっていメータいっぱいだし，そんなメモリと計算速度が速くなっるゲノム科学の大規模データの網羅的解析だと思います．

ただけでできるようにならないでしょって言うなかれ．いで，なんで生物学に移動したのってよく言われるんです

ま，ちょっと気の利いたパッケージを導入すれば，数値積が，僕自身は生物学に移動したつもりはなく，これは物理分とか微分方程式の数値解とかほぼチューニング無しでで学だと思ってやっています．20 年前に「これからはすぐにきるようになっています．でもね，昔は違った．問題ごと多変量解析の時代が来る，物理もそれを使ってやるようにに，収束しているかとか，刻み幅はどうするか，とか考えなる，そうなったら最大の課題は生物だ！」みたいな乗ないとできなかった．ガウス積分（誤差関数）を数値的にり 2） だったんですが．まあ，「もうすぐ」が見事に 20 年か計算できなかったために卒研落とした学生だっていたわけ

かりましたね（笑）．当時は機械学習って言葉は無かったですよ．でも，いま，誤差関数が入ってないパッケージなので「多変量解析」と言っていましたが，やっと，手法のんてないですよね，メジャーな数値計算言語で．学生に「誤部分は物理の一分野になりつつあります．で，生物学が差関数計算できるプログラム書け」なんて誰も言わない．

ずっぽり物理のターゲットと認識されるのはもうすぐかな．

そこまでじゃなくても，たとえば，エクセルでボタン一

まあ，「もうすぐ」がまた 20 年かかったら自分が生きてい発で線形回帰とかできちゃう．多分，使っている人の大部るか怪しいわけですが．

分はどうやって線を引いているかさえ理解していないと思います．同じようにいま DL で最先端の「画像の中に壺が2.

機械学習のこれからあったら丸をつける」とか「アニメ風のかわいいキャラクシリーズ企画も始まったことだし，僕がここでいまさらターを描く」とか「顔認証でパスワードの代わりにする」「機械学習とは何か」みたいなことを語ってもしょうがない

みたいなことが，オフィスのプラグインでどんどん使えるので省略します．今，機械学習でなんかしようとするとそようになっていく．実際，まだ性能は低いもののそういうれなりにハードルは高いです．GAN（Generative Adversarial

自動的に機械学習を行うソフトは商用で作られて売られ始Network）とかすごく流行っていて，いろいろ画像の自動めています．

生成ができるようになり，人間が手でゼロから描いたのとだから，今の機械学習がどんなにハードル高そうで使いもはや区別不能なクオリテイになりつつある．あ，面白そにくそうに見えても，プチッとボタン押したらできるよううやってみたい，と思っても TensorFlow だの Chainer などになります．要するにデータとラベルを用意して（まあ，の深層学習（Deep Learning, DL）のパッケージの使い方をここが実はすごく大変なんですが）アップロードして待っ勉強しないといけないし，さらにどんなパラメータでどんているとちゃんと学習済みのモジュールがパッと出る．

なアーキテクチャでやったらいいのかわからないのでかな

2019 年 2 月号に今田正俊先生たち 3） が機械学習でスピンりの試行錯誤が必要です．なので「〇〇を DL でやりまし系の波動関数を求める話ししてましたけど，これもプチッた」の〇〇が業界初だったらそれで論文になっちゃうレベと押したらでるようになる．すきなハミルトニアン組んでシリーズ「人工知能と物理学」

659©2019 日本物理学会

投げると波動関数が帰ってくる．確実にそうなります．て，かつ，その基本はモンテカルロにせよ，ニューラルネッ
トにせよ，かつて物理学者が生み出したり，発展に貢献し

3.

機械学習と物理学たものがぐるっと回って戻ってきただけにすぎない．僕はそうなると，物理学はどうなるか．量子多体系とか統計仕事柄，バイオインフォや機械学習の会社の人に会うけど，力学とか，「難しい問題」が「機械学習で解ける難しい問題」

僕が物理の教授だとわかるとみんな物理学者褒めちぎりまの one of them に過ぎなくなる．物理学者がなんもしなくてす．「ストリングやってた博士号持ち採ったけどすごく活も，勝手に外側で機械学習が発展して，昨日まで解けなかっ躍してます！」みたいな．彼らいわく，統計や情報が出自たものがどんどん解けるようになって行く．これって物理の人は数学できるけど，現実の問題に興味が薄い．一方，にとって未体験ゾーンだと思うんですよね．物理は難しい実験を出た人は現実はわかるけど数学はだめ．現実の問題から，他分野にわっと乗り込んで行って分野を席巻してそを数学で解こうという意欲は物理学者がピカイチですって．の分野の昔の論文無視して引用しなかったりしてひんしゅそうなんですよ．「青は藍より出でて藍より青し」がごとくをかったりすることはよくあるわけですが，それを今度く，物理発の機械学習が立派になって戻ってきた．これをは逆にやられる．機械学習のすごい人が入ってきて，物理機会に物理学者はいままでやってこなかった全ての自然現学者ポカーンのうちにどんどん問題を解いちゃう．そう，象の解明に乗り出せばいいんだと思います．ランダウの理

アルファ・スピンとかアルファ・ハバードとかで解いちゃ

論物理学教程に入ってないものは物理じゃないなんてケチうわけです．アルファなんとかっていうのは話題になったなこと言ってはいけない．だって，もし，ランダウがまだ囲碁などの完全ゲームを DL で解く一連のアプリケーショ生きていたら，嬉々として「機械学習」をランダウの理論ンの接頭辞です．AlphaGO とかね．最近，AlphaFold とか物理学教程の最後の一巻として付け加えるに違いないから．

銘打ってタンパクの立体構造予測にも殴り込んでかなりの成績をあげたので学術分野も実際に彼らのターゲットになっています．

5.

おわりにさて，一周回って我田引水して終わりにしたいと思いま

問題が普遍化してしまったから，物理しかやってない物す．いまだに生物の研究をしていると「なんで物理学科で理学者は機械学習でなんでもアタックしている連中に勝て生物の研究をしているんですか？」と学生さんにまで言わなくなる．まあ，国内市場しか相手してないと GAFA に歯れます．しかし，物理学はあくまで自然現象を数学的に解が立たないのと同じようなことになる．「いや，機械学習明するという科学である以上，生命がその対象外であってじゃ答えは出せても理解はできない」って反論するかもしいいわけはないと思います．ラザフォードの逸話にみるまれない．でも，それも結構，危ういんですよね．僕はそこでもなく，生物学はいままで物理が挑戦するにはあまりにそこフォロワーが多い，非科学者も含んだツィッターアカもデータが少なすぎました．しかし，今はゲノム科学の進ウント持ってるんですけど，そこで「機械学習は物事を理歩のおかげで膨大なデータが解析できるようになっていま解できない」みたいなツィートしたら 67 万件のインプレッす．機械学習のような対象を限定しない手法が物理の標準ション獲得して 2,000 回リツィートされて，4,000 回いいね的な方法の1つとして認識されうるならば，生命科学のようされたんですが，そこのレスに「結果を正しく予測できるないままで物理の埒外に置かれがちだった研究対象も物理のだからそれは新しい形の理解ではないか？」みたいなレの一環として研究して行ってはいかがだろうか．若い人はスが，主に非科学者のフォロワーからたくさんついてびっ

なんてケチなことは言わない．老若男女全ての物理学会のくりしました．要するに，「何が理解か」っていう物理の会員がこれを機会にいままでのテーマにとらわれず，この牙城さえシフトしてしまう．下手すると物理学は哲学みた

世の全ては物理学，ぐらいの飛躍を期待しています．そしいに「なんの役にも立たない『理解』をこねくり回していて，生命科学についても，今とは逆に，物理学科に生命科る変な学問」（哲学者の人ごめんなさい！別に僕が本心か学を研究している研究室が無かったら，学生が「なんでうらそう思っているわけじゃないです）な扱いになってしま

ちの物理学科には生命やっている先生いないんですか？」うかもしれない，そういう未来さえ見えるわけです．と文句を言うくらいの時代が来てほしい，と願っています．
以上！

4.

物理学者が真に挑戦すべきこと

ここまですごく悲観的なこと書いたけど，実はこのピン参考文献できているから物質科学に過ぎないのに正面から向き合っ

1）坊農秀雅，他，『生命科学データ解析を支える情報技術』（技術評論社，2019）．
2）田口善弘，他，『複雑性のキーワード』（共立出版，2000）pp. 1‒35.
3）野村悠祐，山地洋平，今田正俊，日本物理学会誌 74, 72（2019）.

てこなかった．でも，今の機械学習はなんでも標的にでき（2019 年 2 月 28 日原稿受付）

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日本物理学会誌

チはチャンスだと思ってます．いままで物理学者は悪く言えばできることしかやってなかった．生物だって物質から©2019 日本物理学会

Vol. 74, No. 9, 2019