3つの問い：AIと数理・物理科学の未来について

*好奇心に駆られた研究は、長年にわたり技術的変革の火付け役となってきました。1 世紀前、原子への好奇心が量子力学を生み、最終的に現代計算の心臓部であるトランジスタへとつながりました。逆に、蒸気機関は実用的なブレークスルーでしたが、その力を完全に活用するには熱力学における基礎研究が必要でした。 今日、人工知能と科学は同様の転換点に立っています。現在の AI 革命は、数学および物理科学（MPS）における数十年の研究によって支えられており、それが現代の AI を可能にした困難な課題、データセット、そして洞察を提供しました。物理学および化学における 2024 年のノーベル賞は、物理学に根ざした基礎的な AI 手法と、タンパク質設計への AI 応用を評価するものであり、このつながりを無視することは不可能となりました。 2025 年、MIT は国立科学財団の資金提供を受け、MIT 理学部および物理学・化学・数学科の支援のもと、「AI と数学・物理科学の未来に関するワークショップ」を開催しました。このワークショップでは、AI と科学の分野をリードする研究者が集まり、数学・物理科学（MPS）領域が AI の未来にどのように最大限貢献し、またその恩恵を受けるべきかを模索しました。現在、資金提供機関、研究機関、および研究者向けの提言を含むホワイトペーパーが『Machine Learning: Science and Technology』誌に掲載されています。本インタビューでは、MIT 物理学教授でありワークショップの議長を務めるジェシー・タラー氏が、主要なテーマと、AI と科学の分野でリーダーシップを発揮するために MIT がどのように位置づけを進めているかについて解説します。 **Q:** 昨年の数学・物理科学分野の指導者たちの集まりに関する報告書の主要なテーマは何ですか？ **A:** AI と科学の最前線で活躍する多くの研究者を一堂に集めることは、非常に示唆に富むものでした。ワークショップ参加者は天文学、化学、材料科学、数学、物理学という 5 つの異なる科学コミュニティから来ていましたが、各分野がどのように AI に取り組んでいるかには多くの共通点があることがわかりました。活発な議論を通じて浮き彫りになったのは、計算資源とデータインフラへの協調的な投資、学際的な研究手法、そして厳格な訓練が、AI と科学の双方を有意義に前進させることができるという確固たる合意です。 中心的な洞察の一つは、これは双方向の道であるべきだということです。AI を用いてより良い科学を行うことだけでなく、科学が AI をより良くすることも含まれます。科学者は、神経ネットワークを含む複雑系から潜在的な原理や創発的振る舞いを解明することで、知見を抽出する能力に長けています。これを「AI の科学」と呼び、3 つの形態があります：科学が AI を駆動する（科学的推論が基礎的な AI 手法に示唆を与える）、科学が AI にインスピレーションを与える（科学的課題が新しいアルゴリズムの開発を促す）、そして科学が AI を説明する（科学的ツールが機械知能の実際の動作を解明するのに役立つ）です。 私の専門分野である素粒子物理学では、例えば研究者たちが加速器実験からのデータ洪水に対処するためのリアルタイム AI アルゴリズムを開発しています。この研究は新物理の発見に直接的な影響を持ちますが、アルゴリズム自体が私たちの分野を超えても非常に価値あるものであることが明らかになっています。ワークショップを通じて、「AI の科学」はコミュニティの優先事項であるべきであり、AI システムを理解し、開発し、制御する方法を変革する可能性を秘めていることが強調されました。 もちろん、科学と AI を結びつけるには、両方の世界で活躍できる人材が必要です。参加者たちは一貫して、「ケンタウロスの科学者」— 真の学際的専門知識を持つ研究者 — の必要性を強調しました。統合された学部課程から学際的な博士課程、そして共同教員採用に至るまで、キャリアのあらゆる段階でこれらの多才な人材を支えることが不可欠であるという点に合意が得られました。 **Q:** MIT の AI および科学分野における取り組みは、ワークショップの提言とどのように整合していますか？ **A:** ワークショップは、その提言を 3 つの柱——研究、人材、コミュニティ——を中心に構成しました。MIT とハーバード大学、ノースイースタン大学、タフツ大学の共同による AI および物理学への取り組みである [NSF Institute for Artificial Intelligence and Fundamental Interactions](https://iaifi.org)（IAIFI）のディレクターとして、この枠組みがいかに効果的かを肌で実感してきました。これを MIT 全体に拡大して見ると、進捗が遂げられている箇所と、機会が存在する箇所が明確になります。 研究面では、MIT はすでに AI と科学の相互作用的な取り組みを両方向で推進しています。*MIT News* を少しスクロールしただけでも、理学部内の個々の研究者が AI 駆動型のプロジェクトに取り組んでいる様子がわかり、知識の蓄積パイプラインを構築し、新たな機会を浮き彫りにしていることが分かります。同時に、IAIFI や [Accelerated AI Algorithms for Data-Driven Discovery (A3D3) Institute](https://a3d3.ai)（データ駆動型発見のための加速された AI アルゴリズム研究所）のような共同取り組みは、より大きなインパクトをもたらすために学際的なエネルギーを集約しています。また、[MIT Generative AI Impact Consortium](https://genai.mit.edu) は、大学規模での応用指向の AI 研究も支援しています。 初期キャリアの AI と科学分野の人材を育成するため、いくつかのイニシアチブが次世代のケンタウルス型科学者の養成に取り組んでいます。MIT Schwarzman 計算機学院の [Common Ground for Computing Education program](https://computing.mit.edu/cross-cutting/common-ground-for-computing-education/) は、学生が計算機科学と自らの専門分野の両方で「バイリンガル」になることを支援しています。また、学際的な博士課程パスウェイも注目を集めており、IAIFI は [MIT Institute for Data, Systems, and Society](https://idss.mit.edu/) と協力して物理学・統計学・データサイエンスにおけるパスウェイを創設しました。現在、物理学の博士課程学生の約 10% がこのパスウェイを選択しており、その数はさらに増加すると見込まれています。[IAIFI Fellowship](https://iaifi.org/current-fellows.html) や [Tayebati Fellowship](https://computing.mit.edu/research/postdoctoral-fellows-programs/tayebati-postdoctoral-fellowship-program/) といった専任のポスドク職は、初期キャリアの研究員が学際的な研究に取り組むための自由を与えています。ケンタウルス型科学者を支援し、彼らが分野間や大学間、そしてキャリアの異なる段階を超えてつながりを築くための空間を提供することは、変革をもたらすものでした。 最後に、コミュニティ形成がこれらすべての要素を結びつけています。焦点を絞ったワークショップから大規模なシンポジウムに至るまで、学際的なイベントを組織することは、AI と科学が孤立した作業ではないことを示しています。それは新興の分野なのです。MIT には大きな影響力を持つための人材とリソースがあり、これらの集まりを多様な規模で開催することで、そのリーダーシップを確立する手助けとなります。 **Q:** MIT は、AI と科学の取り組みをさらに推進する上でどのような教訓を得るべきでしょうか？ **A:** ワークショップで明確になった重要な点は、AI と科学において主導権を握るのは、断片的な対応ではなく体系的に考える機関だということです。リソースは有限であるため、優先順位が重要です。ワークショップ参加者たちは、機関が一貫した戦略の下で採用、研究、教育を調整することで何が可能になるかを明確にしていました。 MIT は、すでに進行中の取り組みの上に、より構造的なイニシアチブを構築する好機にあります。具体的には、計算科学と科学分野にまたがる共同教員ポストの設置、学際的な学位プログラムの拡大、そして意図的な「AI の科学」への資金提供です。この方向への動きはすでに始まっており、今年、MIT シュワルツマン計算科学学院と物理学部が初めて合同での教員採用活動を実施しています。これは非常に楽しみです。 AI と科学の好循環には、真に変革をもたらす可能性があり、AI に対するより深い洞察を提供し、科学的発見を加速させ、両者にとって堅牢なツールを生み出すことができます。意図的な戦略を開発することで、MIT は今後の AI の波において主導権を握り、その恩恵を受けるための好機を得ることになります。

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