スウェーデン王立科学アカデミーは8日、2024年のノーベル物理学賞を米プリンストン大のジョン・ホップフィールド名誉教授（91）とカナダ・トロント大のジェフリー・ヒントン名誉教授（76）に授与すると発表した。
ニューラルネットワークの研究や技術開発をしている人で、「ホップフィールドネットワーク」を知らない、という人は・・・うん、今ならいるかもしれんなぁ。
If you are researching or developing neural networks and don't know what a Hopfield network is, there might be people like that now.
まあ、ともあれ、大学在学中の私が「ホップフィールドネットワーク」という言葉を回避して、論文を読むのは不可能だったのです。
Anyway, I couldn't read the paper while I was still at university without avoiding the term “Hopfield network.”
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当時は、メインフレームの使用時間に制限があって、学生が1回に使える使用時間が90秒間だけでした(ウソのような話ですが、これは本当です)。
At the time, there were restrictions on the amount of time that mainframes could be used, and students could only use them for 90 seconds at a time (it sounds like a lie, but it's true).
この90秒間の間に、バックプロパゲーション(逆伝搬学習)の値が収束するのを祈る ―― という、本当にショボい計算リソースで、研究の日々を過していました。
During these 90 seconds, I would pray for the values of backpropagation (inverse propagation learning) to converge. I spent my research days with such shabby computing resources.
まあ、だから、こんな、恨み真髄のコラムが書けるのですけどね。
That's why I can write columns like this, which are the essence of resentment.
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ともあれ、ジョン・ホップフィールド名誉教授（91）に、心からのお祝いを申し上げます。
In any case, I would like to offer my heartfelt congratulations to Professor Emeritus John Hopfield (91).
それにしても、
But still,
を改めて痛感しています。
Once again, I am acutely aware of the above facts.
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ただ、このノーベル賞に関しては、このような遅い受賞は、仕方がないかもしれません。
However, when it comes to the Nobel Prize, it may be inevitable that the award is given so late.
ニューラルネットワークの真価が発揮されたのは比較的最近のディープラーニング技術への展開ですし、決め手は、生成AIへのニューラルネットワークの活用です。
The true value of neural networks was demonstrated in the relatively recent development of deep learning technology, and the key was using neural networks for generative AI.
この上記の2つの応用事例がなければ、ニューラルネットワークの「学習方法」について、評価が再検討されることはなかったかもしれません。
Without these two application examples, evaluating neural networks' “learning method” may not have been reconsidered.
それでも、『何十年か後の後発技術によって、先行研究が評価される』というのは、それはそれで素晴しいことです。
Even so, the fact that 'prior research is evaluated by later technology decades later' is a beautiful thing in its own right.
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私は、『サンマとサバを、2種類のセンサで判別する研究については、オンリーワンの世界的権威』です。
I am the world's only authority on researching using two different types of sensors to distinguish between saury and mackerel.
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なにしろ、私の前に先行研究はなく、私の後に後続研究もありません。
After all, there was no prior research before me, and there will be no subsequent research after me.
まあ、この研究が、再評価されることは未来永劫ないだろうなぁ、と諦めてはいます。
I've given up on the idea that this research will ever be re-evaluated.