10年前、@GoogleDeepMindのAlphaGoは世界チャンピオンを囲碁で初めて破ったプログラムとなりました。囲碁は宇宙の原子よりも手数が多いゲームです。 アルファゴは「ムーブ37」の助けを借りて勝利しましたが、この手は型破りな専門家たちにとっては間違いだと思われていました。その勝利が現代AI時代の幕開けとなり、10年にわたる科学的発見🧵へとつながりました ↓

AlphaGoの成功は、AIが物理世界の膨大な複雑さをより深く理解する手助けをする可能性を示しました。 🧬 これがAlphaFoldにつながり、2020年には「タンパク質構造予測問題」という、病気の理解や新薬開発に不可欠な50年にわたる大きな課題を解決しました。 🔬 それ以来、200M+のタンパク質構造を無料で利用できるようにし、3M+研究者がマラリアワクチンからプラスチックを食べる酵素まであらゆる分野に取り組むのを支援しています。 🏆 2024年には、この研究がAlphaFoldチームを代表して@demishassabisとジョン・ジャンパーに授与されたノーベル化学賞を受賞しました。

AlphaGoの技術は盤面から地球上で最も難しい数学へと移行しました。 🥈 同様のアプローチにより、AlphaProofはAlphaGeometryと組み合わせて、国際数学オリンピック(IMO)で銀賞を獲得した初のAIシステムとなりました。 🥇 最近では、Gemini Deep Thinkの進化版がさらに進み、2025年のIMOで金メダルを獲得しました。私たちは今、この考えを科学と工学の最も複雑で開放的な課題に適用しています。

AlphaGoの検索手法に触発されたAIエージェント、AlphaEvolveは、コンピュータをより効率的に動作させる方法を発見しています。💻 最近では、ほぼすべての現代AIを支えるコア数学である行列の掛け算を新たに発見するために使われました。コードを最も基本的なレベルで最適化することで、データセンターから量子コンピューティングに至るまで、エコシステム全体をより速く、より持続可能にしています。