生成AIによって劇的な変化を迎える時代になりましたが、自分の子供や孫が学ぶべき学問は何でしょうか。
2025年7月17日のCNBC Make itの記事を読んで見ましょう。
Nvidia CEO: If I were a 20-year-old again today, this is the field I would focus on in college
エヌビディアCEO：もし私が今20歳だったら、大学でこの分野に集中するだろう
Nvidia CEO のジェンスン・フアン氏は、もし今学生だったら、物理科学に重点を置くだろうと語る。
水曜日の北京訪問中、黄氏は記者からこう質問された。「もしあなたが2025年に卒業したばかりのジェンセン氏の22歳で、同じ野心を持っているとしたら、何に重点を置きますか？」
これに対して、エヌビディアのCEOは「今卒業したばかりの20歳の若いジェンセンなら、ソフトウェア科学よりも物理科学を選んでいただろう」と述べ、実際には2年早く20歳で大学を卒業したと付け加えた。
物理科学は、生命科学とは対照的に、物理学、化学、天文学、地球科学を含む非生物系の研究に焦点を当てた幅広い分野です。
リンクトインのプロフィールによると、黄氏は1984年にオレゴン州立大学で電気工学の学位を取得し、その後1992年にスタンフォード大学で電気工学の修士号を取得した。
約1年後の1993年4月、カリフォルニア州サンノゼのデニーズで食事をしながら、フアンはエンジニア仲間のクリス・マラコウスキー、カーティス・プライムと共にNVIDIAを共同設立しました。CEOを務めたフアンのリーダーシップの下、このチップメーカーは現在、世界で最も時価総額の高い企業となっています。
エヌビディアはまた先週、時価総額4兆ドルを達成した世界初の企業となった。
黄氏は、もし自分が今もう一度学生だったら物理科学を学ぶだろうと語る理由については説明しなかったが、このテック企業の創業者は「物理AI」、あるいは同氏が「次の波」と呼ぶものに非常に強気である。
過去15年間で世界は人工知能の複数の段階を経てきたと彼は4月にワシントンD.C.で開催されたヒル＆バレーフォーラムで説明した。
「現代のAIが本格的に注目されるようになったのは、AlexNetが登場し、コンピュータービジョンが大きく飛躍的に進歩した12～14年前だ」と黄氏はフォーラムで語った。
AlexNet は 2012 年のコンテストで発表されたコンピュータ モデルであり、ディープラーニングを使用して機械が画像を認識する能力を実証し、現代の AI ブームの火付け役となりました。
この最初の波は「知覚AI」と呼ばれています、と黄氏は言いました。
その後、「生成AI」と呼ばれる第2の波が到来しました。これは、「AIモデルが情報の意味を理解するだけでなく、それをさまざまな言語、画像、コードなどに翻訳する方法を学習する」ものです。
次の波では、物理法則、摩擦、慣性、原因と結果などを理解することが求められます。
ジェンセン・ファン Nvidiaの共同創設者兼CEO
「私たちは今、『推論AI』と呼ばれる時代に生きています。AIは理解し、問題を生成し、解決し、これまで見たことのない状況を認識できるのです」と彼は述べた。現状の人工知能は、推論を用いて問題を解決できる。
「推論型AIによって、ある種のデジタルロボットを生み出すことができます。私たちはこれをエージェントAIと呼んでいます」とフアン氏は述べた。これらのAIエージェントは、本質的に推論能力を持つ「デジタルワークフォースロボット」だと彼は付け加えた。今日、AIエージェントは、マイクロソフトやセールスフォースなど、多くのテクノロジー企業にとって重要な焦点となっている。
将来を見据えると、次の波は「物理的なAI」だと黄氏は語った。
「次の波では、物理法則、摩擦、慣性、因果関係などを理解することが求められる」と黄氏は4月にワシントンD.C.で語った。
物体の永続性という概念、つまり物体は目に見えなくても存在し続けるという事実などの物理的推論能力は、人工知能の次の段階で大きな役割を果たすだろう、と彼は述べた。
物理的推論の応用には、ボールが転がる場所などの結果を予測すること、物体を損傷せずに掴むのにどの程度の力が必要かを理解すること、車の後ろに歩行者がいるかどうかを推測することなどが含まれます。
「そして、その物理的なAIをロボットと呼ばれる物理的な物体に組み込むと、ロボティクスが生まれます」と彼は付け加えた。「これは私たちにとって本当に重要です。なぜなら、私たちは全米各地に工場を建設しているからです。」
「ですから、今後10年間で、ロボット化が進んだ新世代の工場を建設し、世界中の深刻な労働力不足の解決に貢献してくれることを期待しています」と黄氏は語った。