2025-08-12 AI for Good Global Summit 2025: コンピューティングと宇宙が切り拓くAI科学研究の新時代

※本記事は、王建氏（アリババクラウド ディレクター兼創設者、浙江研究所）による「AI for Good Global Summit 2025」での講演「コンピューティングとAI: 無限のフロンティアと探求」の内容を基に作成されています。講演の詳細情報は https://www.youtube.com/watch?v=xvX2BRP3LTo でご覧いただけます。本記事では、講演の内容を要約しております。なお、本記事の内容は講演者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの講演動画をご視聴いただくことをお勧めいたします。

王建氏は、アリババクラウドのディレクター兼創設者として、また浙江研究所の研究者として、コンピューティングとAIの関係性、科学研究への応用、そして宇宙コンピューティングの将来展望について講演されました。同氏は心理学のバックグラウンドを持ち、AIが人間の創造性を拡張するツールとしての役割を重視し、GEOGPTの開発を通じて地球科学分野における国際的な科学協力の実現に貢献しています。

AI for Goodは、革新的なAIアプリケーションの特定、スキルと標準の構築、そしてパートナーシップの推進を通じて、地球規模の課題解決に取り組んでいます。AI for Goodは、ITUが50以上の国連パートナーと提携し、スイス政府と共催で開催しています。AI for Good グローバルサミット2026に今すぐご登録ください！無料またはVIP会員限定の参加プランをご用意しています。https://aiforgood.itu.int/summit26/

1. コンピューティングとAIの基本概念

王建：私にとってコンピューターとAIは、コインの表裏のような関係にあると考えている。約2年前を振り返ると、実はチューリングが計算と知能の関係について最初の論文を発表していた。彼は1940年代後期にレポートを書き、人間がどのように見えるかについて論じ、それを万能機械として考えていた。これは非常に有名な引用であり、基本的に私たちに教えてくれるのは、人とパンダペーパー（原文ママ）に関する論文が非常に強力な機械であるということだ。私は今日でも、コンピューターはパンダペーパーの役割を果たしていると考えている。パンダペーパーは素晴らしいツールであり、当時はコンピューターのように機能し、翌年、チューリングは計算知能に関する最初の論文を発表した。

私が強調したいのは、チューリングが最初に知的機械について話し、その後計算と知能の関係について論じたということだ。嬉しいことに、その論文は心理学ジャーナルに掲載された。私自身も心理学のバックグラウンドを持っていることを付け加えておく。さらに興味深いのは、彼がこのことを考え始めた時、実際には「コンピューター」という言葉は機械を指すものではなく、計算を行う人のことを意味していた。つまり当時は、コンピューターなしでも、彼は最終的に「デジタルコンピューター」と呼んだものを構想していた。それは基本的に人と、当時人々ができることを実行できるデバイスのことだった。

コンピューターを忘れて、私たちがコンピューティングと呼ぶ非常に基本的なことに戻ると、それが私たちにとってどれほど重要かという現象的な思考があると思う。コンピューティングが私たちにとって重要である理由には2つの考え方がある。第一に、コンピューティングは単なるツールではなく、私たちが思考し問題を解決するための方法そのものである。第二に、コンピューティングはコンピューターサイエンス学部の下位分野ではない。それは物理学や生命科学と並行する分野である。つまり、非常に基本的なものであり、そのためにAIがその上に構築でき、昨年AI先駆者がノーベル賞を受賞したとき、多くのことが変化した。

私が本当に嬉しく思うのは、このイベントのシーンに非常に適していると思うことだ。アトランティック・マガジンが報告したように、「AIのレントゲンの瞬間」であり、AIが人類にとって良いことをしていることを人々に本当に示している。これは実際に私を勇気づけた。なぜなら、その時点で彼らはAIが人々の研究の仕方をどのように変革できるか、そして確実に科学技術も人々と同様に変革できるかについて非常に懸命に取り組んでいたからだ。

さらに興味深いのは、フォーチュン・マガジンがジェフ・ヒントンを紹介したとき、彼は昨日実際にプレゼンテーションを行ったが、雑誌は実際にジェフ・ヒントンを最初に認知心理学者として、次にコンピューターサイエンスとして、そしてAIの教父として紹介したことだ。しかしジェフ・ヒントンは、彼がここで行う仕事に実際に取り組む前は心理学者だった。1980年代中期に戻ると、ヒントンは実際に当時の心理学と一緒に多くの論文を発表していた。基本的に、心理学は本当に人々を気にかける分野であることを理解できる。これらすべての初期の先駆者について考えると、彼らは本当にAIと人間の関係は何かについて考えていた。

その意味で、私にとってAIは人間の知能とは何の関係もない。私は本当に、それは私たちの創造性を拡張するのに役立つ技術だと思う。それは道具だが、ペンと紙よりもはるかに優れた道具である。すべての技術により、人間はこれらの信じられないツールなしには行うことができないかもしれないことを行うことができる。確実に、私の情熱と研究室は、技術が科学者をどのように助けることができるかに非常に焦点を当てているが、確実に科学が何を必要としているかを理解する必要がある。

2. 科学研究におけるAI活用とGEOGPTの開発

王建：これは実際にほぼ10年前に地質学者によって発表された論文だ。彼らが必要としているものは非常にシンプルで、岩石に関するデータである研究データをすべて共有できるようになりたいと考えていた。第二に、すべての研究結果を共有しアクセスできることを確実にしたい。第三に、一緒に仕事ができるインフラを持ちたいということだった。これは非常にシンプルな要件であり、結果的にAIが支援できることが判明した。

そのため、3年前にIUGS（国際地質科学連合）によって最初に提案されたDeep Time Digital Earthのビジョンにインスパイアされた。このDDのビジョンに本当にインスパイアされ、私たちはGEOGプロジェクトと呼ぶものを開始した。これは基本的に地球科学者を支援するAIシステムで、10年前のその論文で見たものとまったく同じだ。

それがたった2つのツールであるにも関わらず、実際にはすべての科学者からフィードバックを得るように見え、世界中の科学者にとって非常に役立つことが判明した。私は実際に非常に嬉しく思っている。4月にEGUに参加し、さまざまな会議に行ったとき、実際にさまざまな国からのUN（国連）の人々を見ることができる。繰り返すが、それは科学者からの要求だが、科学者も支援している。

また、マーカス・スティーブンソンと協力して仕事をしていることも嬉しく思っている。彼は私たちと非常に密接に協力している。私たちが化石胞子の分類と呼ぶ作業を行っている。これは非常に興味深い古生物学的分類であり、このシンプルな技術、確実にAIによって支援されることで、2桁から3,000以上の異なるタイプの数を見つけることができる。

これは目を見張るような発見で、この種の技術なしには、おそらく残りの人生でこのような発見をすることはできなかっただろう。しかし私が本当に嬉しいのは、マイクが実際にその標準をアフリカに持参したことだ。彼はナイジェリアでセミナーを開き、そこの科学者がその研究を行うのを本当に支援した。私は彼の引用をここで見ることができて本当に嬉しく思っている。

この作業の他の進歩について言えば、地球科学に非常に焦点を当てているが、実際にこの作業により、科学的発見のためのオープンAIテクスチャアーキテクチャを定義している。まず、実際に今日にはさまざまな大規模言語モデルがあり、私たちは基盤モデルと呼んでいるが、ユーザーが使用したいさまざまなオープンソースモデルの選択肢を持っていることを誰もが確実に知るようにする必要がある。

そのため、GOBBDの最初の決定は、さまざまなオープンソースモデルで確実に動作することを確認することだった。これには2つの利点がある。第一に選択肢があること、第二に異なるモデルには長所と短所があることだ。そのため、実際に何がその背後にあるかを知ることができ、特定のモデルの特定の利点が何かを本当に理解することができる。

私たちがそれから学んだ第二のことは、よく知っている基盤モデルの他に、科学分野では私たちがドメイン基盤モデルと呼ぶものを持っていることだ。これは基盤モデルのアプリケーションで、十分に複雑であり、テキストデータよりもはるかに多い科学データを必要とする。そのため、科学的課題には、言語を超えた何らかの革新が必要だ。

私はドメインモデルとして非常に好んでおり、その上で、科学者が研究に集中できるよう本当に支援する多くのツールを構築することが良いと思う。しかし、私たちは彼らにとって2つのことをはるかに簡単にしている。このアーキテクチャがうまく機能していることを嬉しく思っている。同時に、ガバナンスは非常に重要で、特に本当に新しい技術に取り組んでいるとき、安全性やESC（倫理・社会・文化）の問題、知的財産権の問題について多くの懸念がある。私は実際に非常に良いGOGPガバナンス委員会があることを本当に嬉しく思っている。

GOPTTのアプリケーションを見ると、世界でこのようなガバナンス委員会を持つ唯一のアプリケーションかどうかは確実ではないが、科学者にとって確実に機能し、人間にとって良いことを確実にすることについて、私たちは非常に真剣だ。実際にメンバーのほとんどがこのイベントのためにここにいることを嬉しく思っており、GOGGPTのために行ったすべての仕事に本当に感謝している。

繰り返すが、それはオープンサイエンスの非常に良い実践であることが判明した。マイケルや他の人々は実際に昨年地球科学者向けの記事を書き、GOGBTについて話し、私たちはそれをオープンサイエンスの実践として見ており、オープンサイエンスの良い実践であることを確実にしたいと考えている。何か新しい技術があるとき、この技術がどのように発展すべきか、この構造が他の人々をどのように支援できるか、そして何か良いことを行っていることを確実にするためのガバナンス構造をどのように持つことができるかについて本当に考えるのに役立つ。GOGBTでの私の経験により、私たちは実際に研究の他の分野でこれらすべてのことを本当に探求している。

3. オープンAIアーキテクチャと科学的発見への応用

王建：大きな枠組みに入れると、それは本当にAI plus scienceについてであり、より重要なのは、今日AIが数学と同じくらい基本的になってきていることだ。私にとって、AIは別の種類の数学であり、基本的にはそれが私たちが考えることができるすべての分野を支援することになることを意味し、科学技術のすべての異なる専門分野について考えることができる。そのため、私たちは3つのことに非常に焦点を当てている。

第一に、私たちは大規模科学モデルと呼ぶものを構築しようとしており、コードネームは「Zero to One」だ。これは論理ランダムモデルとは異なる。なぜなら、それはテキストと言語モデルに基づく必要があるが、テキストではない科学データも必要とするからだ。また、前述したように、人々がこれらの結果をすべて共有できるようにするためのインフラストラクチャも必要だ。そのため、私たちはzero2x.orgと呼ばれるウェブサイトを持っており、人々がインターネット上でこれらの能力を共有できることを確実にしている。

最終的に、私たちはすべての先進技術により、地球上で考えることができるよりもはるかに多くのことを行うことができると考えている。そのため、私たちはグローバルな取り組みを開始し、三体計算コンステレーションと呼ぶグローバルイニシアチブを立ち上げた。

この取り組みの背景は何か？宇宙について考えることが私たちに多くの想像力を与えてくれるということだ。1980年代後期、チューリングが人とパンダペーパーは万能機械であるという最初の文章を書いたのとほぼ同じ時期に、イギリスのフレッド卿が実際に宇宙で地球の写真を撮ることができるかどうかを構想していた。その時点では衛星もなく、宇宙ステーションもなく、地球がどのように見えるかを誰も知らなかった。しかし、このビジョンは私たちに地球を理解することをもたらした。宇宙探査は、実際には私たちの地球を理解するのに役立つ。この写真は非常に有名で、実際にアポロ17号の天文学者であるビル・アンダースによって撮影された。

私は彼が言ったことが本当に好きだ。「私たちは月を発見するために来たが、実際には地球を発見した」。このような写真により、私たちは地球を多く理解するのに役立った。今日私たちが抱えているすべての課題について、私たちは地球を理解する必要がある。しかし、コンピューティングとAIが良い方法になる可能性があり、実際に歴史的に同じ時期に起こった。

実際、アポロ11号は宇宙にコンピューティングを最初に配置した宇宙船だった。彼らはこのガイダンスコンピューターを持っており、16,600以上のトランジスターを搭載していた。3年後、最初のインテルCPUは2,000以上のトランジスターしか持たなかったことを考えてみてほしい。つまり、チップ技術、特に集積回路技術は、地球上ではなく、最初に宇宙で実際に使用されたのだ。

宇宙技術は、既存の技術の単なる応用ではなく、新しい技術を探求するための良い空間を私たちに与えてくれる。今日、私たちには技術を探求する機会があるが、地球観測のように解決する必要がある課題もある。気候や土地劣化などの自然災害といった、私たちがグローバルに解決する必要がある多くの課題がある。しかし、GIOのビジョンが実際に私たちに教えてくれるのは、地球観測を通じて私たちの惑星をより良く理解し、問題の解決に役立てることができるということだ。

私は地球インテリジェンスについてのビジョンが本当に好きで、最初に彼らと話したとき、基本的に地球インテリジェンスは、私たちが人工知能について話すときの良いアプリケーションだと思った。確実に、このグローバルな課題にはグローバルな協力が必要であり、軌道上での多元的データの集約処理が本当に必要だ。

そこで私たちは、衛星から地球にデータを持ち帰る代わりに、すべての処理を宇宙で行うことができるかどうかを考えた。そして、AIを宇宙に持ち込むことができるかどうかという基本的なアイデアが生まれた。確実に、宇宙でのAIには私がスペースコンピューティングと呼びたいものが必要だ。

私は長い間クラウドコンピューティングに取り組んできたが、私たちが話しているクラウドコンピューティングはすべて実際には地上にあることに最終的に気づいた。これは私たちが本当にコンピューティングを宇宙に配置する初めてのことだ。これは実際に多くのことを再定義する。第一に、今日私たちは通信、ナビゲーション、観測という3種類の衛星を持ちたいと考えている。そして今、おそらく私がコンピューティング衛星と呼ぶ第4のタイプの衛星を持つことができる。

確実に、私たちはそのシステムを協力して構築できることを確実にしたいと考えている。そのため、私はそれを三体計算コンステレーションと名付けた。おそらくあなた方のほとんどはこれをSF小説から知っており、Netflixが実際にそのためのプログラムを放映している。しかし、実際に三体はニュートンからの言葉で、基本的には宇宙に2つの物体があるとき、それらの間の関係を教える解析解を得るのは簡単だが、3番目の物体があると、そのための解析解を得るのは困難であることを意味する。つまり、基本的には協力は困難だということだ。しかし、困難であっても、私たちはそれを確実に行いたいと考えている。

私は実際にサウスチャイナモーニングポストが私たちの行いたいことについて記事を書いてくれたことを嬉しく思っている。繰り返すが、単一の組織や単一の企業がそれを達成するのではなく、何百、さらには何千の組織が協力してこのコンステレーションを構築できることを確実にしたいと考えている。私たちの目標は非常にシンプルで、単一の衛星があり、それらが一緒になって多くのことを行うことができる。

4. 大規模科学モデルと宇宙コンピューティング構想

王建：これは、この技術が科学研究をどのように支援できるかの一例だ。いくつかの天文現象を本当に観測したい場合を考えてみてほしい。異なるセンサーでそれを監視できることを確実にしたいが、それらは協調する必要がある。このガンマ線バーストの観測では、異なる衛星に配置されたセンサーを確実に持ち、これらの衛星が互いに通信し、バーストを検出すると、トリガー衛星に送信し、それが他のものと通信し、宇宙ですべての計算を行う。これがこのような現象を観測する唯一の方法だ。その時点で、コンピューティングとAIは単にそれをより良くするだけではなく、必須のものとなる。そうでなければ、このような観測を行うことはできない。

さらに重要なのは、私たちの地球が太陽によって非常に影響を受けているということだ。そのため、私たちは太陽に向けて衛星を設置する科学者と協力している。彼らはそれを太陽衛星と呼んでいる。興味深いのは、この衛星が私たちがL5と呼ぶラグランジュポイント5に打ち上げられる予定だということだ。このポイントは非常に特別で、地球からの距離は約100,000から150,000キロメートルあり、そこから送り返す方法はない。唯一の方法は、このセルがすべての処理を宇宙で行えるようにスペースコンピューティングを提供することだ。

そして、L5ポイントは人類がこれまで物体を送ったことがない場所だ。そのため、非常にエキサイティングで、コンピューティングとAIが多くの信じられないことを行うことができる場所だ。最終的に私が言いたいのは、コンピューティングとAIは、人類の火星への旅路における私たちの旅の仲間だということだ。コンピューティングとAIなしには、私たちが火星に到達することはできないと思う。

5. 宇宙空間でのAI実装と将来展望

王建：私は長い間クラウドコンピューティングに取り組んできたが、私たちが話しているクラウドコンピューティングはすべて実際には地上にあることに最終的に気づいた。これは私たちが本当にコンピューティングを宇宙に配置する初めてのことだ。これは実際に多くのことを再定義する。第一に、今日私たちは通信、ナビゲーション、観測という3種類の衛星を持ちたいと考えている。そして今、おそらく私がコンピューティング衛星と呼ぶ第4のタイプの衛星を持つことができるだろう。

確実に、私たちはそのシステムを協力して構築できることを確実にしたいと考えている。そのため、私はそれを三体計算コンステレーションと名付けた。おそらくあなた方のほとんどはこれをSF小説から知っており、Netflixが実際にそのためのプログラムを放映すべきではなかったが、実際に三体はニュートンからの言葉で、基本的には宇宙に2つの物体があるとき、それらの間の関係を教える解析解を得るのは簡単だが、3番目の物体があると、そのための解析解を得るのは困難であることを意味する。つまり、基本的には協力は困難だということだ。しかし、困難であっても、私たちはそれを確実に行いたいと考えている。

私は実際にサウスチャイナモーニングポストが私たちの行いたいことについて記事を書いてくれたことを嬉しく思っている。繰り返すが、単一の組織や単一の企業がそれを達成するのではなく、何百、さらには何千の組織が協力してこのコンステレーションを構築できることを確実にしたいと考えている。私たちの目標は非常にシンプルで、単一の衛星があり、それらが一緒になって多くのことを行うことができるということだ。

これは、この技術が科学研究をどのように支援できるかの一例だ。いくつかの天文現象を本当に観測したい場合を考えてみてほしい。異なるセンサーでそれを監視できることを確実にしたいが、それらは協調する必要がある。このガンマ線バーストの観測では、異なる衛星に配置されたセンサーを確実に持ち、これらの衛星が互いに通信し、バーストを検出すると、トリガー衛星に送信し、それが他のものと通信し、宇宙ですべての計算を行う。これがこのような現象を観測する唯一の方法だ。その時点で、コンピューティングとAIは単にそれをより良くするだけではなく、必須のものとなる。そうでなければ、このような観測を行うことはできない。

さらに重要なのは、私たちの地球が太陽によって非常に影響を受けているということだ。そのため、私たちは太陽に向けて衛星を設置する科学者と協力している。彼らはそれを太陽衛星と呼んでいる。興味深いのは、この衛星が私たちがL5と呼ぶラグランジュポイント5に打ち上げられる予定だということだ。このポイントは非常に特別で、地球からの距離は約100,000から150,000キロメートルあり、そこから送り返す方法はない。唯一の方法は、このセルがすべての処理を宇宙で行えるようにスペースコンピューティングを提供することだ。

そして繰り返すが、L5ポイントは人類がこれまで物体を送ったことがない場所だ。そのため、非常にエキサイティングで、コンピューティングとAIが多くの信じられないことを行うことができる場所だ。最終的に私が言いたいのは、コンピューティングとAIは、人類の火星への旅路における私たちの旅の仲間だということだ。コンピューティングとAIなしには、私たちが火星に到達することはできないと思う。