10年前、Google DeepMindのAlphaGoが囲碁の世界王者であるイ・セドル(Lee Sae-dol)氏を歴史的な対局で破り、世界のAIの在り方を一変させた。この勝利を象徴するのが、人間の従来の論理を覆した独創的な一手「第37手」だ。AlphaGoは単に人間の模倣をするのではなく、深層ニューラルネットワークと強化学習を組み合わせ、無限に近い探索空間を攻略できることを証明した。これにより、マシン・インテリジェンスの新たな時代が幕を開けたのである。

この時期に培われた技術は、ボードゲームの枠を超えて進化を遂げた。AlphaZeroを経て開発されたAlphaFoldは、50年間にわたり科学界の難問とされてきたタンパク質構造予測を解決し、ノーベル賞受賞という快挙を成し遂げている。実際に、AlphaFoldが提供する構造マップはマラリアワクチンの研究や新素材の開発を劇的に加速させた。これは、ゲームを攻略するための論理がいかに深い科学的貢献へと繋がり得るかを示す好例と言える。

今後の展望として、Google DeepMindはこれらの探索・計画の原理をGeminiのような汎用モデルへ統合することを目指している。画像やコードを自在に扱うマルチモーダルな理解力とAlphaGo流の戦略的思考を融合させることで、汎用人工知能（AGI）への道筋はより確かなものになるだろう。目指すのは、単なる情報の検索にとどまらず、自律的に科学的発見や発明を行える高度なシステムの実現である。

10年前、グーグルの「AlphaGo（アルファ碁）」というAIが、囲碁の世界チャンピオンに勝って世界をびっくりさせました。このときAIが見せた「第37手」という一打は、人間には思いつかないような、とてもクリエイティブなものでした。AIはただ人間のまねをするのではなく、「人間の脳をまねたプログラム（深層ニューラルネットワーク）」と「自分で自分を鍛える仕組み（強化学習）」を組み合わせて、無限に近い戦い方の中から最高の答えを見つけ出せると証明したのです。これが、新しいAIの時代の幕開けでした。

このとき磨かれた技術は、ゲームの世界を飛び出して進化しました。新しく作られた「AlphaFold（アルファフォールド）」というAIは、科学者が50年も悩んでいた「体の部品であるタンパク質の形を予想すること（タンパク質構造予測）」を解決し、なんとノーベル賞までもらいました。このAIが作った地図のおかげで、重い病気を治すためのワクチン作りや、新しい材料の開発がとても早くなりました。ゲームに勝つための考え方が、科学の大きな進歩につながったのです。

これからグーグルは、この「自分で考えて計画を立てる力」を、今の高性能なAI「Gemini（ジェミニ）」などと組み合わせようとしています。言葉だけでなく、画像やプログラミングなども同時にあつかえる「いろいろな情報を理解する力（マルチモーダル）」と、囲碁のときに使った「先を読み、戦略を立てる力」を合体させることで、「人間のように何でもできる人工知能（汎用人工知能／AGI）」に近づこうとしています。ただ調べものをするだけでなく、自分で新しい大発見や発明ができる、かしこいAIを作ろうとしているのです。