思いがけない発見を狙って起こす──カギは膨大な試行
このパネルで私が気に入ったところは、他にもある。ビルスキが「狙って起こすセレンディピティ」（engineered serendipity）という言葉について語った場面だ。セレンディピティとは、思いがけない幸運な発見のことである。
「科学の歴史は、幸運に大きく支えられてきました」とビルスキは言い、ペニシリン（培養皿にたまたま混じったアオカビから見つかった抗生物質）を例に挙げた。
「私たちは、自分たちが幸運に恵まれるように仕組めます。膨大な数の実験を行い、それを分析できるからです。だから、狙って起こすセレンディピティなのです。私たちは、何かを見つけられる態勢にあります。あれだけのデータの中に、科学の知見が1つも眠っていないなどということは、ありえないからです。そう考えると、とてもわくわくします」。
博士課程で6カ月かかった仕事が、現在は6時間で済む
そして、進歩の速さの話もある。
「博士課程のころには6カ月かかっていたことが、現在は6時間でできます」とクラークは言う。「つまり、より多くの問いを立て、より多くの論文を読み、他の方法では難しかったことができるわけです」。
「でも結局のところ、こうした実験の数を増やし、好循環をより速く回すことで、手が届く範囲が広がります。そして、自分が登りたかったとは気づいてもいなかった山に、登ることになるのです」。
ツールはほぼ揃った、不足は計算資源と現実世界での検証
モデレーターを務めたのは、起業家への投資と育成を手がけるLink Ventures（リンク・ベンチャーズ）のマネージングディレクター、フレイザー・アンダーソンである。
アンダーソンは最後に、「スタックに欠けているものは何か」とパネリストたちに尋ねた。AIで科学を進めるために組み合わせる技術の中で、何が足りないのかという問いである。
クラークが挙げたのは、計算資源の不足だった。
「ツールの多くは、もう揃っています」とクラークは言う。「優れたオープンソースもたくさんあります。ものを作るのは、かつてないほど簡単になりました」。
「でも、計算資源がもっと必要です。それに、現実の世界での検証も、もっと必要です。それをやっているのが、こちらのお2人（他のパネリスト）です」。
装置を制御するソフトが壁、自動化向け機器でも100倍稼働させれば壊れる
エドワーズとビルスキが求めたのは、実験装置だった。
「装置のドライバー（装置をソフトウェアから動かすためのプログラム）は、この分野では本当に大きな課題です」とエドワーズは言う。「すばらしい科学装置がたくさんあるのに、他のシステムとつなぐのが難しいからです」。
「Anthropic（アンソロピック）はこの点で、興味深い取り組みをしてきました。規格がある程度1つにまとまっていくことを期待しています。いずれにしても、私にとってはそれが大きな課題です」。
「装置、装置、装置です」とビルスキは言う。「自動化された実験室向けに作られているはずの装置でさえ、結局のところ、実際には人間が主導する作業の流れを前提に作られています。そのため、そうした装置で100倍の数の実験をこなそうとすると、とにかく壊れてしまうのです」。
「そこで私たちは、この問題について、実際に多くの装置メーカーと話をしています。大きなチャンスだと思っています……実験室向けのハードウェアは、実は厳しい市場です。でも、メーカーがこの問題を解決できれば、この市場が再び活気づき、これから数年で大きく成長する絶好の機会になると思います」。
以上、科学の世界でAIが担う役割を振り返り、AIを人間らしくする話にも少し触れた。言ってみれば、いろいろな話の詰め合わせである。ハロウィーンは終わり、今やシンギュラリティが近づきつつある
