デミス・ハサビスはノーベル化学賞の講演台に立ち、一枚のスライドを映し出しました。タイトルは「考えることについて考える（Thinking about Thinking）」でした。4歳で初めてチェスの駒を握った少年が、50歳の誕生日を目前にして辿り着いた場所でした。

父や叔父とのチェス盤の前で始まった問い、リヒテンシュタインでの10時間に及ぶ対局の後に浮かんだ疑問、そしてケンブリッジやUCLの研究所で磨き上げられた仮説が、半世紀の時を経てノーベル賞という金字塔と出会いました。しかし、ハサビスがその日、聴衆に伝えようとしたのは過去の業績ではありません。彼が見せたかったのは、今まさに開き始めたばかりの扉でした。

知能とは何か。この問いは、人類文明における最も古い謎の一つです。古代ギリシャの哲学者たちはそれを「ロゴス（Logos）」と呼び、東洋の思想家たちは「智慧」と表現し、近代の科学者たちは「認知（Cognition）」という言葉で捉えようとしました。しかし、知能の正体を明確に定義できた者は、まだ誰もいません。

ハサビスはこの問いに対して、独特なアプローチを取りました。知能を定義する代わりに、知能が行うことを再現しようとしたのです。チェスから囲碁へ、囲碁からタンパク質へ、そしてタンパク質から天候、数学、新薬設計へと。それぞれの領域でAIが成功を収めるたびに、知能の断片が明らかになっていきました。

パターンを認識する能力、未知の状況を想像する能力、長期的な結果を計画する能力、そして失敗から自ら修正する能力。ハサビスのキャリア全体は、これらの断片を組み合わせていくパズルのようでした。では、知能の本質を理解した人類は、どのような未来を迎えるのでしょうか。ハサビスが描くビジョンは具体的です。医学は変貌を遂げます。AlphaFoldが2億個以上のタンパク質構造を予測したことは、ほんの始まりに過ぎなかったのです。

Isomorphic Labsは、AIを用いて設計した抗がん剤を2026年までに臨床試験へと進めることを発表しました。従来の創薬プロセスでは、平均10年の歳月と90パーセントという失敗率を甘受しなければなりませんでしたが、AIベースのシミュレーションは、このプロセスを千倍以上に効率化できるとハサビスは主張します。エネルギーのあり方が変わるのです。DeepMindのチームは、すでに核融合炉であるトカマク（Tokamak）の

プラズマ制御にAIを適用し、実質的な成果を収めています。太陽エネルギー、蓄電池技術、核融合がAIの加速によって突破口を見出せば、エネルギーは人類史上初めて、希少な資源ではなく、豊かな資源となり得ます。科学的発見の速度そのものが変わるのです。「AI Co-Scientist」と呼ばれるマルチエージェント・システムは、仮説の構築、実験の設計、そしてデータ分析のプロセスを自動化し始めています。

2026年には、イギリスに世界初の自動化研究ラボが開設される予定です。これらすべての変化の核心には、ある前提が存在します。知能を理解するということは、すなわち問題解決のための普遍的な鍵を手にすることを意味します。

ハサビスが2010年にDeepMindを設立した際に掲げたミッション、「知能を解けば、残りのすべてが解決される（Solve intelligence, and then use that to solve everything else）」は、当初は誇大妄想のように聞こえました。15年が経過した今、その言葉は誇大妄想ではなく、作業計画書に近いものになりつつあります。もちろん、懐疑的な視線は依然として存在します。

現在の大型言語モデルは、計画、記憶、物理的な理解において深刻な限界を示しています。ハサビス自身、これを「ギザギザな知能（Jagged Intelligence）」と呼んでいます。ある領域では人間を圧倒しながらも、別の領域では小学生にも及ばないようなミスを犯します。AGI（汎用人工知能）に至るには、Transformerレベルの突破口がもう一、二個必要であるというのが、ハサビスの率直な評価です。しかし、進むべき方向は定まっています。

知能の本質に一歩ずつ近づくにつれ、人類が解決できる問題の範囲は指数関数的に広がっていきます。ハサビスがノーベル賞講演の最後のスライドで見せたものは、AlphaFoldの構造図ではありませんでした。宇宙の写真でした。彼はこう語りました。

私たちはまだ、宇宙がなぜ存在するのか、意識とは何なのか、時間の本質とは何なのかを知りません。しかし、今やそれらの問いに答えるための道具を作り始めています。知能の本質を理解した人類が迎える未来は、答えを手にした未来ではなく、問いを立てる能力が飛躍的に拡張された未来です。それこそが、ハサビスが40年間にわたりチェス盤と実験室、そしてサーバー室を往来しながら追求してきたものの正体なのです。

「私たちは新たな発見の黄金時代（Golden Era）に突入しようとしています」 2026年2月、ハサビスはフォーチュン（Fortune）誌のインタビューでこう述べました。「10年から15年後、私たちは新たな発見の黄金時代へと入っていくでしょう。一種の新たなルネサンスです」

この発言は、一時の楽観によるものではありませんでした。彼が数十年にわたって積み上げてきた研究と経験、そして2024年のノーベル賞受賞後に急速に拡大した政策的な影響力が凝縮された宣言でした。

「ルネサンス」という比喩は、ハサビスが意図的に選んだものです。14世紀のヨーロッパにおけるルネサンスは、印刷術という技術革新と古典知識の再発見が結びつくことで爆発的に起こった文化的転換でした。ハサビスは、AIがまさにその役割を果たすと考えています。

印刷技術が知識の複製コストをゼロに近づけたとするならば、AIは知識の生産コストをゼロに近づけようとしています。一人の科学者が生涯をかけて研究すべきタンパク質構造を、AlphaFoldはわずか数秒で予測します。一つのチームが数ヶ月かけて分析すべき気象データを、WeatherNextは数分で処理します。

国際数学オリンピックレベルの問題をAlphaProofが解き明かします。これは単なる道具の改良ではありません。発見の速度そのものが変わるのです。ハサビスが具体的に指名している領域があります。医学においては、パーソナライズされた治療が現実のものとなります。

患者のゲノム情報とタンパク質構造データをAIが統合的に分析し、その人にのみ効果的な薬剤を設計する時代が到来しています。Isomorphic Labsは、すでに17もの新薬開発プログラムを同時に進行させており、抗がん剤の前臨床試験も進められています。ハサビスの言葉を借りれば、「医学は今日とは全く異なる姿になる」のです。

エネルギー分野では、核融合の実用化が一歩近づきます。太陽光発電や蓄電池技術の効率は、AIによる最適化を通じて飛躍的に高まっています。ハサビスは、エネルギーが事実上無限になる時点を「すべてが変わる転換点」と呼んでいます。エネルギーが豊かになれば、食料生産、淡水化、製造業のコスト構造は根本から変わります。物理的な財の価格が劇的に低下する世界、すなわちハサビスが『根源的な豊かさ（Radical Abundance）』と名付けた状態が、理論的に可能になります。宇宙探査においても、AIの役割は拡大していきます。ハサビスはFortune誌のインタビューで、「それ以外のすべて（everything else）には、星々（stars）も含まれる」という趣旨の発言を残しています。

AIが宇宙環境のシミュレーション、宇宙船の経路最適化、系外惑星の大気分析などに活用されれば、人類の活動範囲は地球の外へと拡大していくでしょう。しかし、ハサビスは、この黄金時代が自然に訪れるわけではないことを明確にしています。黄金期に到達するまでには、10年から15年の激変期（Shakeout Period）が避けられないと、彼は警告しています。

この期間中、産業構造は再編され、雇用の形態は変化し、社会制度は新たな現実に適応しなければなりません。ハサビス自身が率いるGoogle DeepMindも、この激

変から逃れることはできません。OpenAIのChatGPTが引き起こした2023年の衝撃は、Google内部に「コード・レッド（Code Red）」を発令させ、DeepMindとGoogle Brainの合併という大規模な手術へとつながりました。「自分たち自身で壊さなければ、他の誰かに壊されることになる」とハサビスは語りました。これは企業戦略の言葉であると同時に、時代の認識に対する告白でもあります。

興味深いのは、ハサビがこの激変期を恐怖ではなく、興奮の対象として捉えている点です。彼はGoogle DeepMindを「原子力発電所のようなものだ」と例えました。このエンジンが、検索、YouTube、Chrome、Geminiアプリという巨大なエコシステムに接続されており、この結合が生み出すエネルギーが、黄金期を切り拓く燃料になるというのです。2025年末までにAlphabetの株価が約65パーセント上昇したのは、市場がこのビジョンに反応した結果でした。

ハサビスの黄金期への予測は、科学者としての予測であると同時に、実業家としての約束であり、夢想家の夢でもあります。彼が「発見の黄金時代」という表現を繰り返す理由は、それがAI産業のマーケティング用語ではなく、彼の人生全体を貫く信念だからです。4歳でチェス盤の前に座った少年は、「知能」というパズルに魅了され、50歳でノーベル賞を受賞した科学者は、そのパズルの完成が人類文明の新たな章を開くと確信しています。

歴史が、彼の確信が正しかったのか否かを判断することになるでしょう。しかし、少なくとも一つだけ確かなことがあります。ハサビスほど長い間、これほど具体的に、このビジョンのためにすべてを捧げてきた人は、ほとんど存在しません。

デミス・ハサビスが夢見る世界：AIと人間が共進化する時代。ハサビスのビジョンには、一つの独特な特徴があります。彼は、AIが人間を代替する未来を夢見てはいません。AIと人間が共に進化していく未来を夢見ているのです。この違いは、一見微細に見えますが、根本的なものです。

シリコンバレーの多くの技術リーダーたちは、AIの未来を「レース」の比喩で説明します。人間と機械が同じトラックを走っており、いつか機械が人間を追い越す瞬間が訪れる、というものです。この物語において、人間は取り残される存在です。しかし、ハサビスの物語は異なります。彼は、AIを「望遠鏡」に例えることがよくあります。

ガリレオが望遠鏡を通じて木星の衛星を発見したとき、望遠鏡がガリレオに取って代わったわけではありません。ただ、人間の目では見ることができないものを見せてくれただけなのです。AIも同様です。人間の知能が届かない領域、例えば2億

種類のタンパク質構造や、宇宙の原子の数よりも多い囲碁の局面数といった領域において、人間の理解を拡張してくれる道具なのです。この視点は、ハサプリスの神経科学のバックグラウンドに由来しています。UCLで博士号を取得する際、彼が研究したテーマは「海馬（Hippocampus）」でした。

海馬は、記憶と想像力が交差する脳の領域です。ハサビスは、記憶を呼び起こす神経メカニズムと、未来を想像する神経メカニズムが同一であることを明らかにしました。この発見は、単なる学術的な成果ではありませんでした。

知能の核心は、情報の保存ではなく、情報の再構成、すなわち経験に基づき、未だ経験したことのない状況をシミュレーションする能力にあるという洞察でした。DeepMindのAIアーキテクチャには、この洞察が深く刻み込まれています。AlphaGoが第37手を打ったのは、データベースから答えを見つけたのではなく、経験から新たな可能性を想像し出したのです。

ハサビスが夢見る「共進化（Co-evolution）」とは、このような姿です。AIが科学者に新しい仮説を提案します。科学者はその仮説の意味を解釈し、倫理的な判断を下し、研究の方向性を決定します。

AIは再びその決定に基づいて学習し、より精密な提案を行います。この循環が繰り返されるとき、AIも進化し、人間の理解も深まります。AlphaFoldはその好例です。AIがタンパク質の構造を予測したことで、190カ国、200万人以上の研究者がそのデータを活用し、マラリアワクチン、プラスチック分解酵素、抗生物質耐性の研究など、それぞれの分野で新たな発見を成し遂げました。

AIがこれらすべてを単独で行ったわけではありません。AIが提供した地図を、人間の研究者たちが読み解き、解釈し、自らの問いに適用したのです。「Project Astra」は、この共進化のビジョンを消費者向けに展開したものです。ハサビスが構想する汎用AIアシスタントは、ユーザーの文脈を理解し、記憶し、さまざまなデバイスを横断しながら日常生活をサポートします。

スマートフォンから始まった対話はスマートグラスへと繋がり、ブラウザベースのエージェントである「Project Mariner」が複雑なオンライン作業を代行します。ハサビスは、このアシスタントが「人間の能力を拡張するツール」であるべきだと強調しています。人間を単なる受動的な消費者にすることではなく、より多くのことができるようにすることが目標なのです。

このビジョンにはリスクも内在しています。共進化に失敗すれば、それは「共依存（Codependence）」へと変わります。つまり、人間がAIに過度に依存し、自ら考える能力を失ってしまうという

シナリオです。ハサビスはこのリスクを認識しています。彼がAIの安全性（Safety）とアライメント（Alignment）の研究に膨大なリソースを投じている理由の一つもそこにあります。

「フロンティア安全枠組み（Frontier Safety Framework）」は、AIシステムが人間の価値観や意図から逸脱しないようにするための技術的な仕組みです。ハサビスが2023年の「AIの絶滅リスクに関する声明」に署名したこと、IPCCのような国際的なAIガバナンス機関の必要性を説いていること、「欺瞞的なアライメント（Deceptive Alignment）」の危険性について公に警告していることは、すべて同じ文脈にあります。共進化を実現するためには、AIが人間の制御範囲内に留まっていなければなりません。ハサビスは、人間の無限の適応力を信じています。

CBSのインタビューで、彼は次のように語りました。「私たちがスマートフォンやデジタル機器にいかに自然に適応してきたかを見てください。AIもそのような変化の一つとなるでしょう」。この言葉は楽観的ではありますが、無責任な楽観主義ではありません。スマートフォンが人類のコミュニケーション、情報の消費、そして社会的な関係を根本から変えたように、AIもまた人類の思考様式、働き方、そして存在意義を根本から変えることになるという認識が、そこには込められているのです。

しかし、ハサビスは、その変化が破滅ではなく進化となることを願っています。AIと人間が互いを排除し合うのではなく、互いの限界を補い合いながら共に成長していく時代。それこそが、デミス・ハサビスが4歳の時にチェス盤の前に座って以来、40年間にわたって追い求めてきた夢の究極の姿なのです。次世代への提言：「学び方を学び続けよ（Learning to Learn）」。2025年9月12日、アテネ。アクロポリスの麓に位置するヘロデス・アティクス音楽堂（Odeon of Herodes Atticus）にて、ハサビスは聴衆の前に立ちました。

ローマ時代に建設されたこの半円形劇場は、2千年前から人々が集い、知識と芸術を分かち合ってきた場所でした。その古代の舞台の上で、ノーベル賞受賞者は次世代に向けて一つの願いを残しました。「学び方を学んでください（Learning how to learn）。それこそが、次の世代に必要とされる最も重要な能力なのです」。

この発言の文脈を理解するには、ハサビス自身の経歴を改めて振り返る必要があります。彼は単一の分野の専門家ではありませんでした。チェスの神童であり、ゲーム開発者であり、神経科学者であり、そしてAI研究者であり、起業家でもありました。

このキャリアのあらゆる段階において、彼は新しい分野をゼロから学び直してきました。17歳でゲーム会社「ブルフロッグ・プロダクションズ（Bullfrog Productions）」で働きながら、プログラミングとゲームデザインを独学しました。エリクサー・スタジオを設立・運営することで経営を学び、29歳ではUCLの博士課程に入り、神経科学を学びました。

そして34歳でディープマインドを設立し、学問、ビジネス、そしてテクノロジーが交差する地点で、新しい種類の組織を創り上げる方法を学びました。ハサビスのこの軌跡そのものが、「学び方を学ぶ」ことの実践的な事例なのです。彼がアテネで強調した「メタ・スキル（Meta-Skill）」とは、特定の知識や技術のことではなく、新しい知識や技術を迅速に習得するための方法論を意味しています。

自身の学習スタイルを理解すること、異なる分野のアイデアを結びつけること、そして生涯を通じて適応し続けること。ハサビス氏は、こうした能力が数学、科学、人文科学といった伝統的な教科とともに、教育の核心となるべきだと強調しました。この提言が急務である理由は、AIの進化の速さにあります。ハサビス氏はアテネでの講演で、次のように語りました。「平常時であっても、10年後を予測することは困難です」

「AIが週単位（week by week）で変化している今日においては、なおさら困難です。確かなと言えるのは、巨大な変化が訪れようとしているということだけです」。技術知識の半減期は、急速に短縮しています。

大学で学んだプログラミング言語が、卒業する頃には時代遅れになっているかもしれません。特定の職業のために訓練されたスキルが、5年後にはAIによって自動化されている可能性もあります。このような環境を生き抜く方法は、一つのスキルに依存することではなく、いかなるスキルであっても必要に応じて習得できる根本的な能力を備えることです。ハサビス氏の提言には、彼のチェスの経験が投影されています。

チェスにおいて最高レベルに到達するには、個々の指し手を暗記するだけでは不十分です。パターンを認識し、相手の戦略を読み、数手先を見越し、形勢が不利なときには柔軟に計画を修正する「メタ能力」が必要となります。ハサビス氏が12歳のとき、リヒテンシュタインの大会で10時間に及ぶ対局を終えた後、「もし、これらの頭脳をがん治療や気候問題に活用できたらどうだろうか？」と問いかけたとき、彼が見出したのは、チェスというものの限界ではなく、学習という行為の「転移可能性（Transferability）」でした。一つの分野で培った思考力は、他の分野へと展開できるという気づき。それこそが、チェスの神童をAIの先駆者へと押し上げた原動力だったのです。

ギリシャのキリアコス・ミツォタキス首相は、同じ場所で別の角度からの警告を付け加えました。AIの恩恵が一部の巨大企業に集中し、大多数の人々がその恩恵を実感できないのであれば、深刻な社会的不安が続くことになるという警告です。ハサビスの「学び方を学べ」という提言は、この文脈においてより大きな意味を持ちます。

なぜなら、それはAI時代に取り残されないための個人の生存戦略であると同時に、社会全体がAIの恩恵を平等に享受するための教育インフラの基礎でもあるからです。ハサビスは、AIが教育そのものを革新できると考えています。Google DeepMindは、2025年に英国政府との包括的な研究協力を通じて、イングランドの国家教育課程にカスタマイズされたAI教師支援システムを開発することで合意しました。

AIが学生一人ひとりの学習速度、強み、弱みを把握し、パーソナライズされた教育を提供できれば、「学び方を学ぶ」プロセスそのものがAIによって加速される可能性があります。これは逆説のように聞こえますが、ハサビスにとっては自然な循環なのです。AIが人間の学習能力を高め、学習能力が高まった人間がより優れたAIを作る。これは共進化の教育的バージョンといえます。アテネでの講演の最後、ハサビスはこう語りました。

「確かなことは、皆さんが生涯を通じて絶えず学び続けなければならないということです」。この一文には謙虚さが込められています。ノーベル賞を受賞した科学者が、世界で最も強力なAIを率いるCEOが、未来を正確に予測することはできないと告白しているのです。

彼が提示できるのは、答えではなく方法論です。答えは変わりますが、答えの探し方を知っている人は、どのような変化にも対応できます。それは、4歳でチェスを学び、8歳でコンピュータを買い、17歳でゲーム会社に入り、29歳で博士課程に入学した、ある人物の人生が後世に伝えるメッセージなのです。

知能の時代に求められるのは、「より賢いモデル」でしょうか、それとも「より成熟した人間」でしょうか。この伝記は、デミス・ハサビスという一人の人間の物語から始まりました。ロンドン北部の決して裕福とは言えない多文化家庭で育った少年。ギリシャ系キプロス人の父コスタスと、中国系シンガポール人の母アンジェラの間に生まれた長男。チェス盤の上で思考の本質に魅了され、ZX Spectrum 48Kのコンピュータの前でプログラミングを独学し、学校の成績表よりも宇宙の根本的な法則に心を惹かれていた子供。この伝記は、その子供が40年をかけて自らの問いを最後まで突き詰めていった物語を辿ってきました。そして今、この物語の終わりに、ハサビスが作り上げたもの以上に、ハサビスが残した問いが重要となる地点に到達しています。

2025年のTIME誌は、ハサビスを「今年の人々」として共同選出し、「AIの設計者たち（Architects of AI）」という表紙を掲げました。同年、英国王室は彼にナイト・バチェラー（Knight Bachelor）の爵位を授与しました。ラスカー医学研究賞、ゲルドナー国際賞、ブレイクスルー賞が相次いで贈られました。オックスフォード、ケンブリッジ、UCL、インペリアル・カレッジ

からは名誉博士号が授与されました。また、王立協会（FRS）および王立工学アカデミー（FREng）のフェローにも選出されました。これらの賞は、ハサビスを現代における最も影響力のある科学者の一人として認めたのです。

しかし、ハサビス自身は今もなお不安を抱いています。その不安は、失敗への恐れではなく、成功への恐れです。「もしAGI（汎用人工知能）が本当に5年から10年以内に到来するとしたら、人類はそれを受け入れる準備ができているだろうか」。ハサビスはこの問いから逃れようとはしません。

彼がAIの絶滅リスクに関する声明書に署名したこと、「社会はAGIへの準備ができていない」と公に発言したこと、そしてCERNモデルを参考にした国際的なAIガバナンス機関の設立を提案したことは、すべて同じ不安から生じた行動です。この不安の核心には矛盾があります。ハサビスは技術楽観主義者であると同時に、慎重派でもあるのです。

AIが人類史上最も有益な技術になると信じる一方で、扱いを誤れば人類の存在そのものを脅かす可能性があると警告しています。これら二つの信念は矛盾しているように見えますが、ハサビスにとってはコインの表裏なのです。核エネルギーが都市を照らすこともあれば、都市を破壊することもあるように、AIの力が大きければ大きいほど、それを扱う人間の成熟度が決定的な変数となります。

「より賢いモデル」を作ることは、ハサビスとGoogle DeepMindの2,000人の研究者たちが日々取り組んでいる課題です。Geminiシリーズは1.0から2.5 Proを経てGemini 3へと進化し、月間アクティブユーザー数は6億5,000万人に達しました。モデルの推論能力、マルチモーダルな理解力、エージェント機能は、年を追うごとに飛躍的な進歩を遂げています。

ハサビスは、この発展が「分水嶺（Watershed Moment）を越えた」と評価しています。これは、AIモデルが今や高度な研究補助として活用できるほど成熟したことを意味します。しかし、「より成熟した人間」を作ることは、また別の次元の問題です。

これはコードで記述することも、論文で発表することもできず、サーバーを増強したとしても解決できることではありません。成熟した人間とは何でしょうか。それは、AIが提示する答えを盲信せず、自らの判断力を維持できる人のことです。AIがもたらす豊かさの中で、自ら人生の意味を見出せる人のことです。AIには代替できない領域、すなわち共感、倫理、創造性、そして責任感という領域において、自らの役割を守り抜く人のことです。

ハサビス氏がフォーチュン誌のインタビューで語った「根本的な豊かさ」に満ちた世界を想像してみてください。エネルギーが実質的に無限となり、物理的な財の生産コストが劇的に低下し、ほとんどの病が治療可能になった世界。資源の制約が消え去った世界で、人類は

一体何をするのでしょうか。ハサビス氏自身、かつてこのような問いを投げかけたことがあります。「もし宝くじに当たったら、何パーセントの人が仕事に戻るでしょうか？」この問いには、産業革命の10倍も大きく、10倍も速い変化を前にして、経済的な分配を超えた存在論的な課題、すなわち人間の目的と意味という問題が込められています。

この伝記を執筆している間、私はある一つの場面に何度も立ち返りました。1988年、リヒテンシュタイン。12歳のデミス・ハサビスが、10時間に及ぶチェスの対局を終えて会場の外へ出てきます。ヨーロッパ各地から集まった少年チェスプレイヤーたちが、一日中知恵を絞っていました。その瞬間、少年の頭の中に一つの問いが浮かんだのです。

「もし、この頭脳たちをがん治療や気候変動問題に活用できるとしたら？」この問いは、チェス盤の向こう側を見据えた少年の想像力から生まれました。チェスは美しいものですが、その知能はチェス盤の中に閉じ込められていました。

少年は、知能が閉じ込められない世界を望んでいました。デミス・ハサビスの物語は、まだ続いています。ハサビス氏は2024年のノーベル賞受賞直後、次のように語りました。

「AIは人類が生み出した最も有益な技術となるでしょう。しかし、それは私たちが正しい方法で作り、正しい方法で使用した場合に限られます」 「〜した場合に限られる（only if）」。

この条件の中に、本書の重みが込められています。ハサビス自身、AIを「ギザギザの知能（Jagged Intelligence）」と呼んでいます。ある領域では人間を圧倒しながら、別の領域では小学生にも及ばないようなミスを犯す技術。このギザギザとした性質は、技術の不完全さであると同時に、その技術を扱う人間文明の不完全さでもあります。核エネルギーが都市を照らすこともあれば、破壊することもあるように、AIの力が大きければ大きいほど、それを扱う人間の成熟度が決定的な変数となるのです。

1988年、リヒテンシュタイン。12歳の少年が10時間に及ぶチェスの対局を終え、対局場から出てきました。「もし、この知能をがん治療や気候問題に活用できたら？」 36年後、その少年は自らの夢をかなりの部分において実現させました。

AlphaFold（アルファフォールド）は、チェス盤の中に閉じ込められていない知能の証です。しかし、新たな問いも生まれました。知能が解き放たれた世界において、人間は閉じ込められずにいられるのか。AIがあらゆる答えを提示する世界において、人間は依然として問いを立てる存在であり続けられるのか。チェス盤の前にいた4歳の少年から始まった問いは、まだ終わっていません。

付録 付録 1. デミス・ハサビス年譜 1976年：7月27日、イギリス・ロンドンにて誕生。ギリシャ系キプロス人の父と、中国系シンガポール人の母の間に長男として生まれる。1980年：4歳でチェスを始める。わずか2週間で父に勝利し、その才能を発揮。1989年：13歳でチェスのマスター級（Elo 2300）に到達。世界ジュニアランキング2位を記録。1991年：15歳で高校を卒業（A-level）。コンピュータゲーム会社「Bullfrog」に入社。1994年：ミリオンセラーとなったゲーム『Theme Park』をリリース。リードプログラマーとして参加。1994年：ケンブリッジ大学クイーンズカレッジに入学。コンピュータサイエンスを専攻。1997年：ケンブリッジ大学を卒業（最優秀成績）。1998年：ゲームスタジオ「Elixir Studios」を設立。『Republic』などを開発。2005年：ユニバーシティ・カレッジ・ロンドン（UCL）の博士課程に進学。認知神経科学を専攻。2007年：「想像力と記憶の脳における構造的結合」に関する論文を発表。サイエンス誌が選ぶ「10の成果」に選出。2009年：UCLにて認知神経科学の博士号を取得。2010年：シェーン・レグ、ムスタファ・スレイマンと共に「DeepMind」を共同創業。2014年：GoogleがDeepMindを約4億ポンドで買収。2016年：囲碁AI「AlphaGo」を開発。ソウルにてイ・セドル九段に勝利（4-1）。2018年：タンパク質構造予測AI「AlphaFold」をCASP13にて初めて公開。2020年：「AlphaFold 2」を発表。50年来の生物学の難題を解決したと宣言。2021年：創薬専門の姉妹会社「Isomorphic Labs」を設立し、CEOを兼任。2023年：Google BrainとDeepMindが統合された「Google DeepMind」のCEOに就任。2024年：人工知能分野への貢献により、英国王室からナイトの称号（Sir）を授与される。2024年：ノーベル化学賞を受賞（タンパク質構造予測への貢献による）。

付録 2. 主要論文およびプロジェクトの読解ガイド Deep Q-Network (DQN, 2015): 人間の介入なしにAIが自らAtariのゲームを学習し、攻略していく過程を扱った論文です。強化学習とディープラーニングが融合した、現代AIの出発点となりました。 AlphaGoシリーズ (2016~2017): 『Nature』誌に掲載された論文群で、人間の棋譜を学習したバージョン（Lee）から、自ら対局を通じて学習したバージョン（Zero）に至るまでの進化を説明しています。

AlphaFold 2 (2021): タンパク質ののアミノ酸配列のみから、3次元的な立体構造を予測する革新的なアーキテクチャを紹介しています。生物学研究のパラダイムを転換させた論文です。 Gemini (2023~2024): テキスト、画像、動画などを同時に理解するマルチモーダル（Multimodal）モデルのプロジェクトです。

従来のAIがテキストのみを読み取れる存在だったとすれば、Geminiは文章を読み、写真を見、動画をも理解できる人間に近い存在です。日常的に利用できる汎用アシスタントAIへと向かう、DeepMindの最新の歩みです。 AlphaProof & AlphaGeometry (2024): 数学的推論と幾何学の問題解決において、人間の専門家レベルに到達したAIプロジェクトであり、AIの論理的思考能力を証明しました。

付録 3. 人物相関図 シェーン・レグ (Shane Legg): DeepMindの共同創設者であり、チーフサイエンティスト。 「AGI」という用語を普及させ、知能の定義に関する哲学的な基盤を提供しました。 ムスタファ・スレイマン (Must هام Mustafa Suleyman): DeepMindの共同創設者。AIの倫理的側面と社会的影響を強調し、現在はMicrosoft AIのCEOを務めています。 デビッド・シルバー (David Silver): AlphaGoプロジェクトのリーダー。ハサビスのケンブリッジ大学時代の同期であり、強化学習分野における世界最高峰の権威です。

ジョン・ジャンパー (John Jumper): AlphaFoldプロジェクトの核心的な設計者。ハサビスと共に2024年のノーベル化学賞を共同受賞した、天才的な研究員です。

サンダー・ピチャイ (Sundar Pichai)：GoogleおよびAlphabetのCEO。ハサビスがGoogle内での自律性を維持し、研究に集中できるよう支える心強い協力者です。付録4. ハサビスの推薦図書リスト 『現実の構造』 (The Fabric of Reality) - デイヴィッド・ドイッチ：物理学、量子力学、知識の成長を扱った本であり、ハサビスの世界観に最も大きな影響を与えた一冊です。『置換都市』 (Permutation City) - グレッグ・イーガン：意識をコンピュータでシミュレートする未来を描いたSF小説で、デジタル知能へのインスピレーションを与えました。

『ゲーデル、エッシャー、バッハ』 (Gödel, Escher, Bach) - ダグラス・ホフスタッター：数学、芸術、音楽を通じて知能と意識の本質を探求する古典です。『サピエンス全史』 (Sapiertens) - ユヴァル・ノア・ハラリ：人類の歴史と未来をマクロな視点から捉えさせてくれた本です。『ファウンデーション』シリーズ - アイザック・アシモフ：数学的な計算によって未来を予測しようとする試みを描いたSFの傑作です。

付録5. おすすめ動画 『アルファ碁』 (AlphaGo, 2017)：イ・セドル九段とAlphaGoの対局を収めたドキュメンタリー。技術的な達成の裏に隠された、人間的な葛藤とドラマを描いています。『The Thinking Game』 (2024)：ハサビスの生涯と、DeepMindがタンパク質構造予測（AlphaFold）に挑む過程を追った最新のドキュメンタリーです。「レックス・フリードマン・ポッドキャスト」 (Lex Fridman Podcast)：ハサビスが出演し、AGIの未来、意識の本質、物理学について深く語り合ったインタビュー映像です。「ノーベル講演」 (Nobel Lecture, 2024)：2024年12月8日、ストックホルムにてハサビスが自身の研究成果と未来のビジョンを直接発表した講演映像です。

TED講演 - 「人工知能がいかにして自然と宇宙の謎を解き明かすか」 (2024)：AIが単なるチャットボットを超え、科学の道具としてどのように世界を変えていくかを解説する講演です。

デミス・ハサビス、Google人工知能の父 電子書籍発行 | 2026年4月20日 著者 | 金慶蘭、金慶進 編集 | 金慶進弁護士出版社 出版社登録 | 2025年3月10日 (第2025-000015号) 住所 | ソウル特別市東大門区全農路91、白日ビル304号 電話 | 02-6338-1905 メール | kimkj008@gmail.com (C) 金慶蘭、金慶進 2026 本書は著作者の知的財産であり、無断での転載および複製を禁じます。