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アンドレイ・カルパシー（Andrej Karpathy）

Andrej Karpathy（アンドレイ・カルパシー、1986年生まれ）は、機械学習・深層学習分野で著名なスロバキア系カナダ人の計算機科学者です (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。Tesla社で人工知能およびオートパイロット（自動運転）ビジョンのディレクターを務めたほか、OpenAIの創設メンバーとしても知られています (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。以下では彼の基本情報、経歴、技術的貢献、業界への影響、最近の活動、および今後の展望について概説します。

基本情報

生年月日・出身地: 1986年10月23日、当時チェコスロバキアのブラチスラヴァ（現スロバキア）に生まれました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。15歳の時に家族と共にカナダのトロントへ移住しており、その後カナダ国籍を取得しています (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。

学歴: 2009年にトロント大学で計算機科学と物理学の学士号を取得し、2011年にはブリティッシュコロンビア大学で計算機科学の修士号を取得しました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。スタンフォード大学に進学し、2015年に博士号(Ph.D.)を取得しています (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。指導教員は人工知能分野の権威である李飛飛（Fei-Fei Li）教授で、博士課程ではコンピュータビジョンと自然言語処理の融合をテーマに深層学習モデルの研究を行いました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。

職歴

  • OpenAI（2015–2017年）: 人工知能研究団体OpenAIの創設メンバーとなり、2015年から2017年までリサーチサイエンティスト（研究員）として勤務しました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。この期間、主に深層学習を用いた画像認識や強化学習などの研究開発に携わり、OpenAIの初期のプロジェクトに貢献しています (Andrej Karpathy Academic Website)。
  • Tesla（2017–2022年）: 2017年6月にTesla社に入社し、人工知能およびオートパイロットビジョンのディレクターに就任しました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。イーロン・マスク直下で自動運転向けのニューラルネットワーク開発チームを率い、車載カメラ映像から周囲を認識し運転操作を支援するコンピュータビジョン技術の向上を指揮しました (Andrej Karpathy)。この間の功績が評価され、2020年にはMITテクノロジーレビュー誌の「35歳以下のイノベーター35人（Innovators Under 35）」に選出されています (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。2022年には数ヶ月間の休職を経て同年7月にTeslaを退社しました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。
  • OpenAIへの復帰（2023–2024年）: 2023年2月、Karpathy氏はOpenAIに復帰することを表明し、再び研究に参加しました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。復帰後は少人数のチームを率いて、大規模言語モデルGPT-4のChatGPTへの実装・性能改善に取り組んだとされています (Andrej Karpathy)。約1年後の2024年2月、OpenAIを退社したことが公表されました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。

研究・技術貢献

  • 視覚と言語の統合研究: スタンフォード大学の博士研究において、画像と自然言語の統合に関する先駆的研究を行いました。特に、画像に写る内容を自動で文章説明する画像キャプション生成のモデルを開発し、この成果は「画像と言語の対応付けによる画像説明生成」に関する学術論文として発表されています (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia) ([1412.2306] Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions)。この研究はコンピュータビジョン（画像認識）と自然言語処理のクロスオーバー領域における重要な貢献です。
  • 大規模動画データの解析: 2011年からのGoogle研究インターンシップを通じて、大規模な動画データに対するディープラーニングの適用研究にも取り組みました。その成果として、YouTubeの100万本の動画を用いて畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で分類を行った研究論文「Large-Scale Video Classification with Convolutional Neural Networks」を2014年のCVPR学会で発表しています (karpathy.github.io/_posts/2014-07-03-feature-learning-escapades.markdown at master · karpathy/karpathy.github.io · GitHub)。この研究は動画内の物体やシーンを自動認識する試みであり、ディープラーニングの動画解析への応用を大きく前進させました。
  • 自動運転AIへの応用: Tesla勤務時代には、自動運転（Autopilot）機能のための最先端AI技術を実践に投入しました。車両のカメラやセンサーから得られる膨大なデータをディープラーニングによって解析し運転判断に繋げるシステムの開発を主導し、エッジデバイス上での高速実行や専用ハードウェアへの組み込みにも貢献しました (Andrej Karpathy)。これにより、TeslaのAutopilot機能の高度化と、将来的な完全自動運転（Full Self-Driving）の基盤作りに寄与しました。
  • その他の技術領域: OpenAI在籍時には画像生成モデルや強化学習といった幅広いテーマの研究開発にも関わっています (Andrej Karpathy Academic Website)。また、ニューラルネットワークの設計や最適化に関する洞察を自身のブログで発信し、**「Software 2.0」**といった概念を提唱することで（後述）新しいソフトウェア開発手法への関心を高めるなど、技術面での思想的な貢献も行っています。

影響力と業界への貢献

  • 教育活動: Karpathy氏はスタンフォード大学で**深層学習の講義「CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition」**を新設し、共同でカリキュラムを設計して主任講師を務めました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。この講義はスタンフォード初の本格的なディープラーニングの授業となり、受講者数は2015年の約150人から2017年には750人にまで増えるなど大盛況となりました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。このコースを通じて多くの学生や技術者が最先端の画像認識やニューラルネットワーク手法を学ぶ機会を得ており、AI人材育成に大きく貢献しました。
  • オンライン発信とコミュニティ貢献: 講義以外でも、自身のブログやTwitter(X)、YouTubeを通じて機械学習技術の解説や最新動向を積極的に発信しています。例えば、文字単位のRNNによる文章生成や強化学習のチュートリアル記事を公開したほか、YouTubeではニューラルネットの実装方法をゼロから教える動画シリーズを提供しています (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。また、ConvNetJS（JavaScriptで動作する畳み込みニューラルネットライブラリ）やRecurrentJS、強化学習デモのREINFORCEjs、高次元データ可視化のt-SNE JSといったツールを開発しオープンソースで公開しました (Andrej Karpathy Academic Website)。さらに、研究者コミュニティ向けに論文検索・管理ツールの**「Arxiv Sanity Preserver」**を運営しており、膨大なMachine Learning論文から興味あるものを探しやすくするサービスを提供しています (Andrej Karpathy Academic Website)。これらの活動によって、専門研究者だけでなく広範な開発者コミュニティにも知識を広め、AI分野の発展を下支えしています。
  • 「Software 2.0」の提唱: Karpathy氏は2017年に「Software 2.0」と題した記事を発表し、ニューラルネットワークとビッグデータによってプログラム（ソフトウェア）を構築する新しいパラダイムを提唱しました (Software 2.0 – Andrej Karpathy – Medium)。従来の人間がコードを書く開発手法（Software 1.0）から、目的関数とデータを用意してあとは機械学習によりプログラム（モデル）を自動生成する手法（Software 2.0）への移行を説いたもので、この概念はAI時代のソフトウェア開発の在り方を示すものとして業界に大きな影響を与えました。この記事は技術者コミュニティで広く共有され、以降「Software 2.0」という言葉がAI駆動型のソフトウェア開発を指すキーワードとして定着しています。
  • 評価と表彰: 上述の教育・技術普及活動や研究上の功績により、Karpathy氏は若手研究者として高い評価を受けています。代表的な例として、2020年にMITテクノロジーレビュー誌「Innovators Under 35」（35歳以下のイノベーター）に選出されました (アンドレイ・カーパシー – Wikipedia)。これは、革新的な技術やアイデアで未来を切り拓いている35歳以下の若手を国際的に顕彰するものです。また、それ以前にもStanford大学在学中からその才能が注目されており、研究論文の発表のみならずブログでの情報発信力やプロジェクトの影響力も含めてAI業界をリードする人物の一人と目されています。

最近の活動

今後の展望

  • AIと教育の融合ビジョン: Karpathy氏は自身の新会社Eureka Labsを通じて、AIを中核に据えた学習プラットフォームの構築を目指しています。彼は「如何にすれば何か新しいことを学ぶ際の理想的な体験を提供できるか」をテーマに掲げており (Eureka Labs)、AI技術を活用して学習者一人ひとりに最適化された教育を提供することが今後の目標です。具体的には、人間の教師がマンツーマンで指導するような個別最適化学習をAIで実現しようとしており、それによって従来は難しかったパーソナライズされた大規模な指導を可能にするビジョンを持っています (What Is Eureka Labs? All You Need to Know About a New EdTech – Techopedia) (What Is Eureka Labs? All You Need to Know About a New EdTech – Techopedia)。Karpathy氏はこのアプローチによって、従来の一斉授業では得られない高い学習効果を引き出せると考えています。
  • 個別指導AIによる学習革新: 特に注目しているのがAIによる1対1の個別チュータリングです。AIを教師役としたシステムで各学習者に合わせた指導を行うことで、教育界で知られる「2シグマ問題」（個別指導を受けた生徒が通常の教室学習の生徒よりも2標準偏差分成績が向上する現象）の克服に寄与できる可能性があります (Ex-OpenAI and Tesla AI insider reveals more about our AI future – Geeky Gadgets)。Karpathy氏は、AIが学習者の理解度やペースに応じて柔軟に対応し、きめ細やかなフィードバックを与えることで誰もが最良の教師から教わるのと同等の学習効果を享受できる未来を描いています (Ex-OpenAI and Tesla AI insider reveals more about our AI future – Geeky Gadgets)。これは教育の質の民主化につながるものであり、彼の掲げるAIネイティブな学校像の中心的なビジョンです。
  • AI研究と技術開発の方向性: 教育分野以外でも、Karpathy氏は引き続きAI研究の最前線で活躍すると見られます。彼はインタビューなどで現在のAI開発はデータと損失関数の最適化フェーズに入りつつあると述べており、より効率的な学習のための大規模データ生成（シンセティックデータ）やモデルの効率化にも関心を示しています (Ex-OpenAI and Tesla AI insider reveals more about our AI future – Geeky Gadgets) (Ex-OpenAI and Tesla AI insider reveals more about our AI future – Geeky Gadgets)。また、オープンソースとクローズド（商用）モデルの両面のバランスを取ることが重要だと考えており、AIエコシステム全体の持続的発展にも言及しています (Ex-OpenAI and Tesla AI insider reveals more about our AI future – Geeky Gadgets)。今後は、自身の豊富な経験を活かしつつ、AI技術の民主化と人材育成に貢献していくビジョンを持ち合わせていると言えるでしょう。

参考文献・主要な論文

用語集