AIに注目しているなら、このDeepMindのドキュメンタリーをおすすめします。
特に家族で見るのに適していて、AI、ゲーム、思考などの話題を一緒に話せます。
このドキュメンタリーは去年映画祭で上映されましたが、昨日GoogleがYouTubeで全編を無料公開しました。
https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ
特に面白いのがドキュメンタリーのタイトル：《思考ゲーム》（the thinking game）。最も敬服するのは、Demisがノーベル賞を取ったことでも、DemisのIQでもなく、「世界を思考ゲームとして見る」視野です。
フェインマン一下
人類文明全体を長い「思考ゲーム」と見なせば、この映画は、この「思考ゲーム」自体を分解し、ルールを書き直した人々の物語です。
彼らにとって、チェス盤、アーケードゲーム、StarCraft、タンパク質折り畳み、果ては仮想世界全体は、ただ一つのものを訓練するための道具に過ぎません：汎用知能。
Demisの人生は、同じ問題でつながれた軌跡のようです：少年時の国際チェス天才、ホールで10時間目に耐え抜き、数百のトップ頭脳を一室に閉じ込めて勝敗を決めるだけでは知性を無駄にしていると突然気づき、ゲームデザインへ転向、テーマパークの「嘔吐連鎖反応」で人間の行動をリアルにシミュレート；ケンブリッジで脳を研究、神経科学から学び、最後にShaneを誘ってロンドンでDeepMindを設立、大胆に宣言：人工汎用知能を作ります。
彼らは「本業外」のように見える道を選びました：まずシステムにAtariでPongをプレイさせ、Breakout（ブロック崩し）の側面トンネルを掘らせ、次に囲碁、StarCraftへ。強化学習、報酬信号、環境とエージェントの閉ループ、これらのゲームで繰り返し磨かれました：最初はボールをブロックすらできず、点数が高いほど良いとだけ知っていましたが、最終的に囲碁でプロ棋士すら想像できない手を打ち、StarCraftでプロ並みのマルチタスク操作を習得。ここに残酷な正直さがあります：機械にルールを教えず目標だけ与えれば、「人間が考えもしなかった」高得点への道を自力で見つけます。
しかし、このルートに真の重みを与えたのは、現実の科学問題に応用した時です。タンパク質折り畳みは1960年代からの難問、数十年無数の天才が挑み、実験の遅さとデータ不足で停滞。初のCASP大会でAlphaFoldは同僚を上回りましたが、「誰も解けなかった問題を少しマシに解いただけ」。チームは後で率直に振り返り：自分たちはまだ下手だと知っていました。これは一番高い梯子ですが、月はまだ遠いです。
転機は2度目の「総攻撃」：データパイプラインを書き直し、物理・生物学の構造知識をモデルに真正面から投入、模倣ではなく制約を内面化。ついにCASP14で構造精度はボタン一つで実験級結果、司会者は「半世紀を経て、この問題は解決された」と宣言。次のステップはより急進的：既知全種のタンパク質を1ヶ月で予測できるなら、シーケンス提出を待たず、全地球のタンパク質を折り畳み、無料公開、人類生物学の基盤に。
技術は決して中立のおもちゃではない。AlphaGo後の「スプートニク・モーメント」、AI軍拡競争のメタファー、マンハッタン計画との対比、autonomous weaponの明確拒否、move fast and break thingsへの嫌悪、全てが事実を思い出させます：人間より強い認知システムを作ろうとする時、それは新アプリではなく、歴史の分岐点を書き換える可能性。DeepMindのメンバーさえ心配し始め：将来、我々がすべきは世界を説得して知能を作ったと信じさせるのではなく、まだ到達していないと説明することかも。
この映画の最大価値はDeepMindを追いかけることではなく、重要な問題をテーブルに置く点： 「汎用」学習能力とは？報酬しか見ないシステムで価値はどうコード化・増幅される？科学探求と工学スプリントの間で、ペースをどうつかむか「タイムラインで死なぬよう」？知能を機械にアウトソースしたら、人類の焦点はどこに—新しい問題意識、新制度・ガバナンスか、自己価値観の書き直しか？
真に模倣すべきは、特定のアルゴリズムや製品ではなく、「世界を思考ゲームとして見る」視野：今はまだ下手と認め、失敗でペース調整、成功時に成果を全人類に無保留に押し進める勇気です。