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ディープラーニング

time 2016/08/05

ディープラーニング

こんな記事がありました。

人工知能ががん治療法助言 国内初か 白血病10分で見抜く
産経新聞 8月5日(金)7時55分配信

 膨大な医学論文を学習した人工知能(AI)が、60代の女性患者の白血病が治療などが難しい特殊なタイプだと10分で見抜き、適切な治療法の助言で回復に貢献していたことが4日、分かった。治療した東京大医科学研究所は「医療へのAI応用に大きな手応えを感じた」としている。

 同研究所が使ったのは、米国のクイズ番組で人間のチャンピオンを破った米IBMのAI「ワトソン」。同研究所はAIが患者の救命に役立ったケースは日本初ではないかとしている。
(中略)

 膨大なデータの学習で的確な判断を行うAIは、多様な分野で応用が模索されているが、今後は医療への応用が本格化しそうだ。
(中略)

 東大は、昨年からIBMと共同で、がんに関連する約2千万件の論文をワトソンに学習させ、診療に役立てる臨床研究を行っていた。

 そこで、女性患者のがんに関係する遺伝子情報をワトソンに入力したところ、急性骨髄性白血病のうち、診断や治療が難しい「二次性白血病」という特殊なタイプだとの分析結果がわずか10分で出た。

 ワトソンは治療法の変更を提案し、臨床チームが別の抗がん剤を採用。その結果、女性は数カ月で回復して退院し、現在は通院治療を続けているという。

 

AIとは?

AI(Artificial Intelligence)は人工知能と訳されます。

コンピューターに知的な活動をさせることを目的とする研究と技術ですが、今までは例えば将棋なら、複雑な駒の動きの認識や勝つための一連の行動のプランニングをするため、膨大なデータをコンピュータに覚えさせて計算させていました。
当然データ量は増える一方。
将棋に取り組む以前の、前提を整えることも大変な作業でした。

例えばあることに10個の選択肢があると、そのそれぞれから想定される次の判断の選択肢10個をまた分析して、それぞれから想定される次の判断の選択肢10個・・というように、すごい勢いで選択肢の検証作業が増えていきます。
10×10×10・・・

ディープラーニング

最近ではインターネットの普及もあり、データを覚えこませるのではなく、コンピュータが勝手にネットを見に行き、それをもとに自ら学習するようになっているそうです。
将棋ならルール説明とかをするのではなく、ネットなどにある対戦の盤面を見せます。
そうすると、コンピュータが勝手に駒の動きや勝敗の判断などを学んでいきます。

これは人間の脳の学習メカニズムを参考にしているそうです。

ディープラーニングによると、10個の選択肢すべてを検証せず、より重要な項目を選び、それをさらに深めていくことを繰り返していくわけです。

それにより処理する項目が格段に減り、コンピュータの負荷も減ります。
効率よく最善の方法を探せるようになっているのです。

いらんことはやらずに、深堀りして、効率的に結論にたどり着くんですね。

最近は情報過多で、あれもこれも風呂敷を広げてしまいがちになります。
が、いらないことを捨て、より必要なこと、本質的なことを深掘りして結論を見つけていく。

私も脳本来の機能を取り戻して、AIに負けないようにしたいと思います (^^;

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