新潟大学脳研究所ナビゲーションをスキップし本文へ移動します。勝利し、報道メディアを席巻した。当時は、チェスは持ち駒が無いなどルールが単純だから人工知能が勝つが、将棋や囲碁では、人工知能はまだまだ半世紀は人間に勝てないと言われていた。Sedolに勝ったのはわずか19年後の2016年であった。そのAlphaGoと対戦して100戦全勝した。knowledge"と言わしめた。人間の知識は「むしろ邪魔」だと言うのである。network)"の実装の効果が大きい。Cybernetics誌に発表された"Neocognitron"は、世界に先駆けて報告された畳み込みニューラルネットワークの原型である(1)。以下に、"畳み込み"の動作を簡単な例をあげて説明する。図の最上段の式、左辺の左に太い青線で囲った3x3の領域に、左辺の右にある3x3の畳み込みカーネルkernelを作用させる。この例の場合、具体的には対応するセル同士をかけてその合計を計算して「11」を得る。これを右辺の左上に書き込む。図の二段目の式、太い青枠を右にずらす。Step3と同様に、対応するセル同士をかけてその合計を計算して「14」を得る。これを右辺の右上に書き込む。図の三段目の式以降、同様に青枠を順にずらしながらStep1-3を繰り返す。多種類のカーネルを用いこの様な大量の演算をする事で、読み込んだ画像の特徴の抽出を行う事ができる。全体が作る集合がMandelbrot集合である。このマンデルブロ集合は複素数平面上でフラクタル図形として表される。Mandelbrot集合を高解像度で描画しようとすると、膨大な計算時間を必要とするようになっていくことから、コンピューターの速度計測用途にしばしば用いられる。人工知能の近年の躍進の原因として、上述のようなフトウェア技術の革新も無視できないが、ハードウェアの発展の恩恵も大きい。unitsの略で、本来画像処理用のGPUの能力を画像処理以外の目的に応用する汎用計算技術のことを指す。現在も勿論、GPUの演算をCPUが制御していることは大筋では変わりがないが、上述の畳み込み演算のように、膨大な数の画素子について単純な和積算を多数繰り返す様な演算タスクはGPUに制御を渡してしまう方が高速である。図のようなMandelbrot集合の描画速度を講座所有のPCで計測してみると、CPUだけを使った描画に比べて、GPGPUを用いた描画時間は100分の1以下になる。Learningのモデルを提唱し、手書き文字を高精度に認識して見せた(2)。extraction)。Learningアルゴリズムでは、人間が前もって特徴量設計をしなくても、入力データからの学習により"特徴量"に相当する構造が隠れ層に自然に出現する。(図4)図5「元画素からの学習により特徴量に相当する構造が隠れ層に"自然に"形成される」などと言うことが本当に有るのであろうか。図5に当センターで実際に学習させたAIの学習前(左)と学習後(右)の隠れ層のフィルタの一部の重みを画像輝度に変換したものを掲げる。確かに学習後のフィルタ重みには何らかの構造化がみられる。%の正答率を得ている。人工知能の医療分野での展望しかしながら、上記の様にたとえ数%であれ、臨床医学の現場においてこの誤認識率は無視できない。System"という言葉がある。業務の遂行やサービスに必要不可欠であり、障害や誤動作などが許されないシステムのことを表す。このようなシステムの障害発生による中断や、停止が発生した場合には社会的影響が大きい。情報システム工学の領域で用いられることが多く、ゆりかもめなど交通機関のコントロール、金融機関のATM、原子力発電所の管理システム等に対しよく使われる言葉のようだが、医療用画像診断を行うAIシステムが世に席巻したとき、userすなわち患者にとって、このシステムの障害発生、誤診こそが"critical"である。criticalなAIシステムに関する開発ガイドライン案」に、以下のような表現がある。・透明性の原則-----開発者は、AIシステムの入出力の検証可能性及び判断結果の説明可能性に留意する・アカウンタビリティの原則------開発者は、利用者を含む利害関係者に対しアカウンタビリティを果たすよう努める。分野において、AIと共存する未来の社会を創ってゆく開発者に対し、慎重な開発を促す重い表現であると思う。医療分野での臨床応用にむけてこのような問題を打破すべく、現在様々な方法論が提唱されているがその詳細は別の機会に譲る。