イメージで理解する人工知能 〜入門編〜

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沖山 翔

沖山 翔

医師/研究者(情報学)

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イメージで理解する人工知能 〜入門編〜

イメージで理解する人工知能 〜入門編〜

1. イメージで理解する人工知能〜入門編〜 第2回 United Medical Leaders Summit 2017.08.19 沖山 翔
2. どこからが人工知能 (AI) ? ハード: ソフト: 自動ドア < エクセル < < 知的ロボット アルファ碁 「人工知能」に定義はなく、主観的なもの < ルンバ 乗換案内
3. 医療 × AI ELIZA (1966) MYCIN (1975) 感染症の治療方針を提示。一般内科医を上回る正確性(膨大なYes/Noのフローチャート方式) カウンセリング式の対話型プログラム(世界初のチャットボット) 医療 × AI の歴史は長い
4. 医療 × AI ELIZA (1966) MYCIN (1975) 感染症の治療方針を提示。一般内科医を上回る正確性(膨大なYes/Noのフローチャート方式) カウンセリング式の対話型プログラム(世界初のチャットボット) Siri (2011) Watson (2011) 医療 × AI の歴史は長い
5. AIの種類 人工知能 機械学習 アルファ碁 画像認識 AI in the 1980’s 「AならばB」 真に “知的” なAI 現状の延長線上にはない 自動翻訳
6. 機械学習の事例 ロバート ガルブレイス名義で出版 (2013) 新人作家の割に不自然な完成度で疑惑浮上 en.wikipedia.org - The Cuckoo's Calling
7. 機械学習の事例 ロバート ガルブレイス名義で出版 (2013) 新人作家の割に不自然な完成度で疑惑浮上 誰の本? JKローリング。 en.wikipedia.org - The Cuckoo's Calling (検証)
8. 機械学習の事例 ロバート ガルブレイス名義で出版 (2013) 新人作家の割に不自然な完成度で疑惑浮上 誰の本? JKローリング。 en.wikipedia.org - The Cuckoo's Calling (検証)
9. 機械学習のしくみ 学習 共通するパターンを見出す 大量の情報が必要 データとラベル(文章と著者名) この文体は漱石 この文体は太宰… 推論 パターンに当てはめて回答 知的に考えている訳ではなく、 パターン処理(統計処理)が本質
10. ではパターンとは何か? 「この文体は漱石、この文体は太宰…」 データとラベルを結びつける法則のこと  一定の法則 データ ラベル
11. 三者の関係 データ ラベル 法則 × = 3つのうち、2つが分かれば残りが求められる データ&ラベル のペアが沢山あれば、それをつなぐ 法則 が自然と浮かび上がる
12. 1.「学習」とは? 学習:データとラベルから法則を見出すこと データ ラベル    ??? ここを学習(=法則を見出す)
13. 2.「推論」とは? 推論:データと法則からラベルを予測すること データ ここを予測する 学習済み  一定の法則
14. 機械学習まとめ データ&ラベルのペア多数から、 法則(パターン)を見出し、 初見のデータを投入してラベル予測 学習 推論
15. ここまでに紹介した機械学習 データ 法則 1 対 1 対 1 のシンプルな関係性を反復することで学習 これを並列・多層化したのがディープラーニング ラベル
16. ディープラーニング:複数層の処理 データ1 データ2 データ3 データ4 ラベル1 ラベル2 ラベル3 法則1 法則2 ラベル4 法則3 一度に複数のデータや法則。何層もあることから、「深層学習 (deep learning)」
17. ディープラーニング:重み付け データ1 データ2 データ3 データ4 ラベル1 ラベル2 ラベル3 法則1 法則2 ラベル4 法則3 項目ごとの 影響力(重み)を学習する。精度が飛躍的に向上 (「漱石度」なら… “吾輩” : +80% , “猫” : +20% , “木” : ±0%)
18. ディープラーニングの位置付け
19. なぜいま AI なのか クラウド化による大量のデータ 大量のデータ GPUによる並列処理、計算速度の向上 ハードウェアの進化 Pepper、アルファ碁 世間からの期待感 キャッチーな事例
20. 医療応用の可能性はどこに? 課題が大きい + 不均一な課題が混合 × 医師それぞれの 専門の疾患 掛け算した均一部分に可能性
21. “Project Emma”(動画) https://youtu.be/k9Rm-U9havE
22. 患者にフォーカスした課題 こちらでもいいが… ここにこそ可能性が 「医療 × AIで、 デカいことやりたい!」 「神経疾患の、パーキンソン症候群の、症状の、振戦。困ってる人を何とかしたい!」 細かくても大きな悩みが病気の数だけ無数にあるのが医療
23. ブログ http://okiyamasho.com ・略歴2010 – 東京大学医学部卒業2012 – 救命救急医(日赤医療センター)2013 – ドクターヘリ、離島医療(石垣島、波照間島)2015 – 株式会社メドレー(執行役員)2017 – フリー(研究者/情報学) ・所属学会人工知能学会、情報処理学会、日本救急医学会(専門医)、日本内科学会 沖山 翔(おきやま しょう)