人工知能(AI)の学会をご紹介!最新研究を詳しく知りたい方必見! | AIZINE(エーアイジン)
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人工知能(AI)の学会をご紹介!最新研究を詳しく知りたい方必見!

学会セミナーのイメージ

人工知能(AI)について昨今、メディアにも取り上げられて耳にした方、人工知能(AI)を使ったロボット情報や体験会などで実際に触れた方も沢山いるでしょう。そして人工知能(AI)の学会でどのような研究が盛んに行われているかあまり知らない人もいますよね。

そもそも学会は、研究者や学者たちがお互いの連絡、情報や知識の情報交換や研究の進展、成果発表をする目的の組織団体です。学問分野により学会の性格も異なり設立経緯や組織形態、規模や機能も様々なのです。

その中で人工知能(AI)に関する学祭的学問研究を促す目的で運営されている人工知能学会全国大会の発表「思考回路は、2種類のニューラルネットワークから」「医療の補助役に人工知能(AI)」研究などこれからますます必要とされる人工知能(AI)について学会での最新研究をお伝えします。

人工知能(AI)の学会最新研究その1思考回路は、2種類のニューラルネットワークから

ネットワークのイメージ

人間の知能は、2種類に大きく分けたニューラルネットワークにより構成されていると学会の研究者は仮説しています。それが認知運動系RNNと処理系RNNと呼ばれていて人間の思考回路の重要なネットワークだと考えているんです。

もう少し詳しく言うと脳の神経回路ネットワークを模して作られたのが、人工知能(AI)のディープラーニングのコアとなるニューラルネットワークで、数学的なものの考え方や見方する事が可能です。

記号処理系RNNは、主として言語を使うニューラルネットワークで、頭の中で文章を組み立てることが出来る、すなわちパソコンやボールペンなど道具を使わなくても頭の中で処理出来るネットワークです。

このネットワークにより人間は、数字と言語を発明そして物理学や数学、科学などを発展させ現在に至るのです。頭の中だけで処理するなんて人間の凄さに改めて気づく研究ですよね。

もう一方の認知運動系RNNは、頭の中の思考と外の世界を結ぶ全ての動物が生まれながら持っているニューラルネットワークです。例えばアフリカのサバンナでライオンを察知したシマウマは、瞬時に逃げるその時に認知運動系RNNを使っていると考察しています。

シマウマが進化するプロセスの中でライオンに食べらてしまうという経験を何度もすることでライオンを察知したら逃げないといけないと認識するように学んできたんです。

そしてこの2つのニューラルネットワークが、人工知能(AI)のディープラーニングで少しずつ再現し始めていると考えれていてます。

なぜならシマウマの瞳に写っているものがライオンと認識するのとCNN(画像解析)による画像認識するのと似ている事、ライオンを察知したシマウマが瞬時に逃げるのを学習するプロセスが人工知能(AI)ロボットがコツを学習する事に似ているからなんです。

シリコンバレーで有名なGoogle翻訳もこの2つのニューラルネットワークを使って精度が飛躍的に良くなったので研究もより盛んになってきてます。

人工知能(AI)の学会最新研究その2医療の補助役が人工知能(AI)になる

医療のイメージ

医療の分野で医師と人工知能(AI)との成績を比べる研究が盛んに行われています。果たして人間VS人工知能(AI)軍配はどちらにあがったのか気になりますよね。

それではどんな事を競ったのか、結果はどうなったのか詳しくお伝えします。

医療の研究者達は、実際の患者さんのガンがある体の一部分にマークをつけた顕微鏡写真を沢山提供してもらい乳がんの転移を発見出来るシステムをつくりました。
次にガンのないマークなしの画像をそのシステムに読みとらせて正確にどれだけ乳がん転移を見逃すことがなかったのかまた転移がないものをないと判定出来るかを人工知能(AI)と実際に臨床の現場で働く病理医師の11人が競うことをしたのです。

その結果マサチューセッツ工科大とハーバード大学の研究チームが開発した人工知能(AI)が優勝しました。

そして今度は、制限時間を設けずにベテランの病理医師にとことん画像を見てもらった成績は、優勝した人工知能(AI)とそれほど判断数値に大差はありませんでした。

判断数値に大差はなかったのですが、要した時間が30時間で人工知能(AI)は、秒単位で病理医師達とは桁違いの速度で判断が出来るという驚きの結果が出たんです。

そのほかの研究結果でも医師の成績を人工知能(AI)が上回る結果が次々と発表されています。

人工知能(AI)の能力に病理医師達の仕事を奪うのではと脅威を感じる方もいるかもしれないですよね、しかし人工知能(AI)研究している学会での発表は、複数のことを同時に出来る人工知能(AI)をつくるとこはとても困難で現状は、得意な単一の仕事をすることにとどまっています。

例えば脳卒中の診断、脳腫瘍の診断する人工知能(AI)を両方使ってCT診断の自動化することも可能かと言えばそうもいきません。なぜなら脳の病気や状態の変化だけでも数百を超え、珍しい病気などはデータ不足により人工知能(AI)が学習することが難しいからです。

このような複雑な病気や前例のない初めて見る病気にも対応する事が出来るのが人間の脳の優れているところなんですよね。

近い将来、検査画像を人間が確認して人工知能(AI)が確認するダブルチェックをするようになり、より精度の高い判断が出来るようになっていくことでしょう。

そして人工知能(AI)が新薬の開発や病理医師が治療法を考えるために最新の研究成果や論文を探すなど補助役にとして活躍していくと学会では考察しています。

 

人工知能のイメージ

人工知能学会全国大会で発表されている「思考回路は、2種類のニューラルネットワークから」「医療の補助役に人工知能(AI)」学会での研究についてお伝えしてきました。

もう一度振り返りますと人間の知能は、記号処理RNNと認知運動系RNNの2つの大きなニューラルネットワークで構成されていてると人工知能学会の研究者は仮説しています。頭の中で文章を組み立てたり物理学や数学、科学などを発展さて来ました。道具を一切使わずに頭の中で処理出来る優れたネットワークを記号処理RNNと呼びます。

そして全ての動物が生まれながら持っている頭の中の思考と外の世界を結ぶ認知運動系RNNを使って病理医師と人工知能(AI)を競わせた実験がありましたよね。

乳がん転移した画像を見落とすことなく転移してない画像を転移してないと判定出来るかを競うもので人工知能(AI)が優勝しました。

判定数に人間と人工知能(AI)の大差はなかったのですが、人工知能(AI)の判定速度は秒速で人間が判定に要する30時間を遥かに上回る数字を叩き出しました。

他の研究でも人工知能(AI)が人間を上回る成績を出していると発表されています。このままでは医療現場で人間はいなくなるのではと考えるかもしれませんよね。

しかし人工知能(AI)は、単一な仕事は得意ですが複数のことを同時にこなすことに向いてないので,そこは複雑な病気などを診療できる優れた脳を持った人間の活躍するところとなります。

近い将来人間と人工知能(AI)とのダブルチェックをするようになって医療の現場の精度も上がっていくでしょう。

参照元 人工知能学会
AI研究 最新事情

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