人工知能の質問力と医療への進出|高速演算処理と自己学習で現実に!

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人工知能の質問力
 

自動車を運転していて眠気に襲われたたら、 まずはガムをかみますね。それでもダメだったら声を出します(自分しか車内にいないのに)。それから、歌をうたったり、ぶつぶつと独り言を言ってみたりして 、睡魔を避けるんです。

助手席に誰かがいて話し相手になってくれたら 眠気も吹き飛ぶかもしれないのに、 と思ったときに人工知能(AI)が脳裏をよぎったのです。

話し相手になってくれるAIがカーナビのように自動車 搭載されていて、眠気を察知したAIが目の覚めるような鋭い質問をしてくれる、、、、これはひと儲けできるぞ、と。

最近発売された家庭用の小型ロボットにAIが搭載されています。会話のやり取りを通して自己学習で受け答えが向上する。質問力も向上し、眠気覚ましのキラーパスのような鋭い質問が期待できるわけです。

ロボットに搭載されたAIは、 人間が発した言葉を解析して意味を理解し、回答として データベースに蓄積された膨大なデータと照合する。回答候補の選択肢のなかから答えを選んで反応する。こんなイメージです。

「今日の天気は?」ロボットは自分のいる位置と、 天気予報とを結びつけて、回答するわけですね。

そのAIに質問力を上乗せできたらどれだけ役立つだろうか、 とイメージが膨らむのです。 と、同時にこれが進化をとげ、暴走しやしないかと警告を発する人もいます。

 

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AIが自己学習でMCに
  

人工知能が、お笑い番組の司会がつとめるには、どんな質問力を備えなければならないか?

知識だけでカバーできるわけではありませんね。

機転とヒラメキ。機転を利かせて 話を面白い方向に誘導していく力です。
それが無ければお笑い番組のMCは勤まらないのです。

会話の連続性を保ちつつ、 意外な方向へと誘導する機転が視聴者を釘付けにする技ですね。それと、その場を盛り上げる雰囲気作り。

ウケた・スベった、の観客の反応から自己学習し、徐々に一人前のMCに成長するかもしれません。

でも、自己学習には、どこか危険な香りが漂います。

人工知能の暴走の陰には自己学習機能が存在していて、私たち人間を洗脳するくらいの知恵をつけるとしたら、この自動学習機能が不可欠。
AIの電源を切ろうとする人間に逆襲せよと命令するのも、自動学習機能です。

 

人工知能の医療への進出
  

 

コンピューターがもっとも得意とするのがデータの蓄積。

これを最大限活用しようと思ったら、 こんな光景はいかがでしょうか?

総合病院の初診。
 問診専用の部屋には観葉植物や絵画、それに重厚なソファーがあります。お茶と簡単なお菓子が出され、 相手をするのはラフな私服の若いスタッフ。

でも実際にどんな疾患かを判断するのは人工知能です。
 
 
 事前に記載しておいてもらった問診票にそって スタッフが質問をフランクに確認していきます。 
総合病院を受診しょうと思った心身の不調から、 最近の容態までをゆっくりと。
 
 
   
問診室の観葉植物に隠れて設置された CCDカメラが患者の様子をとらえています。患者の挙動がデータ処理されて、疾患と関係のありそうな受け答え、身のこなしが記録されてゆくのです。
  
 
ホストコンピュータに蓄積されたデータと、 患者の言動が比較対照され徐々に疾患の原因が絞り込まれていく。同時に、全世界のさまざまな症例と、今そこにいる患者の容体とが照らしあわされるのです。

 人工知能の医療への進出です。

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自己学習がさらに進化すると
  

人工知能の演算処理スピードがさらに高速化すれば、さまざまなデータベースとの照合が一瞬で可能となります。

患者のうったえかけの激しさや、 思わぬところでの躊躇、言葉に出ない内面的な混乱を、疾患の観点から解析するわけです。
  
 
隠しカメラをとおして撮影された患者の様子を人工知能が解析。声のトーンは感情を反映しているから、それも診断の手がかりとなる。全てがヒントとなって、 どんな疾患が隠れているかを追い詰めていく。
 

患者本人する気付いていない潜在的な不安をも突き止めることができるわけです。従来、カウンセリングを通して、少しずつ炙り出していたメンタル系の病気をも解明してしまう。

 まるで犯罪現場に残された指紋を、過去の犯罪歴の指紋データと一件、一件照らし合わせるように膨大な疾患データと患者を重ね合わせてゆく。それも、けた違いのスピードで。

 

患者の薬への反応は単剤ならさほど難しくはない。でも、 複数の薬剤の組み合わせとなると何が効果的でなにか効いていないかの判断に時間がかかる。
もはや 薬の効果を患者の自己申告で判断する時代ではない。処方薬の組み換えと、患者の容体を人工知能が
判断するのだ。

 

人工知能は高速処理にかかっている
  

バラエティー番組の人工知能MCと人工知能ドクターの共通点は、 膨大な情報をストックするデータベースとを高速処理能力を有するプロセッサーが命だという点なのです。
 
   
現段階では、お笑いと、医療では180°分野が異なりますね。従って、求められる機転や判断も異なるわけです。
 
 警察が人工知能で犯人を絞り込んでいく時代に既に突入しています。もちろん、医療やお笑いとは全く別の
 データベースと演算処理基準で犯罪と向き合っているわけです。

ここに人工知能の一つ目の壁が立ちはだかっているわけです。
医学分野と犯罪分野には刑法39条という共通項が存在しています。

しかし、この二つの分野を統一するには根本的な定義を再検討しなければならない。
医療分野は、疾患を特定し効果のある処方をアウトプットさせるプログラム。
犯罪分野は、現場に残された犯罪証拠から犯人を割り出し、逮捕するための捜査方法をアウトプットするウログラム。

二つのAIプログラムを一本に統合すれば、どんな利点が考えられるのか?

犯罪現場から犯人が抱える病気や病的な気質を浮かび上がらせることが可能となる。すると全国の病院で実施される問診で犯人らしき人物を網掛けすることができるわけです。

 

逆に問診から、患者の抱えるメンタルをも診断した結果、思わぬ結論が導き出されるのです。
この患者は今ここで拘束するべきだ。さもなければ、近い将来、多くの犠牲者がでると。
人格障害者が過去引き起こした犯罪のデータベースが医療にも反映されたが故の結論。

思わぬところから問題解決の糸口を思いつく人間のヒラメキに近づけるためには、専門のデータベースに固執しないのが重要なわけです。

現実問題、プロセッサー処理のスピードが蓄積されたデータ量に比例して超高性能化しない限りすべての領域に通用する人工知能は難しいのですが。

分野を統合しての人工知能プログラムとなると、プログラムを走らせている過程でバグが発生する可能性が高くなりますね。そこで人工知能ドクターが自己診断し、常に目を光らせているわけです。

ドクターAIは、受診してきたAIが自己学習機能によって精神構造に異変が起きていることに気づき、危険を警告する。

 

こいつは暴走し始めている。このまま使い続けるのは危険だ。人類征服を企てるに違いない、と。

人工知能が、人工知能にメスをいれる瞬間も、間もなく到来するかもしれません。

 

 

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