Toshikatsu FUNAYAMA official blog

痛みや常識など、 知識を記述することの困難性がAI進化の壁だったことは想像に難くないことですが、 そこに「インターネット」が登場することで再び開発が進んだようです。 例えば、Googleなどの検索エンジンで何かを調べる際、 検索したい用語を入力すると、 その後の検索候補に「とは」という言葉が出るようになったのはいつからか。 あれを見たときに、「そういうことか」と 色々なことを一気に納得した瞬間がありました。 これからこうなっていくのだな、という認識から、 利便性が高まることによる危険性を考えなければならない、と考えるに至りました。 世の中の動きを見たいときは、 その候補を追いかければ良いが、 自分自身が何かをつくっていかなければならない場合は、 その候補に含まれていないものを追いかけなければならない。 そう考えさせられました。 しかしながら、AIに関する研究にとっては、 そのことが大きな一歩であったことも、 また、想像に難くないことです。

数学の定理を自動的に証明するプログラムから始まり、 1980年代には、コンピュータに専門的知識を学習させ、 それを使って問題を解決させる、という試みが行われたそうです。 エキスパートシステムと呼ばれそうですが、 数値化できない事柄については対応できない、 という一般的に想像しうる機器の限界のようなものが壁だったようです。 例として医療が出ていました。 「お腹がチクチクと痛い」という表現を数値化しろ、と言われたら、 誰でも困ります。 むしろ、この問題は、人工知能云々とは関係なく、 一般の医師でも起こっていることです。 痛みを10段階で考えた場合、どのくらいか？ お腹の上の方か下の方か？ 刺すような痛みか、叩かれたような痛みか？ など、いろいろな表現を用いて、 なんとか病状を理解し、治療方法を導く、 これは、非常に難しい方法です。 現代では、患者の言葉から、症状を推察し、 その推察を明確にするために検査を行います。 検査の結果が、推察した症状と同様の結果を示せば、 そこから即治療に進むことになりますが、 もしも、推察と検査結果が示すものが違った場合は、 推察を変更し、状況によっては検査をし直すことになります。 つまり、機器でも理解できるように痛みを数値化することができれば、 医療にとって非常に大きな一歩になる、とも言えます。