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番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(127)

2018/08/16

番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(127)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回のテーマは、「AIの普及で、診察室でのやり取りも変わる、教育も変わる、最後は脳サイボーグか」です。

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高橋 優三
8月15日21:00
患者もAI診断ソフトを持つ時代に・・・

ある日の診察室の図
Photo_6
<クリックすると画像が拡大します>

「えっ!? 先生のバージョンは、私のよりふるいのですか?」
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飯箸 泰宏
「困ったな、僕のAIは主治医を変えろと言っているんですけど・・・」
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高橋 優三
十分にあり得る状況ですね。総合調整できる社会脳が必要ですが、現在の医学教育では、人工知能と競合する部分の教育に力が入りすぎです。
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飯箸 泰宏
おっしゃる通りと思います。
AIと競争で、AIに追いつかれても、より高次の判断ができるような人材の養成が必要だと思います。
システム業界でも、テータサイエンティスト(名前はかっこいいですが、実体は統計アプリのオペレータ)の養成に血道を上げています。こんな領域はすぐにAIに席巻されオペレータは駆逐されてしまうでしょう。...もっと見る
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H.Y.氏
Versionという考え自体が古いかも。すべて一元化されて常に最新状態になっているとか。
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H.N.氏
今の私達は人工知能が特殊な存在であるかのように感じて生きてますが、数十年後の人々は人工知能と融合し、空気や水のように人工知能と接して生きているでしょう。その形は我々の想像とは大きく異なる存在かもしれませんし、むしろ無骨な形かもしれません。
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飯箸 泰宏
「ポストヒューマン」という主流の考え方(モデル)があります。言ってみれば「脳サイボーグ」です。
これに対して、私は「トータルヒューマン」というモデルを提案しています。
H.N.さんはどっちに近いですか。それともどちらでもないですか。

「トータルヒューマン」(飯箸仮説)
Photo_7
<クリックすると画像が拡大します>
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H.N.氏
人工知能と人間の研究が進むと、人工知能の多用が人間の神経や脳細胞等人間の健康に悪影響を及ぼすという論文などが多数提出され、一日の人工知能の利用時間の制限等もされるでしょうから、もう少しアナログな形で人工知能は使われると思います。
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飯箸 泰宏
これではないということですね。

ポストヒューマンの表紙
Photo_8
<クリックすると画像が拡大します>

レイ・カーツワイル (著)、ポスト・ヒューマン誕生 コンピュータが人類の知性を超えるとき 単行本(アマゾン)
https://amzn.to/2vOgulE
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H.N.氏
物理的に出来る事は否定しませんが、心理療法や作業療法の世界でナラティブや川モデルを研究すると人の認知力に対して人工知能がマイナスに働く可能性も感じませんか?
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飯箸 泰宏
そこで、基本、心は7000年前のヒトに戻って、「石器」ならぬ「AI器」をもって自由に闊歩するイメージを私は抱きました。
ヒトは7000年前に知能が最高潮に達して、その後は劣化を続けているという説が有力です。

「トータルヒューマン」(飯箸仮説)
Photo_7
<クリックすると画像が拡大します>
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高橋 優三
それは人間が、生命を脅かす大自然の脅威と闘いながら生き抜いていた時代ですね。その後集合知に助けられて生存を続けたため、個人の知の減退を招いた。この上、次の世代がAIに助けられつつ成長したら、どうなるのか・・・
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飯箸 泰宏
手をこまぬいていれば、どんどん、個人の知性は衰えることになるはずです。
イギリスの貴族がハンティング(スポーツという)を決して辞めないのも衰退にあらがう習慣と言われています。
これからのヒトも(スポーツなどで)闘う習慣を一般化しなければならないかもしれません。武術家の末裔としてはまことに好都合な我田引水ですが、、、。
武闘の模擬実践を繰り返すなどの時間は、AIがきっと生み出してくれると思います。
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H.N.氏
持つというイメージでは無くて、本当に必要とされる時だけ必要なものを提供する環境に近いと考えています。
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飯箸 泰宏
ヒューマンネットワークで一つにつながるという仮説もあります。必要な情報は集合知から流れてくるという感じです。これは脳に通信機を埋め込むまたは設置することを想定しています。どちらかというとポストヒューマンに近い考え方です。私は、西洋人にチラ見える「人間斉一化思想」に同意しがたい(個性尊重派)ので、AI器はヒトに埋め込まないことにしました。ポチのようについてくるイメージでもよかったのですが、、、。ついて回るモデルも提案されていますが、「侍従システム」と俗称されていて、奴隷制をほうふつとさせるもので嬉しくありませんでした。
ここあたりの想像は完全に空想ですから、百人いれば100通りの案ができるので、いろいろな案があって面白いというにとどまりますね。
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<次の記事に続く>

△次の記事: 感性的研究生活(128)
準備中
▽前の記事: 感性的研究生活(126)
http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyoseilog/2018/08/post-5227-2.html

琵琶

(補1)「鐘の声 ブログ」はリンクフリーです。ただし、「鐘の声 ブログ」の記事の一部または全部を引用または翻案して、公的に発言または発表される場合は、事前にメール等でお知らせください。[→連絡先]
(補2)この記事が含まれるシリーズの記事の一覧は下記(別サイト)のとおりです。
  感性的研究生活シリーズの記事一覧 (GO!)
(補3)ブログ「鐘の声」には、10個ほどのシリーズとシリーズ以外の一般記事があります。シリーズの全体構成やシリーズ別の記事一覧は下記(別サイト)にあります。
  ☆「鐘の声」の全体構成(「鐘の声 ブログ」記事マップ)☆ (GO!)

番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(126)

2018/08/16

番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(126)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。


今回は、「:結果として、8月15日の私のブログへのアクセス数過去最高、PV=4507件、Visit=2926件となったこと」です。

(8月17日、補足)
私のこのブログへのアクセスに異変があることに気づいたのは8月15日の夕刻のことでした。突然のアクセス増大はその前日の8月14日に始まっていました。発表の日が8月2日、記事の掲載が8月5日でしたから、記事の掲載からでも10日目のことでした。
最初は、何が起こった? なぜ? とやや動揺しました。ここに書いたのは、その後の一連の経緯です。
大学教員の現役を終えてからブログへのアクセスが日に日に減少の一途をたどっていました。特に、8月は、一般に夏枯れで、ブログへのアクセスは減少いたします。中でも盆休みはほとんどアクセスがなくなる時期なのに、いきなりのピークでしたから驚いたのです。下記のグラフに見られるように、8月15日という盆の中日にピークが立っています。
今は、異常なピークも収まって、平常に戻っています。

今月のアクセス数推移グラフ(8月1日~17日早朝)
201808170808
<クリックすると画像が拡大します>

ピークは14日、15日、16日の3日間でした。以下に記事によらない私のブログ記事全体に対するこの3日間とその前後のアクセス数を一覧表にしました。前後の数字と比べると中心の3日間のアクセス数が桁違いに大きいことが分かります。

8月15日前後のアクセス数の表(8月13日、14日、15日、16日、17日21:00現在)
2018081722151
<クリックすると画像が拡大します>

14日、15日、16日の3日間に限定して合計してみました。PVで、8,711件あったことになります。

14日、15日、16日の3日間の合計
2018081722152
<クリックすると画像が拡大します>

3日間に限って記事別のアクセス数(PV)を見てみると、下図の先頭一行のタイトルが壊れていますが、URLからみて「飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(107)」であることに間違いがありません。これは、私の発表内容の紹介なので、ツイッタで引用されていた記事と合致しています。この記事だけで7,424件のPVがあったことになります。記事をまたがったPVの合計が8,711件、この記事単独で7,424件ですから、私の講演内容紹介が圧倒的に選ばれたということになります。とはいえそれ以外の記事も1,270件PVがあったことになりますから、他の記事も「私の講演内容紹介」に引きずられて読まれているということのようです。それにしても、上位にあるのは日本医学教育学会プレコングレスの記事ばかりですから、この会に強い関心が持たれたということになると思います。

14日、15日、16日の3日間に多く読まれた記事の一番は「私の講演内容紹介」
2018081722303
<クリックすると画像が拡大します>


【ここからは、アクセス増大の原因と経緯など】
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飯箸 泰宏
8月15日19:00
昨日から私のブログへのアクセス数が爆発的に増加しています。
夏枯れで、お盆中は大抵低迷するのですが、今年はどうしたのでしょうか。
本日(8/15)19時現在で、本日のPVが3300くらいあります。
ほとんどが、次の記事にアクセスが集中しています。

飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(107)
http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyoseilog/2018/08/ai-50--107-6810.html

ターゲットのブログ記事
Shyosei_cocolog_nifty_com_shyosei_2
<クリックすると当該ブログの記事にジャンプします>
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飯箸 泰宏
発見! このツイッタのためと思われます。
https://twitter.com/AI_m_lab/status/1029211012887498752

「人工知能,機械学習関係ニュース研究所」のツイッタの記事
Photo
<クリックすると画像が拡大します>
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N.H.
すばらしい!
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飯箸 泰宏
ありがとうございます。
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飯箸 泰宏
本日(8/16)早朝04:40現在のアクセス数です。
日がまだ開けていませんので、今日の動きはよくわかりませんが、昨日ほどでないことは明らかですから、落ち着きを取り戻すものと思います。
昨日は、PV=4507件、Visit=2926件に達しました。これはおそらく過去最大だと思います。
例年この時期は夏枯れで数十件と低迷するのですが、異例の展開となりました。
これは最初で最後かもしれません。

8月16日早朝、アクセスは落ち着きを取り戻す。
2
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸 泰宏
最初で最後かもしれないの図

年初からのアクセス数のグラフ
3
<クリックすると画像が拡大します>
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K.E女史
おめでとうございます。これほどのアクセス増は多くの人の関心事項に興味深い論旨があるからなのだと思います。平生のご研究の賜物の結果を頂かれ、私共にも大変うれしいニュースでした! 
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飯箸泰宏
「はてなブログ」のランキングにも登場したりしました。「はてなブログ」のランキングは、どんな仕組みかわかりませんが、はてなブログを利用しているブロガーの記事に私の記事が引用された数なのかもしれません。
https://7news.hatenablog.com/entry/2018/08/15/003344

「はてなブログ」 2018-08-15の統計ニュース
Photo
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸泰宏
稲葉振一郎先生のツイッタにも取り上げられていました。
https://twitter.com/shinichiroinaba/status/1029176423225774080

稲葉教授先生のツイッタの記事
Photo_4
<クリックすると画像が拡大します>

稲葉 振一郎先生は、日本の経済学者、社会学者。専門は社会倫理学。明治学院大学社会学部教授。
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A8%B2%E8%91%89%E6%8C%AF%E4%B8%80%E9%83%8E
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飯箸泰宏
こんな反響もありました。
小包中納言‏@AS_Insects
鍵掛けの理由はこれか?
https://twitter.com/AS_Insects/status/1029696415583236096

小包中納言さんのツイート
Photo_5
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸泰宏
明治書院の公式ツイッタさんが稲葉先生のツイートをリツイートしていたりもします。
http://www.meijishoin.co.jp/

明治書院の公式ツイッタにも
201808170801
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸泰宏
たった今、別のFB友から、ヤフーのリアルタイム検索で「新井紀子」と検索したら、3番目に飯箸さんの名前があるよ、との知らせがありました。昨日は、トップにあったそうです。同じくヤフーリアルタイム検索で「飯箸泰宏」と検索すると私の発表記事とこれを紹介する稲葉振一郎氏のツイッタとそれを復引用している記事がずらりとたくさん並んで出てきます(数え切れませんが数百件はありそうです)。ちょっとおそろしい状況です。
ヤフーのリアルタイム検索は時々刻々変化しますので、それぞれ時刻を示しておきます。画像はその時の画面です。

ヤフーのリアルタイム検索「新井紀子」(2018.08.17 07:15)
201808170715
<クリックすると画像が拡大します>

ヤフーのリアルタイム検索「飯箸泰宏」(2018.08.17 07:17)
201808170717
<クリックすると画像が拡大します>
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K.E女史
飯箸先生も、ブログの大反響のあと、まだまだ対応が続きそうですね。長年の学者活動のご蓄積と並外れられた知識とご洞察力が一気に表面化された感じで、数々のAI研究者との意見交換の日々になられそうですね。日本のAI界のあるべき発展の為のご尽力に感謝申し上げます。
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<次の記事に続く>

△次の記事: 感性的研究生活(127)
http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyoseilog/2018/08/ai-50--127-598c.html
▽前の記事: 感性的研究生活(125)
http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyoseilog/2018/08/ai-50--125-14d0.html

琵琶

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(補2)この記事が含まれるシリーズの記事の一覧は下記(別サイト)のとおりです。
  感性的研究生活シリーズの記事一覧 (GO!)
(補3)ブログ「鐘の声」には、10個ほどのシリーズとシリーズ以外の一般記事があります。シリーズの全体構成やシリーズ別の記事一覧は下記(別サイト)にあります。
  ☆「鐘の声」の全体構成(「鐘の声 ブログ」記事マップ)☆ (GO!)

番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(125)

2018/08/08

番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(125)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回は「AIはヒトに代わって決断するか、いやもうしている」です。

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飯箸 泰宏
AIが決断するかについて、幾つかニュースを拾ってみました。
こちらは昨年10月のニュースです。

AIが企業の意思決定をする日は来るのか――アダム・セリプスキー タブローCEOに聞く
ダイヤモンドIT&ビジネス 【第71回】 2017年10月5日

企業にデータ分析・可視化基盤を提供するソフトウェア企業「タブロー」のCEOに、ビジネス・インテリジェンス(BI)の未来について聞いた。

当該記事の画像
20180811ai_2
<クリックすると画像が拡大します>
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高橋 優三
AIが責任をとれるようになったら、判断だけではなく決断まで、できます。
株の売買もAI依存ですが、金銭的な責任は人間がおっています。
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飯箸 泰宏
処方分析に基づく意思決定自動化における技術的課題

NECデータサイエンス研究所
通信ソサイアティマガジン,p45,No.45,夏号,2018
https://www.jstage.jst.go.jp/article/bplus/12/1/12_46/_pdf

当該記事の画像1
20180811nec1
<クリックすると画像が拡大します>

当該記事の画像2
20180811nec2
<クリックすると画像が拡大します>

当該記事の画像3
20180811nec3
<クリックすると画像が拡大します>

当該記事の画像4
20180811nec4
<クリックすると画像が拡大します>
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高橋 優三
数式の理解は、もう無理ですが、きわめて重要な領域の研究であることは理解できます。医療では、臨床カンとして表現されていました。
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飯箸 泰宏 おっしゃるように金銭的な責任は今のところ人間が負いますが、株の売買でも「注文するかしないか」「売るか売らないか」の決断はaiが行って、人間の判断を仰がずに売買指示を飛ばしています。
Fintechのシステムを導入するかどうかの決断は今のところ人間がしていますが、その下のレベルの売買の決断はヒトの手を離れています。
下のレベルからだんだんに人は自らの決断権をAIに譲ってゆくと思われます。
ゆでガエルの例え通り、便利に身を委ねている間に気が付けば・・・。になっていそうです。
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高橋 優三 はい、AIに判断をゆだねた世の中で育った次世代が、危ないような気が・・・
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飯箸 泰宏 雑誌「人工知能」は次のような特集を組んでいます。

【会誌発行】人工知能学会誌 Vol. 33 No. 2 (2018/3)
1 3月, 2018 in What's New / 学会誌

特集「AI とデータ─データに基づく意思決定と社会イノベーション創出─」にあたって ……………… 城戸  隆・早矢仕 晃章 114
・・・

人工知能学会誌 Vol. 33 No. 2 (2018/3)の目次
https://www.ai-gakkai.or.jp/vol33_no2/
20180811
<クリックすると画像は拡大します>
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S.M.女史
私の世界でも「労働と看護の質向上のためのデータベース事業・DiNQLが参入してきています。最善の看護の質を改善するためデータから課題を見い出す。一方、より良い労働環境も導き出す。扱かう評価指標8つのカテゴリー136項目と膨大で、全国で300以上の病院が参加しています。しかし、この作業の増加により、一層看護師は疲弊しているのが現状。AIに丸投げ出来るシステムを作りベンチマーク評価する!というなら参加病院も増えるでしょう。ある大学病院は、この評価を院内での部署比較として使えば良いと受け止め、不参加になったり。どなたか、ここのpipeline、日本看護協会に営業かけて頂きたいです。本来この評価が全国展開、分母が増えたら質の高い看護の平均化と、より良い看護職の労働環境が整備されるかもしれません。
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飯箸 泰宏
最後に残るのは、ヒトとして人が生きていてよいのか、AIと共存するのが正しいのか、AIに任せて、ヒトは「AIにごろにゃん」としている愛玩動物(希少種として動物園にいるイメージ)になっていればよいのか、AIを捨てるのかという決断でしょうね。
でも、きっと、その時も、ヒトは優柔不断になって、「AIにごろにゃん」しているのではないかと恐れを感じてなりません。せめて、AIとどう共存するのかを日々決断していてほしいです。
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Y.T.氏
マトリックスの世界へ?
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飯箸 泰宏
全ての決断と判断がAIに奪われたら、マトリックスの世界になるのか、、、? う~ん。そうかもしれませんが、マトリックスの世界についての理解が不十分なので、断定はできません。
(参考)
https://bit.ly/2Btykvz
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飯箸 泰宏
S.M.さん、おっしゃることはよく分かります。交通費くらい出るようでしたらご相談に乗らせていただきます。
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S.M.女史
日本看護協会の長に、打診します。その時は、お世話になるかもしれません❣️宜しくお願い申し上げます。後はコストですね…。
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飯箸 泰宏
S.M.さん、承知しました。
この件の続きがありましたら、個人のメッセージのほうにお願いします。
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飯箸 泰宏
中国は、外交政策を個々の外交官などに任せて置いたら、統一性を欠くことになるという危機意識を持っているらしい。中国は「情実」の国。役人に任せていると中央の大方針が末端には届きません。個々の担当地域での個々の場面の決断をAIが下すという道を選ぼうとしています。その際、道徳は配慮されないということです。

中国政府が外交政策に人工知能を活用...噂話から偵察衛星データまで駆使し外交戦略を提示
関連ワード:中国 意思決定AI 政治家AI
ロボティア編集部 Posted date:2018.08.03
https://roboteer-tokyo.com/archives/13212

中国の外交政策
20180811_2
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飯箸 泰宏
8月2日のトリガースピーチの冒頭で「急性期脳梗塞の診断装置」のお話をしました。元ネタは徳田安春先生の有料メルマガですが、転載されていたMAG2NEWSは無料です。
この診断装置の肝は、「脳のCT画像を自動解析し、緊急の治療が必要な場合には、スマートフォーンでメッセージを直接送る」ところにあります。このことで、CT画像を手にしてからオペチームにに命令が下るまでの時間が60分から6分に短縮されたということです。「これは急性期脳梗塞である。直ちに手術の必要がある」という決断はAIシステムが下しています。
「2018年にviz.ai社(本社サンフランシスコ)が開発した脳梗塞診療サポートの人工知能システムが、アメリカの食品医薬局によって認可されました。・・・テネシー州などの脳梗塞の多い州の医療機関では、このシステムを取り入れることを決めました。」と書かれていますから、未来の話ではなく、まさに今ということです。
この部分では、"AIはデータをそろえるだけ、決断は医師が行う" という優雅な時代ではなくなってしまっています。ここでは、決断を下すのに医師は不要ということです。
日本に入ってきたら、どこかにサインするだけのお医者様が必要になるかもしれませんが。

医学界が震撼。がんや脳梗塞を迅速に発見できる画期的な診断法
MAG2NEWS ライフ2018.07.31
https://www.mag2.com/p/news/366535/2

医学界が震撼。の記事
20180811_3
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Tomoaki Yoshida
囲碁の世界ではAIに教わる時代が来て居ます
https://m.facebook.com/story.php?story_fbid=2293097864049919&id=100000491822589

20180815teach
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<次の記事に続く>

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準備中
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琵琶

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番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(124)

2018/08/08

番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(124)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
-------------------------


19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回は「AI医療支援はここまできている」と「事例ベース推論はAIの要素技術」です。

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T.Y女史
8月8日 21:19
どんどんきてます!
テキストマイニングの精度もあがっています。

慶大医学部と富士通、AIによる診療支援技術を開発
NO BUDGET 2018年08月08日 10時07分
慶應義塾大学医学部と富士通は、診療支援のための人工知能技術を開発した。電子カルテに蓄積された膨大な臨床データにAI技術を適用する共同研究の成果を踏まえたものとなる。

記事の内容
20180811ai
<クリックすると画像が拡大します>
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高橋 優三
やはり、ポイントは自然言語の理解ですね。これが成功の秘密です。
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T.Y.女史
音声認識もかなりよくなっていますよね。普通の日本語ならかなりGoogleの音声認識で検索も楽になっています。
あとは専門用語だなーって感じています。
英語はかなり言語の理解は簡単ですが、日本語は難しいですね。でも医療に絞ればかなりいけそうな感じがしています。
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米島 博司 音声認識と自然言語処理とはちと違うなう?
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T.Y.女史
ちがいますよ
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高橋 優三
私がロボット開発をしていたとき、音声認識は市販のソフトを利用し、単語認識のプログラムに労力が必要でした。文章認識は、膨大な文章を用意していて、これに近似の文章を探すという方法でした。これがうまくいって、NHKのサイエンスゼロでは、人工知能として紹介されました。実情は、人工知能ではありません。
なお、意味理解は、まったくの不可能でした。
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高橋 優三
英語の場合、類語辞書が完成しているので自然言語理解の土台ができています。
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飯箸 泰宏
高橋先生、「文章認識は、膨大な文章を用意していて、これに近似の文章を探すという方法でした。これがうまくいって、NHKのサイエンスゼロでは、人工知能として紹介されました。実情は、人工知能ではありません。」
いえいえ、この方法を事例ベース推論法と言って、立派な人工知能の要素技術の一つです。胸を張って「人工知能」とおっしゃってください。
事例という人間的な(経験的な)知識をたくさん蓄えることが人工知能の必須条件をの一つを満たすことになっています。
事例だけではなくてさらにエピソード(時系列に綴られた事例)も蓄えることができるともっと人間の知識らしくなります。戦略家は過去の事例(軍記など)を多読して、実戦経験を積み、(コンピュータに頼らず)自前の脳で「エピソード推論」を実行しています。「エピソード推論」のAIシステムができれば、戦略家はこれを多用するようになると思います。
ワトソンも長くこの技術(事例ベース推論)だけに頼ってきました。昨年あたりからこの技術の効力を上げるためにディープラーニングを取り入れて、使えば使うほど事例の自動獲得によって事例ベースを豊富化できるようになりました。ディープラーニングも人工知能の要素技術の一つですが、事例ベース推論があるからこそ役に立っているのです。ディープラーニングだけが人工知能の要素技術というわけではありません。
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<次の記事に続く>

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琵琶

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番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(123)

2018/08/08

番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(123)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回は「なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか」です。

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N.H.氏
8月8日11:40
【困難だった医療分野の問題解決こそ人工知能の本質的な課題?】
この概念は医療の世界でも同じでしょう。プレスカンファレンスの後で名刺を頂いた医師の方は感染予防の専門家の方でした。特に日本では感染予防の研究者は非常に少ないそうです。その分野に人工知能が応用されると感染の可能性を探る等、研究に有益であると言われておりました。研究者が少ないけど有益な分野をどんどん発掘するのも人工知能の役目だと思います。
今後生まれる仕事の多くが創造性というよりも、最初から無理だからと放置されていた事が多いのだろうと考えています。
そうした仕事が人工知能の力を借りれば可能になると理解されれば、解決策が生まれます。それこそ人工知能に求められる本質では無いでしょうか?

AIが奪うのは作業 仕事を生む人は働き続けられる
「『仕事を続けられる人』と『仕事を失う人』の習慣」の著者、前川孝雄氏(上)
日経電子版 2018/8/8

https://style.nikkei.com/article/DGXMZO33763520T00C18A8000000?type=my

前川孝雄氏
Photo_2
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸 泰宏
こちらは、昨年の日本医学教育学会プレコングレスで使用したスライドの一枚です。

昨年使用した私のスライドの一枚
19
<クリックすると画像が拡大します>

創造的人材はAIの隆盛にも当面は耐えられます。本格的なシンギュラリティが起こっても、たぶん20-30年は耐えるでしょう。目安としては2075年くらいまでは耐えると予測しています(予測は外れるものですが、、、)。
それ以降は、創造は趣味で遊びになって、社会に必要なクリエイティブィティはAIにすっかりその座を明け渡しているのではないかと思います。その時のAIは「強いAI(自意識をもつAI)」でしょう。
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<次の記事に続く>

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琵琶

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番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(122)

2018/08/08

番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(122)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回は「非接触型バイタルセンシング」です。

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N.H.氏
8月7日22:15
【ご参考に】少し前にセミナーでお話した京大とパナソニックがレーダーで心拍数をセンシングするという技術です。当然のように人工知能と組み合わせた応用が進んでいます。恐らく8月4日の学会にパナソニックさんによる人工知能のセッションがありましたので、このお話も出たのでしょう。聞きたかったです。

バイタルセンシングとAIが引き寄せる“働き方改革2.0”
2017.07.18.

https://business.nikkeibp.co.jp/atclh/NBO/mirakoto/mirai/h_vol26/

パナソニックの非接触バイタルセンシング(スポーツ支援用)
Photo
<クリックすると画像が拡大します>
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高橋 優三 この種の非接触型、またはウエアラブルのセンサーの発展は、医師が患者を身体的に診察することの代替にもなりかねません。そうなったら、医師の臨床技能教育に大変化がおこります。
それに類することは、過去50年間の血液検査の発達で経験済です。
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N.H.氏
このセンサーは医療用途以外にも保育園や幼稚園、更に家庭でも幼児や高齢者の安全を見守るシステムとして有望です。公共の場所でテロを計画する存在を見張るなど防犯への応用も計画して補助金を二年前に申請して通しました。名前はステルス型の見守り・監視システムです。
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高橋 優三 ほうー、そうすると、私が美人を見てドキドキなんて・・・
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N.H.氏
発覚しますね。
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飯箸 泰宏 私は、高度医療機器営業管理者の国家資格(大した資格ではありませんが・・・)を持っています。毎年講習会への出席が義務付けられていて更新しています。
「医師の臨床技能教育」や「美人問題」とは別の角度からも、非接触型の医療機器に強い関心があります。
現在は、非接触式の体温計を売る友人の会社を支援しています。
保育園などで保育士さんの負担軽減に大いに役立っています。お医者さんは特別な方以外なかなか買ってくれないそうです。
この記事のスポーツ向きはお遊びですが、この分野では複数人同時計測システムが本命です。ここではパナソニックが日本の本命ですが、まだ実験段階で実用化には最低でも1年、もしかすると2年ほどかかる見込みのようです。
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N.H.氏
すみません。飯箸さんからこの技術を応用開発している会社をご紹介するお約束でした。現在まで連絡しても返事が来ないのです。少々お待ち下さい。
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飯箸 泰宏
この分野に、去年は参戦していたセックは、撤退したようで、ホームページの該当ページが削除されています。リモートセンシング(東工大の大学ベンチャ)はホームページがボロボロで、経営が苦しくて何もできない状態なのかなと思われます。
ご紹介いただける会社がどんな会社かわかりませんが、複数人の同時計測はそれほど易しくありません。個体分離にAIを使いますが、現状の技術では重なりがあると識別できないことが隘路になっているようです。
この分野は開発費がかかって、すぐには回収ができないので、資本力の大きなところ以外は難しそうです。
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番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(121)

2018/08/08

番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(121)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回は「薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測」です。

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T.Y.女史
8月7日 8:18
今の処方じゃ殆どの高齢者の処方にアラートが出そうです。

2018/8/6 Tech
薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測する人工知能をスタンフォード大学が開発
米スタンフォード大学の研究プロジェクトは、2018年7月、人工知能(AI)を活用し、薬の飲み合わせによる副作用を予測する新たな手法を開発。

https://techable.jp/archives/80768

上記記事の表紙画像
20180808techable
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸 泰宏
いいですね。患者の立場からは大歓迎です。
高齢な患者の一人ですから・・・(笑)
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高橋 優三 服薬による副作用も大事ですが、利益も大事です。そのバランスを予測してくれるAIプログラムを・・・ぜひ。
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飯箸 泰宏
利益マックスと効用マックスは一致しないのが経済の原理です。どうしましょう、、、。
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高橋 優三
判断まではAI, 決断は人。ここが分水嶺ですね。
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飯箸 泰宏
個人病院は別として、医師ごとに決断が異なるのは医療機関として困りますね。
いずれ、病院統一基準で、一律に決断してくれるAIが登場するでしょう。しばらくすると、病院統一基準が病院ごとにまちまちであることがある日突然マスコミで騒がれて国会にかかって、全国統一基準が作られるようになるのでしょうね。
国会は、まさに政治決着の場面、だれがどう言うか見ものです。コンマ以下の%が医療機関の生死にかかわりますし、票田でもある患者の負担の大小にかかわります。どこかで妥協がされなければなりません。
人々から職業的な意味での決断の自由は少しずつ失われると考えられます。
もう、仕事では楽しくないので、趣味の庭仕事(釣りでも囲碁でも、何でもいいですが)で誰にも縛られない決断を楽しむ時代になるのではないでしょうか。
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高橋 優三
決断が万蛮勇ではなく英断になるような医学教育が必要ですね。
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飯箸 泰宏
蛮勇が楽しいです。知識と経験のすべてをかけて断行した決断が当たった時の快感はたまらないです。それをたまに他人が英断とか言って下さるのかもしれません。
ヒトに英断ができるなら、AIにもできるようになるでしょう。やがてはヒトからは奪われてしまいそうです。
ジェット旅客機の操縦では、危機に瀕してのパイロットの決断はあてにならないことから、今は、すべて機器まかせになっています(原理を巡っては二転三転した結果です)。
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T.Y.女史
処方箋とカルテが医療機関・薬局とつながるのも近いと思います。
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N.H.氏
医薬品会社がハッカーを雇ってデータを改竄するかもしれませんね。それ程にこの件は医薬品会社には死活問題でしょう。ハッキングは巧妙にやりそうです。
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T.Y.女史
医薬品会社ってどこのこと?
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N.H.氏
それは分かりませんが、恐らく流通している医薬品の量がかなり減るでしょう。どの程度減ると思われますか?当然、処方箋の最適化もあるのですよね?
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T.Y.女史
残薬だけで年間約118億円が削減できると推計と研究結果がでています。
もっと減ってもおかしくないでしょう。

医療保険財政への残薬の影響とその解消方策に関する研究(中間報告)
(平成27年度厚生労働科学特別研究)
研究代表者 益山光一(東京薬科大学薬学部教授)

https://www.mhlw.go.jp/file/05-Shingikai-12404000-Hokenkyoku-Iryouka/0000103268.pdf

上記報告書の表紙
20180808_3
<クリックすると画像が拡大します>
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N.H.氏
素晴らしいですね。
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T.Y.女史
医薬品産業は人工知能という以前にいろんな問題を抱えています。単純な流通じゃないし、薬局の問題もあるので大変です。
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N.H.氏
まあ、最適解が見つかるだけで徐々に変わらざるを得ないでしょう。
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T.Y.女史
人工知能が判断する最適ってどんな答えをだすのでしょう。
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N.H.氏
そこは素人が云々する問題では無いでしょうが、チームはそこを研究し、医師が最終判断を下すのでしょう。ただブラックボックスにならない人工知能にすべきでしょうね。
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高橋 優三 このようなプログラム(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測するような)が普及すれば、医学教育的には、明らかに有益ですね。細かい副作用の教育に時間を使わず、薬の使い方の根本原理に関する教育に使える時間が増えますので。
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飯箸 泰宏
いいですね。そんな時代に教師になりたかったです。私の場合は情報教師ですが、、、。
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<次の記事に続く>

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琵琶

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番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(120)

2018/08/08

番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(120)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
-------------------------


15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回は「脳科学とAIは共進化する」です。「外に出れば100人の敵」という現実も語りました。

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飯箸 泰宏
8月7日 9:44
いまさらですが、脳科学とAIの相互作用に最近になって気が付いた方たちもいるようです。
おそい!と思いますが、まだ気づいてもいない人も多い中では立派な考えだと思います。特に、御用学者たちの多くはいまだにこれを否定していて、AIの発展を阻害しています。

「脳科学応用の最新動向調査」 進む脳科学と人工知能の融合、脳科学関連の事業開発実態が明らかに 2018年5月31日|ニュースリリース | NTTデータ経営研究所
http://www.keieiken.co.jp/aboutus/newsrelease/180531/

脳科学と人工知能は相互作用しながら共に進化する
Nttdata
<クリックすると画像が拡大します>

脳内情報を読み取って編集する技術が進んでいる
Nttdata2
<クリックすると画像が拡大します>
-------------------------------------------------
高橋 優三
きわめて興味深いですね。AIと脳科学は、確実に共進化すると信じています。
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飯箸 泰宏
心強いお言葉に感謝いたします。
内輪の話で恐縮ですが、本日は、社内のスタッフを集めて人工知能学習会を開きました。
実は、スタッフの一人が、AIの情報サイトを作りたいとのことで、昨日開かれた、社内プレゼンで他のスタッフの承認を獲得しました。これで彼は、晴れてサイトオーナーになれるわけですが、この手続きは、当社のしきたりで、社長と言えども止められません。そのため、急遽本日は社内の意見交流となった次第です。
AIと脳科学の共進化説については、協調する発言が多数です。しかし、疑問視する発言も少なくありませんでした。脳科学無関係=機械単独進化説が日本では根強いので、私をからかおうというのかもしれませんが、出身研究室の影響と思われる機械単独進化説を(本気か冗談かは別として)担ぐスタッフもいました。
前途多難ですが、情報サイトは、私が作るわけでも私が運営するわけでもないので、私の思い通りになるわけではありません。スタッフたちとはこれからも喧々諤々しながら進めることになると思います。
身内でさえこのありさま、外に出れば100人の敵です。
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<次の記事に続く>

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琵琶

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番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(119)

2018/08/08

番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(119)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)

(おことわり)
その後も議論がやまないので、専用FBグルーブ内であってもその外であっても、テーマごとの討議がまとまったものについては、番外編としてこのブログに採録いたします。

今回は「国家戦略としてのAI人材育成」です。これは、今のところ私の自問自答に終始しています。

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飯箸 泰宏
8月7日 6:42
今年の4月に未来投資会議が官邸に提出した「AI人材育成について」を紹介します。
どちらかというとビジネス界の「下世話な欲望」が反映しているようです。社会の未来を比較的よく見抜いたものになっているともいえるように思います。ただし、AI開発のプランナ育成よりも相変わらずコーダー養成に偏っているなどの日本固有の問題はそのままですが。事業家や政治家は自分より賢い(かもしれない)プランナはお嫌いで、奴隷のごとく仕えてくれる(はずの)コーダーが大好きです。
未来投資会議 構造改革徹底推進会合 「企業関連制度・産業構造改革・イノベーション」会合(雇用・人材)の資料4、総務省、文部科学省、厚生労働省、経済産業省
www.kantei.go.jp

未来投資会議の答申のトップページ
20180808
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸 泰宏
朝日新聞に次のような記事がありました。
(MONDAY解説)中教審が描く2040年の大学像 AI時代、「最高学府」の岐路 増谷文生
2018年8月6日05時00分

https://digital.asahi.com/articles/DA3S13623702.html?rm=150

中教審が描く2040年の大学像 AI時代、「最高学府」の岐路 増谷文生
20180808_2
<クリックすると画像が拡大します>

記事中のイラスト(増谷文生氏による)
201808082
<クリックすると画像が拡大します>
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飯箸 泰宏 ニュースソースは次の通りです。

今後の高等教育の将来像の提示に向けた中間まとめ
平 成30年6月28日
中央教育審議会大学分科会将来構想部会

http://www.mext.go.jp/.../afiel.../2018/07/03/1406578_01.pdf

全体は51ページほどですが、AI人材関係に関するまとまった記述は、p.3の下半分(だけ)です。
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<次の記事に続く>

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琵琶

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ありがたや 生きておりしか ショウリョウの--人生に詩歌あり(38)

2018/08/08
ありがたや 生きておりしか ショウリョウの--人生に詩歌あり(38)

ありがたや 生きておりしか ショウリョウの 激しかりしか この世の暮らし (琵琶)

手足のもげたショウリョウバッタ(精霊蝗虫)
Img_1780
<クリックすると画像は拡大します>

手足のもげたショウリョウバッタ(精霊蝗虫)を見つけました。ここまで傷ついているのに、目はらんらんとして、生きる意欲に満ちていました。
傷つけば他の生物の餌に狙われるだろうに、傷口はふさがって日も経っているように見えるので、長く生き延びているものと思われます。見るだに力をもらえます。そっと、離れることにしました。
彼にはどんな戦いの物語があったのか、ひそかに思いめぐらした夏の日の昼下がりでした。

琵琶


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場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(118)

2018/08/05

場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(118)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)

こちらは、専用のFBグループ内でも私のFBタイムラインでもなく、ご自身のFBで発信されていたご意見等です。
発見次第、こちらにまとめてゆくつもりです。
もしも、私が見逃している投稿にお気づきの方がいましたら、コメント欄などでお教えいただければ幸いです。

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Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤
8月3日 12:49
飯箸泰宏先生からおおいに学ばせていただいてます。
脳の構造と機能に基づく人工知能(AI)の進歩に関するアナロジーの図を掲げます。昨日の「人間の脳」の図と見比べてください。
「現時点のAI研究の重大課題」も大胆に提言されています。
・「ディープラーニング部」が「知識部」や「推論探索部」と連結していない。
・生存に直結する部分(脳幹に相当)が空白である。
・日本では、脳科学を無視する「計算値脳派閥」が「脳科学派閥」を排斥している。(東ロボが中国の受験AIに負ける理由)
*付け加えると、やはり、<「うまく」生きてゆく-脳>が研究・探求されているのですが、最も人間らしい<「よく」生きてゆく-脳>の探求は空白ですね。

脳神経系と人工知能(飯箸仮説)
10_2
<クリックすると画像が拡大します>
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O.Y.氏
生存に直結する部分(脳幹に相当)が空白。現在のAIに決定的に欠けているもの→長い生命進化の中で厳しい生存競争を生き抜いてきた、生への強い欲望。野生の本能なんだそうです。こうした感覚、人工的に機械に搭載できるんしょうか?
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飯箸 泰宏
すでに試作に取り組んでいる研究者やベンチャはありますから、数年から10年以内には試作品が人目に触れるようになると思います。30年後には普通に存在しているかもしれません。
試作品が人目に触れるころ、倫理的、医学的、法的な問題に人々が強い関心持って議論することになると予想しています。
-------------------------------------------------

なお、Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤先生からは、次のようなコメントを別途いただいています。
★学ばせていただき、ありがとうございます。大脳皮質の表面から見えないのですが、基底
  核や旧皮質が絡む「情動の大脳辺縁系」もまた手つかずではないでしょうか。学生講義
  に用いている「人間の脳の見方」を掲げます。
  10_3
  <クリックすると画像が拡大します>
発表の際には割愛しましたが、ご指摘の通りです。ご慧眼と存じます。指摘をいただきありがとうございました。


12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレスの議論から波及して、柳澤輝行先生は、私の古いブログの記事を引用して論表を加えてくださいました。
-------------------------------------------------
Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤
8月6日 19:45
あまりにも多面的な活動(研究者、教育者、社長、ブロガーなどの発信者)を立派に果たされ、今も情熱をもち続けていらっしゃる飯箸泰宏先生です。教育の面での同じ志と感服しました。皆様よかったら、リンク先の文章をお読みください。2005/03/02 「優しい」と「親切」の間 http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyoseilog/2005/…/post.html
私は、しばしば「優しい人」と言われる。これには、ひどく違和感がある。
私は、いつも「厳しい人」であるようにしているはずなのだ。
「優しい人」であるかのような評価が周囲から返ってくると、相手は私を誉めてくれているようなのでうれしいはずなのに、内心、ムッとしている。他人からは「脇が甘い人のように見えるのか」、「実は私はどんな人でも許す人なのか」、、、。
実は、私に対する「優しい人」というこの評価は、なかなか厄介なしろものである。
------
私はつまり勉学するものに対してとことん「親切」にしようとしているのである。一方の学生は「優しい先生」と誤解するのだ。しかし、私は「親切」だが、「厳しい」。「優しく」はない。・・・点数に満たなければ、落第もありである。
とことん「親切」にしてあげているのに、なお、結果としてできない学生は実力がつかなかったのだから、もう一度勉強しなければいけないではないか。私は、ここでももう一度「親切心」を働かせて、再履修または「落第」を宣告するのである。しかし、私に対して「親切にして厳格」という評価が学生たちにあってもよいと思うのは、今のところあまり聞かない。
-------------------------------------------------

<次の記事に続く>

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琵琶

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(補2)この記事が含まれるシリーズの記事の一覧は下記(別サイト)のとおりです。
  感性的研究生活シリーズの記事一覧 (GO!)
(補3)ブログ「鐘の声」には、10個ほどのシリーズとシリーズ以外の一般記事があります。シリーズの全体構成やシリーズ別の記事一覧は下記(別サイト)にあります。
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グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(117)

2018/08/05

グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(117)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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12. グループ討議(5)(試験は変わるか)

こちらも、プレコングレス後に行われた専用FBグループへの投稿です。
将来 "AI持ち込み可" の試験が行われるのではないか、そうなると何が変わるのか。

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高橋 優三
8月3日 22:14

高橋先生がまたしても怪しげな掲示物を投稿しました。
35
<クリックすると画像が拡大します>
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高橋 優三
ああー、やっと人間の能力をみてもらえる~♪
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飯箸 泰宏
そうかも・・・。

361
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飯箸 泰宏
しかし、2019年に2月29日はないし、、、。

372
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高橋 優三 つまり、少なくとも2年後、近未来の話ですね(笑)
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H.Y.氏
オンラインで自動的に最新に更新されるAIを脳に埋め込んだ学生さんたちがいて、試験はもはや不要になるかも(^o^)/
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高橋 優三 100年後のワークショップのテーマの提案ですね。
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H.Y.氏
30年後かな。
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H.N.氏
AIが解けるような問題は出すなという事でお後がよろしいかと・・・
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高橋 優三
その通り。では、何を?  
教員の真価が問われていますね。
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H.Y.氏
試験をするなどという意味のないことはもはややらないのであります!
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H.N.氏
受験料は欲しいからダンスコンテストとか、患者さんを一瞬で笑わすコンテストが良いかも?
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H.Y.氏
人間性、特に相手の話を傾聴する、その人の気持ちになって考えることができる資質を試すのはまぁありかな。
それも変えられますけどね。
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H.N.氏
まあ、それが成長ですからね・・・謙虚な資質の人は良い方向にも悪い方向にも教育できますから、でも頑固な人は困りますね。
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H.Y.氏
H.N.さん、頑固な人は謙虚に変える(^o^)/
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H.N.氏
気が弱い私には無理です。
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H.Y.氏
H.N.さん、気が弱い人は適度に強い人に変える。(^o^)/
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H.N.氏
頑固な方からお願いします。
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飯箸 泰宏
AIでなくとも、賢人を連れてきて、聞きながらテストを受けると想定して見ればわかりますが、丸暗記課題の○×問題は別として、その場で聞いて解答しても大した答えは書けません。賢人の言っている意味と真意が本人にはほぼ理解できないからです。賢人の言っている意味と真意が瞬時に理解できる本人だったら高い知性ありとみなして高得点でよいはずです。
よくできたAIサポータを試験会場に持ち込んでも同じだと思います。
テスト問題を工夫すれば本人の知性・能力・品性がある程度はわかるでしょう。むしろ、丸暗記問題では差がつかないので、本来の知性・能力・品性があぶりだされる可能性のほうが高いと思います。
ここが高橋先生の言う「 ああー、やっと人間の能力をみてもらえる~♪」の部分ですね。
しかし、今でも実際は数か月以上一緒に生活してみないと本人の本当のことはわかりませんから、テストによる一発判定という制度自体に無理があります。
なお、現在、ヒトとしての考え方に問題のある方(統合失調、躁鬱、解離性、、、妄想、自尊感情肥大、、、)を矯正する脳内AI装置の開発を計画しているベンチャがEUとUSAにはいくつかあり、多額の資金を集めることに成功しています。これらの装置がいかさまでなく、本当に成功すれば、その延長線には「AI脳サイボーグ」が量産されて万人が賢人になれる可能性もゼロではありません。万人が賢人になれれば、テストは不要ですね。
今のところ、これらのベンチャは開発資金を集めるだけ集めて計画倒産する取り込み詐欺まがいの起業商法と疑われているのですが、、、。
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H.Y.氏
その通りですね。全てが賢人にならなくても元からテストは意味ありませんよ^ ^
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高橋 優三
私は、ある意味楽天的なので、現在この地球上には70億タイプの賢人がいると考えたいです。
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飯箸 泰宏
70億タイプの個性がいる、と私は思っています。
例えば、無能なくせに威張っている御用学者を賢人の範疇には入れたくありませんね。
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H.N.氏
0億タイプをより活かすイシヅエを人工知能が示してくれると良いなあと思いつつ、それに従わないのも人間でしょう。でも参考にはするかな?
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高橋 優三
人工知能の医療への応用で期待されているのは、リハビリへの応用です。この世に生を受けた人全員が等しく社会参加してもらうには、補助器具としてAIは欠かせません。
ある方面で知能が足りなくても、別の方面で優れた才能を持っているのが人間です。その足りない部分をAIが補う・・・
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飯箸 泰宏
知的障害には、すぐに応用できそうです。
知的障害でも基本的には同じですが、他の障害につては、とくに患者との信頼関係が強固でないとどんな補助具もはぎとられてしまいそうです。
信頼関係を築こうと支援者が下手に出ていると、本人王様、支援者奴隷と勘違いして、ひどいことになる危険性もあります。
病態ごとのマニュアル通りにはゆかないのが患者(クライアント)というものです。
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Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤
お粗末な記憶で良しとする試験をしているのは誰なのでしょうか。教員としてなぜ試験をするのかは、「試験は意志の訓練という要素が大きいのです。知識を問うのではなく、どれだけ精神の訓練をしてきているのかを問う」という性格を忘れてはならないと考えます。」from 「なぜ薬理学を学び、教えるのか」
http://hdl.handle.net/10097/53883

教不厳、師怠也
382
<クリックすると画像が拡大します>
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N.H.氏
人工知能による人間の意識や能力の矯正はトータル・リコールという映画を思い出しますが、出来てもやって良いものか?という倫理観に照らしますと個人的にはノーです。
皆さんも認められておられるように、受験というもので個性を判断して選ぶという行為には限界があります。人は人を誤解して受け入れますから、それは人工知能も同じでしょう。
社会には完全に人を欺いて成功している優秀に見える存在も無数にいるでしょうし、逆に誤解され才能が埋もれている存在も無数にいるのだろうと思います。
何とか受験に成功しても実は金銭欲だけだった存在が、いつしか人間社会を強く憂いて生きる存在に変わる事もあります。
如何にも気高い存在に見えても、本質は身勝手だったりもします。如何に素晴らしい事でも人に強制する存在になった瞬間に独善的にもなります。
精神障害は個性だと思いますが、程度によっては人間社会を乱してしまいます。綺麗は汚い、汚いは綺麗(シェークスピア)なのでしょう。何か一つに決める事は出来ませんね。ファジーな意識で今後も過ごします。
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飯箸 泰宏 古い投稿記事を探してみました。
教師はとことん親切で、厳しい方がよいと私は思います。
2005/03/02 「優しい」と「親切」の間
http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyose.../2005/03/post.html
---
私は、しばしば「優しい人」と言われる。これには、ひどく違和感がある。
私は、いつも「厳しい人」であるようにしているはずなのだ。
「優しい人」であるかのような評価が周囲から返ってくると、相手は私を誉めてくれているようなのでうれしいはずなのに、内心、ムッとしている。他人からは「脇が甘い人のように見えるのか」、「実は私はどんな人でも許す人なのか」、、、。
実は、私に対する「優しい人」というこの評価は、なかなか厄介なしろものである。
まず、大学で、大方の学生たちの私に対する評価は「優しい先生」である。しかし、学期末になって、期末テストも終わって、採点した後になると、学生たちは「チェッ!」と舌打ちする。「優しい先生」のはずなのに、自分の評点が「C」だったり、「追試対象」だったり、単位外(「D」)だったりするからである。もちろん「A」も「B」も多いのは当然だが、サボり気味の学生に限って、「自分はできる」と誤解しているものだから、「チェッ!」といいたくなる結果が待っているのである。学生たちは、なぜ私を「優しい先生」と誤解するのだろうか。まず、授業のはじめに学生たちに好きなメンバーでのグループを作らせる。予習、復習、レポートの作成で、グループ内での相談をするように徹底している。また、期末試験の一発勝負を回避するために、出席点とレポート点を評点に含めている。講義緑は、これでもかというほど詳細である。一度くらい欠席しても、休んだ時の講義緑を読めば次の授業にもついて行けるようにしている。期末試験の前には、「まとめ」と称して重点事項の復習をするので、期末試験にはほぼこの「まとめ」から出題されるとわかるのである。私はつまり勉学するものに対してとことん「親切」にしようとしているのである。一方の学生は「優しい先生」と誤解するのだ。しかし、私は「親切」だが、「厳しい」。「優しく」はない。出席点、レポートの採点は厳格だ。期末試験の採点も容赦しない。全員「A」評価する先生もいるようだが、私に限っては絶対にそんなことはない。点数に満たなければ、落第もありである。とことん「親切」にしてあげているのに、なお、結果としてできない学生は実力がつかなかったのだから、もう一度勉強しなければいけないではないか。私は、ここでももう一度「親切心」を働かせて、再履修または「落第」を宣告するのである。しかし、私に対して「親切にして厳格」という評価が学生たちにあってもよいと思うのは、今のところあまり聞かない。
つぎに、職場ではどうか。やはり、同じである。新人の社員に対しては、書籍を買ってあたえる、本物の仕事をやる前に練習問題をやらせて徹底的に教える、仕事に役立つ検索サイトを教える、時間中に必要な本を読み、ネットをくぐるのは、当然許可する。わからなければ質問を許す(ただし、同じ質問は2回までOK、3度目は拳固を振り上げて教える-最近は振り下ろさないが)。先輩たちを教育係りにして常時質問に答えさせる。などなどをする。たいへん「親切」である。これを「優しい」と勘違いする不心得者がいるのである。ここまでして、成果をあげられない者は、給与を引き上げないし、下げることもある。理由をはっきり説明して職種を変更することもある。ここまできて、やっと私の厳しさに仰天する者もまれにはいるのである。「優しい社長だから、時間どおり出社していたら、ただで給与がもらえる」と誤解していたに違いない。そんな社長だったら、私の会社などとっくにつぶれていただろう。今日まで、約24年間続いてきた会社である。ここの社長(私)は、「親切だが、甘くはない」のである。
顧客に対しても同じである。できうる「親切」はすべてやるのが私流(当社流)である。しかし、「優しい社長」と誤解した顧客が対価を踏み倒そうとしたりすることもまれには発生する。そんなときの私は厳しい。相手が大慌てになることは必定である。たいていは、結果として平謝りに支払を実行してくれることになる。
「親切」は、「優しさ」に似ているが、まったく違う種類の行為なのだと私はおもうのである。

琵琶
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Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤
教えて厳ならざるは、師怠るなり。ですね。
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飯箸 泰宏
はい、御意の通りです。
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飯箸 泰宏 人の道に外れたら、警察が捕まえて拘束して当然だと思います。他人の迷惑になる場合に、言って聞かなければ強制力が必要です。どこまでが許される強制力かは、悩ましいですが、社会的合意の下で社会ごとに時代ごとに決めてゆくしかないと思います。
精神疾患の患者さんを様々なきっかけと理由で10数名支援しています。頼ってこられていることは間違いないのですが、そのうちの一人からはSNSで「今すぐ殺しにゆく」と宣言されています。本気ではないでしょう。
別の方は、大学院を出た高学歴の方(博士)ですが、片道4時間半ほどの行程を一人でひんばんにやって来ていました。意味不明瞭のメモをポストなどに投函して、私には姿を見せません。私の姿を見て脱兎のごとく走り去ったこともありました。紙背を読むと、仕事をねだる(作業所のような無意味な仕事は耐えられない)、お金をねだる(親の貧困が示唆されている)、苦しい、苦しい、とかなり切羽詰まった様子の走り書きメモがあり、事情を聞いてほしいと親類縁者の連絡先らしいものが書かれていたりもしました。内容が次第にエスカレートしたので、警察に相談していたところ、1週間後、父親を殺害して逮捕されたとのニュースが届きました。父親を殺害後、自分で110番に電話したようです。父親ではなくて私であってもおかしくはなかったと思われます。もともと、温厚にして善良な彼がなぜと思ってしまいますが、病気ゆえの行動ですから、健常者の常識では測れません。今は施設で監視下に置かれているものと思いますが、彼の場合は、人権に配慮しながらも相応の強制力は必要だと思います。
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Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤
自分も、孤立して気の毒な学生(その後最終的に退学となった)学生に他の学生と分け隔てなく「親切」に対応していましたが、その後「死ね」と言われたこともありました。
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Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤
2005/03/02 「優しい」と「親切」の間
http://shyosei.cocolog-nifty.com/.../2005/03/post.html
のリンク先を、一部引用しながら、紹介させていただきます。
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飯箸 泰宏 承知いたしました。問題ありません。
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<次の記事に続く>

△次の記事: 感性的研究生活(118)
http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyoseilog/2018/08/1ai-50--118-24f.html
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琵琶

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グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(116)

2018/08/05

グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(116)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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12. グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)

こちらも、プレコングレス後に行われた専用FBグループへの投稿です。
T.Y.女史による有益な情報提供がありました。

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T.Y.女史
がリンクをシェアしました。
8月2日 21:25
https://www.cbnews.jp/news/entry/20180719200753

「AIがなぜ誤診」、患者に説明できない恐れも --ブラックボックス化で、総務省研究所が報告書公表
2018年07月20日 09:00
32cb
<クリックすると画像が拡大します>
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T.Y.女史
こちらが記事の元の報告書です。
http://www.soumu.go.jp/menu_news/s-news/01iicp01_02000072.html

総務省、AIネットワーク社会推進会議 報告書2018の公表
331
<クリックすると画像が拡大します>
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T.Y.女史
ここの中に教育・人材に関する主な意見という資料があります。
http://www.soumu.go.jp/main_content/000564153.pdf

総務省、教育・人材に関する主な意見
342
<クリックすると画像が拡大します>
-------------------------------------------------
高橋 優三 これは、非常に重要な内容を含んでいます。十分な議論が必要です。
私の印象を言わさせていただきますと、人間には運転免許を出す。しかしAIには、厳しい能力を要求する。これに似ています。
人間医師の診断や判断も・・・(自禁)・・・です。
-------------------------------------------------
N.H.氏
AIも当然のようにハッキングされ、悪意も入り込むリスクは考えておいた方が良いでしょうね。
-------------------------------------------------
高橋 優三 でもネ~ ハッキングされている人間もいます・・・
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏 「これは、非常に重要な内容を含んでいます。」に賛同します。
ただし、意見を読むと古いエリート思想に染まったいやらしいものが散見されて、すこし怒りがこみあげています。
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<次の記事に続く>

△次の記事: 感性的研究生活(117)
http://shyosei.cocolog-nifty.com/shyoseilog/2018/08/post-5227-1.html
▽前の記事: 感性的研究生活(115)
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琵琶

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グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(115)

2018/08/05

グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(115)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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11. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)

こちらも、プレコングレスの直後に行われた専用FBグループへの投稿です。
高橋優三先生は、議論惹起のためにここでフェイントアタック!

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高橋 優三
8月3日 19:38

高橋先生が投稿した怪しげな画像
31
<クリックすると画像が拡大します>
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高橋 優三
AIが因果関係を示せるか否か、私は知りません。しかし人間に因果関係を示す能力が有るのか?と問われると、私は「?」と思わざるを得ません。
医学生を指導して思ったのは、日常用語で覚えた因果関係という言葉を、科学をする時にもそのまま流用しているのでは?という疑問でした。
AI]の時代、どうやってAIと伍してやって行くのか頭を悩ませているのに、肝心の科学リテラシーがあやふやのまま科学を学ぶのは・・・危なくありませんか?
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飯箸 泰宏
上記の黄色は高橋先生の自問自答用設問でしょうか。
万一、このグループご参加者からの「まじめな」(場合によってはからかい半分の)ご意見を高橋先生が代行されて投稿されたと仮定して、マジに回答を作成しました。間違っても高橋先生宛てに回答するものではありません。悪しからずご覧いただければ幸いです。
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まず、ここは科学リテラシーが通用する場と仮定していますので、神がかりの思想は除外させていただきます。
高橋先生のご指摘のように、人こそ因果関係を見抜くことは難しいです。
ヒトならば因果関係を簡単に見抜けるという方がいたら、かなり危ない方だと思います。
随伴事象が観察され、統計的に相関関係があるとみなされても、擬相関だったり、偶然に過ぎなかったり、逆因果関係であったりと一筋縄ではありません。
第一に、時間的前後関係が証明できれば、因果関係がある可能性が高まります。逆に時間的前後関係が証明できなければ、因果関係は証明されないことになります。
第二に、時間的に前に起こる事象をあえて惹起した場合に後の事象が必ず再現されなければ、因果関係は認められません。時間的に前に起こる事象をあえて惹起した場合に後の事象が必ず再現されれば因果関係がある可能性が高い(因果関係があることが推定される)ことになります。
第三に、前に起こった事象と後に起こった事象の間が、既知の内的な影響関係で説明できる場合や新たな内的な影響関係が実証できる場合は、因果関係があるとみなされます。もちろん反証の余地のある場合は「因果関係の可能性」を示唆するだけにとどまります。
第四に、「因果関係の可能性」が反証のテストに耐えた場合に、経験的知識の一部として「因果関係」を認めることになります。
第五に、第一から第四までの作業の成果が報文にまとめられて正当であるとしかるべき学会で認められると「因果律」や「法則」などとして認知されることになります。
法律の上の因果関係は、これらの考え方とは少し異なります。
AIは、ヒトがやりうる程度の因果関係の把握はできまますが、ヒトができない因果関係の把握は基本的にはできません。AIは、神を目指すものではなく、「ヒトのように考える機械」を目指していますから、ヒトのできること以上のことは基本的にできません。人よりも大量のデータを扱えたり、スピードが速かったり、繰り返し作業を飽きずにやったり、気分のむらがなかったりと人にない良い特徴が発揮される場合もありますが、人の能力の部分的な延長でしかありません。
ここで、AIが全く因果関係がわからないかという設問にあらためてお答えします。「因果関係が何たるか」を理解している方で「AIの何たるか」を理解している人が作ったAIシステムならば、因果関係の把握ができるAIシステムを作ることができるでしょう。逆に、「因果関係が何たるか」を理解していない方、または「AIの何たるか」を理解していない人が作ったAIシステムの場合は、因果関係の把握は到底できないでしょう。
AIが因果関係を理解するに至るか否かは、作り手と予算次第です。できるはずがない断定される場合は、実行不能性のエビデンスを示していただく必要があります。
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高橋 優三
飯箸先生、ありがとうございます。つっこみが入るように架空ダイアログを設定しました。

AI]時代、医師にとって重要な能力は数多くありますが、そのうちの一つは因果関係を正しく認識できる能力と思っています。ところが、医科学者として訓練されたはずなのに、間違った因果関係に固執している例が多すぎます。医学教育に携わる教員は、この辺の事態を再認識してほしく思っています。この架空ダイアログが、そのきっかけになれば幸いです。

なお、AIは因果関係を示せない、との発言は、どこかの記事で読んで接したことがあります。それを流用しました。
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H.N.氏
レトリックですね。反面教師大歓迎というお話だと思います。でも逆に医師の方が間違った因果関係で推論されている例が多いと怖いですね。人もハッキングされ洗脳されますし、自分の危機管理が何より重要でしょう。
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飯箸 泰宏
この黄色の架空ダイアログは、怪しすぎるので、突っ込みが躊躇されました。(笑);/
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H.Y.氏
科学はその限界をわきまえてはじめて手段として有効に使えるのではないかと思います。
現時点でさまざまな前提の上で因果関係が示されても真理を究めたことにはならないのではと思います。
医学の世界においても重い癌患者が不思議にも突然癌が消滅するなど訳がわからないこともあったりと?
その意味では人工知能も人間もどんぐりの背比べ?(^o^)/
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<次の記事に続く>

△次の記事: 感性的研究生活(116)
準備中
▽前の記事: 感性的研究生活(114)
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琵琶

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グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(114)

2018/08/05

グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(114)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
-------------------------


9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)

こちらも、プレコングレスの直後に行われた専用FBグループへの投稿です。
例えばadaptive learningが盛んになっている事例を見ながら、教える内容の再吟味が必要ではないかという高橋優三先生の問いかけに対する討議が続きました。

-------------------------------------------------
高橋 優三氏
8月3日 18:22
プレカンファレンスでの議論を踏まえて
* * * * * * * *
AI時代、教える内容の再吟味が必要ですが、教える方法についても再考が必要です。
いわゆるadaptive learningでは、学習者のきめ細かな到達度に応じて、きめ細やかな学習指導をします。ソフトとしては、日本ではz会のAsteriaが有名です。興味のある方は、検索ください。近い未来に医学の分野にも応用されることを期待しています。

試験については、アメリカの救命救急士の試験は、本物のCBTであり、受験者の解答次第で次に出てくる問題が易しくなったり難しくなったりします。優秀な受験者は、ドンドン難しくなる問題をドンドン正解して、あっという間に試験を終えます。優秀でない受験者は、その真逆で、いつまでたっても試験は終わらず・・・そして不合格。

上記2つの例、どちらも本格的なAIを使っていないはずです。しばらくしたら、AIの利用でさらに完成度の高いシステムになるかと存じます。
-------------------------------------------------
H.N.氏
最近、AIのインターフェースを無料で手軽に利用して、AIを肌で感じる環境が作れそうになりつつあります。医療に本格的に使うことは難しいと思いますが、AIだとこうなるのか?という体験は医師の方々にも大いに参考になりそうです。あまり大きな事は言えませんが、頑張ってみます。
-------------------------------------------------
TY.女史
害医療ではまだまだ人間のカンや工夫が必要ですよね。
やはり目指す現場で教えるべきことは異なるのだと思います。
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏
infoteria warpというプラットフォームにZ会の教材データをのせたもののようです。1980年代、日本では最大のCAI、CALメーカーだった当社の目から見ると、いわゆるバネルシステムの現代版のように見えます。ネットの情報だけからは詳細が分かりませんが、これもいわゆる「プログラミング学習方式(学習のレベルに応じて次に提示されるパネルが変化する。つまりif-then形式で作られている)」が自在に作れるようになっているのかなと思います。
世界では、次にどのバネルを提示するのが学習者にとって最適かをディープラーニングで探るということが流行していますが、日本のinfoteria warpがディープラーニングを採用しているという徴候は見つけられませんでした。
https://www.infoteria.com/jp/warp/
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏
TY.さん、おっしゃる通りです。私は、教えるべきは現実対応の実力だと思います。
私は下図のようなサイクルを学生たちに否が応でも実践してもらう授業に努めました(おもに、ゼミ活動とレポート・論文作成)。それで鍛えられた学生は、私の手を離れても自分で工夫して学習を進めますから、学年一位の成績に輝く可能性が高かったのです。

「生存活動サイクルモデル」(飯箸仮説)
27_4
<クリックすると画像が拡大します>
-------------------------------------------------
TY.女史
そうかんがえると、キャリア・プランニングをやったほうがいいですね。
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏
イエス。キャリアプランニングは「生存活動サイクル」の実例の非常に多くを占めると思います。
「創造力の作り方」講演シリーズの真ん中くらいでお話ししようと思っていました。
-------------------------------------------------
TY.女史
医学部でキャリアプランニングって聞いたことないです。。
高橋 優三 (Yuzo Takahashi)さん 大西 弘高 (Hirotaka Onishi)さん
医師のキャリアプランはどうやってる?またはどうしてるんですか?
これまでになくても、かなり医師免許をもっている人のキャリアが多様になっていることからも考えるべきことと思うのですが・・・
-------------------------------------------------
高橋 優三氏
医療界の中では、たいがい先輩ー後輩、親分ー子分の関係でやっています。一生の付き合いですね。一人前の医師を育て、集団として仕事をしていくためには、ギルト的な小社会の形成が必要だったのでしょう。
医療界から外れる人は、自力で勝手に成長していくようです。
-------------------------------------------------
TY.女史
高橋 優三 さん
やはり人工知能と外れるので議論は避けますが、なんかここにも人材育成を阻む問題はありそうですね。
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H.Y.氏
勘も根性も測定可能な行動に示さないと学習目標にはならないのですよ。
-------------------------------------------------
H.Y.氏
曖昧な言葉、概念は受けが良いけど、騙されやすい^_^
-------------------------------------------------
H.O.氏
東大ではチューターシステムを、キャリアプランニングに一部絡めて設計しているような形で指導者向けのワークショップなどをしているようです。私のようなぺーペーは出席できないので、詳細不明ですが・・・
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H.O.氏
卒後のキャリアプランニングにとって、2018年春から開始された専門医機構による研修システムはキモでした。これまで学会が暗躍してきた時代から何かが変わるんじゃないかと期待していた人は多かったと思います。しかし、学会同士が手を組んで、専門医機構を取り込んでしまい、医師会は専門医機構に資金援助してエグゼクティブを送り込んだことから、ズブズブの組織になってしまいました。キャリアプランニングは、医学界の現実ってそういう世界だよということを教えるところから始まったりします(苦笑)。
-------------------------------------------------
H.O.氏
http://www.tokyo-med.ac.jp/med/media/docs/jikotenken.pdf のp121-122には、東京医大のキャリア教育、プランニング、カウンセリングのシステムについて書いてます。どこの大学も似たり寄ったりの文書は作っていると思って良いですね。
-------------------------------------------------
TY.女史
あの専門医制度のドタバタは、ホントに残念な話です。医師の育成の話がいつの間にか医師の配置の話にかわった瞬間、力がぬけてしまいました。

話をもどして、大学のころに100年人生のキャリアプランニングも・・・卒業するときでいいので「自分の人生をどう生きるか」を少し考えてほしい気がします。
「働くとはなにか」とか「やりがい」「いきがい」ということを考えることも必要だと思います。自分で積み上げるもの、時には流されて生きることなどはとても大事なことです。
特に女性は妊娠・出産というライフイベントがあります。若い方には一人で苦しんだりしないようになってほしいと思っています。
-------------------------------------------------

<次の記事に続く>

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琵琶

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グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(113)

2018/08/05

グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(113)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
-------------------------


8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)

こちらは、プレコングレス終了直後に前に行われた専用FBグループへの投稿です。

-------------------------------------------------
本田 康二郎
8月2日 19:10
金沢医科大学で初年次教育に関わっている本田と申します。
本日、はじめてワークショップに参加しました。
気おくれして、コメントできませんでしたので、こちらに記入させて下さい。
診断に人工知能が導入されていくとすると、全世界で行われる個別の診断結果は、ディープラーニングの計算資源に活用されるのだと思います。そうなると、診断の精度はこれから限りなく正確になっていくのでしょうか?
集合知としてのAIを診断に活用していくことは、利益が大きいと思いますが、他方で技術依存によって大切なスキルや知識が失われて(忘却されて)しまうのではないかと心配になりました。たとえば、将来的に大規模停電が発生してAIが機能を止めた場合、病院は何もできなくなるのではないかと危惧しました。
全自動のジャンボジェット機のパイロットも、セスナ機によるトレーニングを行うと聞いたことがあります。医学教育にとってのミニマム(パイロットにとってのセスナ機操縦)とは何なのでしょうか?

ぜひ、また参加させて頂ければと思います。

大変、興味深いワークショップでした。
-------------------------------------------------
高橋 優三氏
ご参加いただきありがとうございました。
診断精度については、仰る通りと思います。無限大に近い記憶容量と演算能力をかんがえますと、将来的には、人知が及ばない域に達すると思われます。この辺のことは、異論が少ないと思います。
さらに凄いのは、今までのAIには教師データが必要ですが、教師データが無い方が優秀になる可能性があることです。
-------------------------------------------------
高橋 優三氏
医学教育にとってのミニマムは、これからの医学教育の先生方に判断をお任せしたいです。個体発生が系統発生を踏襲するような教育プログラムを、どこかに挿入する必要はあるかと存じます。
-------------------------------------------------
H.O.氏
8割方の診断は、病歴と診察で付くことはいくつかの研究で既に示されています。検査データを積み重ねても、あまりゲインは大きくないかもしれません。
-------------------------------------------------
H.O.氏
ちなみに、病歴情報をどのようなコーディングで蓄積すべきかについても標準的な方法はありませんし、それを議論しているグループもかなりマイナーです。ICPCを国家的に推進している国々がアドバンテージを得ているのでしょう。
-------------------------------------------------
高橋 優三氏
その辺のことは、従来のコンピュタ技術では処理が難しく不利でしたが、これからの人工知能は自然言語(つまり、データ化されていない乱雑情報)であっても処理できるようになりますので、必ずしも不利に結びつかない状況になりつつあるかと思いますが・・・、どうなんでしょうか。
-------------------------------------------------
H.O.氏
患者が患者の言葉で医療情報を記述できるようになれば、AIの可能性はもっと高まると思います。ただ、情報のノイズをどのように統制するかは、新たな問題として取り組みが必要なのかとも思います。
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏
例えば画像解析のデータがたくさん集積すれば論理的に診断精度が向上することは間違いないですが、一定の限度に向かって漸近的な精度向上にとどまると思われます。
例えば、85%→90%→91%→91.5%→91.7%→91.75%→91.77%
別ベクトルのデータが加わると一気に精度が上がる場合もあります。
例えば「遺伝子情報」+「画像解析」になると、画像解析だけの時に比べると
85%→98%など
一方向のデータを積み上げることには限度がありますが、直交成分が多い情報が多数集められると一方向に縮退しているデータが分離する可能性がありますので、精度が飛躍的に向上する可能性があると思います。
ディープラーニングというよりは、統計学の問題ですが。
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏
AIによる診断は、ヒトによる診断に比べていくつかの点で優れています。
①安定性 ヒトは精神状態がいつも一定とは限りません。あってはならないこととは言え、夫婦喧嘩した日の診察に多少ムラがあっても誠に人間的というわけです。
それに比べてAIは、常に "平常心" です。
②脱偏見 ヒトは門地性別思想信条にとらわれて判断を誤ることがあります。あってはならないことですが、この種のヒューマンエラーも現実問題としてなくなってはいません。
AIは、博愛平等を主として作ることが可能です。
③高速検索性 AIは、多数のデータから迅速に該当するものを選択する能力が高く、ヒトがすでにカバーしきれなくなっている膨大な文献から必要な情報を迅速に抽出する能力が高いです。
④網羅性 ヒトは特徴的な何かに目と心を奪われて、他の情報が示している別の危険性や可能性を軽視することがあります。個人的な体験における極度の恐怖や激しい心の痛みと結びついている事象の場合はそれだけに心が奪われて、他の情報を見落としてしまう危険性が常にあります。
AIには、すべての特徴をもれなく集めてくれる冷静さを持たせることができます。
⑤矛盾検出 いくつかの情報が矛盾する内容を示している場合、ヒトは自らの予見に合う知見だけを取り上げ、他を切り捨てる傾向があります。
AIは矛盾する見解を示す情報があることも見逃しません。当面は、AIがヒトに矛盾する情報があることを提示してヒトの判断を要求することになるでしょう。しかし、いずれはリスク最小×効用最大原則(ミニマム・マックス戦略)などに沿って矛盾をとり扱う方針を提示するAIシステムも登場するはずです。
⑥その他
-------------------------------------------------
本田 康二郎
本当に勉強になります。皆さま、ありがとうございます。
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏
これからの教育について
他のスレッドにも書き込みましたが、これからの教育、特に医学教育では、未来は常に不確定ですし、これからの環境の変化は激しいものがあると考えられます。
私は、教えるべきは現実対応の実力だと思います。
私は下図のような「生存活動サイクル」を学生たちに否が応でも実践してもらう授業に努めました(おもに、ゼミ活動とレポート・論文作成)。おかげで、私のこの洗礼を受けた学生は、私の手を離れたのちも自分で学習を続けますから、卒業時には学年トップクラスになっている者が続出していました。

生存活動サイクル(飯箸仮説)
27_3
<クリックすると画像が拡大します>

このサイクルはヒトの老若男女を問わず、洋の東西、地位身分の差もなく、だれでも実践しているものです。
目標設定から始まって、その目標のための情報収集(いわゆるお勉強も含む)を行います。既存の知識と収集された情報を元に戦略戦術(デザインシンキング/プログラミング思考)を立案して、実践して、結果を観察して、反省して、このサイクルの必要な箇所に戻って螺旋的に発展してゆくと考えられます。
PBL(Problem Based Learning / Project Based Learning)の手法の一つではありますが、他ではあまり意識的に行われてきていないように思います。
そもそも学習やゲームは、大人になるために大人の真似をする(シミュレーションする)ことですから、大人がしている「生存活動サイクル」を真似る活動をすることは極めて大事だと考えています。
-------------------------------------------------

<次の記事に続く>

△次の記事: 感性的研究生活(114)
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琵琶

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事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(112)

2018/08/05

事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(112)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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7. 事前討議②(資料の事前公開)

こちらも、プレコングレス当日より前に行われた専用のFBグループへの投稿です。
17:20のスピーチ開始は先行するイベントから駆け付ける聴衆や午前中の授業を終えて地方から駆け付ける先生方からすると微妙な時刻です。最初に行われる私のスピーチに間に合わない方もいると思われましたので、事前に資料を公開することにしました。発表資料はこの記事の末尾に改めて掲示します。
高橋優三先生が事前に印刷してくださっていましたが、その後改定した内容もありますので、スライドの公開としました。
投稿時間は、当日の早朝4:51です。
また、2つめの書き込み以降は講演の後についきしたものです。
「人工知能の発達に対応する医学教育」と銘打たれた会なのに、私のスピーチには「教育」が含まれていません。これは、他のスピーカーとのバランスからそうしたものですが、「教育」について一切語らないのは、落ち着かないので、ここで、簡単に触れておいたものです。


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飯箸 泰宏
8月2日 4:51
私のトリガースピーチはこの会の最初に行われますので、聞き逃される方が多いと思われます。資料は事前に公開させていただきますので、必要に応じてご覧いただければ幸いです。スライドについての解説記事は事後に別の場所にアップいたします。
実際のスピーチに使用するのはNo.12までのスライドです。
そのあとに続く、補足編(123)は討議用の資料になっています。
これからの医療教育についてのヒントは、主に補足資料3に書かれています。
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飯箸 泰宏
小生は定年後の72歳ですが、36年間大学等でシステム系の教員をしておりました。教え子は8000人を超えると思います。
最初の数年は専門学校ですぐに大学に場を移しています。いろいろな大学で同時並行して教えていました。
理工系の学生が4割、文科系の学生たが6割くらいです。教えた科目はOS理論、情報システム論、データベース作成などの理系的なものから~情報デザイン論、情報コミュニケーション論、法情報学、情報社会論などの文科系的なものまで、合わせると十数科目になります。文系の学部共通科目ではIT基礎論、情報基礎論などと呼ばれる "IT環境とシステム機器の活用の考え方と実務技能(「被害者にならないために」 / 「加害者にならないために」も含む)" も教えていました。
会場の発言から、医学教育にIT基礎論、情報基礎論に当たる科目がない(または、そんな大学もある)という事実を知り、たいへん驚愕いたしました。
医学部は優秀な学生が集まるところではありますが、放置して勝手に身に着けさせるというのはいかがなものかと強く思います。
小中高の情報基礎の授業はおおむね名ばかりで実体のないものになっており、医学部進学を狙うような進学校であればあるほど情報の授業が実際は受験科目のドリルの時間に充てられている実態も知られております。
医学教育においても情報教育は必須であると思います。これからのAI医療を見据えれば、現状のAI機器の操作法なども情報教育の一部に取り入れるべきでしょう。現場の機器は年々歳々、日進月歩の変化するでしょうが、現状段階の機器に触れておくだけでも、事後進化した現場に出る際に応用が利く体験となるに違いありません。
現場の医療組織も医療情報機器も激しく進化変転するでしょうが、その変化に自分を追随させるための日々の学習と研鑽は欠かせませんが、学生の時代に原始的な体験もなければ現場に出た際の初期のハードルが高すぎると思われます。
-------------------------------------------------
飯箸 泰宏 上で「その変化に自分を追随させるための日々の学習と研鑽は欠かせませんが、・・・」と書きました。この点について申し上げます。
古来、日本では「勉強は一生」と言い習わしてきました。
これは現代でも基本的に同じです。
むしろ変化の激しい現代のほうが、日々学んだり新たに編み出したりしなければならない「もの」や「こと」がたくさん生じます。医学教育で現場に出て役に立つ学び方や編み出し方を学んでいるでしょうか。
今、大学で世界の最先端の知識を教えられたとしても、変化の速い現代では3年、せいぜい5年もすればほぼ無意味になってしまう知識でしょう。
ところで、そもそも「学ぶ」とは何だったでしょうか。大人のすることを真似て、世の中に出てゆくときに役立つ技能や知識を身に着けることでした。世の中で行われていることは、丸暗記して元を見ないで答案用紙に答えを書くことではありません。
現実に起こる問題(例えば、目の前に患者が現れるなど)の解決のために、悪戦苦闘することです。
患者を救うことを目標に、患者の口と体から得られる情報と問題解決に必要な知識情報を集めて、(内心、幾度もシミュレーションを行って確信が持てたら)戦略戦術(アルゴリズム)を決定し、それを実行してみて成否を判断して、反省の上次のループに進むことです。実際は、この一つのループのどの段階でも不足や失敗があれば、必要なだけ後戻りしてやり直すことを繰り返しながら少しずつ前進しているはずです。このループを私は「生存活動サイクル」(飯箸仮説)と呼んでいます。

「生存活動サイクル」(飯箸仮説)
27
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「生存活動サイクル」(飯箸仮説)は、医療行為に限定されるものではありません。人間の活動のほぼすべてに当てはまる原理です。
学生時代に、自発的な目標課題で自ら問題にぶつかり、手戻りを繰り返して、あきらめずに解決に向かう「生存活動サイクル」(飯箸仮説)を疑似体験をたっぷりした学生は、現場に入ってもこのサイクルを繰り返すはずです。知識が足りなければ情報収集のステージで改めて猛勉強が必要になります。手わざに不備があったら縫合を解いて、もう一度メスを振るって縫合しなおすこともあるでしょう。また、例えば、患者の生存リスクの軽減という上位目標の下で、下位目標を大腸にできたポリープを除去することにしたとしましょう。内視鏡をあやつっている最中に、悪性新生物を発見してしまったら、下位の治療目的(大腸ポリープの除去)を破棄して、上位目標(患者の生存リスクの軽減)はそのままに、新たな下位目標(悪性新生物の縮小または除去)を設定して、このサイクルを推し進めることになります。
正しく目標設定またはそれを自在に変更することの有用性も現場に立つ前に印象的に学んでおけば現場で戸惑うことはなくなるでしょう。
目標を変更したり、シミュレーションを繰り返して戦略戦術(アルゴリズム)を新規に編み出したり、実際の手わざの新しい工夫を案出して実施したりすることはすべて創発的・創造的な活動です。ごくごく普通の「生存活動サイクル」(飯箸仮説)を模擬的に繰り返す活動が学生の創造力を鍛えます。
私は、36年間の教育実践で、このサイクルが採用できるチャンスがあればできるだけ多くの場面で取り入れてきました。特にゼミ活動とレポート、論文の作成の場面ではこのサイクルをそれぞれにできるだけたくさん回してやろうとメールやSNSを使い倒して学生らを熱中させるようにしてきました。学生も意地と好奇心で、どんどん燃え盛ってゆきます。
私のこの洗礼を一度でも受けた学生は、私の手を離れたのちも、自発的にこのサイクルに沿って学習し、方向違いを自覚するとやり直す快感を追い求め続けます。諦めずに何度でも挑戦しますから、その結果、卒業時には驚くことに学年トップまたはそれに準ずるものが私の教え子の中から毎年生まれていきました。
医学教育においても、国検向けの暗記だけではなく、熱血「生存活動サイクル」授業を取り入れられることをお勧めいたします。
-------------------------------------------------

No.01 「AIへの基本的理解人工知能はお友達 Basic understanding to AI: AI is our friend」
1
<クリックすると画像が拡大します>

No.02 「自己紹介」
2
<クリックすると画像が拡大します>

No.03 「0. 本日の要点」
3
<クリックすると画像が拡大します>

No.04 「1. 人工知能(AI )はもう来ている」
4
<クリックすると画像が拡大します>

No.05 「2. AI(Artificial Intelligence)の確執」
5
<クリックすると画像が拡大します>

No.06-1 「3. 人工知能システムの基本形 ダメな図」
61
<クリックすると画像が拡大します>

No.06-2 「3. 人工知能システムの基本形 良い図」
62
<クリックすると画像が拡大します>

No.07 「4. 知識表現」
7
<クリックすると画像が拡大します>

No.08 「5. AI はアルゴリズムの一種」
8
<クリックすると画像が拡大します>

No.09 「6. 特徴表現の機械学習理論の例」
9
<クリックすると画像が拡大します>

No.10 「7. 脳神経系と人工知能(仮説)」
10
<クリックすると画像が拡大します>

No.11 「8. まとめ」
11
<クリックすると画像が拡大します>

No.12 「終わり」
12
<クリックすると画像が拡大します>

No.13 「AIへの基本的理解 補足編」
13
<クリックすると画像が拡大します>

No.14 「補足1-1. スキーム型AIシステム--補足1 代表的なAIシステム」
14
<クリックすると画像が拡大します>

No.15 「補足1-2. 定石型AIシステム--補足1 代表的なAIシステム」
15
<クリックすると画像が拡大します>

No.16 「補足1-3. ネットワーク型AIシステム--補足1 代表的なAIシステム」
16
<クリックすると画像が拡大します>

No.17 「補足1-4. フレーム型AIシステム--補足1 代表的なAIシステム」
17
<クリックすると画像が拡大します>

No.18 「補足1-5. 事例ベース型AIシステム--補足1 代表的なAIシステム」
18
<クリックすると画像が拡大します>

No.19 「補足1-6. 遺伝的アルゴリズムによるシステム--補足1 代表的なAIシステム」
19
<クリックすると画像が拡大します>

No.20 「補足1-7. ディープラーニング(ニューラルネットワーク)型AIシステム--補足1 代表的なAIシステム」
20
<クリックすると画像が拡大します>

No.21 「補足2-1. 脳科学からAIへ/AIが脳治療へ(1)--補足2 これからのAIシステム」
21
<クリックすると画像が拡大します>

No.22 「補足2-1. 脳科学からAIへ/AIが脳治療へ(2)--補足2 これからのAIシステム」
22
<クリックすると画像が拡大します>

No.23 「補足2-2. まだら技術の寄せ集めから統合型AIシステムへ--補足2 これからのAIシステム」
23
<クリックすると画像が拡大します>

No.24 「補足2-3. AIとIoTの融合--補足2 これからのAIシステム」
24
<クリックすると画像が拡大します>

No.25 「補足2-4. 人とAIの関係改善--補足2 これからのAIシステム」
25
<クリックすると画像が拡大します>

No.26 「補足3-1. 医師も、トータルヒューマンになる--補足3 トータルヒューマンに必要な資質」
26
<クリックすると画像が拡大します>

No.27 「補足3-2.生存活動サイクルとヒトの究極の目標--補足3 トータルヒューマンに必要な資質」
27_2
<クリックすると画像が拡大します>

No.28 「補足3-3.ヒトの究極の目標(1)--補足3 トータルヒューマンに必要な資質」
28
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No.29 「補足3-4.ヒトの究極の目標(2)--補足3 トータルヒューマンに必要な資質」
29
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No.30 「補足 終わり」
30
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<次の記事に続く>

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琵琶

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事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(111)

2018/08/05

事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(111)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
-------------------------


6. 事前討議①(AI診断は始まっている)

順序が逆になりますが、プレコングレス当日より前に行われた専用のFBグループ上の討議をご紹介いたします。
オルガナイザの高橋優三先生がスピーカーに対して直前の「檄」を飛ばしたもので、私がお応えしたものです。
偶然、高橋先生から教えていただいた「AIの最新の成果」は、私も発表冒頭に取り上げるつもりの一部でしたので、下記のようなやり取りが行われました。
コングレス直前の緊迫した状況が伝わるものと思います。

-------------------------------------------------
高橋 優三氏
7月31日 14:31
最近のAIの進歩の具体例です。
皮膚病変の診断に関しては、AIが得意な領域でしょう。
a small datasetから作った、というのが凄そうです。

Br J Dermatol. 2018 Jun 28. doi: 10.1111/bjd.16924. [Epub ahead of print]
Deep learning-based, computer-aided classifier developed with a small dataset of clinical images surpasses board-certified dermatologists in skin tumor diagnosis.
Fujisawa Y1, Otomo Y2, Ogata Y3, Nakamura Y1, Fujita R2, Ishitsuka Y1, Watanabe R1, Okiyama N1, Ohara K4, Fujimoto M1.

-------------------------------------------------
飯箸 泰宏
本日朝、マスコミのニュースから私の発表資料に入れたばかりです。
原報がわかって安心しました。ありがとうございます。
印刷はそのままですが、発表時には1秒くらい触れます。
お知らせいただいた皮膚がんについては、記事によれば人の診断で85%の正答率、AIの診断で92%となっていました。
私の資料では急性期脳梗塞の診療に応用されている例も一緒にして1行追加しました。
急性期脳梗塞の場合、写真が撮れて専門医が画像を診断してオペチームに命令が下るまで、これまでは(アメリカの場合)60分かかっていたものが、平均6分程度でオペチームメンバーの携帯が鳴る仕組みになったそうです。
両者ともに米国州立病院の幾つかでは導入決定済みになったそうです。
医療は確実に変わってきています。
これから5年~10年、医師はこれらの機器を使いこなせなければならないということです。10年~30年先は別の機器、たぶん個々の機器と人材を統括する医療コントローラが使いこなせなければならなくなるでしょう。その先は、人間の命って何だろう、この人の幸せのためにはどこをどれだけ治療するのが正しいのかと考えをめぐらす人になっているのではないでしょうか。
-------------------------------------------------

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補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(110)

2018/08/05

補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(110)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
-------------------------


5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」

補足3には、「トータルヒューマンに必要な資質」と題して、これからの医学教育などを取り上げます。

No.26 補足3-1. 医師も、トータルヒューマンになる
26
<クリックすると画像が拡大します>

50年後、社会の「職分」はあいまいになり、現代の医師は医療アドバイザとしての権威を保ちつつ、実際の医療には携わっていないかもしれない。
その先には、職分のないトータルヒューマンが求められる時代になっている可能性がある。

No.27 補足3-2.生存活動サイクルとヒトの究極の目標
27
<クリックすると画像が拡大します>

AIの発展による医療の現場の変化は激しい。最新の技術を今の学生に教えたとして、3年先にその技術がつかわれるとは限らない。5年もしたらすたれてしまっているだろう。その間、次々に湧き上がる新しい技術や知識に食らいついて、身に着けて時代の先端から落ちこぼれないように踏ん張る医師しか生きてゆけないだろう。
医学教育が教えられるのは、未来の学生に与えるサンプル知識とサンプル技能としての最先端知識と技能だけだろうか。これも悪いことではない。精一杯教えるのがよいだろう。しかし、現場に出た若き医師はすぐにそれらが古くて使い物にならないことに気づくはずである。
その時、今自分が取り組んでいる目的が正しいかを内省し、情報を集め、教えられたものを超える戦略戦術(アルゴリズム)を編み出して、実践して経過や結果を観察して、問題があればどこが問題であったかを反省し、必要なところに戻ってやり直すことが、柔軟にかつ果敢にできなければ、その職を全うできないに違いない。この活動はすべての人間のあらゆる活動に共通する「生存活動サイクル」になっている(飯箸仮説、スライド上部の渦巻図)。学生たちがこの能力を持たなかったらその後生きてゆけないと思われるのである。
残念なことに難関入試で選抜されてくる学生のほとんどは丸暗記の脳力があってもたくましく生き抜く実践能力(実力)を備えていない。たくましく生き抜く実践能力(実力)とはとりもなおさず「生存活動サイクル」を実行する能力のことに違いない。
学生らには「生存活動サイクル」を繰り返し体験させ、体にしみ込ませることが生きる力を与えることになるはずである。
この教育実践は、私の36年間の教員生活においていつも念頭に置いて実施してきたものです。主にゼミ活動とレポートの作成・論文の作成でこの実践は完全な形で適用することができました。おかげで、その後学生たちが社会に入ってゆくと「めげずに頑張れる」「新しいアイディアが常にわいてくる」「いつもグループリーダになってしまう」などと言う感想を伝えてくれるようになるのである。
「生存活動サイクル」の体験学習は知識の断片が多少多いか少ないかよりも重要であるように思います。国試に通って医師免許が取れても現場で生起する苦難に押しつぶされてしまう若者を作らないためにも「生存活動サイクル」の体験学習は必要だと思います。
開場の皆さんとの討議で、医学生は学部時代、博士課程前期後期を通じて、レポートや論文を書くことが極めて少ないという驚愕の事態もあることが分かりましたが、それでは「生存活動サイクル」の体験学習がなかなかできにくいかも知れません。

No.28 補足3-3.ヒトの究極の目標(1)
28
<クリックすると画像が拡大します>

生存活動サイクルを回してゆくうえで、一番重要なのは目標設定・変更です。
「患者の苦痛を軽減する」という上位目標のために、とりあえず患者個人の「痔」に対処するという当面の目標を立てるようなケースを考えてみましょう。
触診すると「おいおい、これはただの痔ではないぞ。直腸がんかも知れない」という疑いが生ずる場合がありますね。検査を経て直腸がんが確定すると、当面の目標が「痔」の治療ではなく、「直腸がん」の治療に代わります。上位の目標はその上の「QOLの向上」という上々目標を設定してまずは「延命」になります。患者に手術を勧めると「手術は嫌だ」と言い張る場合は、上位目標の「延命」がなくなって「QOLの維持改善」になるでしょう。
状況に応じて、アルゴリズムや必要な手わざが変わるだけではなく、当面の目標の変更が必要になり、当面の目標の変更に伴ってその上位の目標も変更を余儀なくされるということになります。
目標の設定・変更が正しく行われない場合は、どんなにデザイン思考(戦略戦術の策定=アルゴリズム開発)が良くても何の意味もありません。生存活動サイクルを回してゆくうえで、一番重要なのはこの目標設定・変更だろうと思います。
言われたことだけはできるといういい子ちゃんは現場では実際のところ足手まといになるだけだろうと思います。

No.29 補足3-4.ヒトの究極の目標(2)
29
<クリックすると画像が拡大します>

生物学では、生物の究極の目標は、次の2つに集約されるといいます。
 ①「個体の生存」
 ②「種の保存」
ヒトも生物ですから、この二つとしても良いところですが、人間は社会を作る動物ですから「組織と社会の維持」を加えて、次の3つに集約されます。
 ①「個体の生存」
 ②「組織と社会の維持」
 ③「種の保存」
ひとつ前のスライドでは、現実の問題にぶつかりながら手繰りで上位目標の上位目標、そしてそのまた上位目標を探す手順を書きましたが、人類900万年の英知は、すでにその答えを出しています。現代のグローバル宗教と偉人賢人の言うところの源流は、拝火教(後のゾロアスター教)にあります。ゾロアスター教の経典は、同じ3つを最大の目標に据えています。
  (1)人は現世で生を十分に楽しむために生きる
  (2)ヒトは他者の喜びのために生きる
  (3)子孫の繁栄と幸福のために生きる
これらは、どれも大切ですが、この中では優劣がなく、ときと場合に応じて人は3つのうちのどれかを優先させ、他の2つを従属させます。しかもそれらは互いにしばしば矛盾しており、こちらを建てればあちらが建たないという状況になります。ヒトとヒトの世に葛藤はなくなりません。ある人またはある社会がどれか一つを優先させたとしても、それは固定的なものではなく、ある時はこちらに別の時はこちらにと振り子のように揺れながら生を続けて行くものが人なのだろうと思います。


<次の記事に続く>

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補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(109)

2018/08/05

補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(109)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」

補足2には、これからのAIシステムを取り上げます。

No.21 補足2-1. 脳科学からAIへ/AIが脳治療へ(1)
21
<クリックすると画像が拡大します>

人工知能(AI)は脳科学(大脳生理学)に学んで、脳科学(大脳生理学)に対しては様々な仮説も提案してきた。最近は人工知能(AI)が脳治療にまで進出しようとしている。

No.22 補足2-1. 脳科学からAIへ/AIが脳治療へ(2)
22
<クリックすると画像が拡大します>

現実の歩みが見える。

No.23 補足2-2. まだら技術の寄せ集めから統合型AIシステムへ
23
<クリックすると画像が拡大します>

ヒトの脳にはまだまだ及ばない。脳はもっと広く解明されて、もっと統合化に進むだろう。

No.24 補足2-3. AIとIoTの融合
24
<クリックすると画像が拡大します>

「第四次産業革命」<--ドイツの「インダストリー4.0」の焼き直しですが、、、。

No.25 補足2-4. 人とAIの関係改善
25
<クリックすると画像が拡大します>

Wired 2018.01.21
「進化が加速する人工知能が、2018年に克服すべき「5つの課題」に私が答えると、、、。


<次の記事に続く>

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補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(108)

2018/08/05

補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(108)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
-------------------------
1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」

補足1は、代表的なAIシステムを取り上げました。

No.14 補足1-1. スキーム型AIシステム
14_2
<クリックすると画像が拡大します>

No.15 補足1-2. 定石型AIシステム
15
<クリックすると画像が拡大します>

No.16 補足1-3. ネットワーク型AIシステム
16
<クリックすると画像が拡大します>

No.17 補足1-4. フレーム型AIシステム
17
<クリックすると画像が拡大します>

No.18 補足1-5. 事例ベース型AIシステム
18
<クリックすると画像が拡大します>

No.19 補足1-6. 遺伝的アルゴリズムによるシステム
19
<クリックすると画像が拡大します>

No.20 補足1-7. ディープラーニング(ニューラルネットワーク)型AIシステム
20
<クリックすると画像が拡大します>

<次の記事に続く>

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飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(107)

2018/08/05

飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(107)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」(実況中継 風)
 
No.01 AIへの基本的理解--人工知能はお友達
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ただいまご紹介いただきました飯箸泰宏と申します。
高橋雄三先生からいただいたお題「AIへの基本的理解」についてお話いたします。
私は、長く大学等で教員をしておりましたが、医学の世界の人間ではありません。今回は人工知能の技術側の人間としてお話しさせていただきます。

No.02 自己紹介
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私のプロフィールは画面の通りですが、時間の関係で詳しくは申し上げません。お手元の印作物でご覧ください(FBの皆様は、この画面でご確認ください)。

No.03 本日の要点
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これは本日のお話の目次です。
本日は、このような内容のお話をさせていただきます。

No.04 人工知能(AI )はもう来ている
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AIは架空の話だとか、まだ遠い話と思っている方は、もういないと思いますが、最初に、AIはもう来ているというお話をさせていただきます。
ここに取り上げたものはいずれもマスコミに取り上げられた情報ばかりです。
全てをお話しする余裕はありませんので、かいつまんでお話いたします。
この一覧の一番下にある「7. 東京大学医学研究所付属病院・・・」をご覧ください。人間の医師が診断しあぐねていた症例で、Watoson(IBMが提供する事例ベース推論をベースにしたスマートスピーカーの一種)がわずか10分で膨大な論文の中から該当するレアな病気の報文を見つけ出して治療に役立てることができたという事例です。この話題は大変有名になりましたので皆さんも覚えていらっしゃるかもしれませんが、このニューズが流れたのは2016年8月のことです。すでに2年前のことです。私たちはとっくの昔にAIに支援される医療の時代に入っていることを意味しています。
また、この一覧の一番上にある「1. 医学界が震撼。がんや脳梗塞を・・・」をご覧ください。これはアメリカのケースについての2日ほど前のニュースですが、皮膚がんの場合人が皮膚の文様のパターンを観察して皮膚がんであることを見抜く確率は85%程度、AIは92%と人をはるかに超える成績を上げることができました。急性期脳梗塞の場合は、医師の手元に画像データが届いてまちがいなく急性期脳梗塞であると判定して、手術を行うチームにオペ開始命令が下るまでにこれまではおよそ60分を要していたそうです。これはアメリカの場合ということで、日本ではもう少し早いのではないかとは思います。一方、このような場合にAIを組み込んだシステムを利用すると、画像をそのシステムに食わせるてからわずかに6分後にはオペ開始命令がチームメンバー各自の携帯に届くようになっているそうです。急性期脳梗塞の場合、1分遅れるごとに190万にも脳細胞が死んでしまうそうですから、60分が6分になるということの意義が極めて高いことになります。
皮膚がん、急性期脳梗塞、いずれのシステムもアメリカの州立医療機関の幾つかに導入されることがすでに決定されているそうです。これらはアメリカの例ですが、アメリカで実用になれば、間もなく日本にも入ってくることになります。
AIはすでに私たちのところに来ているといってよいのではないでしょうか。

No.05 AI(Artificial Intelligence)の確執(と歴史)
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このスライドは、AIがどのように発達してきたのかを示す一覧です。
第一次ブーム「推論と探索の時代」(1956年からの約10年)
第二次ブーム「知識の時代」(1976年からの約10年)
第三次ブーム「知識獲得の時代」(2016年から)
ブームとブームの間には長い冬の時代がありますが、予算がほぼなくなってしまったそんな時でも研究者はAIに関する要素技術を次々に生み出していました。それらの発展が次のブームの原動力になってきたのです。
その陰では、とくにジョン・マッカーシーとマービン・ミンスキーの熾烈な論争が人工知能研究を発展させたともいえる状況がありました。誰か、このテーマで映画を作ってくれたら最高傑作が作れると思います。

★場外コメント 田村 耕一
 医療関係だと画像解析関連はAIは相当役に立ちそうですね!

No.06-1 人工知能システムの基本形(1 ダメな図)
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先の表の概要を図にしたものがこちらです。
(1)推論と探索の時代
右に立っている人間がデータ(前提条件)を直接投入したり、別途集約したデータ(前提条件)を投入すると、論理的な推論または常識的な推論を行って結論を導き、左にいる人や機械に伝えるという図になっています。
この仕組みでも歴史的な成果は幾つか出ています。しかし、いかにもロジカルで厳密な推論を進めればよいように見えて、現実に愚鈍な機械でしかないコンピュータにやらせようとすると、それほど単純でないことが分かりました。人が論理推論を行う際には、実は膨大な "常識" が活用されており、論理推論というよりは常識推論に近いものであることが認識されるようになりました。論理推論だけに推論を委ねるととんでもない遠回りをしたり、選択肢が発散してしまうなどの困難に遭遇したのです。
その結果、AIをそれ以上に進めるとすれば、ヒトが持つ膨大な知識をコンピュータに入れておく必要があると考えられるようになりました。一方、そのような記憶容量は当時世界中の計算機を全部集めてもとても足りないことが、計算上明らかになり、AIの第一次ブームは急速に冷え込んでゆくのです。
(2)知識の時代
その後、コンピュータの記憶容量も増え、大量のデータを追加検索改変削除が容易にできるシステムであるデータベースも登場しました。したがって、第一次フームであきらめた膨大な人間的な知識を計算機内に格納して、その知識を自在に探索する仕組みも作られるようになりました。知識のデータベースを「知識ベース」、その知識を探索する仕組みを「推論エンジン」と呼ぶことになったのです。この時代はどのような知識ぺースを作るのが良いのか、効率のよい推論エンジンはどうすればできるのかという「知識工学」が花開いた時期に当たります。
私が、この時代のほんの一瞬、世界の先頭を走ることができたという事実が本日私がここに立っている理由だろうと思います。日本の権威ある御用学者と大手メーカーは第一次ブームの世界に浸りきっており、世界の知識工学に背を向けていました。世界を席巻した第二次ブームの先頭を走ったのは私のようなアングラ技術者でした。
私が事実上のプロジェクトリーダとして完成させたフレーム型の実用システムは、約1万の「データフレーム」と6千枚以上の「論理フレーム」からできていました。1枚のフレームには1つ以上30程度までの数字や記号、数式、論理式が書かれています。ナレッジエンジニアを志した人ならばお分かりになるでしょうが、これらを矛盾なく設計して書き表し切るというのは、人間業ではないものがあります。紙の原稿をもとにデータエントリをする人はいても、だれか一人の人間がすべてのデータと論理の隅々までをすべて脳内において、矛盾していないことを確認し、万一矛盾する箇所があれば、どのような対策するのがベストかを瞬時に判定できなければなりません。この仕事は私と私が現場に連れて行った一人の部下の二人がやり切りました。あと1割データ規模が大きかったら、もはや破綻が確実と思われたギリギリ状況でした。
そうです。第二次ブームは先頭を走った私たちがいち早く気づいたように知識データの獲得が人間業では今後はほぼ無理という限界があったのです。第二次ブームは急速に冷え込んでしまいました。
知識データの自動獲得の仕組みがのどから手が出るほど欲しかったのです。
(3)知識獲得の時代
ご存知のようにディープラーニング(ニューラルネットワークの一種)が第三次ブームをけん引しています。
そこで、日本ではディープラーニングだけが「新しい人工知能」で、あとは古い人工知能だというトンデモ理論が流布しています。某東大准教授とマスコミがその元凶のようにも感じますが、おそらく真相は第二次ブームの「知識ベース」&「推論エンジン」を全く理解しなかった日本の偉いえらい御用学者の皆さんが、第一次ブームの「論理推論」を「ディープラーニング」に取り換えれば委員だと思っていることが背景にあるのではないかと思います。これは、まったくの時代錯誤、間違った科学観です。

No.06-2 人工知能システムの基本形(2 正しい図)
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日本の貧困なAI状況とは違って、アメリカ、中国、フィンランドなどの諸外国は、第三次ブームを上図のようにとらえています。
第一次ブーム時代の成果も第二次ブーム時代の成果もすべて現代に生かしてここにディープラーニングを付け加えるという考えです。つまり第二次ブームの知識獲得部の部分をすべて人間に押し付けるのではなく、可能な部分はディープラーニングに代替させるという考え方でできているのです。知識獲得部のすべてをディープラーニングに置き換えることは不可能なので人がやる部分ももちろん残ります。
したがって、外国から日本に押し寄せて来る人工知能システムはほぼすべて複合システムになっています。
先に触れたWatsonは事例ベース推論の仕組みでしたが、これに最近になってディープラーニングを取り入れて、複合システムとなりました。
アルファ碁やアルファゼロはモンテカルロ法推論システムにディープラーニングの機能を追加したものになっています。
日本の東大ロボプロジェクトは、人工知能の専門家とは言えない女性研究者がリーダーとして祭り上げられ、実際の開発は御用学者にからめとられて「数理脳主義」の一部参加メンバーがリーダの意思とは無関係に第一次ブーム時代((1)推論と探索の時代)の枠組みの延長に過ぎない「数理脳主義(知識ベースを認めない流儀)」で、突撃しました。同時期に大学受験システムに取り組んでいた中国チームは当然こちらの複合システムです。東大ロボの女性リーダは「AIは文意を理解できないからプロジェクトが失敗した」などという言い訳をしていましたが、中国チームは文意を理解して中国国内の難関大学のテストに堂々合格の成果を出しています。日本は何と情けないのでしょうか。中国のAIは文意を理解できて、日本のAIは文意を理解できなかったのです。
日本も世界に並ぶために過去のすべての要素技術の成果とディープラーニングの複合系に取り組むべきです。

No.07 知識表現
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御用学者の皆さんの頭に入っていない「知識ベース」について簡単にご説明いたします。
知識ベースに格納される知識がどのような形で格納されるかを見てみましょう。
知識の形は、「知識表現」と呼ばれます。「知識表現」の最も典型的なものは、次の3つです。
1. プロダクションルール
2. フレーム表現
3. 意味ネットワーク
典型的な3つの知識表現のバリエーションはたくさんありますし、その3つに当てはまらない知識表現もありますから1000以上はあるでしょう。それらの間のハイブリッドもありますので、全部を取り上げると万余にも及ぶと思います。しかし、一番重要なのは3つです。
人が最も強く意識する知識の構造そのものだからです。
まず第一に、「~の場合は~~をする」という知識です。
第二に、それ以外には個別の知識(単位知識)とその上位概念(抽象化概念)、その上位概念のさらに上位の概念(さらに抽象化された概念)という人の知識の構造です。これは上位概念に上るということは抽象化を勧めることであり、下位概念に降りてゆくということは具象化してゆくことになります。抽象化・具象化のつながりは、原則として例外を許さない固い関係です。これをメタ関係と言います。
第三に、上位・下位概念(メタ関係)という固い関係を離れて、単位知識同士が自由に結びつく関係があります。連想関係と言ってもよいでしょう。これは、知識が構造化されて固定化されることを防ぐ意義もあるものです。単位知識が直属の上位概念とは無関係に別の上位概念との結びつくこともあります。上位概念が別の上位概念と結びつくこともできます。この関係はネットワーク関係と言います。
現実の人間の知識は、メタ関係をたて糸、ネットワークが横糸のように結び付けられているということができます。
1. プロダクションルール
 「もし、~ならば、~~」の集合で記述するものです。
2. フレーム表現
 知識のメタ関係を知識表現したものです。
3. 意味ネットワーク
 知識のネットワークを知識表現したものです。
ユニット表現など、もう少し原始的な知識表現もありますが、今回は省きます。
これらの表現形式で知識がデータベースに格納されたものが「知識ベース」というわけです。

No.08 AI はアルゴリズムの一種
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さて、それでは、知識ベースとセットになっている「推論エンジン」にはどのようなプログラムが入っているのでしょうか。
そもそも「推論エンジン」は、知識ベースの膨大な知識の中を探索するプログラムの集まりからできています。与えられた条件を満たす知識を検索すること、見つかった知識を解釈して次の知識の探索に進むことができます。見つける知識によってはその知識に応じて演算(解析的演算、数値演算、論理演算、ファジイ演算など)したり、演算した結果をもとに見つけられた知識に照らして次に必要な知識の探索に向かったりもできます。
さて、コンピュータにはAIが誕生する以前から「アルゴリズム」という考え方が存在しています。医療の世界にも「アルゴリズム」という言葉がありますが、診断や治療行為の手順・段取りという意味で使われていると思います。基本的には同じ意味ですが、コンピュータの世界でコンビュータにさせる仕事の手順・段取りと言う意味になります。
コンピュータはなにがしかの問題がある場合にその解を得るために働かされるものですが、解析的な解が得られる問題は「解析的な解」が得られるように代数学的な手順がアルゴリズムとして使われます。代数学的な手順が困難な場合(例えば宇宙の時間より長い時間を要する場合など)は、数値計算の手順がアルゴリズムとして採用されます。これは近似解の精度を順次高めて誤差の範囲で厳密解と同等の解を得ようというものです。いずれも厳密解を希求して最適な最速アルゴリズムを構築しようとシステム技術者は悪戦苦闘する世界です。
今でも、私たちシステム技術者は毎日厳密解を希求して最適な最速アルゴリズムを作り出す仕事をしています。
人工知能では、その「厳密解」をハナから諦めて、「厳密解とは言えないが、実用上支障のない解」を求めることにしたのです。実は人工知能は「ヒトのように考える機械」を作ろうとして始まったもの(と言われている)です。解析的手法でも数値計算によっても結果を得るまでに膨大な時間とエネルギーが必要なものでも、ヒトはあっさりと勘と度胸で「まぁ、これやっときゃ、問題ないよ」という結論を出すことが可能です。これを真似ようとしたところから人工知能は始まりました。
勘と度胸が嫌いな方もこの会場にはたくさんいらっしゃるでしょうが、専門家と言われる方、人生の先達の方々の勘と度胸は侮りがたいものがあります。例えばビジネスの場面では「セールスマン巡回問題」のような問題がたくさんあります。「セールスマン巡回問題」とは、例を挙げると次のようなものです。あるセールスマンが全世界の主要250都市を2年かけて訪問して、各地に支店開設のための調印を行う計画を立てることになったとしましょう。最適パス(最適な順路)を求めなければなりません。考えられるパスをすべての網羅すると250×249×248×・・・×1つまり250の階乗(250!)通りあります。それぞの経路の長さ(場合によっては移動手段、時間、経費も)を計算して、最小時間経路または最小経費経路を求めなければなりません。これは膨大な計算量です。電卓では一生かけてもできないでしょう。しかし、ベテランのセールスマンは、いとも簡単にその経路を書き出して、巡回の旅に出てゆきます。彼は何をしたのかと言えば、彼の経験に基づいて実に簡単なルールでその順路を決定しているのです。「次の訪問先は、すでに行った訪問先は除外して、残りの訪問先のうち現在いる地点から一番近い場所にする(または最も安い経費で行ける場所にする)」というルールです。このルールで選ばれた経路は厳密解では決してありませんが、250! 通りもある経路の候補の中では厳密解にかなり近い解になっているのです。実用的には全く問題がありません。ほかにも経験的に知られているアルゴリズムにはモンテカルロ法や事例ベース法など多数があります。このような解の求め方(アルゴリズム)を、常識推論、ヒューリスティックス、経験的解法、自然解法などと呼びます。この種のアルゴリズムをコンピュータアルゴリズムとして容認したものが人工知能なのです。なぜって? 人工知能はヒトのように考える機械だからです。
厳密解アルゴリズムと人工知能アルゴリズムを一覧にしたものを図にして示します。
「問題解決システム」や「環境理解システム」に当てはまるものだけが人工知能だとおっしゃる方もいますので、一応、これらを取り上げて狭義の人工知能とここでは呼んでいます。しかし、この表の右端に例として書かれているような人工知能の要素技術を単独で使用するシステムや、全自動自動運転車両のように「環境理解システム」であって「問題解決システム」であるような複合系もたくさんありますから、その他の人工知能もたくさんあるということになります。今は、むしろその他の人工知能がどんどん大きく膨らんでいる状態と思います。
狭義の人工知能とその他の人工知能を合わせて広義の人工知能ととらえて私はこれを単に「AI」または「人工知能」ということにしています。
実際に、人工知能システムの「検索エンジン」には、これら常識推論、ヒューリスティックス、経験的解法、自然解法などのアルゴリズムがたっぷりと仕込まれていることになります。

No.09 特徴表現の機械学習理論の例
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さて、知識ベースや推論エンジンは第二次ブーム時代から引き継いだものですが、第三次ブームの主役に躍り出たものが「ディープラーニング」です。「ディープラーニング」とは、「ニューラルネットワーク」というAIの要素技術の一つである特定のモデルを指しています。
その昔、AIが始まる前、第二次大戦のさなかの1943年に発表された形式ニューロンモデルにヒントを得て、第一次ブームの最中の1957年心理学者・計算機科学者のフランク・ローゼンブラットが考案します。これを「単純パーセプトロン」と呼ぶ場合があります。
第一次ブームが去ったAI冬の時代(第一期)のころ脳はパーセプトロンの連合体によってできているという仮説がにわかに広まり、その仮説に沿ったニューラルネットワークという仕組みが盛んに研究され作られるようになりました。
パーセプトロンのモデル図がスライドの左上に書かれていますが、左から複数の電気的刺激が真ん中の丸いセルにやってきます。刺激の総和がある閾値を超えると右に出力します(これを「発火する」という)が、閾値に達しなければ何も出力しないというものです。大きな期待が膨らみましたが、人工知能の巨匠マービンミンスキーが単純パーセプトロンは線形分離不可能なパターンを識別できない事を示して、第一次ブームは去ってしまいます。
その後、発火確率が閾値近傍で少し緩慢に変化するように変形したモデルが登場して線形分離不可能なパターンでも識別できるようになりました。新しいモデルの典型的な例がパーセプトロンの図にすぐ下に書かれたシグモイドニューロンモデルです。発火の様子を示す図が矩形ではなく曲線になっています。ここに採用されている曲線はシグモイド関数によるものなのでシグモイドニューロンモデルと呼ばれるものです。採用される曲線にはシグモイド関数以外のものもたくさんあります。
この新しいニューロンモデルを基にしたニューロン連合体のモデルが「多層ニューロンモデル」または「(例えばシグモイド関数が使われている場合は)多層シグモイドニューロン」などと呼ばれるものになります。"多層化されている" ところが強調される際に「ディープラーニング」という言葉が使われます。
「多層ニューロンモデル」すなわち「ディープラーニングシステム」を使って、ニューラルネットワークがどのようにコトやモノを識別するのかを説明します。
「ディープラーニングシステム」は学習するステージとその結果を活用するステージがあります。その結果を活用するステージはあっという間に完了してしまいますが、そのための事前準備にあたる学習するステージはそれほど簡単ではありません。
「多層シグモイドニューロンモデル」をご覧ください。
①もっとも原始的な方法
もっとも原始的な方法では、適当な重みwiとバイアスbを与えて、初期出力を得ます。初期出力と教師データとの差異を減らすように重みwiとバイアスbを少しずつ変化させて、収束するまで計算を繰り返します。一つのニューロンに対する複数の入力、バイアス値を少し変えてみては差異が縮まるか拡大するかで、値を大きくしたり小さくしたりしてゆきます。これをニューロン1個ずつ、全ての階層のニューロンについて実施しなければなりません。数千回、数万回、数十万回、数百万回、数千万回、数億回、数十億回、、、と計算しないと収束してゆきません。この原始的なやり方では、計算だけでうまくいって数か月、実用的な規模のモデルで計算しようとすると数年、数十年、数百万年を要するということになってしまいます。小さなシステムでは非常に良い成果は得られましたが、実用にはならない・・・と人々はあきらめかけていました。
そこに救世主が出現します。
②勾配降下法を利用する方法
変動の幅を勾配の大きさに連動して決定するもので、収束速度が大幅に向上します。シグモイド曲線をじっくりご覧いただくと、原点付近ではxの小さな変化がyの大きな変化になりますから、細かく計算しないと計算結果としての差異の値の精度が保てません。しかし、x軸に沿って原点から離れた一の曲線を見るとxの値が比較的大きく変化してもyの値はほとんど変化しません。この点に着目すると原点から離れたところの計算の刻みは大雑把で良いことになります。曲線の勾配によって計算刻みの密度を少なくする方法を勾配降下法と言います。
この勾配降下法を利用するとそれ以前の計算法に比べて計算量が半分以下、うまく行けば10分の一程度にはなります。おお幅な改善です。
やれやれ、やったぞと喜びの声が広がりましたが、考えてみると100年かかる計算が高々数十年に圧縮されるだけです。数千年かかりそうだった計算はやはりあきらめるしかありません。
③逆伝播法(バックプロパゲーション)
以前から特に数学者の皆さんからは逆伝搬法を用いるべきではないかとの指摘がありましたが、研究のために実験的にやってみる方はいたものの実用規模のシステムに応用されたのはごく最近のことです。
これは、まず1回だけ予備計算(初期計算)を行います。各ニューロンには重みwiとバイアスbを適当に(例えば全部0.5としておく)設定します。左側からは入力データ(訓練データ)を加えて一度左から右に順次計算して右端で結果を得ておきます。この結果のことを「初期出力」と言います。「初期出力」は期待される結果(教師データ)とはかなり違った値になっているはずです。
逆伝搬法(誤差逆伝搬法)では、初期出力と教師データとの差異を最小化するように出力側(図の右側)からひとつ前の層のニューロンの重みwiとバイアスbに補正を加え、その結果を基にさらにその前の層のニューロンの重みwiとバイアスbを補正してゆく方法です。補正は一番左の入力層まで繰り返されます。補正の計算においては前項で説明した勾配降下法が用いられます。この方法の優れた点は、初期計算以外には逆伝播計算が1度しか必要でないことです。次には前回補正された重みwiとバイアスbを元にして新たな入力データ(訓練データ)セットを与えます。同様に右端まで計算したら結果が得られます。この結果はおそらく前回よりも教師データにより近い結果になっているはずですが、まだ差異はあります。この差異を小さくするためにまた逆伝番計算を行います。これを繰り返すことが学習のステージです。これで、計算の回数は大変少なくて済むようになりました。原始的な方法に比べれば、数千分の一、数万分の一、、、になるはずです。
このことによって、ディープラーニングの学習ステージが何年も何十年も何百年もかかるようなものではなく、数分、数時間、数日、数か月というオーダーで完了できるようになったのです。ヒトは12年でほぼ一人前になりますが、これよりも短い学習期間ならば許容できます。こうしてディープラーニングはついに実用の世界に突入することができるようになったのです。
アルファ碁・アルファゼロの快進撃がその象徴となりました。

[飯箸からのお詫びとお願い]
実際のスピーチの中では、このスライドの説明は時間がないので割愛しました。「このスライドは昨年も使用して説明していますから割愛させていただきます」としました。しかし、よく考えたら、高橋優三先生がいらした別のフォーラムで使用したもので、医学教育学会では初めてだったことに翌日になって気づきましたが、後の祭りでした。ご参加の皆さん、申し訳ありませんでした。ここにあらためて説明を書かせていただきましたので、お読みいただければ幸いです。

No.10 脳神経系と人工知能(仮説)
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さて、AI=人工知能は、大発展中で、一見ものすごいことになってきているのですが、実はまだあまりものすごいことになっていないというお話を最後にさせていただきます。
人工知能の発達を人の脳機能と重ねてみたいと思います。

(1)第一次ブーム(推論と探索の時代)
推論と探索の機能は脳のどこでおこなわれているかと言いますと、前頭葉の後ろ半分「運動野」と言われる部分です。もう少し詳しく見るとこの機能はヒトの戦略戦術の機能と重なっており、各要素戦術と各種戦略が矛盾なく制御されるためには「頭頂葉」の働きが必要ということがわかっています。
第一次ブーム時代の「推論と探索」は、「運動野」と「頭頂葉」の協調動作の一部を真似たものであることが分かります(全部ではありませんからまだまねしがいのある情報がたくさん詰まっているはずです)。
(2)第二次ブーム(知識の時代)
第一次ブームの反省として、ヒトが考えるということには膨大な経験的知識のバックボーンが必要ということがありました。人は経験的知識を主として「側頭葉」に格納しています。「側頭葉」に格納されているのは単位知識で、単位知識のメタ関係やネットワーク関係などを管理しているのは「頭頂葉」です。つまり、ヒトの知識は「側頭葉」と「頭頂葉」によって保たれていることになります。
第二次ブームの「知識」の取り扱い方(知識工学)は、ヒトの「側頭葉」と「頭頂葉」の協調動作の一部を真似たものということになります(全部ではありませんからまだ真似しがいのある情報がたくさん詰まっているはずです)。
(3)第三次ブーム(ディープラーニング)
パーセプトロンの基になった形式ニューロンというモデルは、そもそも思弁的な成果物で、現実をどこまで反映しているのか判然としていません。パーセプトロンに至ってはさらに現実というよりは思弁的な成果物で、「実際の脳の活動のモデル」とはかなり離れた存在である危険性があります。しかし、どう見ても反射神経の動作を再現しそうなモデルであることから、私はこれをおそらく小脳の神経細胞のモデルに違いないと推測しています。
実際問題として、私が見るところでは、ディープラーニングで実現しているのは小脳と後頭葉の動作に強く類似しているので、勝手ながら第三次ブームのディープラーニングは、「小脳」と「後頭葉」に共通する機能の一部を真似たものであるとしておきます(全部ではありませんからまだ真似しがいのある情報がたくさん詰まっているはずです。特に小脳は今まで思われいたほど単純な器官ではなく、精神活動において極めて複雑な役割を担っているらしいことが近年分かり始めています)。
小脳と後頭葉だけでは人は知性を保つことができません。日本の御用学者が大脳の大半を欠落させた小脳人間になってしまっていることを強く嘆くものです。

こうして脳の各部分の機能の一部ずつをつまみ食い的に真似て実現してきたのがAIの発展というものであると思われます。
いま、こうして、この図を見てみると全くの未開拓の分野があることに気づくと思われます。「前頭前野部(前頭葉の前半分)」と「脳幹(中脳+橋+延髄)」です。図ではグレーの網をかけてあります。脳幹には間脳も含めることがありますが、この図では省いています。
これらはいずれも人が生存してゆくのに一番関係の深い部分です。たとえば深い心の傷と言われるものは、この延髄が傷ついていることを意味することが最近はわかってきました。例えば、戦場で受けた、生死にかかわる恐怖の体験が延髄を傷つけるのです。また、内臓に異常が生ずると延髄がこれを真っ先にとらえて変調を大脳に伝えます。前頭前野部は、この脳幹部分(中脳+橋+延髄)の上方すぐ先に位置していて、脳幹と密接に関連して動作しています。生きる意欲や行動目標形成に大きな働きをしています。人が生きてゆくうえで最上位のセンター指令室となっています。具体的には大脳の各部位に対する指令を絶え間なく発しているのです。
この空白地帯の機能をコンピュータのプログラムにすることができれば、その瞬間からAIは「自意識」を持つことになるはずです。
これまでの人工知能はまだ「自意識」を持っていません。つまり、心のない知識処理マシンです。知識処理マシンとしては大きく発展してきたことは「すご~い」ことですが、心をとらえていないという意味で、今のAIはまだ少しも「すごくな~い」のです。
しかし、脳科学は前頭前野の働きも脳幹(中脳+橋+延髄)の各部位の働きも少しずつ解明しています。やがてはこれらの機能を真似たAIが登場するでしょう。それもそれほど遠い将来ではないと思います。もう、どこかの研究室ではその初期のものが生まれているかもしれません。実用になるには30年かかるとしても、10年もしたら社会問題にはなっているかもしれません。
私からは、人工知能はかなり進化してすごいことになっているというお話と、まだ実はちっともすごくないというお話をさせていただいて、お話の終わりとさせていただきます。

★場外コメント Teruyuki 輝行 Yanagisawa 柳澤
  学ばせていただき、ありがとうございます。大脳皮質の表面から見えないのですが、基底
  核や旧皮質が絡む「情動の大脳辺縁系」もまた手つかずではないでしょうか。学生講義
  に用いている「人間の脳の見方」を掲げます。
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  飯箸 泰宏
  ご指摘ありがとうございます。おっしゃる通りです。
  人工知能はまだまだですね。

No.11 まとめ
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このスライドは蛇足です。
1. 「人工知能」はデーブラーニングに限定されない。
2. 現在のAIの発展はすごい、しかし、発展の余地は大いにある。
と最後にまとめておきます。

No.12 ご清聴ありがとうございました。
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ご清聴ありがとうございました。

No.13 補足資料の紹介
13
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続く補足資料は上記スライドのようになっています。
補足資料については、次ページ以降に別途投稿する予定です。

<次の記事に続く>

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琵琶

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概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(106)

2018/08/05

概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス--感性的研究生活(106)

ミニシリーズ「第50回日本医学教育学プレコングレス」
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1. 概況、人工知能の発達に対応する医学教育-第50回日本医学教育学プレコングレス
2. 飯箸泰宏、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
3. 補足資料1(代表的なAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
4. 補足資料2(これからのAIシステム)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
5. 補足資料3(これからの医学教育など)、「AIへの基本的理解」-第50回日本医学教育学プレコングレス
6. 事前討議①(AI診断は始まっている)-第50回日本医学教育学プレコングレス
7. 事前討議②(資料の事前公開)-第50回日本医学教育学プレコングレス
8. グループ討議(1)(医学教育のミニマムリクワイアメント)-第50回日本医学教育学プレコングレス
9. グループ討議(2)(教える内容の再吟味)-第50回日本医学教育学プレコングレス
10. グループ討議(3)(AIは因果関係を理解するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
11.グループ討議(4)(総務省の認識、AI人材教育論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
12. グループ討議(5)(試験は変わるか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
13. 場外討議[1](現時点のAI研究の重大課題)-第50回日本医学教育学プレコングレス
14. 番外編①(国家戦略としてのAI人材育成)-第50回日本医学教育学プレコングレス
15. 番外編②(脳科学とAIは共進化する)-第50回日本医学教育学プレコングレス
16. 番外編③(薬の飲み合わせに伴う副作用を自動予測)-第50回日本医学教育学プレコングレス
17. 番外編④(非接触型バイタルセンシング)-第50回日本医学教育学プレコングレス
18. 番外編⑤(なくなる仕事は作業だけで創造的な仕事はなくならないか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
19. 番外編⑥(AI医療支援と事例ベース推論)-第50回日本医学教育学プレコングレス
20. 番外編⑦(AIはヒトに代わって決断するか)-第50回日本医学教育学プレコングレス
21. 番外編⑧(余話: アクセス殺到)-第50回日本医学教育学プレコングレス
22. 番外編⑨(AIの普及で起こること)-第50回日本医学教育学プレコングレス
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1. 概況、第50回日本医学教育学プレコングレス【人工知能の発達に対応する医学教育】
3日前のことです。
2018年8月02日、医科歯科大学で行われた「第50回日本医学教育学プレコングレス【人工知能の発達に対応する医学教育】」で、私は冒頭のトリガースピーチをさせていただきました。

◆日時:8月2日(木)17:20-18:50(90分)
◆会場:第2会場(東京医科歯科大学 M&Dタワー 2階 「共用講義室1」)
◆席数:約90席

開会の辞 高橋優三
スピーチ1 「AIへの基本的理解」 飯箸泰宏(15分) 
スピーチ2 「医療への応用」 高橋優三(15分)
スピーチ3 「医師の役割の変化」 大西弘高(15分)
スピーチ4 「10年後、20年後の医師・看護師は何をしているのだろうか?」 米島博司(5分)
スピーチ5 「AI時代の企業人材育成」 吉田智美(5分)
スピーチ6 「コンピュータサイエンスの本質は人間学である」 中本浩之(5分)
討論 ファシリテータ 高橋優三(30分)

プレコングレスの前夜祭(8/1)
Photo
<クリックすると写真が拡大します>

プレコングレスの当日開始前準備に追われる高橋優三先生(8/2)
Photo_2
<クリックすると写真が拡大します>

私は夏風邪の治りかけでの参加となり、声が上ずって聞き取りにくい状態となってしまいました。
以下は、参加者FBに書いた私の言い訳です。
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お暑い中ご来場の皆様、本当にありがとうございました。
小生、夏風邪の病み上がりで、立つバランスがやや不安定で、声がひどく上ずっていました。大変失礼いたしました。
小生は定年後の72歳ですが、36年間大学等でシステム系の教員をしておりました。教え子は8000人を超えると思います。
本日、教育に熱意ある皆様と出会えたことを心から幸せに思っております。
これをご縁に、ご交流のほどなにとぞよろしくお願いいたします。
[8月3日追記 風邪をぶり返したようです。本日もまた寝ています]
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討議は、巧みなファシリテーションと相まって、会場から大変意義深い発言が聞けた。
発言者の多くはすでにいわば「AI経験者」で、いわゆる素人ではありません。AIを応用した何かを試作した経験があったり、AIシステムを導入している方々でした。
これら発言者の皆さん全員に壇上に上がっていただいて、別途パネル討論会が出来たら素晴らしいと思ったりもしました。

<次の記事に続く>

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