AI・人工知能・Deep Learningとは
そもそも人工知能・AI(Artificial Intelligence)とは何か。
ここでは、今あるAIは、どのような仕組みであるかを述べていきたいと思います。
鉄腕アトムやドラえもんではない
今世界にあるAI(Deep Learning)は、SF漫画のように自分で自ら考えて、行動するようなものではない。そこを理解することが、今後AI(Deep Learning)を使う上で重要になる。
そこを理解しないと、AI(Deep Learning)を過信しすぎたり、逆に信じなくなってしまうからだ。
AIとDeep Learning
AI先ほどからAI(Deep Learning)と記載させていただいていますが、これには意味があります。
今話題になっているAIとは、主にDeep Learningを指しています。AIという大きな括りの一部にDeep Learningがあります。
つまり、"AI=日本"だとすると"Deep Learning=東京"みたいな感じです。
AIと言われる中でも一部の領域に特化しています。
次からAIと記載しますが、Deep Learningを指している前提でお読みください。
どのような仕組みか
では、AIはどのような仕組みで答えを出すのでしょうか？
例えば、犬・さる・とりの写真があったとします。
赤ちゃんにいきなり犬の写真はどれか？と言っても答えは出せませんよね。まずは、犬というものを教えてあげる必要があります。
AIも同様で、犬・さる・とりを教えてあげる必要があります。
では、AIにどうやって教えてあげるのか。AIはシステムです。そのため下記の要領で学習していきます。
画像を数値に置き換える
システムは写真（画像）を人間のように見ることはできません。しかし、画像というものは赤・青・緑（それぞれの色も数字で規定されている）の組み合わせの点が、多く集まってできたものになっています。その情報（数字の羅列）を画像として取り込みます。
脳のニューロンを模した行列関数を準備する
人は脳で考えます。その発想からAIが作られてきました。
しかし、脳のニューロンは複雑です。
ニューロン→ニューロン→ニューロン・・・と神経伝達していきます。
ニューロンも、電気情報が閾値に達して伝わるか、伝わらないかが決まります。
AIも同様に、これらを模倣した数式を用意します。そして、これを計算し適切な答えを出していきます。
簡単にいうと多項式を準備して、行列計算をして適切な解を見つけていくということになります。
計算する
そして最後に、準備した画像を準備した数式にいれ計算し、適切な値を求めます。その適切な値が決まったらAIの完成です。
これにそれぞれ犬・さる・とりを計算させてあげて、犬の関数パターン、さるの関数パターン、とりの関数パターンを作ります。そして、未知の犬の写真を取り込み、結果がどのパターンに近くなるかによって、写真を判別します。
つまり何が言いたいか
結局のところ、今あるAIは多項式計算をさせているようなものなので、ドラえもんなど本当の知能を持ったものは生まれないということになります。
また、医療（画像診断など）に応用される場合は、過去の症例を学習させたものが中心になるかと思います。そのため、症例が少なく十分に学習できない症例や、最新の知見で学習が遅れている症例などシステムによっては反映されていない症例がある可能性があることは頭の片隅に置いておく必要があります。
また、AIは万能ではなく、あくまで可能性を提示してくれるシステムということを忘れない方がいいでしょう。
AIに興味ある方は以下の本も合わせて読んでみてはいかがでしょうか。
PCRいらず！？AIがコロナの診断を助ける！医療業界の最新事情についてお届けします
日本でもAIを使ってコロナの治療や診断を行おうとしています。
例えば、富士フイルムや富士通、スタートアップ企業ではCT画像からAIを使ってコロナの可能性がないか解析しようと試みられています。
そもそも、CT画像とか使わないで、PCRで検査すればいいじゃん？と思いました。しかし、現実はそう簡単にはうまくいかないみたいです。富士通の記事によると
問診では「新型コロナウイルス感染の可能性が低い」と判断された場合でも、胸部CT画像所見から、新型コロナウイルス肺炎を見つけ出し、早期発見につながることが期待できる。
とあります。そのため、実際の医療現場では問診をして新型コロナウイルスではないと判断されるとPCRを受けられないことになるかもしれないのではないでしょうか（推測です）。そのため、問診だけでなく、CTなどで実際に疑われる症状が出ていることにより客観的な証拠を出すことができるようになるのでしょう。そして早期発見に繋がると考えられます。
お医者さんがCTを見て診断すればいいじゃん？と思う方もいらっしゃるかもしれません。（私もそう思いました。）しかし、実際には"患者さん1人当たり数百枚にもおよぶ胸部CT画像を目視で確認し、新型コロナウイルス肺炎かどうかを診断する"とのことらしいです。
医療体制が逼迫してしまっている今、医師の時間確保というのはとても大事になってきます。そのためにもAIを活用することより、医師の業務を減らし、余った時間を他の患者さんや、医師の休息に当ててもらいたいですね。
富士フイルムでは、下記のようなAIの活用をしています。
新型コロナウイルス感染症による肺炎患者を受け入れている医療機関と共同で、AIを活用して患者の経過観察や治療効果の判断を支援する技術を開発すると発表した。胸部のCT画像を自動解析し、肺炎による異常を識別するという。
また、富士通では下記のようなAIの活用をしています。
本技術は、新型コロナウイルス肺炎が疑われる患者の胸部CT画像に対して、AIが肺の陰影の広がりなどを数値化および3次元で可視化。感染の可能性を提示することで、医師の画像診断を支援する。
とのことです。
また別のAIの活用で、PCRの代わりに、唾液から新型コロナウイルスの感染を判別する技術を開発しているみたいです。しかも5分で検出できるとのことです。
5分で検出できるとなると
- すぐにコロナ陽性の患者を隔離できるので、さらなる市中感染を防ぐことができる
- 救急患者の場合など、コロナの判別をすることにより適切な病院で治療を受けられる。コロナ陰性であれば、患者は受け入れられる病院も増えるだろうし、医師たちもコロナの防護服を着るなどの対応が不要になり精神的にも負担が減る
採取した唾液から5分で新型コロナウイルスの感染を判別できる研究用検査キットを発売したと発表した。微細加工した半導体チップに唾液を流し、人工知能（AI）による解析でウイルスの種類を見分ける。まずは研究機関などに売り込み、実際の患者の判定での使用は承認申請を検討している
AIがどんどん活用されることになり、コロナが早く治り、コロナ前の日常が戻ってくるといいですね。
最後に、8割おじさんこと西浦博先生のコロナに関する本に興味がありましたら読んでみてください！
AIが医療を変える？どこにいても同じ医療が受けられるような未来がくる可能性
AI(ディープラーニング)は医療に大きな変革を起こす可能性がある。
また、厚生労働省の保健医療分野におけるＡＩ活用推進懇談会 報告書
においても、AI活用の重要性を述べている。
では実際にどのようないいことがあるのか。
例えば、患者さんは、医師の能力や専門性の影響が少なくなり、病気の診断、適切な治療を受けることができるようになる可能性がある。
例えば、経験が豊富だったり、専門性が高い医師出ないと見つけることが難しい複雑な病気も、新米の医師が発見できる可能性を高くすることができる。また、何件もお医者さんを回ってやっと診断してもらっていたことも、AIを使うことによりどこの病院でも診断してもらいやすくなる可能性が高くなる。
医師にとっては、AIを活用することによって、診断の補助をしてもらうことにより業務の負荷を下げることができる。例えば、珍しい症例だと過去事例や類似症例を探すことが難しかったり、時間がかかったりするかもしれません。その際にAIを利用することにより、比較的早く類似症例の候補を挙げてくれるようになり、医師の負担が減ります。また、レントゲン写真などで、医師だけでなく、AIもチェックすることによりダブルチェックすることができるようになります。そうすることにより、病気の見逃しの可能性を下げ、医師の精神的負担も減らすことができるようになるのではないでしょうか。
また、厚生労働省からも下記のように役立つと述べられています。
例えAIば、専門医が十分に存在しないへき地で、ディープラーニングを応用した診断用医療機器による疾患名候補や異常所見候補の提示等 は、専門医でない医師にとって大いに役立つと考えられる。(厚生労働省
より)
ただ、ここで忘れてはならないのは、AIはあくまで診断するために必要な情報（類似例の提示）をするまでであり、最終診断を行うのは医師ということになる。
今回は主に医療×AIが将来どのように世界を変えていくかについて触れました。
次回以降、AI(ディープラーニング)についても簡単に触れようと思います。
本格的に知りたいという方は、下記の本などを参考にしてみてはいかがでしょうか。
〜あなたのサーバは大丈夫？〜サーバで容量をとっているファイルやフォルダを調べる
サーバが知らぬ間に容量がいっぱい！なんてことあって欲しくはないですが、たまに起こることがあります（きちんと監視しろよって感じですが。。。）
けど、どこのフォルダやファイルが容量をとっているかわからない！なんてことも・・・
そんなあなた？にサーバ内の容量の調べ方から、どこのフォルダが容量をとっているかの調査の方法を紹介しましょう！
例えば、１個の大きいファイルが容量をとっているならある程度検討がつくかもしれませんが、いつの間にかログが大量に出ていて、そこが容量を圧迫していたり・・・
また、先輩や周りの人を説得するにも、どこのフォルダが容量が多いので、どこを削除したらいいなどいう手がかりにも今から紹介する方法を知っているといいでしょう！
◆サーバ全体の容量の使用率を調べる
$ df
こちらは単純！
簡単にどこを見ればいいのか書いておきます。
Filesystem ・・・どこのファイルシステムか
Used ・・・どのくらい利用しているか（おそらくこのままだと見辛いはず）
Available ・・・利用最大サイズ
Use% ・・・どのくらい利用しているか（これが100だとアウト！）
もし、Usedを見やすくしたいなら
$ df -h
こうすることによってちょうどいいサイズで表示してくれます。
◆どこのディレクトリの容量が多く占めているかを調べる！
さぁさぁお待ちかねですね！
$ du -sh ./*
カレントディレクトリの直下のフォルダの総容量を調査するときに使用します！
これで、容量が大きいフォルダを特定していきましょう！
全体を把握する場合は、
$sudo su -
などでrootユーザに変更し、
$cd /
に移動して、全体を調べていきましょう！
くれぐれも削除コマンドなどは使わないように！
【Android Studio】【初期設定】エミュレーターでの実行をするためAVD Managerを設定する
Android studioでアプリの動作を確認するために利用するエミュレーターの設定を行なっていきたいと思います。
まずは、アプリ開発画面を開いていただき、下記の赤で囲ってあるマークをクリックします。
その後、下のような画面が現れるので、「Create Vitrtual Device...」をクリックします。
その後、下のような画面が現れるので導入したいものを選択してNextをクリックします。今回は、Nexus 5Xを選択してみました。
その後、導入する対象の名前の「Download」を選択して必要なものをDownloadしていきます。
ダウンロードが完了したら、「Next」をクリックします。
その後、カメラなどの設定を行い完了したらFinishをクリックします。
以上になります。
【MAC】画面の操作を録画する方法
以前記載した【MAC】スクリーンショット取得方法 - プログラミング勉強部屋
を調べている最中にMACの画面操作を動画として保存できる方法がありました。
その方法を書いてみたいと思います。
基本的にはスクリーンショットを取得するのと一緒です。
◆「command」 + 「shift」 + 「5」
を押すと下のようなアイコンが出ます。左から4番目か5番目を指定して、「収録」を押下すると録画が始まります。
撮影を終えたい際は再び、「command」 + 「shift」 + 「5」を押下し、左から4番目の赤で囲っているマークを押下すると撮影が終了します。
完了するとしばらくすると、おそらく初期設定ではDesktopに動画が保存されているかと思います。
【MAC】スクリーンショット取得方法
普段私は仕事でWindowPCを使っております。
一方、プライベートではMACを資料しており、操作方法がいまいちわかっておりません。
そこでMACのスクリーンショットの取得方法についてご紹介いたします。
◆全体のスクリーンショット
「command」＋「shift」＋「3」
◆全体のスクリーンショットをクリップボードにコピー
「command」＋「shift」＋「control」+「3」
◆選択した範囲をスクリーンショット
「command」＋「shift」＋「4」
◆選択した範囲のスクリーンショットをクリップボードにコピー
「command」＋「shift」＋「control」+「4」
◆「command」 + 「shift」 + 「5」
下の写真のようなツールバーが出てきます。左３つのアイコンを選択すると全体のスクリーンショットや選択した範囲のスクリーンショットの取得などを選ぶことができます。さらに◉マークがついている、左から4,5つ目のアイコンは録画を行うときに使うものになりますのでご注意を！
仕事とかですとWinShotなどを使っていますが、Macには標準で便利なスクリーンショットを取る方法が備わっていて便利ですね。
注意：今後MACの仕様などに変更があり本方法で取得できなくなってしまうかもしれませんのでご注意ください。
