AI・人工知能・Deep Learningとは - AI×医療に興味があるシステムエンジニア

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。