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人工知能

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1: 2018/08/16(木) 12:19:36.11 ID:CAP_USER
IBMが開発した人工知能システム「Watson(ワトソン)」は、2011年にアメリカで行われたクイズ大会「Jeopardy!」に出場し、人間の参加者よりも多くの賞金を獲得して世界的な注目を浴びました。そんなワトソンを利用した医療診断システムをIBMは開発しており、これまでに多額の投資を行ってきましたが、「ワトソンの診断システムは実用的なレベルにはほど遠い」という主張が専門家らによってなされています。

Playing Doctor with Watson: Medical Applications Expose Current Limits of AI - SPIEGEL ONLINE
http://www.spiegel.de/international/world/playing-doctor-with-watson-medical-applications-expose-current-limits-of-ai-a-1221543.html

IBMは多額の資金を投入して開発したワトソンを、医療分野に応用しようと試みています。世界の医療業界は数兆ドル(約数百兆円)もの巨大なマーケットであり、人間がさまざまな病気を克服したいという希望を持ち続ける限り、今後も成長し続ける見込みもあります。医療分野は毎日のように新たな研究成果が発表されるため、医療知識の量は3年ごとに2倍になるともいわれており、人間の医者では追い切れない最新の医療トレンドを蓄積できる人工知能を医療分野に応用しようとする試みは、理にかなっていると感じられます。

病気の診断にワトソンを利用するプロジェクトは、ドイツのギーセン大学とマークブルク大学の付属病院で行われていました。IBMはワトソンの医療診断システムの優秀さを証明しようとしましたが、実際にはワトソンの病気診断システムが期待されていたほど優秀でないことが判明してしまいました。たとえば、来院した患者が胸の痛みを訴えている場合、通常の医師であれば心臓発作や狭心症、大動脈の破裂などをまず最初に疑います。ところが、ワトソンは胸の痛みという症状の背後には、珍しい感染症があるという不可解な診断を下したとのこと。

Rhön-Klinikum AGというマークブルク大学付属病院を傘下に持つ医療機関でCEOを務めるシュテファン・ホルツィンガー氏は、マークブルク大学で行われていたワトソンの臨床テストを見学し、「ワトソンに専門的な医学的理解があるとは思えず、このプロジェクトを継続するのはラスベガスのショーに投資するのと変わらない」と感じたそうです。


結局、ホルツィンガー氏はワトソンを実際の患者の診察に応用する前の段階で、IBMとのプロジェクトを打ち切ると2017年に決定しました。ところが、IBMは単なる打ち切りに終わった大学病院におけるプロジェクトを、まるで「成功したテスト」であるかのように宣伝していると、ホルツィンガー氏は述べています。

マークブルク大学でワトソンが直面した大きな問題には、言語の認識もあったとされています。ワトソンは患者の病気を診断する時に、医者が患者から得た情報をまとめた文書やカルテ、検査結果などをスキャンし、病気の手がかりとなる情報を得ていたとのこと。ところが、ワトソンは文章の複雑な言い回しをうまく理解することができず、正確な診断結果を下すことができなかったそうです。たとえば、医者が使う「~という可能性を排除することはできない」という否定寄りの微妙なフレーズの解釈は、ワトソンにとって非常に難しいものだったとのこと。

加えて、医師も患者の診断結果を非常に簡略化して書く傾向にあり、「HR 75, SR, known BAV」と書けば「平常時の心拍数が75、大動脈二尖弁あり」ということを意味しますが、ワトソンはソフトウェアにこれらの略語を学習させるまで、文章の意味を理解することができません。一度学習させればワトソンも略語を理解することができますが、ワトソンに医師のカルテを理解させるためには、膨大な数の略語をソフトウェアに登録する必要があります。

もちろん、ワトソン以外の人工知能による医療診断が完璧だというわけではなく、Isabel Healthcare platformやPhenomizerといった医療診断システムも、完璧な診断結果を得られるわけではありません。ワトソンが診断を誤ってしまうことも仕方のないことではありますが、IBMはワトソンを「他のどの医療診断システムよりも優れている」と主張しており、ドイツの大学病院における失敗はIBMにとって喜ばしいものではないとのこと。

https://i.gzn.jp/img/2018/08/16/watson-expose-current-ai-limit/05_m.jpg
https://i.gzn.jp/img/2018/08/16/watson-expose-current-ai-limit/00_m.jpg
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180816-watson-expose-current-ai-limit/
ダウンロード (4)


引用元: 【AI】IBMの人工知能「Watson(ワトソン)」による医療診断システムは「実用に耐えうるものではない」という主張[08/16]

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1: 2018/07/21(土) 19:49:51.72 ID:CAP_USER
理化学研究所と国立がん研究センターは21日、人工知能(AI)を使って、内視鏡画像から早期胃がんを熟練医並みの精度で見つけることに成功したと発表した。
検診に使えば見逃しを減らし、早期治療につながると期待される。研究チームは、医師の判断を支援する装置として実用化を目指すとしている。

 胃がんは自覚症状に乏しいため、進行してから発覚するケースが多い。

続きはソースで

■AIが発見した胃がんの内視鏡画像(右)と元の画像。
判別しにくいがんを見つけて、紫色に塗り分けた
https://nordot-res.cloudinary.com/t_size_l/ch/images/393257163339940961/origin_1.jpg
https://www.sankei.com/life/news/180721/lif1807210018-n1.html
ダウンロード


引用元: 【人工知能】AIで早期胃がん発見…熟練医並みの精度、判断にかかる時間は0・004秒 理研とがん研センター発表[07/21]

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1: 2018/07/19(木) 10:12:00.19 ID:CAP_USER
我々は自律型致死兵器の開発、生産、取引、使用に参加しないし、支援もしない――。
人工知能(AI)の軍事利用が現実味を帯びる中、世界のAI研究者や企業経営者らが、人を介さずにAIの判断による攻撃を想定する自律型致死兵器を開発しないことなどを盛り込んだ「誓い」に賛同したことが18日、ストックホルムで開催中の国際人工知能学会で発表された。

 発表者のマサチューセッツ工科大学(MIT)のマックス・テグマーク教授によると、賛同者には米電気自動車メーカー、テスラのイーロン・マスク最高経営責任者(CEO)ら著名企業経営者ら約2400人のほか、グーグル傘下のAI企業「ディープマインド」や欧州のAI関係学会など160組織が入っているという。
また、米軍の研究機関のAI研究者や慶応大の栗原聡教授らの名前も賛同者リストに掲載されている。
公式ウェブサイトによると、日本時間19日午前9時時点で、2492人、172組織まで賛同が増えた。

続きはソースで

■国際人工知能学会で「自律型致死兵器に関する誓い」を発表したマサチューセッツ工科大学(MIT)のマックス・テグマーク教授
https://www.asahicom.jp/articles/images/AS20180719000670_comm.jpg

朝日新聞デジタル
https://www.asahi.com/articles/ASL7M24K4L7MULBJ001.html
ダウンロード (1)


引用元: 【自律型致死兵器】「AI使った兵器開発しない」 米テスラCEOらが宣言[07/19]

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1: 2018/07/21(土) 15:53:21.82 ID:CAP_USER
総務省情報通信政策研究所は、AIのネットワーク化に関する報告書を公表した。
有識者会議が取りまとめたもので、医療診断などで想定される便益や課題を提示。AIの誤診で患者の症状が悪化した場合、ブラックボックス化されていて判断の経緯などを説明できないと、患者やその家族らの理解が得られない恐れがあることを挙げている。

この報告書は、「AIネットワーク社会推進会議」(議長=須藤修・東大大学院情報学環教授)が取りまとめたもので、さまざまな分野でAIが活用されることを想定し、AIのネットワーク化が社会・経済にもたらす影響の評価を行った上で課題を整理した。

 医療診断については、AIによる画像診断で病気の早期発見や見落としの改善につながるほか、医師の負担が軽減されることを指摘。

続きはソースで

https://www.cbnews.jp/20180720/20180719ai001.jpg

https://www.cbnews.jp/news/entry/20180719200753
ダウンロード (2)


引用元: 【人工知能】「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[07/20]

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1: 2018/06/27(水) 11:32:47.12 ID:CAP_USER
積水ハウスは、住宅施工現場での作業負荷軽減を目的に、「天井石こうボード施工ロボット」をテムザックと、「上向き作業用アシストスーツ」をダイドーと、それぞれ共同開発した。
ロボットは、ゼネコンなどで導入されている産業用ロボットと異なり、AIを搭載し、互いに通信でコミュニケーションを取りながら施工する珍しいタイプ。
アシストスーツは、作業者の腕をサポートし、長時間の辛い上向き作業を楽にする。

積水ハウスは2018年6月13日、開発中の「天井石こうボード施工ロボット」と「上向き作業用アシストスーツ」の実機デモンストレーションを茨城県古河市の同社教育訓練センター東日本校で行った。

■BIMをベースにした2体のロボット、最大7割の作業軽減

 天井石こうボード施工ロボットは、「Carry」と「Shot」の2体。
Carryは天井石こうボードの位置決定とボードの運搬を担当。Shotは、Carryと通信を交わして位置合わせと、ビス打ちをメインに行う。

 通常、石こうボードの施工は、人の手であれば、1×2m(メートル)のボードで50カ所ビスを打つ必要がある。
リビング天井などの場合は、1枚17kg(キロ)のボードを支えつつ、不安定な脚立の上で2日間ずっと上向きの反復作業が続くため、作業員の大きな負担となっていた。

 この課題解決のため、積水ハウスと、サービスロボットの開発で実績のあるテムザックは、BIM(ビルディング・インフォメーション・モデリング)をベースにしたロボットシステムを開発した。

ロボットの動作手順は、作業者はまず、積水ハウスが開発したCADシステムや建物・部材情報を保有する「邸情報データベース」と連動したタブレットで、施工場所をタップする。
次に、Carryに搭載されたカメラで天井の下地を撮影して寸法を測り、サイズに合うように石こうボードを切断して、ビスを打つ箇所のマーク付けをする。加工したボードをCarryに載せれば、後は両機が自動的に位置合わせと天井への固定を行う。

ビス打ちは、Carryが仮固定しながら後退し、Shotはマークされた位置にビス打ちを繰り返す。

続きはソースで

http://image.itmedia.co.jp/smartjapan/articles/1806/19/is20190614ADSC_1060.JPG

http://www.itmedia.co.jp/smartjapan/articles/1806/19/news033.html
ダウンロード (1)


引用元: 【機械工学】積水ハウスが開発した「会話する施工ロボット」と「アシストスーツ」の実機デモ (1/3)[06/19]

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1: 2018/06/26(火) 15:57:32.94 ID:CAP_USER
人工知能(AI)をオープンソース化するために活動する非営利の研究機関「OpenAI」は、AI技術が将来的に誰にとっても恩恵を受けられるような安全な進歩を遂げるようにとイーロン・マスク氏らによって設立された組織です。
そんなOpenAIが研究を進めるAIは、特定の条件下では熟練のDota 2プレイヤーにも勝利できるほどの腕前を身に付け始めています。

OpenAI Five
https://blog.openai.com/openai-five/

OpenAI’s ‘Dota 2’ neural nets are defeating human opponents | TechCrunch
https://techcrunch.com/2018/06/25/openais-dota-2-neural-nets-are-defeating-human-opponents/

OpenAIでは研究の一環としてAIにゲームを学習させるなどが行われており、2017年8月にはチェスや囲碁よりもはるかに複雑なビデオゲームのDota 2上で、世界チャンピオンに1対1のバトルで勝利を収め話題となりました。

OpenAI製のAIがDota 2の1対1のバトルで世界チャンピオンに勝利した際、開発チームは今後の目標として「5対5のチーム戦で人間のチームにAIを加えること」を掲げており、それに向けて開発が進められているのが「OpenAI Five」と呼ばれる5つのニューラルネットワークです。
OpenAI FiveはDota 2で5対5のチーム戦をプレイできるように設計されたもので、このOpenAI Fiveも特定の条件下で人間のチームを打ち負かすことができるレベルにまで進化しているそうです。

チェスや囲碁のようなターンベースのゲームと異なり、Dota 2はリアルタイムで多くの意志決定を行わなければいけないゲームです。
Googleが開発し、世界最強の棋士を倒したことで話題となった囲碁AIのAlphaGoはよく練られた手に対応するために多くの時間を必要としましたが、OpenAI FiveがプレイするDota 2ではそのような猶予は一切与えられないため、いかに高度な判断を下せるニューラルネットワークとなっているかがよくわかると思います。

続きはソースで

https://i.gzn.jp/img/2018/06/26/openai-five-dota-2-defeating/00_m.jpg
■プレイ動画
OpenAI Five: Dota Gameplay https://youtu.be/UZHTNBMAfAA



GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180626-openai-five-dota-2-defeating/
ダウンロード (2)


引用元: 【AI】〈動画あり〉OpenAIの人工知能「OpenAI Five」がDota 2の5対5バトルで人間チームに勝利[06/26]

【AI】〈動画あり〉OpenAIの人工知能「OpenAI Five」がDota 2の5対5バトルで人間チームに勝利の続きを読む
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