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Outward Matrix

戦略コンサルタントのブログ。コンサルティング業務、英語、戦略策定、採用、育成等について書いています。

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ガンすら治療する人工知能は、人類の救世主となりえるか

社会

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★厳選オススメ記事!

こんにちは、Shin(@Speedque01)です。ぼくは、このブログの名前「Outward Matrix」からわかるように、Matrixに代表されるSFが大好きです。

特に最近はテクノロジの進歩が目覚しく、見ていて非常に楽しいです。映画の世界がどんどん実現されていっていることを実感します。それこそポケモンGOもその一つでしょう。

実際の仕事の中でも、最先端テクノロジに関するプロジェクトも増えていて、非常に興味深いです。ぼく自身はエンジニアではないので、それらを作ったり内部構造を完全に理解したりできないのは歯痒いですが・・・。

閑話休題、こんなニュースを発見しました。

www3.nhk.or.jp

不治の病の代表格であるガンを、人工知能が治してしまったという衝撃的な見出し。もちろんいつかは来るだろうなーとは思っていましたが、想定よりだいぶはやい・・・。中身を見ていきましょう。

IBMが手がける人工知能「ワトソン」とは

今回の記事の主役となるのは、IBMの手による人口知能「ワトソン」です。これはいったいどのようなシステムなのか、ちょっとWikipediaを参照してみましょう。

ワトソンは、IBMが開発した質問応答システムで、2009年4月に米国の人気クイズ番組「ジェパディ!」にチャレンジすると発表された。

これは1997年に、当時のチェス世界チャンピオンのガルリ・カスパロフに勝利したIBMのコンピュータ・システムであるディープ・ブルーに次ぐプロジェクトである。

しかし、クイズ番組では自然言語で問われた質問を理解して、文脈を含めて質問の趣旨を理解し、人工知能として大量の情報の中から適切な回答を選択し、回答する必要がある。IBMはこの技術を、将来的には医療、オンラインのヘルプデスク、コールセンターでの顧客サービスなどに活用できるとしている。

2011年1月13日にはトーマス・J・ワトソン研究所でワトソンの公開と「ジェパディ!」での人間と対戦デモが行われた。ワトソンは、10台のラックに搭載されたPower Systems 750で構成され、2880個のPOWER7プロセッサ・コアを搭載し、オペレーティングシステムはLinux、処理性能は80テラFLOPS(TFLOPS)で、インターネットには接続されておらず、本・台本・百科事典(Wikipediaを含む)などの2億ページ分のテキストデータ(70GB程度、約100万冊の書籍に相当)をスキャンして取り込んだ。

2011年2月14日からの本対戦では、15日と16日に試合が行われ、初日は引き分け、総合ではワトソンが勝利して賞金100万ドルを獲得した。賞金は全額が慈善事業に寄付される。

なお「ジェパディ!」は問題文が読み上げられた後に手元のボタンを押して回答する早押し形式であるが、ワトソンは音声認識機能を持たないため文字で問題を取得し、シリンダーでボタンを押す装置を用いて回答した

2013年11月14日には、一般のデベロッパーに提供することを発表した。

大量の情報を事前スキャンし、圧倒的な処理速度で分析する質疑応答用人工知能、それがワトソンです。有名なクイズ番組で優勝するほどの実力を持ったのが2011年、もうそれから5年経っています。

上記でも触れられていますが、クイズ番組の領域を飛び越え、ついに医療の領域まで進出、日本国内での結果も出したのが今回のニュースということになります。

ワトソンはわずか10分で真の病名を特定!

そんなワトソンですが、活躍っぷりがハンパない。下記、冒頭の記事からの抜粋です。

山下あや子さん(66)は、去年1月に附属病院に入院し、医師からは「急性骨髄性白血病」と告げられていました。

2種類の抗がん剤を組み合わせる標準的な治療を受けましたが、体の免疫機能を担う白血球の数は思うように回復しませんでした。抗がん剤が効くはずなのに症状は悪化。40度近い高熱や意識障害、それに肺炎も発症しました。

なぜ抗がん剤が効かないのか、その原因がはっきりしません。このままでは、免疫不全による敗血症などで死亡するおそれも出ていました。

そこで病院は、人工知能にその原因を探らせることにしました。

まず山下さんの遺伝情報を調べ、白血病の原因となっている可能性のある遺伝子の変化をピックアップ。1500ほどにまで絞り込んだ山下さんの遺伝子の変化を人工知能に読み込ませ、原因を分析させたのです。

すると、わずか10分後。山下さんが苦しんでいる病気は、当初、医師が診断していた「急性骨髄性白血病」ではなく「STAG2」と呼ばれる遺伝子の変化が根本の原因を作り出している「二次性白血病」だという判断を示しました。

病院はこの判断を参考に治療方針を変更。抗がん剤の種類を変えたところ、山下さんは徐々に回復していったのです。入院から8か月後、山下さんは、無事退院できるまでに回復しました。

山下さんは「あと1年ほどすれば、この世からいなくなると覚悟した時期もありました。ロボットやコンピューターの研究は成果を上げるのに年数を要するもので、こんなに急激に役に立つなんて思いもよらず、今こうして元気でいられるのは人工知能のおかげです」と話していました。

人体のシステムは非常に複雑であり、病気も何が原因なのかハッキリしないことも多いです。しかし、ガンや脳関係の病気など一刻を争うものに関しては、そんなこともいってられません。正確に、かつ高速で診断をこなしていくことが要求されます。

もちろん医者はその道のプロで、多数の経験やその豊富な知識から、非常に高い正確性およびスピードで診断を下し続けることができるでしょう。しかし、いくら優秀でも結局は人間。記憶力には限界があるし、ミスをすることももちろんあるでしょう。

現時点では、人工知能が医者のしていることをすべて肩代わりできるとは思いません。しかしながら、今回のことが証明しているように、「非常に優秀なアドバイザー」的な立ち位置としては、十二分に機能するレベルになってきているのではないでしょうか。

人工知能利用の流れにはもはや抗えない

ターミネーターやそれこそマトリックスなどのSF映画や、アイザックアシモフを初めとするSF小説を好きな人のなかには、「人工知能の発達により、人類が駆逐される」と考える人もいるかもしれません。

正直、その可能性はゼロとはいえないでしょう。映画のような大反逆はさすがになさそうですが、人間がライフラインをすべてロボットに頼った瞬間にシステムがぶっ壊れ、多くの命が失われる・・・というシナリオは全然ありえそう。

しかし、そうであったとしても、もはや人工知能を利用する流れには抗えないでしょう。もしぼくの大事な人が原因不明の難病にかかり、医者も匙を投げた場合、もちろんぼくは人工知能に頼って病名診断と処方を頼みます。そして、それは病気のみならず、すべての事象に広がっていくはずです。

今から10年後の世界は、いったいどうなっているんでしょうね。