メイン大が説明可能なAI「ProtoPNet」を開発！

コメント

注目のコメント

• 倉嶌 洋輔

  （株）Focus on 代表取締役 ／『AI時代のキャリア生存戦略』著者

  ・2020年11月13日

  この記事の後段にある乳がん検知への転用への取り組みを見て、AIが編み出した「人知を超えた病気検知のパターン認識の方法」を人間に教育させる機会が生まれるかもしれませんね。
  
  例えば、レントゲンのがん診断で、人間では検知不可能なレベルの超早期発見が可能なケースも報告されていますが、その中身が説明可能になれば、医学部生や研修医の段階から「ここをこう見ると超早期発見できる」と教育することができるようになりますね。
  
  この手のAIが殆どの病院に配備されればその教育も不要ですが、恐らく数十年は掛かるので、それまでは、結構有効な医療の質を高める方法かもしれませんね。
  
  XAI（Explainable AI＝説明可能なAI）はこれまでアメリカのDARPA（国防高等研究計画局）が巨費を投じて研究を進めるような超最先端でしたが、次第に大学の研究室レベルでも実現可能な状況に時代が進み始めています。
  
  
  下記の動画でも最近解説しましたが、イノベーションはいつだって異分野との結合によって生じます。上記の場合はDeepLearning × 医学 × 教育ですね。
  興味のある方は是非ご覧くださいm(_ _)m
  【解説】イノベーションの仕組みとコツ（実践例付き）
  https://youtu.be/PXe70T2qTg8
• 堀川 圭一

  化学素材メーカー勤務

  ・2020年11月14日

  実例を見てみたい。