1: しじみ ★ 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
GIGAZINE
https://gigazine.net/news/20180816-watson-expose-current-ai-limit/
続く）
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。
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2: しじみ ◆fbtBqopam767 しじみ ★ 2018/08/16(木) 12:19:54.42 ID:CAP_USER
続き）>>1
IBMは「がんの治療にワトソンが大きく役立つ」とも宣伝しており、多くの人々はスーパーコンピューターの力により、従来より素早い診断と治療が可能になると希望を抱いていました。特に、がんの治療にとって遺伝子治療の重要性が大きくなるにつれて、大量の遺伝子情報を処理できるワトソンの能力が発揮されるものと考えられていました。
がん治療に関するあらゆる知識や情報をワトソンは蓄積しており、患者のプロフィールとクラウド上に保存された膨大なデータを照合することで、ワトソンが的確な治療法を提供できるとIBMは語っています。ところが、ニューヨークのメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターで実際にワトソンを使用したことのある医師は、「ワトソンは一般的な教科書に記載された治療法すら特定できない」と語っています。この医師によれば、ワトソンよりもインターンで来た優秀な医学生のほうが、適切ながんの治療法を提供できるとのこと。
ベンチャーキャピタリストのチャマス・パリハピティヤ氏は、ワトソンの医療診断システムを「あれはジョークに過ぎません」と語り、GoogleやAmazonのほうが人工知能においては先を進んでいるとしています。パリハピティヤ氏を含む多くの金融関係者がワトソンの性能に疑問を持っており、すでに数十億ドル(約数千億円)をワトソンに費やしてきたIBMにとっては、ワトソンにつぎ込んだ資金が無駄になってしまうのは最悪のシナリオです。
多くの否定的な見方にもかかわらず、IBMはクラウドベースの人工知能システムであるワトソンは成功に向かっているとしています。「ワトソンのがん治療システムは全世界の230を超える医療機関で使用されており、ワトソンを導入した医療機関は1年間で80近く増加しています」とIBMは述べ、ワトソンの医療診断システムに対する医師の肯定的な評価も増えていると主張しました。IBMは今後数年間で、さらに数十億ドル(数千億円)もの追加投資をヘルスケア部門に行うとしています。
ワトソンが人間の医師を超えるのにあと何年かかるのかわかりませんが、IBMが「ワトソンが人間の医師よりも優秀だ」という証明を行った後になって、ようやくワトソンの医療現場における推進が始まるとみられています。それでも、人間の医師が病院内から消えてしまうことは考えにくいとのこと。なぜなら、人工知能が患者に寄り添って丁寧な対話を行い、難しい治療に必要不可欠な患者と医師との間における信頼を得ることはできないからです。
ワトソンの病気診断システムには多くの問題があるとされていますが、人工知能を医療に利用する試みの中には、成功を収めているものも多数存在しています。たとえば、DeepMindのAIは目の病気を人間の医者と同程度の精度で診断可能であり、人工知能を利用して線維筋痛症の診断を脳のスキャン画像から行う試みなどが、一定の成功を収めている模様。一方で、これらの成功例は病気の画像診断に人工知能の画像処理システムを利用したものであり、問診等から病気の診断を行うワトソンの医療診断システムとは違ったアプローチになっています。
また、Appleがヘルスモニタリング用のチップを開発するために新たな人材を募集するなど、名だたるIT企業は医療分野への進出に意欲を燃やしています。
https://i.gzn.jp/img/2018/08/16/watson-expose-current-ai-limit/00_m.jpg
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https://gigazine.net/news/20180816-watson-expose-current-ai-limit/
IBMは「がんの治療にワトソンが大きく役立つ」とも宣伝しており、多くの人々はスーパーコンピューターの力により、従来より素早い診断と治療が可能になると希望を抱いていました。特に、がんの治療にとって遺伝子治療の重要性が大きくなるにつれて、大量の遺伝子情報を処理できるワトソンの能力が発揮されるものと考えられていました。
がん治療に関するあらゆる知識や情報をワトソンは蓄積しており、患者のプロフィールとクラウド上に保存された膨大なデータを照合することで、ワトソンが的確な治療法を提供できるとIBMは語っています。ところが、ニューヨークのメモリアル・スローン・ケタリングがんセンターで実際にワトソンを使用したことのある医師は、「ワトソンは一般的な教科書に記載された治療法すら特定できない」と語っています。この医師によれば、ワトソンよりもインターンで来た優秀な医学生のほうが、適切ながんの治療法を提供できるとのこと。
ベンチャーキャピタリストのチャマス・パリハピティヤ氏は、ワトソンの医療診断システムを「あれはジョークに過ぎません」と語り、GoogleやAmazonのほうが人工知能においては先を進んでいるとしています。パリハピティヤ氏を含む多くの金融関係者がワトソンの性能に疑問を持っており、すでに数十億ドル(約数千億円)をワトソンに費やしてきたIBMにとっては、ワトソンにつぎ込んだ資金が無駄になってしまうのは最悪のシナリオです。
多くの否定的な見方にもかかわらず、IBMはクラウドベースの人工知能システムであるワトソンは成功に向かっているとしています。「ワトソンのがん治療システムは全世界の230を超える医療機関で使用されており、ワトソンを導入した医療機関は1年間で80近く増加しています」とIBMは述べ、ワトソンの医療診断システムに対する医師の肯定的な評価も増えていると主張しました。IBMは今後数年間で、さらに数十億ドル(数千億円)もの追加投資をヘルスケア部門に行うとしています。
ワトソンが人間の医師を超えるのにあと何年かかるのかわかりませんが、IBMが「ワトソンが人間の医師よりも優秀だ」という証明を行った後になって、ようやくワトソンの医療現場における推進が始まるとみられています。それでも、人間の医師が病院内から消えてしまうことは考えにくいとのこと。なぜなら、人工知能が患者に寄り添って丁寧な対話を行い、難しい治療に必要不可欠な患者と医師との間における信頼を得ることはできないからです。
ワトソンの病気診断システムには多くの問題があるとされていますが、人工知能を医療に利用する試みの中には、成功を収めているものも多数存在しています。たとえば、DeepMindのAIは目の病気を人間の医者と同程度の精度で診断可能であり、人工知能を利用して線維筋痛症の診断を脳のスキャン画像から行う試みなどが、一定の成功を収めている模様。一方で、これらの成功例は病気の画像診断に人工知能の画像処理システムを利用したものであり、問診等から病気の診断を行うワトソンの医療診断システムとは違ったアプローチになっています。
また、Appleがヘルスモニタリング用のチップを開発するために新たな人材を募集するなど、名だたるIT企業は医療分野への進出に意欲を燃やしています。
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35: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 14:50:46.01 ID:416ahVBt
>>1
> 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。
いや、それって人間でも同じだろ w
> 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。
人間が覚えられる程度の略語を膨大とか言われてもなぁ…
既得権益者が難癖つけてるだけにしか見えん
> 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。
いや、それって人間でも同じだろ w
> 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。
人間が覚えられる程度の略語を膨大とか言われてもなぁ…
既得権益者が難癖つけてるだけにしか見えん
40: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 15:23:44.48 ID:BOxH81VO
>>35
>>人間が覚えられる程度の略語を膨大とか言われてもなぁ…
カルテの略語って医者本人だけのマイ略語だったり，クリニックだけ，医院だけで通じるやつだったり
色々とローカル略語があるんだな。人間の場合，略語の作り方のパターンを経験的に学んでいるんで理
解できたりする。ということで，略語を推定するエンジンが必要となる。それができる改良型は一歩進
んだってことになるんじゃないか。
逆に言えば，人間ってなんて不必要なルーチンやらエンジンをたくさん抱えているんだなってことになる。
>>人間が覚えられる程度の略語を膨大とか言われてもなぁ…
カルテの略語って医者本人だけのマイ略語だったり，クリニックだけ，医院だけで通じるやつだったり
色々とローカル略語があるんだな。人間の場合，略語の作り方のパターンを経験的に学んでいるんで理
解できたりする。ということで，略語を推定するエンジンが必要となる。それができる改良型は一歩進
んだってことになるんじゃないか。
逆に言えば，人間ってなんて不必要なルーチンやらエンジンをたくさん抱えているんだなってことになる。
41: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 15:27:21.08 ID:OPmGF7fw
>>40
> 人間の場合，略語の作り方のパターンを経験的に学んでいるんで理解できたりする。
なんでその程度のことがAIではできないと思ってるんだ？
> 人間の場合，略語の作り方のパターンを経験的に学んでいるんで理解できたりする。
なんでその程度のことがAIではできないと思ってるんだ？
4: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 12:32:23.04 ID:sMUbNBhc
>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。
ならワトソン君が理解できるような問診票を作ってやり取りすればいいのか。
病気の手がかりとなる情報を得ていたとのこと。
ならワトソン君が理解できるような問診票を作ってやり取りすればいいのか。
25: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:48:40.15 ID:ScV8O9eQ
>>4 だよな。ワトソン専用の患者情報入力ソフトをなんで作らなかったんだろ。
38: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 15:20:07.51 ID:BOxH81VO
>>4
ＡＩ開発ではそこが問題が多い。ティーチング用データが実はゴミばかりとか，
従来のデータベースでのデータ項目は実はあまり意味を持たないとか。結局，
一からデータとりなおしになったりとか。
ＡＩ開発ではそこが問題が多い。ティーチング用データが実はゴミばかりとか，
従来のデータベースでのデータ項目は実はあまり意味を持たないとか。結局，
一からデータとりなおしになったりとか。
5: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 12:36:06.42 ID:Tygk3lvr
世間が騒ぎ出すころには本尊はもう次に軸足を移してるよ
7: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 12:53:26.65 ID:S/nRc3Yz
あれ？ めったにお目にかかれない難病に気づいたんではなかった？ ワトソン君
8: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 12:53:47.43 ID:TjONU5iL
＞人間の医者では追い切れない最新の医療トレンド
これは事実
俺も毎日読んでる
仕事してたらたくさん読めるわけがない
しかも、仕事してたらその分野くらいしか読めないはず
たくさん読めば人間のほうが優秀だよ
最初は分からんがね
たくさん読めば科学的な厳密な検証がなくてもおおよその予想がついてくる
これは事実
俺も毎日読んでる
仕事してたらたくさん読めるわけがない
しかも、仕事してたらその分野くらいしか読めないはず
たくさん読めば人間のほうが優秀だよ
最初は分からんがね
たくさん読めば科学的な厳密な検証がなくてもおおよその予想がついてくる
11: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 12:58:21.88 ID:/mdV5H/M
ワトソン「私をつくるのに関わった技術者、投資家、経営者が逃げ終わるまで今少しお待ちください。」
12: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 12:59:40.14 ID:bTDraK2T
まだまだ完成には程遠いだろ。
大抵この手の記事に談話寄せたりする奴は海外でも既得権益を守りたいって層だからな。
まぁ、間違いなく10年20年後には人間より信頼できるようになるよ。
大抵この手の記事に談話寄せたりする奴は海外でも既得権益を守りたいって層だからな。
まぁ、間違いなく10年20年後には人間より信頼できるようになるよ。
14: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:13:48.99 ID:oVSk2KUJ
診断に迷ったらワトソン使えばいい
今のところ道具の一つに過ぎないが、ないよりマシ
今のところ道具の一つに過ぎないが、ないよりマシ
18: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:23:24.44 ID:6SXNS07c
ワトソン君は英語脳なのでドイツ語の
難しい言い回しが理解できなかったのかな。
難しい言い回しが理解できなかったのかな。
19: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:23:45.34 ID:g0sS5i05
10年もせずにセカンドオピニオンくらいにはなるだろ。
20: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:26:39.39 ID:Af7sjoRg
実用に耐えないレベルの人間の医者だって
いっぱいいるけどな
専門外の事となると素人みたいな事、平気で言うよ
いっぱいいるけどな
専門外の事となると素人みたいな事、平気で言うよ
21: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:32:46.48 ID:BPDYBFio
医者とワトソンが協力して診察すりゃいいじゃん
23: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:45:37.79 ID:Pe6IwPZ3
膨大なデータ読み込ませないと意味ないってIBMが説明してんのに読み込ませてないじゃん
26: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:49:21.28 ID:3GvDB7i7
>>23
誰がそれをやるのか
それが問題だ
誰がそれをやるのか
それが問題だ
24: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:46:35.57 ID:oJXANT9v
アキネーターみたいな病気診断システムぐらいはすぐに作れそうだけどな
いろんな症状をはい、いいえで答えれば絞り込める的なやつね
新しいトレンド情報を自動で収集するとかはレベル高すぎやろ
googleでも二の足踏むんじゃないか
いろんな症状をはい、いいえで答えれば絞り込める的なやつね
新しいトレンド情報を自動で収集するとかはレベル高すぎやろ
googleでも二の足踏むんじゃないか
27: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:55:46.90 ID:4VgyOyOi
一見正常に見える異常
一見異常に見える正常
現実に医療やってるとこれが非常に多い
本の知識だけのグーグル先生とか素人さんでは診断できないのはこのせい
一見異常に見える正常
現実に医療やってるとこれが非常に多い
本の知識だけのグーグル先生とか素人さんでは診断できないのはこのせい
28: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 13:56:02.63 ID:ScV8O9eQ
医者は短時間の診察で診断するけど、
患者自身がワトソンの患者情報入力ソフトに向かって、
時間をかけて事細かに症状とか入力すれば
いい診断が出てきそうな気がするけどな。
患者自身がワトソンの患者情報入力ソフトに向かって、
時間をかけて事細かに症状とか入力すれば
いい診断が出てきそうな気がするけどな。
34: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 14:44:59.28 ID:416ahVBt
>>28
相手が医師だと緊張して本当のことを言い出しにくいとかもあるからコンピュータの問診の方がいいかもね
相手が医師だと緊張して本当のことを言い出しにくいとかもあるからコンピュータの問診の方がいいかもね
29: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 14:04:41.67 ID:dyLyh7Tn
AIはまともなんだけど病院側が悪かった
31: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 14:09:59.74 ID:gUZHSP0C
医者が書いたカルテを読ませようとかアホじゃね。
37: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 15:17:05.96 ID:JlvuitIZ
AIは魔法じゃねーんだよ
使えないところは改良するんだよ
使えないところは改良するんだよ
39: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 15:22:40.07 ID:Af7sjoRg
まー、「電卓は実用に耐えうるものではない」とか言われた時もあったしねえ
まだ電子部品の精度が低くてよくエラー起こしてた頃
まだ電子部品の精度が低くてよくエラー起こしてた頃
42: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 15:30:26.10 ID:zgOvYIge
ＩＢＭのワトソンは取り残された旧来の人工知能という位置にある。
分野によっては実績もあるから判らない人が多いだろう。
分野によっては実績もあるから判らない人が多いだろう。
43: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 15:41:45.18 ID:wDiv8nNp
要するにWatsonの現状の問題点は文章読解力が不十分という事だろう
読解力が人間並みになれば数秒で数百数千の論文などの情報を理解し知識として保持。
人間がかなう相手ではないよ。 それも数日先に実現しても不思議じゃないな。
読解力が人間並みになれば数秒で数百数千の論文などの情報を理解し知識として保持。
人間がかなう相手ではないよ。 それも数日先に実現しても不思議じゃないな。
45: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 16:33:32.36 ID:Tac6G+0a
現時点で使えないのと、未来永劫使えないのは違う
胡座かいてると大変な事になる
胡座かいてると大変な事になる
48: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 17:27:11.79 ID:aHyeInxH
レントゲンの画像処理くらいでいいよ
49: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 17:29:40.20 ID:LT+xasRw
診断システムの問題点というより情報入力の問題点だな
51: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 18:45:20.60 ID:6t56Ubzg
何事もそうだが、出来る可能性を探る者と出来ない言い訳を探す者では大きな差が出る
56: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 20:11:21.98 ID:VBXJKwIa
去年駄目でも今年は驚異的という進歩をしても珍しくないのがこの界隈
10: ニュースソース検討中＠自治議論スレ 2018/08/16(木) 12:56:38.81 ID:IIz9VSRl
実用に耐えうるシステムになるまで、さらに開発は続くのである。
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