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2023年2月10日 13:01
かつてのコンピュータは、｢総当たり｣方式で検索、シーケンシャルに｢あたり｣を付ける方式でしだか、今はベイズ統計を利用したアルゴリズムを組むことが確立されたので、AIでもかなり正確に答えを出していけます。おっしゃるとおり、人間には観察による直感的なひらめきがあるわけで、思いがけないエラーにより発見もあり、それはAIには無理なんです
作者からの返信
コメントありがとうございます。私たちの診断学でもBaysの定理は重要かつ、診断学の基本で、心のどこかで常に「事前確率」「検査や身体所見の有無などの尤度比」「事後確率」を意識しています。もちろんそれだけではなく、「直感一発」で当たることもあるのが人間の面白いところです。研修医時代、一年上の先輩が「意識障害」から非常にまれな疾患を発見され、学会発表をされたのですが、その予演会を聞いていても、なぜその疾患を想起したのか、まったく理由がわかりませんでした。診断学の教科書的なステップを踏んでいけば、なかなかそこにたどり着けないのですが、いきなりその診断名で検査を行なっていたので、先輩にその理由を聞いても、「いや、何となくそうかなぁ、と思って」という答えしか返ってこず、困惑したことを覚えています。私の先輩方にはそんな「野生の勘」みたいなものを持っている人が多く、それはそれで面白かったことを覚えています。
かつてのコンピュータは、｢総当たり｣方式で検索、シーケンシャルに｢あたり｣を付ける方式でしだか、今はベイズ統計を利用したアルゴリズムを組むことが確立されたので、AIでもかなり正確に答えを出していけます。
おっしゃるとおり、人間には観察による直感的なひらめきがあるわけで、思いがけないエラーにより発見もあり、それはAIには無理なんです
作者からの返信
コメントありがとうございます。
私たちの診断学でもBaysの定理は重要かつ、診断学の基本で、心のどこかで常に「事前確率」「検査や身体所見の有無などの尤度比」「事後確率」を意識しています。
もちろんそれだけではなく、「直感一発」で当たることもあるのが人間の面白いところです。
研修医時代、一年上の先輩が「意識障害」から非常にまれな疾患を発見され、学会発表をされたのですが、その予演会を聞いていても、なぜその疾患を想起したのか、まったく理由がわかりませんでした。診断学の教科書的なステップを踏んでいけば、なかなかそこにたどり着けないのですが、いきなりその診断名で検査を行なっていたので、先輩にその理由を聞いても、「いや、何となくそうかなぁ、と思って」という答えしか返ってこず、困惑したことを覚えています。私の先輩方にはそんな「野生の勘」みたいなものを持っている人が多く、それはそれで面白かったことを覚えています。