生成AI 某学会で

昔から入っていた放射線技術系の学会の60周年とかで、懇親会の案内が来て、長年出ていないので同窓会のつもりで出席しました。

大阪で開かれたので大阪城の絵と思ったら。かなりデフォルメした架空の城を表紙にしたようです。

KKRホテルですが、ここは私が退職の時にここで祝ってもらった覚えがあるし、今行っている高齢者の学校の道を挟んで反対側なので、気軽に行ける場所です。

学会の前日の夜が懇親会。　

もう退職して19年、それからほとんど出席していないので、知っている人が来ていれば良いのにと思いながら出かけました。

すると、知っている仲間がたくさん来ていて、それこそ同窓会状態でした。

　

私が一番年上だったので、皆さんはまだ現役で仕事をしています。

年上ということで紹介されましたが、その方が、私を80歳と紹介されたので、まだ79歳ですと応答、笑いの渦になっていました。

この方達とは長年の付き合いだったので久しぶりに会っても、昨日会っていたような打ち解けた感じ。　でもその間に、みなさん偉くなっていて、ほとんどの人が大学関係なので教授とかそんな肩書きがついています。

 

全体の雰囲気です。　画像処理ソフトがないものですからカメラでパソコンの画面をぼかして撮影。　

 

今回の大会長はこの方、私の旧職場の後輩で、旧職場が今回の担当だったこともあり出席したのでした。

彼は、この懇親会も、翌日の、本番である学会を仕切ってくれます。　ただ、昔から話が長い。

 

この日はこのホテルのに泊まりました、

部屋の窓から見た大阪城です。　

 

朝で〜す。

大会長の彼が良い部屋を確保しておいてくれました。　良い後輩だ。

ちなみに廊下を挟んだ反対側の部屋からは当然、大阪城は見えません。　その代わり高速道路と私が行っている高齢者の学校（貸ビルですが）が見えるはずです。

 

さて、本番は今からです、学会です。

受付です。　私の旧職場の若者ですが、私が退職した後から入っているのでまったく顔は知りませんが、親切にしてくれます。

 

学会では

特別講演は「生成AI時代の医用画像」ということで、理化学研究所の先生です。　すごい経歴です。筑波大学、東京大学、スタンフォード大学、理化学研究所などなどたくさんの施設名が出てきますが、この方一人で色々なところで勉強をしてきて、今でも複数の施設で色々な研究を指導している先生です。　50歳になったぐらいでしょうか、まだまだ若い。

AIが進んできている、最近、それが急激に進んで、さらにこの数年で驚くほど速度で進むということです。　難しいことは分かりませんが、放射線画像でいうと。

ここからは私の私見

1972年にCTができた。当然ディジタル画像だったが、普通のレントゲン写真はまだフィルムだった。

1980年頃になって富士フィルムが世界初のレントゲン写真のディジタル画像化に成功して、FCRという名前で世界に売り出した。

1990年頃、レントゲン写真を機械で読み取って、コンピュータで病変を見つけるコンピュータ支援診断の研究がシカゴ大学を中心として始まった。

実際にはレントゲンフィルムに写っている画像をスキャナーでディジタル化して、ノイズや歪み、ボケなどを修正して、病変と思われる部位を特定するのでするが、病変の形はどんなもの？という研究から始められた。　これはとても大変な研究で50年から100年ぐらいかかるだろうと言うことでした。

もちろん私はそんな研究にはとても手が出なかったので、人の発表を聞くだけでした。

2001年頃　FCRはエネルギー蓄積型の蛍光体に蓄えられているX線像を特殊なスキャナで読み取ってディジタル化していたので、それなりの時間がかかったが、この頃に現在のディジタルカメラのCCDのような半導体検出機が出現。レントゲンは人体を撮影するのでカメラのような小さな撮像素子ではなくて、胸の大きさをカバーする43cm×43cmもの大きな撮像素子がいるのであるが、それが開発されて、リアルタイムでレントゲン写真を得られるようになった。　もちろんディジタルである。

ちなみに、その装置を日本で最初に導入したのが私の職場で、その設置をしたのが今ブログに載せているハンブルクのKさんです。　その装置の性能を放射線技師が研究して、その画像による診断能を医師が研究して、一緒にウイーンでの国際学会で発表したというわけで、ブログにウイーンも書きました。

こういう装置ができて、大学や研究機関ではディジタルのX線画像から病変を見つけるという研究が進み、初めはパターン認識程度だったのが、ニューラルネットワークにすすみ、さらにディープラーニングへと進んできました。

そして、最近はAIという言葉になったのですが、私はAIは分かりません。　多分ニューラルネットワークとディープラーニングをまとめてさらに莫大なデータを記憶してそれを解析する手段だと思っています。

さて、講演では、すでにAIの技術はかなりのレベルまで来ているので、今必要なものは大量のデータではなくて、質の良いデータを入力することだということで、これで一気にAIのレベルが上がるということです。

ChatGTPの登場以来、AI技術は大規模言語モデルを中心とした生成AIによる第4世代に突入した。　ここで大事なのは言葉ですから、正しい言葉を入力しなさいと言うことです。

この辺りは全然理解できませんでしたが、先ほどのレントゲン写真の病変の検出に関してはすでにかなりのレベルになっており、最終判断は医師がするのですが、近い将来、AIの判断が医師を上回るので、法律改正も必要だろうということでした。

 

車で言えば、近い将来、人よりもAIによる自動運転の方が安全ということになるということです。　それほどAIの技術は急激に進んでいるというお話でした。　　まあ、運転する楽しみは残しておいてほしいけれど。