Webディレクターtsushan’s blog

都内で大手アパレルのWebディレクターとして勤めているTsushanです。興味関心がある分野のアウトプットを増やすためブログを書いています。 当分はAIについて書いていきます。

【人工知能】AI Mycin(エキスパートシステム)

量子コンピューターの理屈全然意味わからんわってなってるTsushanです。

 

今日は、軽めの内容かつて、1970年代に作られたエキスパートシステムのMycinについてご紹介しようと思います。

 

過去の記事にも書きましたが、エキスパートシステムと呼ばれるものは、簡単に説明すると、人間のあらゆる知識をシステムに書き込んで、システムを人間同様な判断などをしてもらうシステムであり、考え方でした。

【人工知能】AIの歴史:AIの三大ブーム - Webディレクターtsushan’s blog

 

そしてその考え方が盛んだった時期は、1970~1980年です。

 

その間に、一つ注目に値するエキスパートシステムが開発されました。

Mycinです。

 

Mycinとは、システムは伝染性の血液疾患を診断し、抗生物質を推奨するようにデザインされたシステムである。スタンフォード大学で1970年代初めに5、6年の歳月をかけて開発された。Mycinの名称の由来は、抗生物質の多くはサフィックス(接尾辞)「-mycin」がつくためである。

 

(なんで抗生物質には「mycin」がつくか、という風に疑問に思う方もいるかもしれないので、一応調べた結果を共有すると、「mycin」はさらに、「myco」「-in」という2つ語源に別れている。「myco」は「真菌」を意味し、「-in」は、もうすでにみなさん推測できているかもしれないが「入っている」などを意味している。mycinという言葉で「真菌が入っている」という状態を表す。*1

 

Mycinは、第1次AIブームで開発されていた推論エンジンを使い、予め与えられた知識ベースを元に、患者の疾患を判断していく。最終的に原因と思われる細菌名のリスト(確率の高い順)とそれぞれの信頼度、なぜそう推論したかという理由、推奨される薬物療法のコースを示す。

 

イメージは以下。(※M=Mycin、医師=医)*2

M:培地(微生物や生物組織の培養において、培養対象に生育環境を提供するもの(場所))はどこ?

医:血液

M:細菌のグラム染色による分類の結果は?

医:ネガティブ

M:細菌の形は?

医:棒状

M:患者の痛みはひどいか、ひどくないか?

医:ひどい

M:病原は緑膿菌です。

 

 

スタンフォード医学部での調査によると、Mycin の診断結果は 69%*3の正しさであり、細菌感染の専門でない医師よりはよい結果だが、専門医の診断結果(80%)よりも悪かった。

 

また実のところ、Mycinは現場では決して使われなかった。これは性能が悪かったせいではない。理由は、倫理や法律の面で、コンピュータを医療に使って間違った診断を下した場合、誰が責任を取るのかという問題であった。(実際、今は医者をサポートするアシスタントシステムとして申請を行えば、責任問題は医者が取るので、この点はクラリアできるようになっているとされいる。*4)また、人間の専門家がそのようなものを受け入れることへの抵抗もあったとされている。(これは、システムの精度を上げること、専門家が自ら育てやすい、親しみやすいものであれば採用され安くなるとされている。*5*6

 

Mycinはエキスパートシステムとしては優秀だったため、もっとたくさんの知識をシステムに詰め込めれば、もっともっと優秀なエキスパートシステムができるのではないかということで、その後知識工学という分野が確立されることになる。

 

以上、簡単ですが、エキスパートシステムMycinについてのご紹介でした。

また次回!!