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takahashicleaning · 29 days

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ＴＥＤにて

エリック・トポル：AIは医師が見逃しているものをキャッチできますか？

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

前提として、現在進行中の「移民による移民のための社会実験国家」がアメリカには、日本のような国民皆保険制度がありません。

これからの未来のヴィジョンとしての大前提は・・・

チャットGPTなどのAGIは、人工知能時代には、セレンディピティ的な人生を良くしてくれるメッセージを伝えてくれることの他に貨幣を事前分配、再分配して生活を下支えする役割に徹するべき。

例えば、GAFAMのようにアカウントに本人以外がアクセスしたら自動的にお知らせしてくれる方向性は良いサポートです。

AIは医療史上最大の変革をもたらす可能性があると、医師科学者エリック・トポルは言う。

洗練されたAIモデルが、人間の専門家と同等かそれ以上に医療画像を解釈し、さらには人間の目には見えないものまで拾い上げることができることを説明する。

AIが患者にも医師にも変化をもたらす態勢を整えていることを知る。

私はこの17年間、スクリプス研究所で働くという本当に幸運に恵まれた。

国内最大の非営利生物医学研究機関だ。タンパク質の結晶3次元構造を定義するのに2～3年を費やした同僚たちを見てきた。それが今では2、3分でできるようになった。

それは、9月にアメリカのノーベル賞で認められたディープマインドの派生技術であるアルファフォールド、デミス・ハサビスとジョン・ジャンパーの研究のおかげだ。

興味深いのは、アミノ酸配列を1次元にとらえ、原子レベルで3次元のタンパク質を予測するというこの研究が、今では他の多くのタンパク質構造予測モデルに影響を与え

RNAや抗体、さらにはゲノム内のミスセンス変異をすべて拾い上げることができるようになり、これまで発明されたことのない、自然界に存在しないタンパク質を思いつくことさえできるようになったことだ。

さて、これについて私が思うのは、トランスフォーマーモデルであったということだ。

これについてはまた後で話そう。この賞では、デミスとジョン、そして彼らの30人の科学者チームはトランスフォーマーモデルがどのように機能するのか理解していないのだから、AIはその賞の一部としてアスタリスクをもらうべきではないだろうか？

今レビューされた中で最も大きな貢献をしたライフサイエンスから、医学に話を変えようと思う。

医学界では、診断上の医療ミスについてあまり語られることがない。全米医学アカデミーによれば、私たちの誰もが一生のうちに少なくとも1回は経験することになる。

ジョンズ・ホプキンスの最近の研究によれば、こうしたエラーによって毎年80万人のアメリカ人が死亡または重篤な障害を負っている。つまり、これは大きな問題なのだ。

そして問題は、AIは私たちを助けることができるのかということだ。精密医療という言葉をよく耳にする。

同じミスを何度も繰り返すのであれば、それもとても精密なことなのだ。こっちはしたくないが

私たちに必要なのは、正確で精密な医療なのです。では、私たちはそこに到達できるのでしょうか？

これは網膜の写真です。これが最初の大きなヒントで、教師あり学習で10万枚の画像を訓練した。機械は人間に見えないものを見ることができるのか？網膜の専門家にとって、これは男性のものか、それとも女性のものか？そして、それが正確になる確率は50％だった。

しかし、AIは97パーセント正解した。

つまり、そのトレーニングは、どのようにそれが可能であったのか、その特徴が完全に定義されているわけでもないのです。

それでは、すべての医療画像について説明しましょう。これは代表的なもので、胸部X線です。そして実際、胸部X線検査では、AIがこの結節を見落としたことを放射線科医、つまり専門の放射線科医が発見し、AIは、がんであることを発見しました。

ラベル付けされ��注釈が付けられた大規模なデータセットの教師あり学習によって、AIは専門医と同等、いやそれ以上の結果を出すことができるのだ。

大腸内視鏡検査におけるポリープの発見に関する21の無作為化試験で、胃腸科医が単独でポリープを発見するよりも、マシンビジョンを用いた方が、特に日が経つにつれて、興味深いことに日が暮れるにつれて、ポリープがよりよく発見されることが示された。

こうしたポリープの発見によって機械の目、機械の目の威力を物語っている。

今のは面白かった。しかし現在でも、トランスフォーマーモデルではなく深層学習モデルを用いて、人間の目には見えないものをコンピュータビジョンが拾い上げる能力は非常に驚くべきものであることを、私たちは目の当たりにし、学んでいる。

これが網膜だ。糖尿病と血圧のコントロール。腎臓病。肝臓と胆嚢の病気。心臓のカルシウムスコア、これは通常心臓のスキャンで得られるものだ。臨床症状が現れる前のアルツハイマー病、心臓発作と脳卒中の予測。高脂血症。

そしてパーキンソン病の症状が出る7年前。将来、私たちは健康診断で網膜の写真を撮ることになるだろう。

網膜は、体内のほとんどすべてのシステムの入り口なのだ(もしもApple Vision Proから眼の診断ができたら？)

実に目を見張るものがある。これらの研究はそれぞれ、教師あり学習で数万から数十万枚の画像を用いて行われたもので、すべて異なる研究者による別々の研究である。

循環器専門医として、私は心電図を読むのが大好きです。30年以上そうしてきた。しかし、私はこれらのことを見ることができなかった。例えば、患者の年齢や性別、心臓の駆出率など、難しい診断がしばしば見落とされる。

患者の貧血、つまり小数点以下のヘモグロビン。心電図から心房細動や脳卒中を発症したことのない人が、発症する可能性があるかどうかを予測する。

心電図から糖尿病、糖尿病予備軍の診断。心臓の充満圧。甲状腺機能低下症や腎臓病。心電図検査で、心臓のことではなく、このようなことがわかると想像してみてください。

そして胸部X線検査である。機械の目を通した胸部レントゲンから、患者の人種を、ましてや倫理的な意味合いも含めて正確に判断できるとは誰が想像しただろうか。

そして興味深いことに、胸部X線検査によって糖尿病の診断や糖尿病のコントロール状態を知ることができる。もちろん、心臓に関するさまざまなパラメータは、放射線科医や循環器科医には到底できないことだが、マシンビジョンではそれが可能だ。

病理学者たちはよくスライドについて議論する。しかし、このマシンビジョンの能力を使えば、がんのドライバーゲノム変異を定義することができる。また、その腫瘍はどこから来ているのか？多くの患者にとってはわからない。

しかし、それはAIによって決定することができる。

また、スライドを見ただけで、すべてのトレーニングによって患者の予後がわかります。繰り返しますが、これはすべて畳み込みニューラルネットワークに過ぎず、トランスフォーマーモデルではありません。

ディープ・ニューラル・ネットワークからトランスフォーマー・モデルに移行するとき、この古典的なプレプリント。

つまり、これまでで最も引用されたプレプリントのひとつである「Attention is All You Need（注意力がすべてだ）」では、言語であれ画像であれ、より多くの項目を見ることができるようになり、これを文脈に当てはめることができるようになった。

そのプロトタイプがGPT-4だ。兆を超えるコネクションを持つ。

私たち人間の脳には100兆の接続やパラメータがあります。しかし1兆個というと、その1兆個の中に詰まっているすべての情報や知識を想像してみてほしい。そして興味深いことに、これは現在、言語、画像、音声とマルチモーダルになっている。

そして大量のグラフィック処理ユニットが関わっている。自己教師付き学習は、医療において大きなボトルネックとなっている。これは自己教師付き学習で可能です。

では、これは医療に何をもたらすのだろうか？

例えば、キーボードの解放だ。医師も臨床医も患者も望んでいることだ。誰もが臨床医としてデータクラークになることを嫌うし、患者も長い間待ち望んでいた診察がやっと受けられるとなれば、主治医に会いたいと思っているはずだ。

つまり、対面でのコンタクトを変えることができるのは、その一歩に過ぎないのだ。キーボードから解放され、会話から導き出された合成メモが使えるようになる。

今、私たちはアメリカ中の医療システムで、人々や医師が多くの時間を節約し、最終的にキーボードからの解放に向かっているのを目の当たりにしている。

私たちは最近、パース・キーン率いるムーアフィールズ眼科研究所のグループと共同で、網膜から医学界初の基礎モデルを発表しました。これまで8つの異なる研究が別々に行われていたのを覚えているだろうか？

これはすべて1つのモデルで行われたのです。これは160万枚の網膜画像を用いて、これらすべての異なる結果の可能性を予測したものです。そして、これはすべてオープンソースであり、もちろん他の人がこれらのモデルを構築できることは本当に重要なことです。

さて、本当に興味深い患者を2人ほど紹介したい。

アンドリューは現在6歳。彼は3年間、執拗に痛みが増し、成長が止まっていた。左足を引きずって歩けず、ひどい頭痛に悩まされていた。彼は3年間で17人の医師の診察を受けた。

彼の母親はChatGPTに彼の症状をすべて入力した。すると、ChatGPTは二分脊椎という診断を下し、脊髄が縛られていることがわかった。彼は脊髄を解放する手術を受けた。今では完全に健康だ。

これは私のところに送られてきた患者ですが、彼女はロングCOVIDに苦しんでいました。

彼女は神経科医を何軒も渡り歩き、妹は自分の症状を全てChatGPTに入力しました。その結果、ロングCOVIDではなく、治療可能な大脳辺縁系脳炎であることがわかりました。彼女は治療を受け、今は非常に元気です。

しかし、これらはもはや単なる逸話ではない。ニューイングランド・ジャーナル・オブ・メディシン誌の臨床病理学会議である非常に難しい70の症例をGPT-4と比較したところ、チャットボットは専門家であるマスター臨床医と同等かそれ以上の診断結果を出した。

最後に、私の仲間との最近の会話を紹介したい。アンドリュー・チョーは30歳で、循環器内科のフェローシップ2年目である。クリニックではすべての患者を一緒に診ている。そして先日の診療の終わりに、私は座って彼にこう言った。

あなたはキーボード解放の時代の医療を実践しようとしている。何十年もの間、私たちがしてこなかったような方法で、患者とつながることができるんだ。

それは、事前承認、請求、処方、今後の予約など、私たちが行うすべてのこと、患者へのナッジを含むことを導き出すために、メモと会話からの作業を持つ能力である。

例えば、血圧の検査は受けましたか？しかし、それ以上に、診断に役立つことがあります。そして、患者を診察する前に、患者のデータをすべて把握しておくという時間の贈り物。このようなサポートが、患者-医師関係の未来を変え、時間という贈り物をもたらすのです。

これは本当にエキサイティングなことだ。私はアンドリューに言った。もちろん、すべてのことは検証されなければならない。しかし、これは医療の未来にとって本当に驚くべきことであり、とてもエキサイティングなことなのだ。

ありがとう。

(個人的なアイデア)

昔と違いRNAやタンパク質をも活用しているため「DNAコンピューター」というネーミングは誤解を招きます。

人間の身体に使用すると基本的人権や倫理的な問題があり、コンピューターの言葉の定義もあって「DNAコンピューター」は定義に当てはまりません。

そのため範囲の大きな定義「ゲノムコンピューター」などにネーミングを分けたり、従来の固体コンピューター(ハードウェアのイメージ)とは一線を分けたような分野として・・・

「液体ゲノムコンピューターの検査装置」という方がなじみやすくイメージしやすいかもしれません。

倫理的な問題を抱えているこれらは天然のディープラーニングによるトランスフォーマーアルゴリズムに近いので再生医療にも応用できます。

クレイグベンダーなどの人工DNAも「ゲノムコンピューター」の定義に含めることも可能です。

だから、人工的な形にして従来の固体コンピューター(ハードウェアのイメージ)で社会実験している可能性もあります。

基本的人権も考慮に加えると・・・

イリヤ・サツキバーの数式をMMT(現代貨幣理論)とマクロ経済学からの視点で解釈してみると・・・

ある仮説に辿り着いた！

数式は「y=a/(2040-x)」でyはGNP。xは西暦の年数。ジェレーティブ人工知能が登場した2020年代から次第に急勾配になり

この先も数式どおりにGNPが成長すれば、2040年には無限大に到達する。

これまで人工知能時代に関したうっすらイメージ位のインスピレーションだったが、この数式が「様々な国家のGNPの推移」に当てはまる

という情報から確信に変わった！

この数式を根拠にすれば、基本的人権を貨幣数で表現できるかもしれない。ダニエル・カーネマンによると幸せを感じる年収は600万円あたり。

時給にすると時給3000円あたりと計算できるからこのあたりになるまで行政府は毎月の給付金をプラスして下支えをしていく基準にする。

資本主義なので競争はしてもらうけど、景気が冷えて時給が低くなりがちな時期は毎月の給付金を手厚く。

景気が加熱したら(中央銀行が金利を上げる前に)時給が上がりがちになるため毎月の給付金は年収に応じて減らしていく。

付加価値は、人と人にしか発生しないので対価としての貨幣は低収入者になればなるほど、多くの貨幣を国家が与える根拠にもなる。

サミュエルソンも「事前分配、再分配の給付金の支給」のアイデア以外は似たような事を言ってるけど最新の金融工学のテクノロジーは織り込まれていない。

このますます加速する人工知能時代とバランス、折り合いをとって同時に達成させていくことで・・・

このまま巡航速度で経済を成長させつつ、最新の金融工学のテクノロジーとインターネットをもってすれば・・・

働きながらも給付金を与える基本的人権的なベーシックインカム型も導入できるし、軽犯罪を急激に減少させる効果も確認されている。

参考までに

GDP（Gross Domestic Product）＝「国内」総生産。GNP（Gross National Product）＝「国民」総生産。1993SNAの導入に伴い、GNPの概念はなくなり、同様の概念として「GNI（Gross National Income）＝国民総所得」が新たに導入された。

GDPは国内で一定期間内に生産されたモノやサービスの付加価値の合計額。「国内」のため、日本企業が海外支店等で生産したモノやサービスの付加価値は含まない。

一方GNPは「国民」のため、国内に限らず、日本企業の海外支店等の所得も含んでいる。

以前は日本の景気を測る指標として、主としてGNPが用いられていたが、現在は国内の景気をより正確に反映する指標としてGDPが重視されている。

そして

前提として、公人、有名人、俳優、著名人は知名度と言う概念での優越的地位の乱用を防止するため徹底追跡可能にしておくこと。

その後、西洋占星術でいう風の時代が到来。

２０２０年から新型コロナウイルスのパンデミック。

２０２２年から続いて、ロシアのウクライナ侵攻。

２０２３年では、幼稚ではあるが人工的な神のような回答するチャットGPTが登場。

「エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？」でも指摘しているように

兆候が顕在化してきています。

エピソード7の意識のマップでも、表示しているように、人工の神を創造するともなれば、その最初のステップで一神教が言うような全知全能の神ではなく

カイヨワも言い一神教も言うようなあらゆる悪魔が顕現するような可能性も否定できません。

よく一神教で登場すると言われるパンドラの箱の話に似ています。

ニックボストロムが言う「黒い玉」「死の玉」のことかもしれません。

Before 2022, this would not have been possible, but with Apple, Google, and Microsoft agreeing to expand the use of “passkey,” a passwordless authentication system…

２０２２年以前では、不可能だったが、Apple・Google・Microsoftがパスワードなしの認証システム「パスキー」の利用拡大に合意したことで・・・

…on the basis of high security and a high degree of privacy as well…

高いセキュリティと高度なプライバシーも基本にして・・・

…and if, as Ivan Pupilev says, all everyday objects have gesture interface capabilities…

イワン・プピレフの言うように日常的な物すべてにジェスチャーインターフェース機能を搭載していれば・・・

By integrating them with a common smart home standard, “Matter,” and making it possible to automatically connect to them by simply approaching them, assuming permission and authentication…

スマートホーム共通規格「Matter」で統合して近づけるだけで本人の許可、認証を前提とし自動接続できるようにすることで

It may be possible to customize even simple functions as complex functions by combining various devices in a stand-alone manner.

単体では、単純な機能でもさまざまな機器を組み合わせることで複雑な機能としてカスタマイズで��るようにできるかもしれない。

In the past, OpenDoc, a technology developed by Apple to realize compound document and document-centered operation, was available.

かつて、OpenDoc（オープンドック）は、Appleが開発したコンパウンド・ドキュメントとドキュメント中心の操作実現する技術があったが

Can we extend this technology to shift from a document-centric to a gesture-centric interface?

これを拡張して、ドキュメント中心からジェスチャーインターフェース中心にできないだろうか？

If you want to work on a larger screen from your smartphone, iPhone, or iPad with a user interface by wearing the Oculus Dash or HoloLens from Oculus Quest

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなどを身につけることでユーザーインタフェースをスマートフォン、iPhone、iPadからもっと大きい画面で作業したい場合

It was usual to use a computer with a large screen, but now it is possible to use a huge screen! However, there were limits to the amount of money and placement of the display.

大画面のパソコンでというのが、普通でしたが、もっと、巨大な画面で！！という場合はディスプレイの金額的、配置場所にも限界がありました。

Virtual reality as the future of the holographic age, Virtual reality Virtual reality OS and its extension to the gesture interface center.

ホログラム時代の未来にあるものとして、Virtual reality バーチャルリアリティのOSとジェスチャーインターフェース中心への拡張

Seamlessly linked together, there will be no spatial limits, and you’ll be able to work in a small room with any number of huge, large screens that you can place anywhere in 360 degrees!

シームレスに連携させることで、空間的に限界は無くなり、小さな部屋でいくらでも巨大な大画面で３６０度どこにでも置いて作業できるようになります！！

For example, even if it is not possible to display 3D without wearing glasses like the gesture interface in the sci-fi movie “Iron Man”…

例えば、SF映画「アイアンマン」に出てくるジェスチャーインターフェイスのようにメガネをかけずに立体表示させるとまではいかないまでも

It may be possible to “make it look realistic by wearing special glasses” such as Oculus Dash and HoloLens in Oculus Quest, so…

Oculus QuestにあるOculus DashやHoloLensなど「特殊なメガネをかけることでリアルに見せる」ことはできそうなので・・・

It would be fun to display the setting panel of a simple function device that you touch through the special glasses as if it pops up from inside the device in CG in a hologram format (image: Genie Effect on Mac)

特殊なメガネを通して、触った単純な機能の機器の設定パネルをホログラム形式でCGで機器の中からポップアップするように表示してくれると楽しそう（イメージは、Macのジニーエフェクト）

警察比例の原則。

最近２０２３年から始まったジェネレーティブ人工知能の流行によって

ジェネレーティブ人工知能で作られたメディア（画像・映像など）が人々の目に触れる際には、情報源を開示するよう求めている（オープンAIなど10社が自主ガイドラインに署名した）

ヘンリー・マークラムの研究で脳のイメージが数値化されたデータから・・・

この膨大なデータをディープラーニングを搭載したジェネレーティブ人工知能に候補を複数映像化させる

こうすることでストーカーしかできない人工知能の問題を解消できる？かもしれない

憲法第19条にもあるように「内心の自由」正確に特定しないようにして

権力者の頭脳の中身をリアルタイムに複数映像化したことをチャットGPTに説明してもらう。

これは三つしかない内のひとつ。リカレント・ニューラル・ネットワークを使います。

この権力者の頭脳の中身をリアルタイムに映像化したことをニティシュ・パドマナバンの老眼鏡を含めた未来の自動オートフォーカス搭載メガネなどを用いて

特殊なメガネを通して、ホログラム形式でCGからポップアップ表示できる可能性もありそうです。

しかし

機械学習ディープラーニング物体検出データベースのことを「Darknet」と呼んでいます。

フェイフェイ・リー構築した機械学習ディープラーニング画像データベースのことを「ImageNet」と呼んでいます。

他には、今のところ、リカレント・ニューラルネット（RNN）フレームワークなど・・・

たった三つしかないのが２０２２年の現状です。

チャットGPTは、大規模言語モデル。

懸念されることとして、アメリカ政府が諜報に使用するエシュロンやPRISMに近い可能性もある。

Google検索データは、広告に使われるが、オープンAIはMicrosoftと資本提携で入力データが何に使用されるか？

これを明示していないという危険性がある可能性があります。

続いて

Could it be that Apple is developing its own search engine to compete with Google, which has reinvented semantic web search based on chat GPT and entered the market?

Appleが独自の検索エンジンを開発しているのは、もしかしてチャットGPTを基盤にしてセマンティックウェブ検索を再発明し参入Googleに対抗するため？

In the past, Linux made the OS open source and extinguished Microsoft’s monopolistic Wintel-closed dominance.

かつて、LinuxはOSをオープンソース化してMicrosoftの独占的なウィンテルクローズの優位性を消滅させた。

In 2023, AMD and Apple Silicon are in the midst of blowing the wind out of the last Intel monopoly from the consumer market sector.

AMDとAppleシリコンが、最後のIntelの独占体制にコンシュマー市場分野から風穴を開けている最中の2023年。

Google has opened up the search engine market for a new industry by putting all of its machine learning research results to work to break Microsoft’s Internet Explorer monopoly.

Googleは、機械学習の研究成果をすべてぶちこみ新産業の検索エンジンの市場を切り開いてMicrosoftのインターネットエクスプローラの独占的な体制に風穴を開けた。

And now, right now, open-source AI is taking over Google’s monopoly on the search engine market with chat GPTs. It may be about to wind down with the reinvention of the semantic search engine proposed by Tim Berners-Lee.

そして、今まさにオープンソースAIが、チャットGPTでGoogleの独占している検索エンジン市場をティム・バーナーズ・リーが提唱したセマンティック検索エンジンという再発明で風穴を開けようとしているのかもしれません。

Is Twitter, which Eron Musk went to the trouble of investing a huge amount of money to acquire, comparable to Google and Facebook in terms of data accumulation?

イーロンマスクがわざわざ巨額の資金を投じてまで買収したTwitterもデータの蓄積から見るとGoogle、Facebookに匹敵している？

Is it possible that Eron Musk, a founding member of Open AI, is trying to reinvent Twitter based on chat GPT?

これを立ち上げてるオープンAI設立メンバーのイーロンマスクは、可能性を見越していてチャットGPTを基盤にTwitterを再発明しようとしている？

Open AI, a San Francisco-based nonprofit organization, is dedicated to being the first to develop a “general-purpose artificial intelligence” (AGI) with human learning and reasoning capabilities, so that all people can benefit from it.

サンフランシスコを拠点とする非営利団体のオープンAIは、人間の学習能力と推論能力を持つ「汎用人工知能（AGI）」を最初に開発し、すべての人にその恩恵が及ぶようにすることを目的として設立されています。

Deep Mind,“ which has similar goals, is building a system similar to the chat GPT.

同様の目的を掲げてる「ディープマインド」もチャットGPTと同じようなシステムを構築しています。

As for other derivative…

他の派生的なこととして・・・

As for the use of deep fakes, if they are built into the algorithm for all surveillance cameras, they can be removed only with the person’s permission.

ディープフェイクの活用としては、すべての監視カメラ用のアルゴリズムに組み込んでおけば、外すには本人の許可を得てからにすることもできる。

This would also deter voyeurism by the mass media and police who would abuse the system without the person’s permission.

こうすれば本人の許可なく悪用するマスメディアや警察の覗き見行為も抑止できる。

To temporarily deter misuse, a comprehensive mechanism could be created to protect videos with NFT and a two-factor authentication passkey, and to confirm one by one whether or not the user has permission to disseminate the videos.

一時的な悪用抑止には、NFTと二要素認証によるパスキーで動画を保護し拡散の許可の有無を一つ一つ

If a comprehensive mechanism can be created to confirm whether or not the user has permission to spread the video, it may be possible to create time for the spread of quantum encryption and the commercialization of quantum computers.

本人に確認できるような総合的な仕組みを創れば、量子暗号化や量子コンピューター商用化普及までの時間をつくれるかもしれない。

Released in November 2022. Almost a few months later. A search engine like this appeared.

2022年11月にリリース。そのほぼ数ヶ月後。こんな検索エンジンが登場しました。

perplexity

この回答がどこの記事から引用されたかも表示されはじめた！数字に対応して引用元が表示される。

Next, why? What if the chat GPT could explain how it might have come to this explanation? Perhaps we are getting closer and closer to an explainable AI?

次は、なぜ？この説明に至ったのかもチャットGPTが説明できたら？もしかして、説明可能なAIにもどんどん近づいてきてる？

In about a few months, this threatening? No, an astounding achievement.

数ヶ月位でこの脅威的な？いや、驚異的な成果。

And the Schrödinger equation?

シュレーディンガー方程式も？

For explanations other than equations, it could be comparable to Wolfram Alpha, which is similar to semantic web search.

数式以外の説明に関しては、セマンティックウェブ検索に近いウルフラムアルファにも匹敵する可能性もある。

そして

チャットGPTの人気と爆発的な成長に乗りMicrosoftが先行してチャットGPT 搭載 Bingをリリースするも登録しないと検索結果は会話調で返ってこない？インターフェイスがわかりずらい。

一方、Googleも億人単位規模ネット情報サービスにも関わらず、わずか一日位で対応すると言う離れ技を繰り出すが、検索エンジンの検索結果は、まだ会話調で返ってこない。

両者共に、まだまだ時間がかかりそうだ。

このチャットGPTタイプの新型検索エンジンperplexityのほうに分はあります。

巨大な権力を持つに至ったGAFAMの検索エンジン開発競争が加速。日本のネット情報サービス人口以上で、その規模が人間の限界を遥かに超えた別次元。

権力者処世術は悪性だが、カントの言うように、権力者を完全リアルタイムで行動を透明化する条件限定なら善性に転化する。

同じ権力者のTV局やマスメディア、行政府、警察は、透明化を高くガラス張りにしないから悪性だけど、GAFAMが最善の手本を示してます。

＜おすすめサイト＞

シェーン・レッグとクリス・アンダーソン：AGI（汎用人工知能）のトランスフォーマーアルゴリズムな可能性 - そしてそれがいつ到達するか

リフィク・アナドル：AIアートが人類の集団的記憶を高める方法

キャシー・ウッド：AIが指数関数的な経済成長を引き起こす理由

ウォルター・デ・ブラウワー：AIが人間であることの意味をどのように学んでいるか？

エリエザー・ユドコフスキー：超知能AIは人類を滅亡させるだろうか？

スティーブン・ウルフラム：AI、宇宙、そしてすべてについて計算的に考える方法

リヴ・ボーリー：AIにおける競争のダークサイド

ゲイリー・マーカス：暴走するAIの緊急のリスクと、それらについて何をすべきか？

マックス・テグマーク：AIをコントロール下に置く方法

マックス・テグマーク: AIに圧倒されるのではなく、AIからパワーを得る方法

イリヤ・サツキバー：AGIへのエキサイティングで危険な旅

グレッグ・ブロックマン：ChatGPTの驚くべき可能性の裏話

アロナ・フィッシュ：人工知能は本当に私たちを理解しているのでしょうか？

エピソード7意識のマップの数値と人工知能を訓練する計算回数が相似？2023

エピソード7 Episode7 - テーラワーダ仏教の「結び」と意識のマップ、マクロ経済学について（パワーか、フォースか改訂版―人間のレベルを測る科学 - デヴィッド・R・ホーキンズ Amazon）

Apple Vision Pro 2023

ケイド・クロックフォード：顔認証による大衆監視について知る必要のあること！

ルトハー・ブレフマン：貧困は「人格の欠如」ではなく「金銭の欠乏」である！

個人賃金→年収保障、ベーシックインカムは、労働市場に対する破壊的イノベーションということ？2022（人間の限界を遥かに超えることが前提条件）

世界の通貨供給量は、幸福の最低ライン人間ひとりで年収６万ドルに到達しているのか？2017

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takahashicleaning · 1 year

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ＴＥＤにて

エリク・トポル：無線通信（Wi-Fi）を使うこれからの医療

（詳しくご覧になりたい場合は上記リンクからどうぞ）

最近のモバイル（スマートフォン含）は、テクノロジーの進歩により一昔前のパソコンと同程度の処理能力を備えています。

2018年時点では、15年前のスーパーコンピューターと同じ処理速度です。

エリク・トポルは、近いうちに、これらの高機能なスマートフォンを使って生命の深刻な徴候や定期的に症状が発症する慢性疾患をリアルタイムで確認するようになると説き

TEDMEDでは、これからの医療で特に役立つ無線通信（Wi-Fi）機器をいくつか紹介しています。

これらの機器を使えば、病院のベッドでの狭い空間から開放して、しかも寝なくてすむ人がもっと増えるでしょう。

実際に、iPhoneのアプリケーションにて実現している事例が大量に発生しています。遺伝子治療に拡張されるかもしれません。

将来は、クラウドコンピューティングにて光速までデータが処理されていくことでしょう。ほんの数分で予防できるかもしれません。

聴診器が発明されたのがいつかご存知の人はいますか？誰かご存知ですか？1816年です。

私の予測では、2016年には医師は聴診器を持ち歩かなくなるでしょう。

もっと優れた技術が生まれているのです。それが医療の変化の一役を担っているのです。

現在では、2015年にAppleWatchも発売されているので、心拍計も記録できるようになっています。腕時計型ウェアラブルコンピューターでスマートウォッチとも言われる。

Apple Watchの搭載チップは、振動にもつように完全に樹脂でコーティングされてるために、コンピュータシステム全体を一つのチップに組み込んでるそうです。

この社会を変えてきたもの。それは無線通信機器です。でも、これからは医療用の無線通信機器です。ただ、これはまだ序章にすぎません。皆さんはここに座っている間にもメールを確認しますよね。

でも、将来的には、あらゆるバイタルサインを確認するようになります。全てのバイタルサインです。心臓の鼓動や血圧、酸素、体温などです。これはすでに実現しています。

Apple Watchで、心拍数が計測できるようになりました。

では、さらに話を進めましょう。今でも、連続測定用のグルコース・センサーはありますが、今はそれを皮膚の下に埋めています。でも、将来的には埋め込む必要がなくなります。

グルコースを理想的な範囲、つまり、75から200未満の間に維持するために連続計測できるグルコースセンサーで5分毎に計測します。それを見れば糖尿病にどれくらい影響するかわかります。

ここまでは、生理的な数値指標についてお話してきました。でも、私がお話ししたいのは次世代の領域です。

手早くお話ししますが、なぜ、聴診器が消えようとしているのでしょうか？腸管音や呼吸音を聞くより、優れた方法があるからです。最近、GEが携帯型の超音波検査装置を発表したのです。

これがなぜ重要なのでしょうか？それは、はるかに高感度だからです。こちらは腹部超音波検査装置の一例です。心臓超音波検査装置もあり、これは無線で通信します。スマートフォンで胎児を観察するものもあります。

では、どのように動作するのでしょう。こちらのようなしゃれたバンドエイドや靴や手首に装着するセンサーなどがあります。

これが信号を送信します。体の周辺に、ゲートウェイにつながるネットワークを構成します。スマートフォンを使ったゲートウェイでもいいですし、専用のゲートウェイでもかまいません。

今はこの手のものは、専用のゲートウェイを使います。あまりうまく統合されていないからです。

信号はウェブ。すなわち、クラウドに送信され、必要な処理をしたり、どこかに送信したりすることができます。介護士に送信したり、医師に送信したり、患者に返信したりできます。

なぜ？いま、なぜこれが突然実現し、これからの医療にとって興味深い目標となるのでしょうか？現在の状況は、ある意味、完全に理想的な流れといえます。これが利用者主体の健康管理を築くのです。すべての始まりはここからです。

もし、お気づきでなければ、なぜ？これが大きな流れなのかご説明しましょう。120万人のアメリカ人が、ナイキの靴を履いたことがあります。

これは体の周辺にネットワークを構築し、靴や靴のかかとをiPhoneやiPodに接続するものです。

連続的に測定することによって、このような決定的な情報を全て記録することができるのです。さらにこれからは、このセンサーをバンドエイド型にまで、できつつあるのです。しかも、それほど遠くない未来に実現します。

素晴らしい研究所で、この取り組みを結実させるそれ以外に重要なこととして、手本となるということがあります。

もちろん、医療がデジタル化することが前提です。ゲノミクスにより生態を理解し、生理学的な表現型検査を全て無線通信で実行することは、素晴らしいことです。これまでなかったような情報の集約を可能にするからです。

80を超える病気が、ゲノムに基づいて解明されていますが、これは桁はずれのことです。

病気の基礎について、これまでの人類史上の成果と比較しても、この２年半ぐらいの間に分かったことの方が多いのです。それを例えば、今ならiPhoneアプリと連携させて自分の遺伝子型を入れることで薬物治療をガイドします。

ぜひ、信じていただきたいのですが、病院の能力に与える影響は計り知れないものでこれら全ての病気や他の病気に対し、一様に素晴らしい影響を与えるものなのです。

個別化医療を新たな段階へと進めるもので、これは最高に革新的なことです。

医療機関内での限定的な範囲の出来事ですのでセキュリティは高いことは非常に、しかもたやすく想像することができます。

しかし、日本では生物学や先端医療、iPS細胞などの再生医療以外は現状維持の方がいいかもしれません。

なお、ビックデータは教育や医療に限定してなら、多少は有効かもしれません。それ以外は、日本の場合、プライバシーの侵害です。

通信の秘匿性とプライバシーの侵害対策として、匿名化処理の強化と強力な暗号化は絶対必要です！

さらに、オープンデータは、特定のデータが、一切の著作権、特許などの制御メカニズムの制限なしで、全ての人が

望むように再利用・再配布できるような形で、商用・非商用問わず、二次利用の形で入手できるべきであるというもの。

主な種類では、地図、遺伝子、さまざまな化合物、数学の数式や自然科学の数式、医療のデータやバイオテクノロジー

サイエンスや生物などのテキスト以外の素材が考えられます。

情報技術の発展とインターネットで大企業の何十万、何百万単位から、facebook、Apple、Amazom、Google、Microsoftなどで数億単位で共同作業ができるようになりました。

現在、プラットフォーマー企業と呼ばれる法人は先進国の国家単位レベルに近づき欧米、日本、アジア、インドが協調すれば、中国の人口をも超越するかもしれません。

法人は潰れることを前提にした有限責任！慈愛や基本的人権を根本とした社会システムの中の保護されなければならない小企業や個人レベルでは、違いますが・・・

ヨーロッパでの一般データ保護規則(GDPR)でも言うように・・・

年収の低い個人（中央値で６００万円以下）から集めたデータほど金銭同様に経済的に高い価値を持ち、独占禁止法の適用対象にしていくことで、高価格にし抑止力を持たせるアイデア。

自分自身のデータを渡す個人も各社の取引先に当たりデータに関しては優越的地位の乱用を年収の低い個人（中央値で６００万円以下）に行う場合は厳しく適用していく。

こういう新産業でイノベーションが起きるとゲーム理論でいうところのプラスサムになるから既存の産業との

戦争に発展しないため共存関係を構築できるメリットがあります。デフレスパイラルも予防できる？人間の限界を超えてることが前提だけど

しかし、独占禁止法を軽視してるわけではありませんので、既存産業の戦争を避けるため新産業だけの限定で限界を超えてください！

（個人的なアイデア）