人工知能医学における大規模言語モデルを用いた生成系AIに関する基礎知識

# はじめに
大規模言語モデルを用いた生成系AI（以下生成系AI)は、人工知能（AI）の一種であり、医学においても活用されています。この種のAIは、自然言語処理の技術を応用し、テキストや文章を生成することができます。

大規模言語モデルとは、巨大なデータセットを用いてトレーニングされた機械学習モデルのことです。例えば、大量の医学文献や臨床データ、患者の病歴などの情報を学習に用いることがあります。このようなモデルは、言語の構造や文脈を理解し、文章を生成する際にそれらの知識を活用することができます。

医学において、大規模言語モデルを用いた生成系AIはさまざまな応用が考えられます。以下にいくつかの例を挙げます。

自動要約: 医学文献や病歴などの長大なテキストを要約するために使用されます。モデルは、重要な情報を抽出し、短い要約文を生成します。

診断支援: 患者の症状や病歴を入力すると、AIモデルは関連する疾患や診断の提案を生成することができます。これにより、医師が迅速かつ正確な診断を行うためのサポートを受けることができます。

医療情報提供: 患者や一般の人々が医学的な質問をする場合に、AIモデルが適切な回答を提供することができます。例えば、病状や治療法に関する情報を提供したり、予防策や健康的な生活のアドバイスを提供したりすることができます。

生成系AIの利点は、その能力によって多くの情報を処理できることと、24時間体制で応答できることです。ただし、注意点も存在します。生成される文章が正確であることや、プライバシーとセキュリティの問題などが重要な課題となります。そのため、生成系AIの開発と導入には慎重なアプローチが求められます。
2023年5月ー　by ChatGPT4

## ChatGPTなどの生成系AIについての議論
ChatGPTの解釈や応用論については、数多くのコンテンツがある。しかしこれらの中には、間違った解釈や、誤った内容のものも見受けられる。以下には、比較的わかりやすく、内容も正確なコンテンツを挙げてみた。

- [チャットGPTは何がすごい？今後、何が起きる？～安宅和人×松尾豊×平野未来×上野山勝也【ChatGPT】 YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=naKZNta1fSs&t=1547s)
2023年4月28日収録のグロービス経営大学院のG1サミットの講演記録。日本の比較的信頼できる有識者の見解が聞ける。松尾豊先生のChatGPTへの見解は信頼できる。河野太郎議員（2023年当時デジタル大臣）からの質問などもあるYouTubeコンテンツ。

- [AIによる「大規模言語モデル」の最新潮流、日本が世界No.1になるための勝ち筋とは～Shane Gu×スプツニ子！×松尾豊×山田敦×上野山勝也 - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=C-HqDod73xE)


## Attention, Transformer, 生成系AIの基礎知識

- [【深層学習】図で理解するAttention機構 - Qiita](https://qiita.com/ps010/items/0bb2931b666fa602d0fc)

- [自然なブログを書いてしまうほど超高精度な言語モデル「GPT-3」はどのように言葉を紡いでいるのか？ - GIGAZINE](https://gigazine.net/news/20200729-how-gpt-3-work/)

- [The architecture is a transformer decoder model based on this paper](https://arxiv.org/pdf/1801.10198.pdf)

- [自然言語プレトレーニングモデルの紹介（１） - Qiita](https://qiita.com/yizhou/items/e5db8996e1939ba61280)

- [歴代の自然言語処理モデルのスコア推移 - Qiita](https://qiita.com/artisanbaggio/items/2feed4d473b340489a7a)

- [必見：ChatGPTのテクノロジーの凄さについて - Qiita](https://qiita.com/k1morikawa@github/items/8f91a06ba67e4e40c9e6)

- [コサイン類似度（Cosine Similarity）とは？：AI・機械学習の用語辞典 - ＠IT](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2112/08/news020.html)

- [ベクトルの大きさとは？1分でわかる意味と求め方、記号、二乗、絶対値との関係](http://kentiku-kouzou.jp/suugaku-bekutoruookisa.html)

- [マンハッタン距離（Taxicab distance）／ユークリッド距離（Euclidean distance）、L1／L2ノルムとは？：AI・機械学習の用語辞典 - ＠IT](https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2111/10/news023.html)

- [【自然言語処理】Attentionとは何か - omathin blog](https://omathin.com/what-is-attention-1/)

- [自然言語処理の必須知識 Transformer を徹底解説！ | DeepSquare](https://deepsquare.jp/2020/07/transformer/)


- [深層学習による自然言語処理入門: word2vecからBERT, GPT-3まで | ドクセル](https://www.docswell.com/s/ydnjp/K3YMDZ-2021-07-21-152903#p30)


## ChatGPTを正しく理解するために参考となるリンク
- [GPT-4はどのようにして「不適切な回答」を回避するように学習されているのか - Qiita](https://qiita.com/ikeda_yasuhiro/items/3c633ddf0f3119051fe0)

- [ChatGPTのAPIを使って記憶（過去の会話をある程度覚えている）のあるAIキャラクターを作ってみる - Qiita](https://qiita.com/3dy3day/items/e399e53af04d5ba151a1)

## 参考図書
- [あなたを支配し、社会を破壊する、ＡＩ・ビッグデータの罠　単行本 – 2018/6/18. キャシー・オニール (著), 久保尚子 (翻訳)](http://www.intershift.jp/w_aibg.html)

- [サピエンス全史　上 : ユヴァル・ノア・ハラリ著,柴田　裕之訳｜河出書房新社](https://www.kawade.co.jp/np/isbn/9784309226712/)

- [ホモ・デウス　上 : ユヴァル・ノア・ハラリ著,柴田　裕之訳｜河出書房新社](https://www.kawade.co.jp/np/isbn/9784309467580/)

- [ホモ・デウス　下 : ユヴァル・ノア・ハラリ著,柴田　裕之訳｜河出書房新社](https://www.kawade.co.jp/np/isbn/9784309467597/)

- [ヒトはなぜ絵を描くのか 齋藤　亜矢 著 岩波書店](https://www.iwanami.co.jp/book/b265853.html)
サルとヒトの違い、ヒトが絵を描くしくみについて脳神経学的な解説が書いてあり、生成系AIの理解に大変参考になる名著。著者は京大理学部を出て大学院は京大医学部、それから東京藝大大学院美術研究科で博士課程(博士(美術))。現在は京都造形芸術大学文明哲学准教授。

## ChatGPT時代の名言

- 「こころを深く成長させるためには、芸術の科学を学びなさい。科学の芸術を学びなさい。感覚を磨いて、物の見方を身につけなさい。どんな物にも必ずつながりがあるはずです。」万能の天才　レオナルド・ダ・ヴィンチの言葉

- 「感性は、言葉や観念ではなく、からだを通した体験からしか生まれない.」 横尾忠則