人工知能の先駆者であるIBM Watsonは殉教者となったのか？ IBMがWatsonを売却、AIは本当に失敗したのか？

かつて、人工知能医療診断の先駆者であったIBM Watson（通称ワトソン）は、現実世界における人工知能の最大のイノベーションと呼ばれ、多くのAI専門家から人工知能のベンチマークとみなされていました。しかし、長年の地位を固めた後、このAIの先駆者はIBMに売却されると噂されました。人々は、IBMでさえワトソンを売却するのであれば、人工知能は本当に失敗するのだろうかと疑問に思わざるを得ません。

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1. IBM は Watson を売却する予定ですか?

2月20日、インターネット技術界全体に衝撃を与えるニュースがありました。有名なIBMが人工知能のスター、ワトソンを売却するというニュースです。テクノロジーメディアの Pinwan によると、ウォールストリート・ジャーナルは、IBM がワトソン・ヘルス事業の売却を検討していると、事情に詳しい関係者の話として伝えた。考えられる選択肢としては、プライベート・エクイティ会社や医療業界企業への売却、または特別買収目的会社 (SPAC) との合併などがある。

Watson Health 部門は主に、AI を使用して病院、保険会社、製薬会社のデータ処理を支援する責任を負っています。ウォールストリート・ジャーナル紙は、事情に詳しい関係者の話として、この部門の年間売上高は約10億ドルだが、まだ利益は出ていないと報じた。

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Leifeng.comによると、この取引はIBMのCEO、アルヴィンド・クリシュナ氏がAIやクラウドコンピューティングなど、より収益性の高い事業に注力する計画の一環である。 IBMの第4四半期財務報告によると、Watson Healthを含む認知アプリケーションの収益は15億ドルで、前年比2%減少した。昨年10月、IBMはグローバル・テクノロジー・サービス部門のマネージド・インフラストラクチャー・サービス部門を新たな上場企業として分離する計画を発表した。さらに、IBM のもう一つの動きは、Red Hat を含むハイブリッド クラウド ビジネスに注力することです。マネージド・インフラストラクチャーのスピンオフが完了すると、IBM は、サービス収益が収益の半分しか占めない企業から、経常収益が 50% 以上を占める企業へと生まれ変わります。

36Krによると、2011年にIBMの認知コンピューティングシステムWatsonがクイズ番組で初めて人間に勝利し優勝した。翌日、IBMはワトソンの新しいキャリアの方向性として、人工知能の医者になることを発表した。その後、ワトソンの価値は急上昇し、彼は次第にIBM、さらには世界的なAIプロジェクトの代表者となった。 IBMのCEOはこれをIBMの「月面着陸計画」と呼び、IBMの人工知能が医療分野に完全な革命を起こすのではないかと期待されている。 IBM はこれを商品化するために、大規模な宣伝キャンペーンを展開しました。 IBM は、Watson が 18 ～ 24 か月以内にヘルスケア向けの最初の商用製品を発売することを約束しています。

IBMは2011年にWatsonをヘルスケア業界に導入して以来、2019年現在、新たな人工知能医療ツールを開発するために50近くの提携を発表していますが、残念ながら、これらのコラボレーションの多くはまだ商用製品に至っておらず、成功例はほとんどありません。

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2. 人工知能は本当に敗北したのか？

正直に言うと、IBM が Watson を売却するのを見るのは少しイライラしました。なぜなら、これまで人類は人工知能の波を何度も経験してきたからです。波が満ちるたびに、誰もが大きな期待を抱きますが、波が引くと、すべては静寂に戻ります。IBM でさえ Watson を売却するつもりです。この人工知能の波は本当に失敗するのでしょうか?

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まず第一に、ワトソンの失敗はAIではなく人間にあります。実際、多くの報道を見ると、IBMが今回ワトソンを放棄したい理由はワトソンが十分ではないからではないという結論を導き出すことができます。その理由は、IBMの人工知能は非常に強力ですが、米国の医療データシステムは孤立した島であるためです。ワトソンは大量の医学論文を読むことができますが、実際の膨大な症例にアクセスするのは非常に困難です。症例情報はパーソナライズされた情報であり、効果的に整理することができません。そのため、ワトソン全体が本当に成長を養うのに十分なデータを取得することは困難です。最大の感覚は、ワトソンは決して食べられない子供のようなものです。十分なデータが不足すると、最終的に成長の可能性を失ってしまいます。もう一つの重要な理由は、ワトソンがお金を稼げないということでしょうか? IBMのような企業、あるいは米国のような資本豊かな国にとって、最大の欠点は金儲けができないことだ。ワトソンの問題は、10年経ってもワトソンは十分に利益を生むビジネスモデルを見つけられず、結局IBMの捨て子になってしまったことだ。

第二に、人工知能の応用範囲は実は非常に広いです。ワトソンの失敗の理由がわかったところで、人工知能が失敗したかどうかを見てみましょう。ワトソンは失敗したかもしれないが、それはテクノロジーのせいではなく、人間のシステムと資本のせいだ。しかし、人工知能の観点から見ると、人工知能は失敗していません。

まず、医療分野には人工知能が活用される余地がまだたくさんあります。近年のワトソンの業績から判断すると、人工知能は人間の医師に完全に取って代わることはできませんが、その強力な検索と診断能力は人間の医師のアシスタントになるのに十分です。実際、人工知能に対する私たちの理解はしばしば問題を抱えています。現在、人間の医療では、人工知能医師が人間の医師を完全に打ち負かす必要はなく、人間の医師のアシスタントになることが必要です。たとえば、中国のような人口の多い国では、一人当たりの医師の数は深刻に不足しており、多くのコミュニティや町のプライマリヘルスケア施設の医師の経験も非常に不足していますが、彼らは大量の患者を診察する負担を負う必要があります。このような場合、ワトソンなどの人工知能アシスタントを完全に使用して人工知能+知能を実現し、人工知能を使用して人間の医師の診断、識別​​、検索、治療を支援し、医師がより効率的に患者を治療できるようにすることができます。組み合わせが良ければ、経験の浅い若い医師+人工知能アシスタントでも、多くの経験豊富な年配の医師と同じレベルのパフォーマンスを発揮することができ、これは間違いなく医療の普及にとって非常に重要です。もちろん、これはほんの一面です。人工知能は、医師の診断、治療、治療効率の向上を支援する上で、非常に幅広い領域で活躍します。これが、現在人工知能が持つ最大の価値です。人工知能が人間の医師に取って代わるのではなく、人工知能が人間の医師の効率を高め、より正確な診断を行うのに役立つのです。

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第二に、人工知能におけるデータサイロの問題を解決するには、より強力な組織能力が必要です。米国では、各州が独立したシステムを持っています。この独立した医療システムでは、医療機関が診断データや症例データを共有することは非常に困難です。しかし、これは中国では問題ではありません。中国の強力な公的医療システムと強力な組織力により、中国の主要病院のデータを使用して標準化されたデータベースを形成することは、少なくとも完全に非現実的なアイデアではありません。データアイランドの問題は、少なくとも制度レベルでは、米国よりも中国で解決するのがはるかに簡単です。これが、中国で人工知能の問題を解決する利点です。

第三に、人工知能の収益性の問題は、実際には大規模なアプリケーションを通じて解決する必要があります。現在、人工知能が直面している最大の課題は、莫大な初期投資と比較的長い回収期間です。しかし、その利点は、成熟した人工知能医療アプリケーションが同時に多くのユーザーにサービスを提供できることであり、これは実際にはコストを削減できる利点です。人工知能の場合、アプリケーションとユーザーエクスペリエンスが良好である限り、その開発をサポートするのに十分なビジネスモデルを模索することは完全に可能です。例えば、多段階の利用者システムを構築し、一般の個人利用者には医療サービス、医師には医療補助サービスを提供し、必要に応じて料金を支払うことで、莫大な費用を分担することが可能となります。

ワトソンは失敗したが、医療における人工知能は失敗しなかった。IBMの問題は技術ではなくビジネスモデルにある。より多くの企業がIBMの教訓から学び、真に実行可能な道を見つけることを願っています。そうして初めて、IBMの過ちを繰り返さずに済むのです。