初めて学ぶ人工知能入門

Introduction to artificial intelligence

人工知能（artificial intelligence：AI）という言葉がいろいろなところで聞かれるようになった。特に2016年に大きくニュースに報じられた囲碁ソフトウェアAlpha Go（DeepMind社）が，人間トップ棋士の棋力をはるかに凌駕したことは世界中に衝撃を与えた。AIは技術水準が向上しつつあるのみならず，すでに様々な商品・サービスに組み込まれて活用が始まっている。我々の身近ではインターネット検索エンジンやスマートフォンの音声認識・応答アプリケーション，掃除ロボットなどが例として挙げられる。AIの活用はあらゆる分野に大きな影響を及ぼすと予想されており，医療分野においてもAIの活用が今後飛躍的に進むと予想される。AIの医療での活用は，ゲノム医療，医療情報，画像診断など多岐に広がると期待されている。さらに，AIにより遺伝的素因と環境的要因，遺伝型と表現型の膨大な情報が併せて解釈されることで，現在の課題解決や新たな発見につながる展開が期待される。このように医療分野においても急激な広がりが予想されているAIに対し，我々はその動向を把握して適切に活用すべきであり，AIの基礎や医療への展開と倫理的・法的・社会的問題点について十分に理解しておく必要がある。本稿では近年の発展目まぐるしいAIで重要な役割を担っている「機械学習」から「ディープラーニング（深層学習）」までの技術を中心に解説する。

In the last few years, artificial intelligence（AI）has been rapidly expanding and permeating both industry and academia. AI is now mainstream technology in our everyday lives with applications in image and voice recognition, language translations, and predictive data analysis. The advances in AI discussed above have been almost entirely based on the groundbreaking performance of systems that are based on deep learning（DL）. We now use DL-based systems on a daily basis when we use search engines to find images on the web or talk to digital assistants on smart phones and home entertainment systems. Furthermore, DL has already been a popular method that is used to perform many important tasks in the field of radiology and radiation oncology. This article introduces AI along with its related terms machine learning and deep learning. We should become familiar with the principles and potential applications of deep learning in medical imaging.