# Geoffrey Hinton は2016年に、放射線科医の養成はいますぐやめるべきだ、五年以内に深層学習のほうが上手くなる、と述べ、十年かもしれないと付け加えた

ページ: https://flyvolo.ai/ja/changes/ev-20161124-radiologist-4
日付: 2016-11-24 · 段階: 予測
この記録は業務の判断を動かせますか? できない
職業: https://flyvolo.ai/ja/careers/radiologist

## 適用範囲

その発言そのものの録音であり、会議の主催者が公開した84秒のものである。出回っている版ではなく、実際に言ったことを読むこと。そこには効いてくる違いがあるからである——広く繰り返されている形は「五年」であり、録音はそのあと、語り直しが落としている譲歩へ続く。十年かもしれない、それに放射線科医はもう十分いる、と。彼はまた、この主張を、病院や雇用や規制についてではなく、能力についての予測として——深層学習のほうがより多くの経験を積めるから放射線科医より上手くなる、として——枠づけていた。この記録そのものについての限界が二つ。ここでの言葉は動画の自動生成された字幕から読んだものであり、それは機械による書き起こしである。引用した文については音声と突き合わせたが、専門家による書き起こしではない。そして予測は決して仕事についての証拠ではない——この記録はこのページの何も動かさず、実際に起きたことの記録——当局の承認件数と、十年ぶんの研修枠の数——の隣に置かれている。読者が自分で算術をやれるのは、そこである。

## 出典

- Creative Destruction Lab — Geoff Hinton: On Radiology, recorded at the 2016 Machine Learning and Market for Intelligence Conference, Toronto — https://www.youtube.com/watch?v=2HMPRXstSvQ (一次資料)

## これが意味すること

AIとある特定の職業についての最も有名な予測には、録音と、日付と、期限があり、そしてその三つとも、いまや確かめられる。彼は放射線科医の養成をやめよと述べ、五年と言い——そして、再話が落とす一文のなかで——十年かかるかもしれないと認めた。この二つの日付はどちらも過ぎたか今年過ぎるし、このページにある他の記録が、そのあいだに起きたことである。

## まだ示していないこと

これは彼が何を言ったかを立証するのであって、放射線科について何も立証しない。予測は仕事についての証拠ではなく、だからこの記録はこのページのどの判断も動かさない。また、いま一般に言われているような形で彼が間違っていたことも立証しない——彼の主張は能力についてのもの、すなわち深層学習のほうがより多くの症例を見られるからより上手に読むだろうというものであって、病院が何人の放射線科医を雇うかについてではなく、この二つは離れうる。この録音が決着させるのは言い回しであり、この予測についての議論の大半は、それなしに行われてきた。

## 自分で確かめる方法

その八十四秒を自分で見て、そのうえで、この予測について読んだ記事と比べること。十年という留保に触れているものが何本あるかを数えること。その数は、主張がどう伝わっていくかについての事実であり、放射線科についてのもう一つの意見より価値がある。


詳しくは: https://flyvolo.ai/llms.txt