それはディープマインド社のアルファ碁システムにも似ている。今や碁の世界王者すら下したアルファ碁であるが、専門家によれば、システムが繰り出す手はまったく異様かつ予測不能で、負けた側もなぜ負けたのか分からないままなのだという。

　これはAI開発者が「ブラックボックス」問題と呼ぶものだ。AIが答えを導き出すプロセスは闇に包まれているのである。



　それでも箱を開けて個々の事例をのぞき見れば、予測したパターンと予測しなかったパターンが見つかるだろう。つまりAIが発見したことから学べるはずなのだ。

　しかもシステムはまだまだ改良の余地がある。今回はたった2つの病院のデータから学習しただけだ。限定的であるし、多少のバイアスもあろう。

　さらに多様なデータが用意されれば、ディープラーニングによってさらに適切な判断ができるようになる。

　自分の死ぬ時期をぴったりと予測されるなどぞっとしない話かもしれない。だが、その結果がきちんとした終末医療を受けられる可能性だというのなら、悪くないだろう。