多対多のAI解析と量子コンピューター

がんゲノム情報管理センター  という組織がある。がんゲノム医療、即ち本人の遺伝子を解析して、その情報を基にして治療法や薬を選択あるいは創薬することにより、効果的な効果を上げる、つまり個別化医療を行うものだ。

当然ながらそこには膨大なゲノム情報が蓄積されているのだが、全てのがん、全国民の全ゲノム情報が入っているわけではない。 ゲノム解析といってもレベルは様々で、単一遺伝子解析、マルチパネル解析、全エキソン解析、全ゲノム解析と進み、進むほどに難しく、データ量も多くなる。最終的には全国民・全ゲノム解析が望ましいわけだが、それには膨大な費用と長い時間、何よりも国民の同意が必要である。

将来的に「全国民全ゲノム解析完」をなし得たとしても、そこで終わりではなく、その先には「全国民がん(及びあらゆる遺伝病)予防」が待ち受けているわけだ。それがどれほど膨大な計算量になるのか、想像すらつかないが、もしそうなれば、偶然に掛かる風邪や怪我を除けば、遺伝的に発症しやすいあらゆる病気の駆逐も可能になるかもしれない。

まあ最初は全国民ではなく希望者になるのだろうが、そのたびに膨大な計算をすることになるのは避けたいと思うのは人情だろう。いくら技術的に可能だからといって、膨大なコストを掛ける、例えば人が稼ぐ生涯賃金を上回る計算機コストを掛けるというのは意味が薄いだろう。そこには当然、計算量を減らす工夫が必要になる。例えば初期コストで数百万円、最終的には数万円まで抑えたい。 そこには、個別に計算するのではなく、多くの人に関して一気に計算した方が安くなる、という仕掛けが働くのだろう。これがタイトルにも示した「多対多のAI解析」だ。

必ずしもAIが関わる必要はないのだが、逆に言えば精緻な計算も必要ない。完璧な計算ができなくても、例えば8割がOKになれば十分、という考え方だ。もちろん金持ちは別払いで精緻な結果を望むことはできる。 従来のAIは、入力は多数でも、出力が多数あるということは想定されていなかった。「これは何ですか」と聞かれて「犬の確率50%、猫20%、キツネ10%、。。。」などというのとは違う。全ゲノム情報をブチ込まれたAIに対し、同時に「AさんにはXX、Bさんには△△、。。。」という答えを期待するのが、この多対多のAI解析である。

多対多で解析をした場合、多対一で解析をするよりも効率が良いこと、例えば多対一と多対二で計算した場合、多対二の計算コストが多対一の計算コストの二倍未満になることが実現できれば良いわけだ。これを例えばニューラルネットワークで実現したとして、それができるかと言えば無理だろう。個々のノードは単一の外部事象にしか対応していないからだ。

しかし、もし、個々のノードが重畳に対応していたらどうだろう。これ即ち、量子ビットである。これこそが、計算量縮小のカギになるのではないだろうか。 もちろん、今のDNNを単純に量子ビットで置き換えるというような単純なモノにはならないなずだ。具体的なアーキテクチャも、にわかには思いつかない。量子ビット自体も開発途上である。このため実現は遠い将来となるだろう。しかしこの場合、例えば量子ビットの正確性はそれほど出なくて良い。本来の(正確性を要する)計算よりも、ずっと早い段階で実用可能になるかもしれない。