遠くから見ても近くから見ても同じ形。雲、木の枝分かれ松尾先生はこれが囲碁にも見出せる、という。囲碁は相手の石を囲み自分の陣地を広げたほうが勝ち→相手の石を囲っていくと何重にも外側に同じ形が現れる。(同じ構造が生まれる)こうしたフラクタル的な展開に人間は面白さを感じる。人間は二重三重まではついていけるがそれが五重六重(何重にも構造が重なると)考えられなくなる。囲碁はよくできたシンプルなゲームといえる。AIならフラクタル構造のあるゲームを見つけ出せる。鎌倉時代に普及されていたといわれる将棋。29種類、130枚の駒を使う。今の将棋はゲーム性が高いから生き残った。(逆転現象が起こりやすい)AIに逆転現象が起こりやすい設定を見つけさせる。確率的に推奨されていた。ところがデータによれば打ち上げを狙うアッパーシングこそ確率が高いことが明らかに。25度前後その約8割がヒットという結果が出た。バレルゾーンの発見によりメジャーの常識と戦術が変わった。2018年日本シリーズ福岡ソフトバンクホークスが広島東洋カープを4勝1敗1分けで下し日本一に。勝敗を分けたのはAIだったかもしれない。村澤清彰(野球選手トラッキングAI開発会社代表)プロ野球のデータを活用するシステムセンサーだとかAIの画像解析で様々なデータが取れるようになって選手やコーチ、球団の人たちにスマートフォンやタブレットを通じて渡せるようにしている。選手一人一人がスマホで見られる。打った映像・投げた映像を渡せる。振り返ることができる。調子が良い時はどのくらいの速度・角度だったかが分かる。今まで対戦したことのないピッチャーであるとき例えば左ピッチャーであったとき、その選手が過去左ピッチャーから三振を取られていた時、過去ホームランを打たれたとするとどんなコースどんな高さで投げどんな球種でホームランを打たれたかを知ることができる。打たれないような作戦を練る。一軍で活躍している選手ほどこのシステムをよく見ている。常勝福岡ソフトバンクホークスは過去5年間で4度日本一になっている。5年前から本格的なデータ分析をしている。提供、スランプ時には好調だった時のデータを振り返ったり、相手ピッチャーの特徴をつかんだりいわば専属のパーソナルコーチになる。AIはどこに使われているのか?(徳井)移動した距離を情報化(村澤)例えば選手が動いた距離を計測→結果サードが少ない距離、セカンドがショートより良く動く→選手の守備位置変更などを促す。使うのは攻撃の時使っている。守備位置→どちらに守備位置を変えたほうが良いのか。日本シリーズ第5戦(ヤフオクドーム)4回の裏1点を追うソフトバンクの攻撃、ノウアウト満塁、バッター中村、ピッチャーは大瀬良投げました、打球はセンター方向へ。これで画像解析、観衆はボールの動きに絡んだ選手へ、AIが見るのは球場全体。全選手の動きをデータ化。センターだけではなく全選手がどう動いたかが分かる。→今後のチーム戦略に生かす。ポジションごとの選手の動き→運動量のデータ化→選手交代の資料、守備の穴を見つけたり→打者に合わせた守備シフト。この辺が固まっている、分ける手法ホームランが多い長打者タイプなどが分かる。全球団全選手の投球・打球・走塁が試合ごとに蓄積される。人間ではグループとして分けられない。近似値でグラフをクラスタリング→微妙な差をAIでは見つけられる。人間の主観では気の付かない長年信じられてきたことがデータでみると実はそうではないことが分かってきた。ピッチャー返しとか野手の間に打て→実は嘘ヒットになりやすい角度をデータで証明、20~25度→ヒットになりやすいメジャーでは20度で打つ練習をする→過去最高のホームラン数の実現アッパーシングのほうが良い。落合博満は正しかった。人間は感情がドラマを作る野手の間を抜くというほうが(フライを打ったほうがヒットになる確率が高い・・・)より物語性がある。物語性の皮をAIが引き剥がす。人間同士が火花を散らすことが面白い(松尾)AIにはそんな緊張も動揺もありません。冷静なAIが皆さんを助けられる何かがあるはずです。AIが心理戦に入ってきたとき改めて問い直すでしょう。人間が勝負することをやめないでしょう。次回は「お金を使う」です。↑人気ブログランキングに参加しています。NHKNHK超AI入門第5回勝負するにコメントNHK超AI入門第4回、移動する人間ってなんだ超AI入門、移動する。今AIが社会に革命を起こしている。AIをれば知るほど人間の本質が見えてくる。プログラムによって、歩行者が飛び出しそうか?後ろからくる車が飛び出しそうか?並走するのか?など感知できるのです。人間の移動は大きく変わります。自動運転の最前線AI開発チーフ・サイエンティスト(ラケル・ウルタスン)死亡事故を起こしたことは残念だが、一方で毎年130万が交通事故で亡くなっている現実がある。今も毎分誰かが亡くなっている。それに対して自動運転の技術でできることもたくさんある。事故が起きるリスクを最小限に抑えることはもちろんだが、そのうえで安全性を最も重要視し安全な操作の追及に力を注ぎたいと思う。高齢化問題さらに大気汚染問題に自動運転技術は有効だ。自動運転の技術がもたらす社会的な便益についてもより深く考えられてもよいと思う。交通事故の9割は人間のミス。AIは集中力が落ちたりよそ見はしません。免許をもらうまでには時間がかかりそうなのでまず助手席から皆さんを見守ることにします。ドライバー見守りAI開発ドライバーが見ている場所をセンサーが追う。黒目の位置を1度単位で追う。天然の手振れ補正(眠気と連動)もうすぐ眠たくなる(AIが判断)→人間を知ることにつながる。ディープラーニング→ニューラルネットワークを深く掘り下げる。ニューロン(1000億)巨大なネットワーク本当の自動運転に代わるまで10年かかる。松尾さんは自動運転に代わるのは一気に変わると思っている。テクニカル・マーケティング・マネージャ)私たちは自動車運転の学習でもほかのロボットと同じアプローチを行ってきた。運転シュミレータはVR空間で自動運転AIをテストするもの。仮想空間なので安全だしとても危険な場合も含め様々な状況を試すことができる。パラメーターを変えれば昼にも夜にも環境を変えられる。道路上に雨や雪を降らせたり霧の状況を作ったり最も危険な状況やシナリオ、実際の事故の再現もできる。あれは信号・あれは歩行者。周囲の状況をまず認識、教え込まれたルール・操作を判断ーたくさんの状況が必要、ディープラーニングが役に立つ。人間は想定外でも認識・対応ができる。2020年までにある程度使えるものを出したい。現在100名ほどの集団ラケル・ウルタスン人間ができることはAIにもできると思います。肝心なのは正しいアルゴリズムと十分なデータ。今はまだ脳を再現する方法が見つかっていませんが解決方法は存在するはずです。人間の脳もアルゴリズムで表現できるしアルゴリズムがあればAIで再現できるからです。AIが人間の脳のように課題を解決するのは時間の問題です。深いニューラル・ネットワークを使って学習する。転移学習シミュレータの学習を実際の運転で生かすうえで欠かせない手法。信号や人間を認識できるようになった。猫を見分けられるようになった。ニューラルネットワークを使って歩行者やほかの車を認識できるようになる。これを転移学習という。(過去の学習を転用する)あるところで作ったモデルを他の所でも転移していくというのが当たり前になる。効率的にできるようになる。AIは1度学習したら忘れない。1度運転できるようになったらったらほかの乗り物でもできるようになる。(目と頭脳を持ち合わせている)オフィスの荷物運びにも転移できる。かわいい→感情移入→本能(日本人特有)もうちょっと車っていろいろあっていい。