今回は「ＡＩのこと」。
世の中、ＡＩがいろいろなところで使われるようになってきました。
単語の予測変換、養殖の稚魚の選別、オークションの偽物判別……。
最近見た話だと、こんなのがありました。いろいろ使いどころがあるなら、なわとびにだって活用できそうじゃない？ ……という話です。
ＡＩの基本はディープラーニング、というイメージがあります。
膨大な情報を学習すること。そうやって蓄積したデータをもとに、目の前のものごとに対応します。将棋や囲碁でＡＩが最強に近づきつつあるのも、膨大な譜面を学習して、膨大なパターンに対応できるから、らしいですね。大ざっぱに言えば、無数の総当たりに近いように思えます。
なわとびだとどうでしょうか？
たとえば、膨大な数の画像や動画を学習することで、理想の跳び方とは何か、という基準が作られます。それができたら、自分の跳び方をＡＩ搭載のカメラに「見て」もらうだけで、問題点が表示されます。修正された動きを自動表示することも可能でしょう。
つまり、目に見える動きはＡＩに「指導」してもらうこともできるわけです。
競技のジャッジも、「形」を見るだけならＡＩに任せてしまえるかもしれません。前回ふれた、サイドスイングの判定についてもそう。「サイドスイングの瞬間の接地」という基準があれば、厳密に判定が下されます。
学べば学ぶほど精度が上がるなら、審判員が疲れで判断力が鈍るとか、人によってジャッジの基準が揺らぐとかいう問題すらも、ＡＩが解消してしまいます。
膨大な動き情報からの分析、ブレない視点での判定、そうした部分でＡＩは使えそう ―― そんなイメージがわきました。
ただ、ＡＩの判断の大もとは、人が与えるものです。
理想の跳び方１つにしても、何が良くて、何が良くないのか、最初の基準は人が作ります。ジャッジも、何を認めて、何を認めないかがないと、ＡＩは判断できません。
ここが難しいところです。
これは人対人で同じ議論をしたときに生まれる問題そのもので、ここが解決しないと共通の基準が作れません。
「それこそいろんな人の指導、過去のジャッジを全部学ばせればいいじゃないか」
と、ＡＩならではの手段も浮かびます。ただ、ここからＡＩが何を導き出すのか。
無限の可能性を考えられるために思考が進まなくなるフレーム問題という難問があるそうで、たとえばＡＩ探偵がいたとすると、普通なら無視するような推理まで全部検討しだして止まらない……なんてことも起こります。（実際にそういうミステリがあります）
きみの考えるのはここまで！ と限定すれば、なんとかなるとかならないとか……。
そこをクリアしても、昔からある「機械ならでは」の問題は残ります。
機械的、冷たい、というアレです。
限られた条件で最適の判定をするＡＩジャッジ（フリースタイル）がいたとして、プレゼンテーションをどう判断するのか。ひょっとしたら、技そのものはありがちでも、演出のうまさだったり、必死で繰り出した姿に心打たれたりして、点数が変わるかもしれません。それをＡＩはどこまで「読める」のか。
指導もそうですね。ふと思い出したのが、次のせりふで、
毛利先輩…
もう4.06mm程 手前がベストな 返球位置ですおっと 悪い悪い♪
これ、トップ選手とはいえ中高生が試合の中で言ってます。マンガだからこそこれもアリですが、実際に言われたら 100分の１mmまでつっこまれて、逆につっこまずにいられるかどうか……。
そこには人が入って、うまく人とＡＩのハイブリッドで回していけるのが、今は理想なのでしょう。
「人かＡＩか」みたいな両極端で話題があおられることも多いですが、大切なのは、あくまでも大元になっている人が、線引きを見極めることでしょう。なわとびでも、そうやってＡＩが導入されていくと、おもしろそうですね。
