仕事柄、どんなことに応用できるかを
考える立場なので、段々最近の流行の
本質が見えてきました。
人工知能界隈（この言い方もないか。。。）
の人たちからしたら、今さらなんだ？
みたいな話ですが、大きく技術的な
要素が変わったみたいですね。
以前は、事前に人間が準備して、
定義しないといけなかった人工知能。
それが、正解、というかルールを
教えてあげるだけで、あとは勝手に
学習するデイープラーニングってやつが
革新を起こしそう。
今までは頭のいい人たちのための道具
だったコンピュータ。
人間にとっては難しい計算や処理を
させるためにコンピュータを使ってきました。
ゴルフで言えば、プロのツアーでの、
フェアウエイキープ率とか、パーオン率の
ようなスタッツは、コンピュータで計算
させた方が手で計算するよりも早い。
まあ、ここまでは大して難しい計算では
ないですけど。
さらに発展させた、PGAで取り入れられている
ストロークゲインドという概念まで行くと、
こりゃ、もうコンピュータじゃないと太刀打ち
できない。
難しいことほど、コンピュータに任せよう、と。
ところが、今までは人間が簡単にできることは
コンピュータが苦手だったりしました。
モラベックのパラドックスって言葉が
人工知能界隈で有名だったりします。
長年ロボットについて研究していた
ロボット工学者のハンス・モラベックは
「知能テストで大人を負かすとか、
チェッカーをするといったことは、
コンピュータにとってさほどむすかしくはない。
だが知覚や運動といったことになると、
一歳児のスキルを身につけることさえむずかしく、
場合によっては不可能だ」
ってことを言ってます。
要は、写真を見て「ネコ」と認識させるために
今までは人間が「ネコ」の特徴をコンピュータに
教える必要があったわけです。
人間は、子供のときに少しずつネコの特徴を
掴み、いつの間にか識別できるようになります。
コンピュータは、今まで勝手に学習するための
定義が詳細に必要でした。
これが、正解としての「ネコ」の写真を何千枚、
何万枚とコンピュータに記憶させることによって、
勝手に特徴を掴むのがデイープラーニング。
画像とか、動画とか、ロボットの動作を、
ひたすらに、大量に覚えさせることで、
正解の確率を上げていく。
今までコンピュータが最も苦手に
していたのは、画像や動画、動作の特徴を
掴むこと。
これ、ゴルフでも応用が進みそうです。
写真 → ネコ
答えが1つだから簡単。
ゴルフで人工知能を応用するには
どうすればいいか。
ここからは、勝手な仮説です。
まず、どんな結果を求めるかを
定義しないといけません。
スイング動画 → スコア72
ちょっと難しそうです。
スコア72につながる要素が多すぎる。
パターだってあるし。。。
スイング動画 → 飛距離
これは、なんとかなるかも。
スイング動画と実際の飛距離
データをコンピュータにインプット。
飛ばすための動作として適切な
動きを探し出してくれそうです。
でも、正確性は？
飛距離だけだとドラコン大会でしか
使えなそうです。。。
ここで、思いつきますよね。
そう、トラックマン。
細かな数値が記録できます。
でも、どんな動作でその数値に至るかは
それぞれの解釈だったり、自分にしか
わからない感覚だったりします。
そこで、人間の動作とトラックマンの
数値を大量に覚えさせることで、
こんな数値のボールを打つには、
こんな打ち方をすればいいという
解析ができそうです。
いや、あくまで夢想ですよ、夢想。
できれば、そこに4スタンスのパターンを
組み込んだり、スイングと怪我の
割合を数値化しておいたりとか
しておければ、より理にかなったスイングに
近づいていきそう。
うーん。
それぞれの理論に特化した人工知能が
進化していくのかなあ。
データはできるだけ皆で共有した方が
精度は上がるんだけど。。。
ゴルフ界の宗教論争が人工知能応用でも
発生しそうで怖い。。。
いやあ、誰かやらないのかなあ。
アメリカあたりで誰か考えてそうだけど。
大量のトラックマンのデータと大量の
スイング動画を持っている人がそもそも
いないかなあ。
ちょっと時間あるときに調べて
みたいと思います。
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