AIから見る上達論

 少し前、NHKで「人間って何だ?」というAI(人工知能)関連の番組をやっていました。その中で出てきた「過学習」の概念が面白かったんですよ。

 AIに学習させるときにはディープラーニングという方法が用いられます。これは、AIに大量のデータを読み込ませ、分析させることで、学習をさせる方法。複雑な状況から結論を引き出すのが得意で、ものによっては人間以上の能力を発揮することもあります。

 例えばAIに「イヌとは何か」を認識させるためには、たくさんの犬の写真を読み込ませ、判断させます。それに対して正解・間違いのフィードバック(結果を見ての修正)を何百万回も繰り返すうち、AIは自分で必要な条件を覚え、犬の画像を見分けられるようになります。

・過学習…丸覚えは使えない
 AIに学習させる上で問題になるのが「過学習」です。わかりやすく言うと、データを丸暗記しすぎて、応用力がなくなること。

 例えば、データの中に黒い柴犬の画像があったとします。AIはその画像を分析し、「毛が生えている」とか「牙がある」といった犬の判断に重要な特徴を読み込みます。しかし同時に「色が黒い」とか「耳が立っている」というような、重要でない特徴をも読み込むでしょう。

 もしAIが、重要でない情報まですべて使って判断したら、ゴールデンレトリバーは、黒くない、耳が立っていない、という理由で「犬ではない」と判断されてしまいます。

 ディープラーニングを成功させるには、どの情報が重要で、どの情報が重要でないか、AIがわかるようにプログラムすることが必要。研究者は、その対策に頭を絞るのだそうです。

・正解率を高める試行錯誤
 では、どうやって重要性を認識させるか。代表的な方法の一つが「ドロップアウト」です。大まかに言うと、判断に使っている特徴のうち、いくつかをわざと使わなくすること。

 たとえばA、B、C、Dという4つの特徴を判定に使っているとします。Aを使うのをやめて、B、C、Dだけで判断を行い、それでも正解率が高ければ、Aは重要ではないとわかります。逆にAを使わずに判断を行って正解率が下がれば、Aが重要だとわかりますね。

 こうして使う情報、使わない情報をランダムに入れ替えながら試行錯誤することで、より正確な判断ができるようになってくるというわけです。

・上達のための試行錯誤とフィードバック
 ディープラーニングは人間の学習をもとにしたものですから、こうした原則は人間でも同じです。丸覚えルーチンワークでは、何年繰り返しても上達しませんし、試行錯誤していても、結果が出るまでの間隔が長ければ、学びは遅くなります。
 これは技術側の問題でもあって、技術を要素分解しやすい技術ほど、またフィードバックが早い技術ほど、学びやすいことを示しています。

 ちなみに、TAM関節リリースは、要素の分解が明確で、結果がすぐ出る技術です。…と最後に我田引水(笑)

お知らせ

院長 池浦誠

1969年生まれ。
2003年に鍼灸師・マッサージ師の国家資格取得。
2005年に開業。同年関節リリース技法、TAM手技療法を発表。
2017年に技術指導DVD、「関節リリース5テクニック」を上梓、指導にあたっている。

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ブログ最新記事

2018年

11月

15日

古武術技法⑨ 円の動きがうまくいかない時は

 初心者が円の動きをしようとして失敗する時は、たいてい、自分の関節を中心とした円を描こうとしているときです。
 失敗するのは、関節を中心とした円運動が「弱い円運動」であり、「読まれやすい運動」だから。

 車のハンドルを回す時、まわりを持って回すと軽く回りますが、中心近くを持つと、重くて回しにくいですよね。
 自分の関節を中心とした円では、自分の関節が円の中心です。テコの原理と同じで、中心から遠い相手の力が強く、中心の自分が圧倒的に不利になってしまいます。円の中心をコントロールしつつ、自分自身が円周で力を出せるのが、強い円の条件。

 また、関節を中心とした円では、相手にとって見慣れた動きなので、比較的予想しやすく、対応しやすいのです。関係のない空間に中心を置いた円は、そうした基準が見えないため、相手は対応しにくくなります。

 そんなわけで、円の動きの円は、何もない空間に仮定された円が有効。
 ただ、こうして円を想定するのはあくまで、最初にイメージしやすいようにするため。慣れて、回転と移動を共存させる感覚がわかってくると、もっと自在に動けるようになります。

 

2018年

11月

13日

古武術技法⑧ 円の動きとは

合気道などで言われる「円の動き」。相手の力とぶつからず、動きを導く技術です。

 しかし、単に回ったり、丸く動けばいいというわけでもなく、イメージがしづらいところがあります。

 今回は、治療を通して学んだ「相手とぶつからない円の動き」について、書いてみます。

・回転しながら動く円
 私が実感している円の動きは、相手の力を円周に受けて、回転しながら動いてゆく円です。

 合気上げを例に取ると、前から押さえられる力で、前腕を仮想の円に沿って回します。と同時に、体の動きで円そのものを前に押し出してゆくと、前腕は相手とぶつかることなく、前に出ているというわけです(図)。

 ちなみに、ここではわかりやすい大きさの円を描きましたが、実際には腕の幅に収まってしまうような小さな円だったり、全身の動きで使うような大きな円(円周が、かなり直線に近くなってくる)だったりします。球のような3Dの円だったり、大きさが変化する円だったりすることも。

・円の動きの本質は、動きの共存
 なぜ、円の動きは有効なのでしょうか。
 一つには、直線的な力のぶつかり合いを、回転と移動という、種類の違う力に変換してしまうこと。この2つは共存できるので、直接的なぶつかりあいがなくなります。

 例えば「右に行きながら、左に行く」はできませんよね。同じ種類の力だから、ぶつかってしまいます。
 しかし「右回りしながら、左に行く」なら、簡単にできます。どちらの力も独立したまま共存できる。それが円の動きです。

 ぶっちゃけて言えば、混じらないなら、円である必要ですらないのかもしれません。

2018年

11月

12日

なぜ、クジャクの羽根は大きいのか?

急に雑談になりますが…。

進化論の原則は、適者生存のはず。それなのに、明らかに生き残るのに不利な性質を持った生き物がいますよね。

 例えばクジャクのオス。なぜあれほど尾羽根が大きいのか? 
 理由は、メスが羽根の大きい雄を選ぶからです。生き残る確率は低くても、子孫を残せる確率が上がるので、羽根の大きさが受け継がれるとされています。

 しかし、ここで問題が。メスはどうして、生き残るのに難しい条件を持ったオスを相手に選ぶのでしょうか。

・ハンディキャップ理論?
 今、主流は「ハンディキャップ理論」だそうです。
 尾の長いクジャクのオスは、生き残るのに不利なはず。それでも生きているからには、ハンディキャップを補ってあまりあるだけの筋力や瞬発力をそなえていると考えられます。そこでメスは、尾の長いオスが優秀と考えて選ぶ、という理論です。

 この理論、変だと思うんですよね。
 理論通りなら、クジャクのメスは「長い尾が不利だ」という知識を持ち、さらに「不利なのに生きているのは能力が高いからだ」と推論していることになります。こんな論理的判断力がクジャクにあるかどうか。
 クジャクならまだしも、シュモクバエ(画像検索してみてください。すごい顔をしています!)のような昆虫に、そんな判断力はありません。
 もっと、単純な基準で判断をしていると見るべきです。

・大きさを図るルールの問題?
 多くの動物では、身体の大きなオスが選ばれる傾向があります。身体の大きさは餌を得る能力や戦闘力を直接的に示すので、妥当な方法です。しかし野生動物は、オスの大きさを図るハカリも物差しも持っていません。
 個人的には、この大きさの基準が問題だったのではないかと考えています。

 たとえばクジャクのメスが、正面から見た身体の大きさでオスの大きさを測っているとしたらどうでしょうか。羽根でもなんでも広げて、面積を稼いだオスが有利になります。
 体の長さで測っているとしたら、尾羽根だけを伸ばして長く見せかけるのが有利(サンコウチョウ)。
 両目の間隔で測っているとしたら、目だけ左右に伸ばすのが有利ですね(シュモクバエ)。

 スポーツのルールが変わると、選手のプレイスタイルが変わるように、一定のルールのもとで有利な方向に進化したのが、今の不思議な形ではないかと考えます。

・ランナウェイ理論、復権して!
 ハンディキャップ理論の前には、ランナウェイ理論(ランナウェイは暴走の意味)という理論がありました。これは「多くのメスがたまたま好きになった形質が進化に影響する」という説。しかし、不合理な好みが進化の過程で生き残れるのか、という批判があり、ハンディキャップ理論にとって変わられたという経緯があります。

 しかし、メスの好みに明確な理由があれば、ハンディキャップ理論よりも、ランナウェイ理論の方が納得しやすいと思うのは、私だけでしょうか?