ビジネスイノベーション
ブログ

TOP > ブログ > ブログ詳細
「シンギュラリティ:スキー/テニスの観点から」

皆さま、明けましておめでとうございます。

今年のJSOLは、2019年度(2019年4月から)より、新しい3か年中計が始まりDXを目指したビジネス創起にチャレンジしていきます。
そのDXの一部である人口知能(AI)について、年始の日経新聞では数日にわたり特集が組まれていました。みなさまご覧になられましたでしょうか?
30年後には人工知能(AI)は人間の脳を超えるシンギュラリティ(技術的特異点)に到達するといわれています。
今回はそのシンギュラリティを違った観点で少し砕けて考えてみました。私の趣味であるテニスやスキーの観点からです。

この年末に6年ぶりにスキー場へ家族と共に行きました。最初は滑れるか不安でしたが、思った以上にボーゲン/パラレル/ウェーデルン(←懐かしいスキー用語)を駆使でき、シュプールを描く楽しさを感じました。
ただ不整地斜面(コブ等)に入るとものの見事にはじき出され、その楽しさも幻想であることが判明。
どうやったら、上村愛子さんのように滑れるのだろう?、やはり悩みは続きます。
そしてテニス、昨年4月~11月の公式戦(といっても草大会で、あくまでWeekend Playerとして)にて男子シングル結果は、11戦して8勝3敗でした。
フェデラーのユーチューブを何度も見、練習でいくつも試し、また雑誌/本を見ては取り入れては修正し、と いろいろとやってはいるものの、思ったようにうまくいかない。スポーツをされる方であれば、だれもが感じることではないでしょうか?

ではAIを使えば上記解決できるのでしょうか?

■目的:上村さんやフェデラーのようなスタイルで、スキーを滑り、テニスボールをヒットさせたい!

ーそのためには、一般的に以下のような手順でしょうか。
①ビックデータ分析:過去の上村さんやフェデラーの試合画像やそのときのコンディション状況はビックデータとして存在。
 どう分析するかが、まだ人によるデータサイエンス力とデータエンジニアリング力次第
②アルゴリズム開発:上村さんやフェデラースタイルを実現させるためのアルゴリズム開発、Try&Errorを繰り返し。
③実装:ここでどこに実装するかがポイント。

上記を見ると、まだまだ人が介在せざる得ないですが、上記①と②のパターンを作れば、あとはディープラーニングにて様々なコンディションに応じたパターンを作成し、ある時には上村さんやフェデラーを超えるパターンが生まれるのか?
もし生まれたら、それこそシンギュラリティに達したとなるのでしょうか?
ただスポーツは、会場の雰囲気、Home/Away、周りの応援、におい、感謝など決してアナログしかないデータもあります。
これをどのように数値化し、人口知能にEmotionとして登録するか?
スポーツは何も「知」だけでなく、「情」や「意」等も大きく関係し、人としての存在意義をそのものであると私は思っております。そんなものまで数値化してほしくないとも思います。
正直、シンギュラリティを迎えたロボットができても、上記を超える=人を超えること、はできない、いや超えてほしくないのが本音ですが、ロボットもいい所が必ずあるはずで、そのいい所を人が取り入れ、進歩していければと思います。

年初早々、長いお付き合いありがとうございました!

メルマガ登録はこちら
pagetop