面倒な事を生成AIに丸投げが通用する範囲

2024.10.31

「ルールのあるゲームならば、最早人間はAIに勝てない」

こんな事を誰かが話すのを聞いたことありませんか？
将棋、囲碁、チェスなどは今やAIが人間を凌ぐのは当然で、人間は人間AIはAI同士で競い合うという構図になっているように外野からは見えます。

その辺りのゲームに全く興味の無い私にとっては、広くAIが進化することで私の競馬予測に取り込める手法が増える事にもなり、その時が来たらそれを吸収できるように理解する受け皿をしっかり頭に用意したいところ。

「人間がAIに勝てない最大の理由は、その計算速度である」

これもどこかで誰かが言っていました。
つまり、人間はどう頑張ったところで1日に真剣勝負の将棋を指せる限度対局数は50くらいでしょうか？
それに対してコンピュータは遥かに大きい桁数の対局をこなせます。
更にその対局のデータも新たな学習データとしてAIに学ばせる事ができ、過去の盤面だけに囚われない新たな戦法なども次々と生み出しているようです。
AI同士で24時間対局しっぱなし

そりゃ勝てないでしょう。

話は変わり私事。

Deep Learning向けのデータ前処理用ExcelVBAを文字通り洗い流してしまったわけですが、一から書いたとて、僅かでも以前と変わってしまえばデータの連続性が失われてしまい、アナログで一つ一つ思い出して適用して確かめていくしかないと思って凹んでいました。

単なる標準化や文字を0or1に変換してやったりの部分は、結果が収まっているシートを見ればすぐ再現できても、外れ値を含む特徴量に対する標準化でのいわゆる実の部分をどの範囲に設定したのかはもうわかりません。
しかも、1/100で丸めてあるので検証もシコシコやるには超面倒。

ん、待てよ？

手でやるのが面倒なら、関数適用前の値と適用後の出力を生成AIにぶっ込んで関数を推測してもらえばいいんでね？

結果

特に説明せず関数を推測してもらう
　　→意図を伝えきれず元データの値を勝手に改竄する事さえあった

元データの外れ値、出力のround処理は説明
　　→概ね理解しているようだが、実の部分という概念を捉えていない

データの素性、関数の目的、外れ値と実の部分の境界を忘れた等、出来る限り言語化して伝えてみる
　　→すごくもっともらしい解説と共に間違った関数と実の範囲を推定

なるほどこれが今後人間に求められる能力なのか。