競馬最強の法則ではないか！ でお馴染みの『競馬の天才！ Vol.1』に、ドワンゴが開発中の競馬AI(いわゆる人工知能)「Mamba(まんば)」に関する記事が掲載されていました。
競馬AI、人工知能を開発している人の話はブログ記事だったり、ツイッターだったり、ドワンゴという大きな企業体ではなく個人レベルで自作され開発している話をけっこう読んできました。
競馬予想におけるデータをどう競馬AIや人工知能は加工するのかについて興味があります。回収率上げ、勝率上げ、的中率をばっちり上げ、当たるもの作成するためにどうするのか。作るのか。
データの比較やモデル、仕組みについて知りたい。
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目次
指数的な数字、期待値に興味はないけれど
身もふたもないけど、出された指数的な数字、期待値に興味はないのですが(※)、競馬AIの作り方の過程にはとてつもなく興味があります(勉強できる部分ですから。投資のにおいぷんぷんなのは別として)。
競馬AI、人工知能の作り方を知っても今のところ作らない派と言えばいいでしょうか。難しいものも繰り返せば慣れるものですし。
たぶん、おすすめのアプリみたいにアルゴリズム進化してどんどん増えていくんだろうけど、競馬AI。
JRA、中央競馬だけでなく、地方競馬の競馬AIも(追記・実際増えました。ランキング作れちゃうくらいに。スピード指数んときもこんな感じだったんたろうなぁ)。
※ 馬券を買う理由を探す手間がかかるから。競馬AIの回収率的中率がいいからと言って、指数や期待値が高いだけでお金は賭けれない。厳密に言えば「厚く馬券を買えない」。
※※ たぶん、スピード指数が出始めた頃競馬をしていれば競馬AIや人工知能、機械学習に感じてることと同じようにしてたと思う。
感情を持たないことがAIのアドバンテージ
競馬の天才に掲載されたドワンゴの競馬AI「Mamba」の記事。
「感情を持たないことがAIのアドバンテージ」という言葉が引っかかりました。
人間、感情を持たないで生活することは不可能ですから、余計に気になる。
「競馬予想と感情」「回収率と感情」って、おすすめな卒論になるネタだと思うし(自分が大学生だったら書きそうだ。的中率を取るか、回収率を取るか。結果的にどっちも取るだろうけど)。
馬券買い続けるとき巻き起こる感情
馬券買い続けるとき巻き起こる感情。AIなら、人工知能なら、馬券買うとき感情はいらないよなぁ、と。
(「馬券は単勝だ！ どやっ！」みたいなのはないという話。AIにおいては承認欲求はないと……開発する側に承認欲求はあると思うものの……。0対100な割合かもしれん←こらこら)。
自分が競走馬にお金を回して、育てて、調教して鍛えて、自分が騎手として騎乗するわけではない。幾つものクッションが置かれていてお金をかけるのが馬券である(馬主だと違う部分はあるけど)。
そのカラクリを考えると、クッションの分だけ感情は確実に存在しますから、最終的に馬券の取捨選択をする自分の感情に性能の高い手綱をつけるかは、馬券の鍵となるわけだけど、そういうことも競馬AIであれば関係ないと。
(感情という概念がないんだから知ったこっちゃないわな。競馬AI単独で考えれば感情的なアルゴリズムはないと言ってもいい、かもしれない。競馬AIの的中率上げて、回収率あげればいいのだから。ままっ、馬券を買う際にどうしたって感情と向き合うことになるけれど。どんなデータ使って、どんなモデル使って自作して、自動購入させててもね※)。
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※ 感情があるから楽しいんだし、アイデア出して競馬AIを改良しようとするんだし。「的中率上がった！ 回収率上がった！」って。身銭を切ることから感情を切り離すのはなかなか精神的に針振り切れてないとできない(それが成功したとしても、かなり疲弊してるはず)。
競馬AIを使わない人が瞬間的に感情をなくす仕組みは可能か？
流石に最初から終わりまで感情を持たないで競馬予想して馬券を買うのは無理でしょうけど、瞬間的に感情を持たないことは可能じゃないかなぁと前から考えてたのでした。
「瞬間的に感情を持たない」というのは言葉として変なのですが、馬券を買い続けていく際、自信が明確に沸き起こるスタンスに立てるようにしていれば、調教が悪いだの、馬体重が二桁減っただの、競馬予想家の印にセリフがどうの、そういう買い目を惑わす感触から逃れることはできるんじゃないだろうか。
感情と折り合うってことです。
そのためには、データの偏りだけをアテにして馬券を買うスタンスでは難しいでしょう。折り合うための材料を知ってる必要があるわけですから。
データ上の勝率と自信を挟んだ勝率は別物
競馬予想や馬券に限らないけど「自信」というものは、その人その人固有の心模様であり、1事象1事象の積み重ねの上にしか芽生えないから。
データ上の勝率と自信を挟んだ勝率は別物。的中率や回収率も連動していて、結果やオッズが対応していく。
(例えば、芝からダート替わりに関してデータを固まりで見ないで1レース1レース、1頭1頭見まくった上で比較して再構築しているのと、データの固まりだけ見てるのは同じことではない。違う言い方をすると、何らかの形で経験のないことに「自信」があるとは言いづらい=競馬AIや人口知能に「自信」という概念はない。なんつったって感情がないのですから)。
ただ、競馬AIはその果てしなく面倒なデータの比較をやってしまえてるわけです。回収率がどうの的中率がどうのと比較してモデルを作り上げる(繰り返しになるけど感情がない以上、競馬AIに自信もないので行動が自信化するわけではない……ただ、データを扱ってる人の自信はどうだろ……)。
競馬AIでもビッグデータを扱う際、スモールなことについて詳しい方が有利だろう
なんと言いましょうか、自分の仮説ですが。
あるビッグデータを扱うとき、スモールなことについて異常に詳しい方がビッグデータがより生きるような気がするんです。
違う角度から言うと、囲碁や将棋のAIが成功したのは「対戦相手が囲碁や将棋に詳しすぎる、感情を持つプロだったから」。
当たり前ですけど、感情のある側にはもう一つ「体力」が関わって来ます。感情を持つ側と感情のない側が戦ったら、感情がない側が有利です。それは、体力がない側なのですから。AIは水飲めないですし。
感情を持つ人、対、感情を持つ人がすることを正式に囲碁や将棋をすると考える人もいると思うんです。
そこから考えると、競馬のAIはどうなるんだろうと。競馬予想AIや競馬人工知能の作り方知っても作らないのに、気にしててもしょーがないことではあるけど。オッズがついて結果が決まっていくところに関わるテクノロジーは変わっていくものなので、知っておいて損はない。
ただ、競馬をダシにしてソフトのプログラミング能力見せつけるみたいなことは勘弁していただきたい(競走馬の躍動感みたいな、レース映像派が口にすることを競馬予想AIを作られてる人からあまり聞かれないもので)。
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以上、競馬予想AI人工知能「Mamba(まんば)」【回収率と的中率、馬券と感情】という話でした。
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