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2008/08/31

マイナス×マイナスがプラスになるように

マイナスxマイナスがプラスになるように、個々の欠点同士が妙にバランスとれあってプラスに働くことがある。

プロ野球の落合監督の現役時代(アマチュア時代?)の場合について本でよんだことがある。
彼は背骨が右に傾いている、アッパースイングなどの欠点があったそうだ。それらは個々にみれば欠点だけど、トータルでみれば、バランスが取れていたともいえるそうだ。右バッターで背骨が右に傾いている場合、アッパースイングのほうが軸の回転は高速で正確なスイングが可能となるらしい。

一つの欠点を直そうすると、バランスが崩れて全体として弱くなるということがあるから、指導者としてプレイヤーの欠点を指摘し矯正する場合はここのプレイヤーの特性を見極めた慎重な考慮が必要であるということらしい。

危うげな詰み方なのに全体としては微妙なバランスをとって崩れずに詰みあがっている積み木塔の一箇所だけきっちり詰みなおしても全体としてはバランスがかえって崩れてしまい積み木が倒れてしまうようなイメージなのだろう。

麻雀や将棋にもそういった、微妙な欠点がバランスでなりたっているものがあるのだと思う。それがたぶん、ゲームAIで言われる局所解や、プロ将棋の棋士の棋風なのだと思う。

私が今作業している、新アルゴリズムのほうが弱いのも同じようなケースなのかもしれない。

現行のアルゴリズムより、新しいアルゴリズムの方があきらかに、部分的には正解に近いけど、実際プレイさせてみると、現行版のほうが強い。


これはどう対処したらいいのだろう。個性として認めてそのままにしておくべきか、いっそのこと全体のバランスを一斉に見直すべきか。判断はかなり重要な岐路になりそうなんで、もう少し色々慎重にしらべてから決断を下すようにしたい。

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コメント

こんにちは。

相場の自動売買のプログラムでも似たようなことが起こるのを連想しました。

過剰最適化と言って、アルゴリズムを複雑にすればするほど、過去の値動きを元にしたシミュレーションでは好成績になるのですが、将来の相場では通用しなくなるのです。

そういう時は、優位性を作っている要素の中で、最も効いている要素を残して後をカットするとかをします。

でも、麻雀のアルゴリズムなら、確率的な正しさがあるはずですから、理論かコードが間違っているのかも知れません。

投稿: esper | 2008/08/31 10:40

以前私の麻雀アルゴリズムに局部的に山牌予想を取り入れたときも弱くなりましたな。

自手の評価を高く見積もりすぎる打ち手にとって、押し引き判断を改善させる他家手の評価基準は、必ずしも観測上正しい評価技術ではありません。
この場合、他家手の評価もまた、高く見積もりすぎる評価基準が彼にとって最善の評価基準になるのと同じです。

「○○本を読んで成績下がりました!」
と言っている人も、彼の元々の打ち方が本の内容と整合しなかった可能性を考慮できる、ということでしょう。

投稿: まほ公 | 2008/08/31 18:53

もうちょっと調べてみます。まだ、どうにもパラメータ数が中途半端なんだと思ってます。

投稿: kmo2 | 2008/09/09 00:48

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