ゲームでブラインドタッチを習得したお話

From:山極綾子

ゲーム楽しい！

大学2年生のころ、オンライン上にある、タイピングゲームにはまっていました。

それこそ、半分中毒のようにずーっと、

一日中遊んでいた日もあったように思います。

ただただゲームを楽しんでいたのですが、気付いたらタイピング速度も上がり、

かつブラインドタッチまで習得していたので、そのゲームにはまったのは、

私の人生全体を通してはプラスの出来事だったと信じたいです。

（その時期の成績には悪影響があった気がしますが…。）

そのおかげか、特技は何？と言われたら、タイピングスピードと

言ってもいいのではないかというくらい、だいぶ早い自信があります。

単純に楽しかったからやっていただけなのですが、気が付いたら

なにがしかのスキルが身に付いていて、なんだか得をした気がします。

こういった、一見関係ない所で磨いた技術が他で活きてくる、

という事例は人間だけにとどまりません。

AIにも起き得ます。

例えばホットな研究分野である、画像識別の分野。

その中でも、モデルを学習するために使えるデータが各カテゴリ

（その写真が何を示しているか？というもの。

例えば、犬や猫などがそれにあたります）ごとに

1~5枚程度しかない問題設定が、最近盛り上がっています。

多くの研究者が、同一の画像を使って、

同じ問題に対して様々なアプローチをしています。

ところで、これまで、画像識別と言えば、

何万ものデータを学習させることが主流でした。

しかし、理想的にはその学習データのすべてについて「これは何？」という

ラベルを付ける必要があり、それらの多くは行われていました。

…いや。実際に大変だとおもいます。

先日、100万件のデータに対して、

1件1件分析を試みようと思った後輩を思い出します。

それはさておき、先ほどご紹介した問題設定で使われるデータは、

その問題のために用意されたデータであり、

実際のビジネスで使われるデータではありません。

ですが、その研究を通して得られる知見と言うのは必ず、

実際のデータを分析する際にも活用することが出来るものです。

一見関係ない分野で成長した理論も、他の分野で役に立つ。

なんだか素敵なつながりだなあ、と感じます。

山極綾子

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