The result of "artificial intelligence" VS "a program that never fails" is ...

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[@nekodesu.4649]

AIの動き、チャレンジ精神を褒められることはなく失敗するとめちゃ怒られる環境で育ったような動きをしている

[@ん.I]

毒親...

[@canitruncrysis7697]

だからあんなに震えているのか…

[@molomolo4125]

😂

[@Penguin-Goat]

1:03 ポッチ爆誕

[@じば]

こういう気体の問題物理でよくありますよね

[@tezatotanuki683]

おそらく最後の挙動は、命中率を上げるためかもしれない

[@楓月-r6k]

単純作業はプログラムで簡単に済ませて、複雑な作業はAIに学習させていくのがいいっていうのを感じる動画

[@user-mz7ly2cz1y]

後ろの方でたくさん壊してるのオシャレですき

[@sptlayzner]

アイテムも無く配置も単純な場合、 「序盤に壁の向こうに送り込む」くらいしか戦略の入り込む余地が無く、 あとは操作技術の問題になるのでほとんど差がつかないんでしょうね。

[@roudoku7956]

これがのちにスカイネットに搭載されるのか 漫画みたいな跳弾ッ下院なりそうだ

[@Lucky-Bamboo]

偶然と蓋然の対決は興味深いです。ありがとう

[@panda-kopanda-No.1]

単純プログラムは人間がさくっと考えたアルゴリズムなので、ＡＩと単純プログラムの勝負というよりＡＩと人間の思考の勝負って感じですね。　人間は過去の経験から効率的な攻略をさくっと考えられるわけですから、やっぱりすごい。　ＡＩは人間がイチイチ考えたり教えたりしなくても効率的な試行をさせるのが目標だから、すごい人間といい勝負するＡＩも結構すごいってことですね。

[@ぎがちんバク転ニキ]

単純マン応援してた！

[@16moggy]

ブロックの層が厚いほど後ろからの崩しが生きる気がしてきた。 とういわけで次回は「層を厚くしてみた」と予想。

[@kenjjray7542]

複雑過ぎて単純に違いを複雑に捉え過ぎてる簡

[@弾幕好きの人]

単純マンは実質パドル側がただの反射する壁と同じような…

[@xxmeguxx7424]

というか3Dブロック崩し自体初めて見た

[@tnk1499]

ニューラルネットワーク以外はほぼ理解できなかったです…

[@enjiro]

なぜだ！ 見ているこっちが予想以上にはらはらした。

[@asakuma_soki]

普通にわしがブロック崩しした時と同じこと（奥側にボールを送って連続消し）してるの草

[@Ksan1024]

マインスイーパの時と似たことが起こってるのでは？ 残りのブロックの配置とボールとの位置関係っていう膨大な状態に対して早く崩すための最善手を学ぶには試行回数とかが足りていないとか とりあえず落としたときのダメージだけ回避することは覚えられたという程度なのかもしれません 前回に続き後ろ側に送ることを重視するような行動も見られましたが、これも早く壊すためというより、なるべく手前側に落ちてこないようにすることでミスが出る可能性を減らしているようにも見えます

[@AK-kb3oe]

AI…1打ごとの効率を重視（打ち返しの速さは遅い） 単プロ…打ち返しの速さを重視（1打ごとの効率は悪い） という感じで相殺されているのでは？

[@めーめーすけ]

これはラス1のブロック崩しを学習させる必要がありますね！！！！！

[@coldexp7189]

作者も再チャレンジして、三者対抗バトルしてみてw

[@Hikakin_TV]

うp主即負け確定やろなぁ…

[@galaog9245]

主だけ玉通り過ぎちゃってドベ確定してる図を見たい

[@rade6]

「作者」く草

[@n-yan670]

動きのパターンが単純すぎてＡＩの学習能力が生かされて無いんですかねー。せっかく3Dですから前方へ少しだけ動かせる「スマッシュ」ができるようにしたら面白そう。

[@riwosu]

次のブロックを壊すまでの時間が短いほど増えるコンボボーナスのような得点があると変わるのかな？

[@user-vj9vt6yy6f]

ブラックボックスになつてしまうのもまた、エーアイの奥深さ。

[@raden-friend]

三次元になると人間にはプレイできなさそうですね

[@1kakeru669]

これ見て思ったのは 隣のAIに勝ったらご褒美みたいな プログラムいれたら もっとはやくなるのかな？

[@user-cj2ib9iv3x]

1ゲーム終わらないと報酬が与えられない上にどうやったら勝てるのかが分からないからあんまら上手く行かなさそう

[@pocky6749]

@@user-cj2ib9iv3x 1つブロックを崩したときに時間が早いほど得点を高くすれば解決できそう もしくはかかった時間分減点とか？

[@osietekudasee]

それだと遺伝的アルゴリズムになるんじゃね？

[@鉛澤葉獅]

むしろ同じネタで色々やってみてほしい派

[@InFeLPD]

TAS「おっそ」

[@kazutosisakurai]

これみんな言ってるけど得点制にしたらまた結果変わりそう

[@SYALIREA]

シミュレーションお題 ・円軌道をぐるぐる回るたくさんの球体が、一定の地点を通過する度に質量が十倍になるという場合の挙動。ただし軌道の円は一切歪まないものとする（観察点　引力による相互作用的なものでどういう挙動をとるのか）

[@gssi3817]

ブロック崩し好きです

[@gonbey1064]

AIは残りブロックが多い状態と少ない状態のパターンで切り替えたほうが早くなりそう

[@たいのさしみだいすき]

新品の鉛筆何本で宇宙に届きますか？

[@レネ-r1b]

だいぶ前に聞いた話ですが、動画要約AIを作ったらランダム切り抜きと性能が変わらなかった事があったらしいので比較は大切ですね。

[@user-mioplosus]

2:37 AI君の神エイム

[@smh-Know-the-truth-of-desire]

早くなると報酬とかあったっけ

[@炭化したオットセイ]

2:17 ブロック崩しのAIで 最初に教えることがルールも何も教えず 「高得点を取れ」ってだけ教えても 最終的には裏に回り込ませる戦法を取るらしい

[@Anemame]

これはもう卓球とか学習させてプロ選手作れそう

[@ContainerForBrains]

単純マンよりも遅かったらペナルティ増やすとかしたらどうなるかしらん

[@mororon]

これ、AIは最後の方で遅いけど確実に当たるルートを選んだので、TASなら入力終了ムービーエンドで勝利なんですよね。

[@purim_sakamoto]

毎回いい勝負なのかあぁぁぁ こう、みんなで知恵を出して、すっご強化してみたいよねえ！

[@んちゃちゃ-n4l]

もっと多くした方がいいのかも

[@umeocast]

ブロックに当たることが確約された「狙い」が出来れば、AI君の圧倒的勝利なんでしょうけどね。

[@aoi-nh2sb]

何事も実証して検証 物理ですな

[@k-kee]

飛ばす方向を指定できるようにアルゴリズム改良したら、残りのブロックに的確に当てるマンが完成しそう

[@望月びん]

機械学習の結果パドルとボールの座標を一致させる動きが強いってことが分かったっていう視点

[@baysaybear8559]

こーじさん 人差し指と中指でボールペンの真ん中を挟んでペンをクリクリするとボールペンのインクの部分を軸に回転します もし暇でしたら教えてくださいお願いします(>人

[@sinomoritsukasa]

「それAIじゃなくて単純なアルゴリズムを実装するだけで良くね？(開発・教育コストかけるほどのメリットなくね？)」という問いや「AIがなんでこうしてるのかわからん」という問い、リアルガチの業務用AI開発の場でもよく聞かれることらしいけど、なるほどこういうことかと勉強になりました。

[@GALAXY-S]

3:41 もしかしてあえて薄くボールを弾いて確実に当たるように調整したのでは

[@ソクラテスくん]

私もそう思います 狙って当てるのが難しい時に人間が思いつく手。

[@GALAXY-S]

@@ソクラテスくん (　-`ω-)b

[@アルト-b7w]

なるほど。AIは弾道計算とかしてないんですよね。確かに

[@グミ-i3m]

ヌーブラがボール弾いてるようにみえる笑

[@user-xe3ww3cu7s]

単純の方は壁当てと変わりないのでは？

[@user-bi4lb2fn1v]

時間ないから1.5倍で見てたけど 1.5倍のエンディング好きなった

[@user-me3tj9yh6h]

AIじゃ人間に勝てないのは非効率な動き又は危険な動きをするからか、

[@user-iq8ek1so6c]

最後めっちゃ上下に無駄な動きしてるので吹いてしまった…ｗ

[@k2wanko]

人間が理解できる範囲のルールなら、人間が書いたプログラムのが効率はいいだろうけど 人間が理解できない複雑なルールから最適解を見つけるところにAIの価値があるんじゃないかな

[@日暮里々]

単純マン単純すぎてAI圧勝に決まっとるやーんと思ったら負けてて草 まだ学習が足りないのか

[@keiji6688]

プログラム詳しくないんですけどブロックが少数になった時に少数用のAIに変わるとか出来ないんですかね ブロックが多い時と少ない時では戦略が違って統一的なプログラムでは非効率な気がする

[@sok3296]

AIは単純プログラムの様な動きも学習した上でその動きをやらないってことはAIの方が上のはず。

[@ynowi5467]

実はあまりコントロール出来てないのかも

[@user-su6mg4xh3g]

毎回面白い・・・もっと動画長くてもいいよ

[@fusosilvia7159]

こんばんわ、こーじさん 最近気になったのですが、扇風機のタイマーってどうなっているのか分かりませんか？ 調べてみたのですが分からなかったので動画で見てみたいです！

[@unchan416]

ブロックの数が平面的に増えると、単純マンは偶然壊せる確率が減るので、AI有利になりそうですね。

[@Tn-fr9pd]

角度もばっちり計算して１ショットで１ブロック確実に当てるプログラムは？ いい線行くのでは　w

[@T_A_K_O_]

各ブロックの座標と各ブロックが壊れているか否かをAIが取得できるようにすれば、狙い撃ちして壊してくれそう。

[@watchyoutubeandpostcomment]

ブロックの高さを1にして、奥行きを6くらいにするとまた違うでしょうか

[@user-rv4eg3wc1g]

なかなかの接戦で面白かったw

[@ddskec772]

単純プログラムマンの組み合わせでも出来なそうな、 正解のアルゴリズムが解りにくいテーマな程、AIの方が有利になりそうですね。

[@Nor11-25]

素人が考えるaiってあらゆる軌道を読んでその中から最適解に打ち込むってもんだと思ってたけど 実際はもっと人間的？なんやね

[@ののさん-r8y]

少数バージョンでも学習させて欲しいなぁ

[@虹霓-g2d]

外枠を四角じゃなくて球にして、球の中心にブロックを浮かせてパドルを360度動かせるようにしてほしい

[@suzukitaro0]

AIだからこそ、外したら「どんまい」 可愛い

[@famichu]

（単純の定義が難しいですが、）玉の現在座標を取得するのがありなら、反射角と残りのブロックの座標を考慮して打ち返すプログラムのほうが早いと思います。

[@yuyasurarin]

( 'ω')これはどんなことがどっちの方が強い(効率がいい)かっていう対比ですね

[@jacksparrow7214]

シンプルイズザベスト

[@raba-340]

パドルがゆっくりしか動けないという制限があると違ってくる筈

[@つかまれたとかげ]

少しの差でどこに飛んでいくか変わるため、学習は難しいのかも？

[@dog4162]

前回の動画見返して思ったけど、AIの把握している情報増やしたら早くできそう…？

[@darerecor6530]

全体時間だけだと、要因が多すぎて上手く学習出来てないのかも？ ブロック壊す感覚が短いと経過時間に応じて追加報酬が得られると、局所部分で学習できるので改善するかもしれませんね

[@bigbook1851]

AIの動画を見てないですが、｢狙い打つ｣機能があるのでしょうか。 残りブロックの把握と、ボールの様々な侵入角度からの各ブロック座標への狙い打ちができれば、１射撃1ブロックで最長手数＝ブロック数になる。 裏の壁上手く反射させたら１射撃で全消しできそう。

[@のっぴ]

後は vs人間。 ゲームの達人と言われたりする人の納涼は半端ないから。 高校生の時、対戦ゲームでハンデ1.5倍位をアルゴリズム側に持たせたのに、友人は勝ち続けた。 友人でそれだから、有名ゲーマーだったら軽く勝ちそう。

[@野郎-q8f]

実況に競馬みを感じた

[@Delicious_yummy_thank_you]

1回で消せたマス数とかを報酬にすれば良いのでは？

[@woodbook1014]

配置が単純なので差がつきにいのではないでしょうか。より複雑な配置での検証をしてほしいと思います。

[@NS-tb6dy]

とりあえずブームに乗ってAIと言ってる経営者に見せたい動画。AIじゃなくても既存システムで解決出来ることは山ほどあるんやで...

[@user-mf4sn6xj2g]

AIの方は玉に当たる瞬間だけ見ると卓球のラケットみたい

[@user-wt2fn5oj2o]

もっと難しくしてほしいから 反対側にもくっつけてパドル共有にしてみて欲しいです

[@user-vj9vt6yy6f]

これってつまり、ボール返しに失敗しないことが重要で、それさえすれば大差がない、ということだつたり？

[@44mocchi]

2個消したら相手のブロック一個復活 みたいな対戦ゲームになればAI同士で対戦さればめっちゃ強くなりそう

[@typhoonattheearth]

過学習(過剰適合)でしょうか？

[@ryu1216]

リクエストです GoogleスネークをAIに学ばせて欲しいです

[@yahas_yt]

数が減ったら報酬を与える条件を変えたりすると結果変わりそう

[@tmkz-x1e]

AI「そんなハズは…」

[@Kagayaki_918]

こういうの弱い方を応援したくなる

[@箱ティッシュ-c3y]

単純とAIの差をみたいなら、ブロックに点数つけるのが良さそう。AIは高得点を狙って崩していくと推測。

[@Yubisasi_Kakunin]

角からひとつずつ壊したらどうなるだろうか🤔

[@yukioiino1]

いつも楽しく拝見しています！ AIの成果を検証されるとは素晴らしい！ 意外にも単純プログラムも結構いけますね！ でも良い勝負なので、1,2回の対戦では優越は判断できません。100回対戦させてみてくださ〜い！

[@strikenoirify]

ブロックを1個だけランダムに配置して、それを壊すように学習させたら、終盤で単純プログラムより明確な差が出るかもしれないですね。 いきなり1個だと大変そうなら、5個くらいから始めて、徐々に減らしていくとか。

[@user-ry3je7in8q]

1層でAI教育して3層くらいで実践するとどうなるのでしょうか？

[@そら-o4b]

とても興味深かったです 人間のように学習する知能と昆虫などのように生まれながらにプログラムされた知能との対比のようで面白かったです 結果から観るにどちらも「優秀」なんでしょうね多分 3:40 この知能まるで遊んでるみたい

[@skysky...]

むしろ昆虫の方がAIに近い気がする 生きたり増えるのに適した個体が生き残って〜を4億年もやってるわけだし