千葉明寛

千葉明寛

2023.11.24

人工知能と武道の共通の探求

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人工知能（AI）の分野で使われる用語で、

マシンラーニング（機械学習）とディープラーニング（深層学習）という言葉があるそうです。

これが、格闘技や武術など学んできた事と重なったのでまとめました！

・

マシンラーニングは経験を通じて性能を向上させる手法の総称です。

データから学習して、未知のデータに対しても適切に振る舞う。

例だと、電車の乗り換え案内のように目的に合わせた経路を導く作業。

・

ディープラーニングは多くの層（階層）から成るニューラルネットワークを使用して、

複雑な特徴の抽出や問題の解決を試みます。

生物の神経回路を模倣したもので、

それにより非常に複雑な関数やパターンを学習できるようになります。

例だと、経験と学びによりなんとなく分かる事に近いです。

・

これは類似しているようで異なる概念です。

ディープラーニングはマシンラーニングの一種であり、

特に大規模で複雑なデータセットやタスクに適しているとされています。

例で言えば、歴史の学びから哲学が重なり、生物学が重なる。

人類学が重なったり、考古学が重なったり、ビジネスや社会、国家、文明の繋がりから、

なんとなく予測や展開が読めていく。

・

これは格闘技や武術とも似ています。

格闘技は効果的で確実な技術を追求し、一つの明確な答えや戦術に焦点を当てることがあります。

競技の中でルールが存在し、目的が勝敗に明確に定義されているため、

特定の技や戦術がより効果的であると証明されることが重要です。

武術はしばしば物事の調和と中庸を重視します。

中庸は極端な考えや行動を避け、バランスを保ちながら最適な状態に達することを意味します。

攻撃と防御などの相反する要素を調和させ、全体としての調和を追求し、柔軟性や流動性が強調が強い。

格闘技は目的を達成するために特定の手段に焦点を当てる。

武術は緩やかで哲学的であり、物事を包括的に捉える。

機械学習が特定のタスクに焦点を当てるのに対して、

ディープラーニングがより広範で複雑なパターンを学ぶことができる性質とも重なります。

・

機械系作業と制御系作業を高めるのが格闘技なら、運動を予測する認識系を高めるのが武術。

目的を優先させるか、心を優先させるか、

生きていくには、両方兼ね添えると事が大切な気がします。

・

皆様がレッスンで学んでいる事が、日常生活で活かせれば、

マシンラーニングからディープラーニングに切り替わる。

もしくは、日常からレッスンの教えに繋がる時があれば、マシンラーニングの適性な感覚も理解できていく。

私はレッスンで様々なお客様と合うと学びなります。

だから色々な人と調和し、ディープラーニングして見て下さい。

名言もえらい人の意見もただの経験です。参考です。

私もレッスンで先生と言われますが、ただの人です。それぽっいだけです！

苦手な人ほど、自身の深層心理が深まり学びになる。

メンタルきつい事もありますが、乗り越えると、、、まぁ、徐々にが大切みたいです。

様々なデータが重なると、自身の高めたい事、

マシーンラーニング的な要素も高まるはずです。多分。

だから勝手に進化するはず！！！

私もこの前、面白い事に気付きました。

味わいたい人は是非、変わってないかもだけど！

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千葉明寛

千葉明寛

武術と軍隊格闘術を勉強しています。皆様の役に少しでも役に立ちたいと思っています。

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