シミュレーションのファイターを、本物の選手のように指導する。

AIファイターのネットワークは、新しいスキルを覚えるたびに古いスキルを手放すようになっていました。ネットワークが一杯なのかを確かめるため、私は動作を一切変えずにネットワークを4通りに大きくし、それぞれを変更なしの対照と並べて学習させました。大きなネットワークは教師に20–41 %近づきましたが、戦いのテストではどれもはっきりとは良くなりませんでした。

押しを受け、倒され、14の技を出すあいだ、AIファイターの中では何が起きているのか。すべての関節のトルクと、2層目のすべてのニューロンを並べて見せます。パンチを動かしているのは腰で、技の入力は体が動く前に100以上のニューロンを目覚めさせ、ネットワークは倒れる1.9秒前に自分が倒れることを知っています。

もしファイターが関節のモーターではなく筋肉で動いていたら？ 構えは学習できます。単純な関節の筋肉なら2～3倍、本物の脚の解剖学を含む142本の筋肉なら5～6倍の学習量で。パンチは学習できませんでした。その理由は筋肉の問題です。

ムエタイの技が私の体からシミュレーションのファイターに届くまで：スマートフォン2台のモーションキャプチャ、バリエーションの表、教師、生徒、そして各段階での人の目によるチェック。後半はひとつの事例を詳しく紹介します。スコアは良く、バランスも取り戻したのに、それでも間違っていた奥足の膝蹴りです。

1人のファイターに新しい技を順番に教える代わりに、最新のモデルをコピーして技1つだけの教師をレンタルGPUの上で作り、それらが学んだことを1つの生徒に蒸留して戻しました。戻ってきた技は3つ。学習を終えたのに、まだ間違っているクローンもありました。