オラクル

機械学習でオラクルとは、測定のためだけに使うズルのことで、最終的なシステムには決して使いません。正解か、それに近いものを与えられていて、そのスコアは、同じルールのもとで完璧な学習者がどこまでできるかを示します。

これは学習曲線では答えられない問いに答えてくれます。学習者が失敗しているのか、それともタスクが不可能なのか、という問いです。オラクルでさえテストに通らないなら、どれだけ学習しても通りません。オラクルは楽に通るのに学習者が通らないなら、問題は学習のほうにあります。

オラクルが役に立つのは、取り除くはずの1つの制約以外、学習者の制約をすべて守っているときだけです。学習者の物理的な限界まで無視するオラクルは、学習者が何に到達できるかについて何も教えてくれません。

このプロジェクトでは

ブロックの記事では、オラクルはどのパンチが来るかを知っています。対戦相手の最初の目に見える動きに、視覚の100 msの遅延を足した時点で、正しいブロックを押します。完璧な読み手が反応できる最も早いタイミングです。それ以外は本物の体で、ブロックの速さも本物です。フックとアッパーカットに対してはダメージを大きく減らし、読みを学ぶ価値があることを示しました。ジャブに対しては、ガードだけのときと変わりませんでした。全速のジャブは、見てから反応するものでは、どうやっても間に合わないのです。