最近新しいのが出て日本の医師国家試験に受かるし、画像で出した問題も解くのでびっくりされています。動画を読み込ませたらそれに合わせてアドバイスしてくれるスキー教室AIなんてすぐできるはず。
しかし、簡単な競技プログラミングの問題が解けない場合があるのでウェブページからのカンニングが上手なだけなのではないか？と指摘されています。過去の解説があれば、簡単な競技プログラミングの問題はわかるけど、最近の問題になるとほとんど正解できない。
これは正解するための手順を再現できるように解説していないからできないのだと思います。ただ正解がのっている過去問が大量にあるだけでは、不正確で雑な回答が返ってくるだけになる。
例えば、ターンの左右の切り替えタイミングの認識が悪いから、外足に加重できていないのか、それとも認識はできているが、加重中心を移動する方法がわかっていないのかを画像を渡して診断してもらうことは可能になるはず。 しかしそれができるようになるための練習方法を、自分の限界に挑戦し、自分の能力を過去に発見された感覚や方法から決定論的な推測で導けることのない体の制約を生かして発見することは不可能であると思う。
僕は指導する時に、遠くを見て体を伸展させてタメを作れない形にしておいて集中する方向を単純化してバランス感覚を研ぎ澄まして大きな筋肉を精密に操作する練習を最優先に行う。逆の練習方法は末端の操作しやすい筋肉を理性を複雑に使って部分最適化する理論をたくさんの種類インストールする練習をすることだが、これでは行き詰まるのが早い。後者の具体例は雪が柔らかければロール角を浅くして雪面へ急激な力を加えない判断ができるように練習することだ。一方、 前者の態度で同じ問題に挑むと、雪面が降伏するまではデッキ面と垂直に力を加えても良く、雪面が変形したことによってソール面以外の干渉が大きくなることとソール面の圧力と接雪面積が大きくなることによる摩擦抵抗が増大するマイナス要素を計算することで最適な重心と加重中心の位置を計算してその操作をを姿勢を維持する筋肉の操作で達成する努力をすることになる。雪が柔らかい時はいつでもロール角を自分が適切と考えているより小さくする重みづけをする脳細胞のつながりを作るなんて全くの機械学習的なものの考え方でそれこそAIに任せておけば良く、そんな雪の中でしか通用しない知識を覚えても他の環境には全く役に立たない。人間の意識自体を一個の脳細胞の仕組みを再現するためだけに使う頭の使い方でただの単細胞人間である。スキーのアドバイスはこのタイプの場当たり的な知識を母数3程度の事例を過度に一般化して解説するだけだった。 雪が柔らかくても、雪が圧縮して固まるような状態の時はソール面以外の干渉で足を取られなければロールさせて踏み込んでも良いし、干渉しても足が取られないように加重中心を後ろに持っていくこともできる。ロール角を大きくすれば雪面への嵌入深さが必ず増すわけでもない。その辺りを全部分解して厳密な理論を構築していけば、干渉して足を取られる場合は加重中心を後ろにしてそれでも取られるならロール角を浅くする判断をするようになれる。 間違った学習をしても、もっと自分の想像のつかない理想の滑りができるんじゃないかとより深く地面の底から生えたように安定してより遠くを切り込み続けることで既存の学習結果を更新していき、より深く安定して遠くを切ることそのものを洗練させてそれを使って楽しく過ごすべき。 どちらを優先するのかを決定するのが人間の生き方そのものである。
チャットAIが良くなっても生き方の決定を任せてはいけないし、そこから積み上げて練習方法や滑り方を設計していく方向性を持つのは人間自身である。
適切なロール角の設定方法について 感覚を気軽に書いていったら 現状の矛盾点を吐き出して それがなくなったら整合性のある結論をスタック型の文章で吐き出して欲しい。
スキーを滑る時にはまず制動を覚えるとか その制動をするために上下動から覚えて、開き出しプルークから適切なロール角の設定範囲の認識を進歩させる過程を覚える。
プルークかパラレルで主観的にはブーリアン そこから左右差を作って列挙体に
グリップするのに必要な最小角度にする
ターン後半のエッジ角を小さくする 重心を谷に落とすため