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思考実験を手伝うAI。

  • ジャンル:日記/一般

最近は釣りをやっていてもchatGPTをやっていたくて、なかなか釣りに集中できていないけど、そのかわり大分使い方が分かってきた。

AIというのは藤井聡太みたいな使い方が良いんだろうと思う。

自分の気付かなかったことや、研究に使うべき。

普段話し相手が居なくて(自分の考えをまとめるという意味で)なかなか研究が進まなかったんだけど、ヒラメ=イワシ理論は大分進捗があった。

chatGPT以前の自分の一番進んだ考えでは、ヒラメ=イワシというのは科学的ではないというところまでだった。

なんだそりゃ、思われるかもしれないけど、自分は物理学科で科学はやったことを無い人よりは勉強をした。

その自分が、ヒラメ=イワシです、これは科学的に証明しました、とは言えない、という事。

現時点では完全に「科学的」なところまでは来ていない。

釣りの範囲では、まぁ、ヒラメ=イワシと断言してもいいでしょう、と言う感じ。

ここらへんで動きが止まっていたんだけど、chatGPTを使うようになって、ちょっと科学的なところに進展があった。


というのも、前々からあったアイディアで、前後比較をしてはどうか?というものがあった。

これは、サーフのような干潮時には干上がり、荒れた時には「魚が居なくなる」という現象が起きる場所において、魚がいない状態からいる状態に変わる境目を観察することによって、ヒラメが何で回遊してくるのかが分かるだろう、という統計的な手法。

3年くらい真面目に通ったサーフアングラーなら誰しも知っていることだけど、サーフには魚が居る時と居ない時がある。

誰でも釣れて5枚くらい一日で釣れちゃうような時もあれば、3か月以上何も釣れ無い、みたいな事がある。

ここで、荒れている時は魚が「抜けやすい」この抜けやすい、という表現も科学的には突き詰める必要があるんだけど、ここでは表現上、回遊性の高い魚以外は回遊してこない、という事を抜けやすいと呼ぶことにして、「抜けやすい」状態のサーフを観察することで、少なくともサーフの上でのヒラメの生態というものが分かる、という事を思いついた。

実はサーフヒラメに関するような論文、サーフゾーンにおけるヒラメの食性みたいなテーマにしたものは非常に少ない。


ヒラメの回遊というものも科学的には良く分かっていなくて、産卵の生態であったり、策餌回遊であったり、水温であったりというものが全て仮説段階でしかない。

自分はヒラメが産卵期に浅瀬に近づいてくるというのも、仮説だと思う。

要するに科学的には殆ど謎な魚なのだ。

胃内容物はその場の環境を反映すると言われていて、様々なエサを食べることが分かっているようだ。

しかし、それは場所やヒラメの体サイズにもよる。


ここで、chatGPTによる討論と知識獲得の末、以前にも書いた内容にも似るんだけど、ランダム効果と固定効果という概念を導入することにした。


これはchatGPTによる固定効果とランダム効果の図なんだけども、層別データというものに、変数がいくつか入っていてそれがランダムに縦に広がるデータになっていたりする。

その変数の内のどれかが固定効果、というものを発生させていて、自分はそれがカタクチイワシなのでは?という説を唱えていきたい。

もちろん、これは仮説なので、間違っていることは「ある」。

しかし、釣りの範囲で批判されるほど科学的な脆弱性を含んではいないと思われる。

話に戻ると、「ランダム効果」というものをいかに減らして、「固定効果」を見極めるか、図でいうと直線をひいて比例関係になっているような効果(比例関係だけではないけど)を見つける事ができるかが大事になる。

季節や場所はこちらで取るデータは指定できるので調整可能ということになるのでchatGPTが指摘するようなその環境による、という文言を排除できる。

また、回遊性の強いサーフであるならば、元から居た魚を排除できるのでその場の環境を反映せずにサーフへの回遊の原因に限定になるけども回遊の一端を明らかにできる。


そんな感じで方法論については、まぁ元からあった考えではあったけど、言葉にするに至るくらいの思考実験は出来たかな、と思いました。

この層別データを分析するのにMCMCという方法がいいとのことなので、少しは知識もあるしやっていきたいと思います。

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