ロン・マーは生き残るのか、それとも死ぬのか? どちらの予測アルゴリズムがより正確でしょうか?
アメリカのテレビシリーズ「ゲーム・オブ・スローンズ」の情報を分析することで、主人公の生存確率をデータの観点から予測することができます。このファンタジー物語の研究方法は、現実世界でも同様の応用事例を引き起こす可能性があります。
この世には二種類の人しかいない、『ゲーム・オブ・スローンズ』（ゲーム・オブ・スローンズ）を見る人と見ない人だ。
あなたが夢見てきたゲーム・オブ・スローンズはついに最終シーズンを迎え、スターク家の家訓である「冬が来る」がついに現実となり、人間とホワイト・ウォーカーの間の戦争が始まろうとしています。それぞれの主要登場人物の生と死を推測できますか?
気になるエリャが生き残るのか、エロ女王がエリャに殺されるのかは各話を見ないと分からないのでしょうか？
この苦しみに直面して、我慢できない人が常にいます。例えば、コードを愛するプログラマーは、アルゴリズムを使用してゲーム オブ スローンズのストーリーを分析し、登場人物の生存確率と誰が鉄の玉座に就く可能性が最も高いかを予測します。
興味深いことに、アルゴリズムやチームが異なれば、予測される結果も大きく異なります。たとえば、ミュンヘン工科大学 (TUM) チームのアルゴリズムは、ドラゴン マザーが最終的に鉄の玉座に昇るだろうと予測していましたが、別のアルゴリズムでは、ドラゴン マザーは寒い冬を生き延びることができませんでした。
さらに、魔法の「アルゴリズム」があります。つまり、人間は全員死ぬのです。
さて、どちらの予測が正確なのでしょうか？誰もが独自の根拠を持っています、彼らが何をしているかを見てください。
機械学習はドラゴンマザーが最後まで生き続けると予測する
TUM の学生は、コンピュータ サイエンスのセミナーで興味深く大胆な試みを行いました。データ サイエンスと機械学習の手法を使用して、ゲーム オブ スローンズのキャラクターが最終的に生き残る可能性を予測します。 「ゲーム・オブ・スローンズ」のシーズン8が公開される前に、アルゴリズムがさまざまな登場人物の運命を予測した。
ゲーム・オブ・スローンズのキャラクターの完全なリストと詳細な予測は、次の場所でご覧いただけます。
https://got.show はオンラインで利用可能
（画像出典：https://got.show/）
この結論では、ドラゴンマザーの生存確率が最も高い (99%)、彼女の王の手インプも97％の生存率を持っています。ついにドラゴンマザーが大家を乗っ取ったのでしょうか？狡猾で身を守るのが上手だったブロンが93.5%で死亡順1位となった。
この結果はどこから来たのでしょうか?
TUMチーム分析データは、「氷と炎の歌」の書籍、ゲーム オブ スローンズのセリフ、ウィキペディアのファンダム コンテンツから収集されました。予測に使用される情報には、キャラクターが属する家族、結婚の有無、味方などが含まれます。
彼らは数百の登場人物の特徴データセットを抽出し、物語の登場人物に関する情報を整理しました。性別やステータスなどのデータに加えて、ある人物が主要人物か副次的人物か、Wikipedia などのチャネルで引用される頻度などのメタデータ情報も考慮されます。
これらのデータを通じて、アルゴリズム分析を使用して、ゲーム・オブ・スローンズにおける死亡率に関するいくつかの傾向が明らかになりました。男性は女性よりも危険です（死亡率は男性で22%、女性で11%です）。
傾向を予測しながら各キャラクターの運命を予測するために、チームは 2 つの異なるモデルを使用しました。1つ目はベイズ推論手法です。、pymc3 にカプセル化された MCMC メソッドを使用して、ベイジアン生存分析モデルをトレーニングします。2 つ目は機械学習とニューラル ネットワークです。, Python の Keras フレームワークの下で実行されます。
彼らの働きは何らかの効果をもたらすかもしれない。 2016年、シーズン6が放送される前に、TUMの同じコースの学生たちがジョンノの復活を正確に予測するアルゴリズムを作成した。
テキスト分析の使用: ドラゴンの母親は犬のリードが欲しいですか?
同じ好奇心を持った人が複数いるはずだと信じなければなりません。
もう一人のデータサイエンティスト、ピーター・ヴェスターバーグ氏 原作小説の文章分析からファイナルシーズンのストーリー傾向を予想します。
ピーターは、プロットの方向性は登場人物間の関係性によって支えられていると信じており、出版された「氷と炎の歌」の 5 冊の本を分析することで、ネットワーク理論を使用して登場人物間の関係性を計算し、それをビジュアルで表現しました。キャラクターの重要性が最終的な生存の可能性を決定します。
彼は、氷と炎の物語のテキストに基づいて、点を使用してキャラクターを表現し、品詞のタグ付け、類似性の測定などの方法を使用して、キャラクター間の「親密さ」の程度を定義します。 2 つの名前が頻繁に出現するほど、それらが関連している可能性が高くなります。
あるキャラクターと他のキャラクターとの関連性を判断する方法には、主に 4 つの重要な概念が使用されます。
- 次数中心性 - ノードの総数に対する、ノードに直接接続されているノードの割合。
- 近接中心性 - ノードの場合、他のノードに近いほど中心性が高くなります。
- 媒介中心性 – このノードが最短パス上の他の 2 つのノード間のブリッジとして機能する回数を定量化します。
- 固有ベクトルの中心性 – ノードの重要性は、隣接ノードの数と隣接ノードの重要性の両方に依存します。
これらの概念を分析すると、次のことがわかります。関係値の「重み」数値。最後に、文字間の関係のマップが得られます。線の太さは文字間の関係の近さを表し、最後のノードのサイズは文字の重要性を表します。この重要性指標は、作成者によって「削除」される可能性も示します。
具体的な指標ランキングは以下の通りです。
4 つの分析指標の具体的なランキング値に関しては、Jon がリーダーです。
この分析によれば、ロング家に生まれウルフ家で育ったこの疑わしい RMB プレイヤーは、間違いなく鉄の玉座に就くことができるのでしょうか。次に重要なのは、諜報担当の小悪魔と王殺しのジェイミーです。
ネットワーク理論の観点から見ると、デナーリスは初期段階でお金を使いすぎて、おそらく後期では金貨が足りていない可能性が高く、ネットワークの端にいる可能性が高いと思われます。彼女は困るだろうということ。
予測は単なる娯楽ではなく、実用的な意味もあります
おそらく、結果が大きく異なるさまざまなアルゴリズムのどれが優れているのかはわかりません。最終結果が到着したときにのみわかります。しかし、彼らが使用する方法は単なる冗談ではなく、実際の価値があります。
TUM が開発した生存確率アルゴリズムは、本格的な研究プロジェクトから生まれました。このコースを設立する主な目的は、学生は、インテリジェント コンピュータ システムを設計、開発、展開する方法を学びます。
このプロジェクトの主任インストラクターであるガイ・ヤクダフ博士は、「ゲーム・オブ・スローンズの登場人物の生存の可能性を予測するのはファンタジーの世界から取得したデータに依存するが、現実世界でまったく同じ人工知能技術を使用することは、世界にも影響を与えるだろう」と述べた。私たちの日常生活は重大な影響を及ぼします。」
TUMの情報学部で生物情報学部長を務めるブルクハルト・ロスト教授は、「情熱と教育の組み合わせは、新しいツールを生み出す素晴らしい方法だ。TUMのコースで、私たちはこの興味深い方法を発見した」と語った。このテクノロジーの使用方法を生徒に教えるためです。」
現在、現実世界では、同様のアルゴリズムは、包括的な情報分析を使用して健康状態を予測するなど、医療や金融でも使用できます。この技術は、がん患者に対する治療や合併症の影響を分析するのと似ています。
データサイエンティストのピーターが何をしたのかというと、登場人物の生存分析だけでなく、『氷と炎の歌』という小説のさまざまな執筆ルールを数値的な観点から分析し、データを使って小説の要素を分析しました。
おそらく、このパターンをマスターした後は、将来的には、小説家や脚本家は人工知能を使用して新しいコンテンツを迅速に生成できるようになります。このようにして、マーティンは自分が埋めることができなかった穴を見つめることはなくなります。
「アベンジャーズ」の最後に生き残ったヒーローを予想したいですか?
賑やかな4月はもうひとつのシーズンの終わりのようだが、『ゲーム・オブ・スローンズ』の最終シーズンに加えて、おそらく多くの人がサノスの指パッチンから立ち直れていないだろう。サンセットの冷酷な男が宇宙の半分を無作為に破壊するのを静かに見守ることを主張する人々。
AIはこの恣意的な死亡速度を予測することはできないと推定されています。ただし、それでも興味があり、自分で試してみたい場合は、TUM チームのプロジェクトのオープンソース アドレスがここにあります。
しかし、実際には、アベンジャーズ 4 も最適な結末であるはずです。ドクター・ストレンジは、徹底的な方法、または試行錯誤の方法を使用して、アベンジャーズの世界に希望を残します。タイムストーンは 14000605 個の可能性がありましたが、勝てるのは 1 つだけでした。
ドクター・ストレンジの精神は、コードを書くのに使用すると、おそらく非常に優れています。