デジモンのテカテカ表現デジモンは金属的な質感が多く、グラデーションの仕方に特徴がある。ポケモンには岩タイプというのがあるためか、ゴツゴツした質感や構造はポケモン判定を受けやすい。顔は特に線や影が集中しやすい場所のためか、小顔はデジモン判定を受けていた。この小顔表現は最近の世代になるほど多くなっている印象。色が違う色についてはフィルターを目視するだけではわからないところが大きかったので、opencvなどを使って各画像の色を集計してみた。彩度が違う下のグラフは各ポケモン&デジモンの画像で最も高い彩度を集計したもの。デジモンのみ明らかに違う彩度が使われているのがわかる。色の散らばり具合が違う下のグラフは画像で使用されている色の散らばり具合である。デジモンの色が分散しがちであるのと同時に、世代を重ねるごとにポケモンも多くの色が使用されているのがわかる。色の散らばり方の算出方法:RGBをLabに変換し、DBSCANで近い色をクラスタリング。合成ベクトルの長さが大きいほど色が集中し、小さいほど色が分散していると定義。実験:グラエナをポケモンらしくしてみよう!この子は2000回中1997回デジモンに間違われたポケモン。思うかもしれないが、AI的にはめちゃくちゃデジモンっぽいらしく、エースバーンの4倍以上デジモンに間違われている。445このグラエナのデジモンっぽいらしい部分を少しずつ改変した画像を嫁に22枚作成してもらい、ランダムに学習した分類器に1000回分類させ、どの部位がポケモンらしさに寄与しているのかを計測した。実験に使用したグラエナ画像は以下のgithubにアップしましたhttps://github.com/mrok273/Qiita/tree/master/%E3%83%9D%E3%82%B1%E3%83%A2%E3%83%B3/poke_vs_digi/graena_change結果は以下のようになった。頭の毛の輪郭を丸めた。Grad-CAMによると爪よりも指の線に反応していたので除外。初代・金銀のポケモンに採用されていた三角目を導入。デジモン判定で反応していたハイライトのギザギザを除去。輪郭部分の毛先を丸めた。毛束をさらにまとめた状態。AIにとっては寄与率7.3%と些細な特徴である。それよりも毛のギザギザの影響が大きく、毛先をまとめてあげるだけでポケモンらしさに65.7%も貢献した。グラエナがデジモンだとAIに認識されたのは毛先のギザギザの影響が大きかったようだ。全ポケモンの画像を確認してみたが、たしかにここまで毛がフサフサに描かれているポケモンは他にはいなかった。毛がフサフサそうなポケモンの多くは上の実験で言うところの「毛先まとめ丸」のように大きめの束が丸く描かれている。先ほど、「デジモン」について言及のある回答155件の中で、私の数え方で34件(ポケモンたかさおじさんの数え方で22件)が「いつからデジモンっぽい」「○世代がデジモンっぽい」への言及があった。「4,7,8」世代だった。アンケートで言及が多かったのは、「5,7,8」世代であった。これは一体どういうことなのか?やはり人間とAIは分かりあえないのだろうか?この人間とAIの違いは、ポケモンたかさおじさんの以前の記事にヒントがあった。118.1%直立ポケモンの割合が前の世代からの増加率と、アンケートで「デジモンっぽい」と言及されていた世代を比較してみると、第2世代を除いて「5世代が高い」「6世代で落ち着き」「7,8世代が高い」と増減がほぼ一致した。人間の認識でのポケモンにおけるデジモンっぽさとは、二本足で直立しているかどうかが大きく効いているのかもしれない。デジモンは進化すると直立する(もっと言えば人間・スーパーロボットっぽくなる)のはデジモンに詳しくない者でも知っているような話だ。)つまり、人間が感じる「最近のポケモンはデジモンっぽい」にはデジモンは進化すると二本足で立つ最近のポケモンは二本足で立つよって、最近のポケモンはデジモンっぽいという三段論法が成り立っているかもしれない。まとめ初代・金銀時代の昔のポケモン画像と、ランダムなデジモン画像を学習させた分類器を作成し、新しいポケモンと残りのデジモンを分類させる。これを2000回繰り返し、誤分類率を集計した。その結果、「4,7,8世代」のポケモンがデジモンへの誤分類率が高かった。たしかに最近のポケモンほどデジモンっぽいと言えなくもない。デザインが複雑なポケモンほどデジモンと分類されやすいが、他にも彩度・丸い目・小さく描かれた顔などがAIにとっての「デジモンっぽい」に影響しているようだが、把握できたのはごく一部の特徴かもしれない。同じくらいの「ポケモンらしさ」を持つポケモンとデジモンのペアを作り、Grad-CAMにかける方法と、中間層の出力をフィルターのチャンネルごとで確認する方法を組み合わせることで、爪・塗り・目・金属的なテカりなど、いくつかの特徴を基にAIは分類しているということが、ある程度は把握できた。ディープラーニングが思う「デジモンっぽい」と人間が思う「デジモンっぽい」は異なり、人間は直立二足歩行という文脈からデジモンらしさをより強く感じとるのかもしれない。反省点デジモンに詳しい方の意見を聞きたかった。ポケモンは古いのと新しいのを区別して学習を行ったが、デジモンは調べても全然よくわからなかったため、完全にランダムで行ってしまった。いくつか上げたが、解釈できたのはごくわずか。AIによる分類と人間の直感を近づけるには、各画像からどのくらい直立しているかの情報を抽出できる必要がある。recognitionなどの技術が発展している。イラストの、ましてやそれぞれ手の位置や数すら異なるポケモンで行うのは難しく、顔認識すら困難だった。