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はてなキーワード: ダリオとは
https://darioamodei.com/machines-of-loving-grace
・Behavioral interventions. I haven’t much mentioned it given the focus on the biological side of neuroscience, but psychiatry and psychology have of course developed a wide repertoire of behavioral interventions over the 20th century; it stands to reason that AI could accelerate these as well, both the development of new methods and helping patients to adhere to existing methods. More broadly, the idea of an “AI coach” who always helps you to be the best version of yourself, who studies your interactions and helps you learn to be more effective, seems very promising.
(Google翻訳)
・行動介入。神経科学の生物学的側面に焦点が当てられているため、これについてはあまり触れていませんが、精神医学と心理学は、もちろん 20 世紀を通じて行動介入の幅広いレパートリーを開発してきました。AI が、新しい方法の開発と、患者が既存の方法に従うのを支援することの両方で、これらを加速させる可能性もあるのは当然です。より広い意味では、常に最高の自分になれるよう支援し、あなたのやり取りを研究して、より効果的になる方法を学ぶのを手助けしてくれる「AI コーチ」というアイデアは、非常に有望に思えます。
・Everyday problems that we don’t think of as clinical disease will also be solved. Most of us have everyday psychological problems that are not ordinarily thought of as rising to the level of clinical disease. Some people are quick to anger, others have trouble focusing or are often drowsy, some are fearful or anxious, or react badly to change. Today, drugs already exist to help with e.g. alertness or focus (caffeine, modafinil, ritalin) but as with many other previous areas, much more is likely to be possible. Probably many more such drugs exist and have not been discovered, and there may also be totally new modalities of intervention, such as targeted light stimulation (see optogenetics above) or magnetic fields. Given how many drugs we’ve developed in the 20th century that tune cognitive function and emotional state, I’m very optimistic about the “compressed 21st” where everyone can get their brain to behave a bit better and have a more fulfilling day-to-day experience.
(Google翻訳)
・臨床疾患とは考えていない日常的な問題も解決されるでしょう。私たちのほとんどは、通常は臨床疾患のレベルに達するとは考えられないような日常的な心理的問題を抱えています。怒りっぽい人もいれば、集中力に欠けたり眠気を催すことが多い人もいれば、恐れや不安を感じたり、変化に反応しにくい人もいます。今日、覚醒や集中力を高める薬（カフェイン、モダフィニル、リタリン）はすでに存在していますが、他の多くの以前の分野と同様に、さらに多くの薬が開発される可能性があります。おそらく、そのような薬はもっとたくさん存在し、発見されていないでしょう。また、標的を絞った光刺激（上記のオプトジェネティクスを参照）や磁場など、まったく新しい介入方法もあるかもしれません。20世紀に認知機能と感情状態を調整する薬がどれだけ開発されたかを考えると、誰もが脳の働きを少し良くし、より充実した日々を送れるようになる「圧縮された21世紀」について私は非常に楽観的です。
・Human baseline experience can be much better. Taking one step further, many people have experienced extraordinary moments of revelation, creative inspiration, compassion, fulfillment, transcendence, love, beauty, or meditative peace. The character and frequency of these experiences differs greatly from person to person and within the same person at different times, and can also sometimes be triggered by various drugs (though often with side effects). All of this suggests that the “space of what is possible to experience” is very broad and that a larger fraction of people’s lives could consist of these extraordinary moments. It is probably also possible to improve various cognitive functions across the board. This is perhaps the neuroscience version of “biological freedom” or “extended lifespans”.
(Google翻訳)
・人間の基本的な経験は、もっと良くなる可能性があります。さらに一歩進むと、多くの人が啓示、創造的なインスピレーション、思いやり、達成感、超越、愛、美しさ、瞑想的な平和といった特別な瞬間を経験しています。これらの経験の性質と頻度は、人によって大きく異なり、同じ人でも時期によって異なり、さまざまな薬物によって引き起こされることもあります（ただし、多くの場合は副作用があります）。これらすべては、「経験可能な空間」が非常に広く、人々の人生の大部分がこれらの特別な瞬間で構成されている可能性があることを示唆しています。さまざまな認知機能を全面的に改善することもおそらく可能です。これはおそらく、神経科学版の「生物学的自由」または「寿命の延長」です。
発達障害持ちでスペックが低い上、達成感とかの青春な感情を体験できなかった自分からすると夢のようだが、同時にこういうのを人工的に作れて皆良い人間になれるのってなんか怖くもあるな
はてなだとシロクマ先生とかがよくそういう話してる気がするけど
id:triceratoppo 自国通貨建てだからデフォルトしない()とかまだ言ってる人いるのか。それは財政破綻したら無制限に円を刷って借金を返すからであって通貨安は不可避。ほぼ無価値になった円を抱えてデフォルトじゃないと言うつもり？
デフォルトしないのになぜ財政破綻するのか。論理がおかしいのには気付いているのかしら。（まあそれは置いておいて）
で、なぜ円が無価値になるのか。
現状、日本経済は需要不足であって、その上財政がその需要不足に対応せずに歳出削減と増税という真逆の政策を取り続けている。
従って、その間違った政策を正すに足りる分の予算を増やす必要がある。
十分な予算確保のために必要な分だけ国債を発行すればいい話で、それが現状より多いからと言って破綻と断じるのはあまりに短絡的。
管理通貨制度の元で自国通貨建て国債が破綻した事例は未だにない。
更に、財政破綻した国家は例外なく債務国であって、債権国が財政破綻を起こした事例はない。
債権国の通貨が通貨安で薄まったところで無価値にはなりません。
「レイ・ダリオ氏: 莫大な政府債務のせいで日本の円安とインフレは止まらない | グローバルマクロ・リサーチ・インスティテュート」
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.globalmacroresearch.org/jp/archives/53955
その「膨大な政府債務」を抱えてなおデフレで苦しんできた日本経済に対して「インフレは止まらない」と言っているのは福音なのか狂言なのか。
これらすべての重要な変動要因になりうるものがあります。つまり、より多くのスクレイピング・データでより大きな言語モデルをプリ・トレーニングするという素朴なアプローチが、まもなく深刻なボトルネックにぶつかり始める可能性があるということだ。
フロンティア・モデルはすでにインターネットの多くで訓練されている。例えば、Llama 3は15T以上のトークンで学習された。LLMのトレーニングに使用されたインターネットの多くのダンプであるCommon Crawlは、生で100Tトークンを超えるが、その多くはスパムや重複である（例えば、比較的単純な重複排除は30Tトークンにつながり、Llama 3はすでに基本的にすべてのデータを使用していることになる）。さらに、コードのようなより特殊な領域では、トークンの数はまだまだ少ない。例えば、公開されているgithubのリポジトリは、数兆トークンと推定されている。
データを繰り返すことである程度遠くまで行くことができるが、これに関する学術的な研究は、16エポック（16回の繰り返し）の後、リターンは非常に速く減少し、ゼロになることを発見し、繰り返しはそこまでしか得られないことを示唆している。ある時点で、より多くの（効果的な）計算を行ったとしても、データ制約のためにモデルをより良いものにすることは非常に難しくなる。私たちは、言語モデリング-プレトレーニング-パラダイムの波に乗って、スケーリングカーブに乗ってきた。大規模な投資にもかかわらず、私たちは停滞してしまうだろう。すべての研究室が、新しいアルゴリズムの改善や、これを回避するためのアプローチに大規模な研究の賭けに出ていると噂されている。研究者たちは、合成データからセルフプレー、RLアプローチまで、多くの戦略を試していると言われている。業界関係者は非常に強気のようだ：ダリオ・アモデイ（Anthropic社CEO）は最近、ポッドキャストでこう語った：「非常に素朴に考えれば、我々はデータ不足からそれほど遠くない[...]私の推測では、これが障害になることはない[...]。もちろん、これに関するいかなる研究結果も独占的なものであり、最近は公表されていない。
インサイダーが強気であることに加え、サンプル効率をはるかに向上させたモデルをトレーニングする方法（限られたデータからより多くのことを学べるようにするアルゴリズムの改良）を見つけることが可能であるはずだという強い直感的な理由があると思う。あなたや私が、本当に密度の濃い数学の教科書からどのように学ぶかを考えてみてほしい：
モデルをトレーニングする昔の技術は単純で素朴なものだったが、それでうまくいっていた。今、それがより大きな制約となる可能性があるため、すべての研究室が数十億ドルと最も賢い頭脳を投入して、それを解読することを期待すべきだろう。ディープラーニングの一般的なパターンは、細部を正しく理解するためには多くの努力（そして多くの失敗プロジェクト）が必要だが、最終的には明白でシンプルなものが機能するというものだ。過去10年間、ディープラーニングがあらゆる壁をぶち破ってきたことを考えると、ここでも同じようなことが起こるだろう。
さらに、合成データのようなアルゴリズムの賭けの1つを解くことで、モデルを劇的に改善できる可能性もある。直感的なポンプを紹介しよう。Llama 3のような現在のフロンティアモデルは、インターネット上でトレーニングされている。多くのLLMは、本当に質の高いデータ（例えば、難しい科学的問題に取り組む人々の推論チェーン）ではなく、このようながらくたにトレーニング計算の大半を費やしている。もしGPT-4レベルの計算を、完全に極めて質の高いデータに費やすことができたらと想像してみてほしい。
AlphaGo（囲碁で世界チャンピオンを破った最初のAIシステム）を振り返ることは、それが可能だと考えられる何十年も前に、ここでも役に立つ。
LLMのステップ2に相当するものを開発することは、データの壁を乗り越えるための重要な研究課題である（さらに言えば、最終的には人間レベルの知能を超える鍵となるだろう）。
以上のことから、データの制約は、今後数年間のAIの進歩を予測する際に、どちらに転んでも大きな誤差をもたらすと考えられる。LLMはまだインターネットと同じくらい大きな存在かもしれないが、本当にクレイジーなAGIには到達できないだろう）。しかし、私は、研究所がそれを解読し、そうすることでスケーリングカーブが維持されるだけでなく、モデルの能力が飛躍的に向上する可能性があると推測するのは妥当だと思う。
余談だが、このことは、今後数年間は現在よりも研究室間のばらつきが大きくなることを意味する。最近まで、最先端の技術は公表されていたため、基本的に誰もが同じことをやっていた。(レシピが公開されていたため、新参者やオープンソースのプロジェクトはフロンティアと容易に競合できた）。現在では、主要なアルゴリズムのアイデアはますます専有されつつある。今はフロンティアにいるように見えるラボでも、他のラボがブレークスルーを起こして先を急ぐ間に、データの壁にはまってしまうかもしれない。そして、オープンソースは競争するのがより難しくなるだろう。それは確かに物事を面白くするだろう。(そして、ある研究室がそれを解明すれば、そのブレークスルーはAGIへの鍵となり、超知能への鍵となる。）
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える(7) https://anond.hatelabo.jp/20240605210017
2027年までにAGIが実現する可能性は極めて高い。GPT-2からGPT-4までの4年間で、私たちは〜未就学児から〜賢い高校生までの能力を手に入れた。計算能力（～0.5桁またはOOMs/年）、アルゴリズム効率（～0.5OOMs/年）、および「趣味のない」向上（チャットボットからエージェントへ）のトレンドラインをトレースすると、2027年までに再び未就学児から高校生規模の質的ジャンプが起こると予想される。
見て。モデルたちはただ学びたいだけなんだ。あなたはこれを理解しなければならない。モデルたちは、ただ学びたいだけなんだ。
GPT-4の能力は、多くの人に衝撃を与えた。コードやエッセイを書くことができ、難しい数学の問題を推論し、大学の試験を突破することができるAIシステムである。数年前までは、これらは難攻不落の壁だと思っていた。
しかしGPT-4は、ディープラーニングにおける10年間の猛烈な進歩の延長線上にあった。その10年前、モデルは犬猫の単純な画像を識別するのがやっとだった。4年前、GPT-2は半可通な文章をつなぎ合わせるのがやっとだった。今、私たちは思いつく限りのベンチマークを急速に飽和させつつある。しかし、この劇的な進歩は、ディープラーニングのスケールアップにおける一貫した傾向の結果に過ぎない。
ずっと以前から、このことを見抜いていた人々がいた。彼らは嘲笑されたが、彼らがしたのはトレンドラインを信じることだけだった。トレンドラインは強烈で、彼らは正しかった。モデルはただ学びたいだけなのだ。
私は次のように主張する。2027年までには、モデルがAIの研究者やエンジニアの仕事をこなせるようになるだろう、と。SFを信じる必要はなく、グラフ上の直線を信じるだけでいいのだ。
https://situational-awareness.ai/wp-content/uploads/2024/06/base_scaleup-1024x790.png
過去と将来の有効計算量（物理計算量とアルゴリズム効率の両方）の大まかな見積もり。モデルをスケールアップすればするほど、モデルは一貫して賢くなり、"OOMを数える "ことによって、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができます。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。）
この記事で取り上げた一般的な推定に基づく、効果的な計算（物理的な計算とアルゴリズムの効率の両方）の過去と将来のスケールアップの概算。モデルをスケールアップするにつれ、モデルは一貫して賢くなり、「OOMを数える」ことで、（近い）将来に期待されるモデルのインテリジェンスの大まかな感覚を得ることができる。(このグラフはベースモデルのスケールアップのみを示している。"unobblings "は描かれていない)。
この作品では、単純に「OOMを数える」(OOM = order of magnitude、10x = 1 order of magnitude)ことにします。1)計算、2)アルゴリズム効率(「効果的な計算」の成長として考えることができるアルゴリズムの進歩)、3)「アンホブリング」(モデルがデフォルトで足かせとなっている明らかな方法を修正し、潜在的な能力を引き出し、ツールを与えることで、有用性を段階的に変化させること)の傾向を見ます。GPT-4以前の4年間と、GPT-4後の2027年末までの4年間に期待されるそれぞれの成長を追跡する。ディープラーニングが効率的な計算のすべてのOOMで一貫して向上していることを考えると、将来の進歩を予測するためにこれを使うことができる。
世間では、GPT-4のリリースから1年間、次世代モデルがオーブンに入ったままであったため、ディープラーニングは停滞し、壁にぶつかっていると宣言する人もいた。しかし、OOMをカウントすることで、私たちは実際に何を期待すべきかを垣間見ることができる。
結果は非常にシンプルだ。GPT-2からGPT-4への移行は、時々まとまりのある文章を並べることに感動的だったモデルから、高校入試のエースになるモデルへの移行であり、一度だけの進歩ではない。私たちはOOMsを極めて急速に克服しており、その数値は、4年以上かけてGPT-2からGPT-4への質的なジャンプをさらに～100,000倍の効果的なコンピュート・スケールアップが期待できることを示している。さらに、決定的なことは、それは単にチャットボットの改良を意味しないということだ。"unhobbling "利益に関する多くの明らかな低空飛行の果実を選ぶことで、チャットボットからエージェントへ、ツールからドロップイン・リモートワーカーの代替のようなものへと我々を導いてくれるはずだ。
推論は単純だが、その意味するところは注目に値する。このような別のジャンプは、私たちをAGIに、博士号や同僚として私たちのそばで働くことができる専門家と同じくらい賢いモデルに連れて行く可能性が非常に高い。おそらく最も重要なことは、これらのAIシステムがAI研究そのものを自動化することができれば、次回のテーマである強烈なフィードバック・ループが動き出すということである。
現在でも、このようなことを計算に入れている人はほとんどいない。しかし、AIに関する状況認識は、一歩下がってトレンドを見てみれば、実はそれほど難しいことではない。AIの能力に驚き続けるなら、OOMを数え始めればいい。
続き I.GPT-4からAGIへ：OOMを数える (2) https://anond.hatelabo.jp/20240605204240
ただエルフが登場する物語には必ず共通点があることを知っています。
現代エルフの原点であり初出であるホビットの冒険、指輪物語からして半エルフが登場します。
映画ロード・オブ・ザ・リングをご覧になった方には記憶に残っているかもしれませんが、
裂け谷のエルロンド（マトリックスのエージェント・スミス役のヒューゴ・ウィーヴィング演じていた）がそうです。
半エルフであるエルロンドはエルフであるガラドリエルの娘ケレブリーアンと結婚して3人の子供、
御存知の通りこのアルウェンこそ野伏の族長アラゴルンのちのエレッサール王の婚約者となる人です。
彼女は王が戴冠したのち結婚し、世継ぎであるエルダリオン他、複数の娘を産んだと伝えられます。
このようにエルフと人間は自由に交配し子をなすことが出来ます。
このような事例から考えると人間とエルフはかなり近い発情周期のようなものを持っていたのではないか？
指輪物語における半エルフとは超常的で、特別な能力や才能、美しさを持った存在として祝福されています。
そのおとぎ話的な世界に現代の世相を反映させた様々なバリエーションのファンタジー作品が米国では誕生します。
半エルフという点で着目すると「ドラゴンランス戦記」などがその代表と考えることも出来ます。
彼はエルフの村で育ちますが、その出生ゆえに祝福された存在ではありませんでした。
彼は戦争の際に、人間のレイプによってエルフと人間との間に生まれた忌むべき存在だったのです。
彼は、このことで常に葛藤を抱き、エルフの社会に属すことが出来ず結局村を出て人間社会の中で埋もれるように生きることを選択します。
彼は、そこで髭を生やし尖った耳を目立たさせぬよう、エルフとしての特徴を見出さねられないように振る舞います。
彼の心は常に葛藤し、エルフと人間、どちらにもアイデンティティを見いだせないまま生きることになります。
これは当時のアメリカが抱えていた人種間におけるハーフの存在、ハーフが抱える問題をファンタジー世界に投影させたものです。
さて、主人公のタニスは無理やりの性交によって生まれた子供です。
もしも、エルフと人間の発情周期のようなものが著しく異なっている場合にこのような不幸が起こる確率はどの程度のものなのでしょうか？
そういうふうに考えると、人間とエルフの発情の振る舞いは似たようなものなのかもしれません。
断定はできないかもしれませんが、youtubeの動画を見て私はこの世界の真理についに気づいたのです！
レイ・ダリオの動画です https://www.youtube.com/watch?v=xguam0TKMw8
私は目が覚めました！ 覚醒です！ 私の脳は私の脳になったのです！
この動画は日本というよりも、アメリカとか中国のような覇権国家についての話なのですが、日本にも当てはまると思いました
台風の話にたとえたのは、この動画でいう所の「大きなサイクル」が自然現象と似ていて、回避することができないものだと感じたからです
国家というものは、国民が改善しようといくらもがこうとも、年が経つにつれどうしても膿がたまっていくものなのだと思います
井岡vs田中と比嘉vs小林の方がRIZINの全ての試合よりも数段面白かったよね（中略）田中選手の強さは素人にも良く分かる位
まず井岡vs田中戦において井岡が手を出さすに中間ラウンド程度まで見に徹したことも見抜いていない。確かに田中選手はアグレッシブで後半井岡をぐらつかせているが、右ガードをしつこいくらいに徹底しつつアウトボクシングすることで、外から若干オーバーハンド気味に飛んでくるフックの隙間を縫ってコツンとあててカウンターをとることに専念していた。実際これで前半立て続けに2ダウンを奪っている。これについてはボクシングショップのTomitさんの動画が詳しく解説してらっしゃるので見てみたらいいと思う。
個人的な所感として田中選手はたしかに押していたが、クリーンヒットが少なくポイント優性で勝利を狙っているのかと思っていた。なぜなら田中選手のスタイルは打ち出すときにやや半身になり、構えも若干前に突き出すヒット重視の構えだったから。実際ヒット数では田中選手が多かったと思うし、審判の印象も良かった。
ところがRIZINなにあれ？五味選手なんて、バテて動けてもないじゃん。朝倉海選手とかYoutubeで遊んでる暇あったら練習したらいいよ。弱すぎじゃん。
背景を知らなさすぎ。五味隆典はPRIDEのエースであったし、それだけで看板になり得るスター性がある。そして総合の選手とキックの選手が戦う、しかも総合側の体重を重くした状態、という条件をつけて勝敗予測をわかりにくくしている。視聴者的に皇治選手の技術が普通でしかないのはキック界ですら周知の事実だし、五味隆典のテクニックも今日の総合と比べると低いのもまた事実。そのうえでスター二名が戦ったらどうか、というところに面白さを感じるわけで。元増田の言うようなボクシングと比べたらレベルが低い、なんて話は誰もしてない。
朝倉海選手に関して、これ兄貴の未来共々言ってることだが、Youtubeやってるから練習が疎かになるほど時間は削られていない、と語っている。実際彼らは格闘技とYoutubeだけで生計を立たているドル箱スターで、その点でバイトしながら減量するボクサーと立場は変わらない。というよりむしろクレバーと見るべきだ。
シバターってYoutuberでしょ。素人に毛が生えてるだけじゃん。知名度と注目度があれば、競技性のない試合を見せても問題ないの？
正直それを言うならこいつにダウンを奪われたHIROYAにいうべきなんだが。それにシバターはThe Outsiderの試合を見る限り瞬殺KOも数多く出していて、実は案外とちゃんと総合ができることを皆知らない。知らなかった時点で格闘技視聴者として半端なこと言ってるのがよく分かる。
総合格闘技のボクシングテクニックはショボイ、という意見があるならそれ単体では正しい。しかし、総合格闘技という場面においてボクシングを愚直にやるやつは馬鹿だ。朝倉海ですらダッキング、ウィービングなどのテクニックは使ってない。当たり前だろう。総合格闘技はタックルという武器がある。ボクシングの前傾姿勢と間合いで戦えば第三の打撃と言われるタックルを食らって早々にテイクダウンされ、あっという間に腕十字が決まってタップすること請け合いだ。
井岡vs田中の試合と朝倉海vs堀口の試合を見比べればわかることだが（というか常識過ぎて見比べる意味すらない）、総合選手の間合いは遠く、ボクシングでは中間距離と言われる間合いでも総合では近距離扱いとなる。これはタックルを警戒するためだが、そうなってくるとパンチのテクニックも自然と変化する。最も当てやすいパンチはタックルと見せかけつつ身を沈めてオーバーハンドフックすることであり、かつてヒョードルなどが好んで使ったことからかロシアンフックの異名も持つ（命名の由来は違うかもしれないが）。
ジャブも大きく踏み込んで打たなければならず、スウェーバックでなくローとタックルを切るために体ごと移動する。ボクシンググローブがないためガードテクニックは通用せず、せいぜいヘッドスリップ程度しか使えない。このこともあって体重移動のほうが重要になる。ローキックもキックボクシングやムエタイのようにアップライトすぎる姿勢は維持できないため、牽制程度になる。
こんなにも違う競技を持ち出して上下を決めるなんて実にくだらないし、そもそも何もわかってないと告白してるようなもの。
正直スダリオ枠とかはそうだし、五味vs皇治もそう。しかし一般人を吸い込むためにもこういう試合は必要。実はRIZINは大晦日以外の通常試合のほうが技が細かい選手が多くて、技術的には見ごたえがある。特に斎藤裕vs摩嶋一整戦ではお互いのグラップリング能力の高さがそれこそ素人目にもわかるレベルだった。
日本のボクシングコミッションはめちゃくちゃうるさい。ああいうところにはだせてもらえない。京口紘人選手も榊原社長にコネをつけるために直談判しに行ってるが、ふわ～っと流されただけでインタビューが終わった。
通常、最近の総合格闘技ではレスリング巧者と柔術巧者ではレスリングがかつ傾向にあったし、今でもそれは変わらない。しかしこの戦いは全く違った。レスリングのポジショニングでは確かに大田に分があったが、不利な体勢から三角を狙いに行く所の細かさが勝ってしまった。思えばONEの青木真也もレスリングを完封していたし、固める技術の細やかさは近年の通説を覆すのかもしれない。
皇治は倒されない戦い方をしていたから倒れなかったんだ、という説が大勢を占める中で、五味の打ち合いで全く倒れることなく試合を終えた。何がすごいのかといえば、体重差が何階級か上で、しかもハードパンチャーで鳴らした五味に耐えきったという点だ。シバターvs.HROYAやスダリオvsミノワマンのことを考えると相当タフネスといえわざるを得ない。
多くの人が天心の勝利を信じて疑わなかった一戦だが、蓋を開けてみると天心自身のそんな簡単な相手でもない、という自己評価より遥かに楽に勝っていた。内容的にはパンチの打ち合いはフェイントと先読みで全て点心がリードしてゆき、苦し紛れの右ミドルの攻撃を読み切ってワンツーという展開。ところでこの右ミドルもかなりの高威力であり、これを物ともせずカウンターの餌食にした天心の底力は一体何なのか。空いた口がそのままになるレベルだ。コンビネーションも半端なく、相手の一発に左右の1，2，3，4が瞬間的に入ってゆくという神がかったもの。全盛期の辰吉のミットを思い出すレベル。
正直見どころじゃない。大事な観点として総合格闘技は進化しているということ。ミノワマンのパンチの下手さ、タックルへのタイミング間違いなど時代錯誤の技術力の低さが目立った。もうPRIDEの時代ではないと感じた戦いだった。
誰もが予測を付けにくかった試合ではないか。メインだけあって注目度は一番高かったが、蓋を開けると堀口が前回やられた、ローなどでくるっと回転してからもらった不意のパンチをちゃんと警戒していた。堀口自身はパンチではなくローで海に効かせてゆくという非常に分析仕切った戦い方だった。分析が足りなかった朝倉、分析しまくった結果轍を踏まなかった堀口、という慎重さが明暗を分けた。はっきり言って前十字靭帯切断のはあまり感じなかった。おそらくパンチをあまり出さなかったのも作戦であろうし、ダメージは一体どこに、という印象。
朝倉未来vsドミネーターは当人も不満顔で分かる通りまるで予想通りで意外性がなかった。荻原は安牌切ってて面白くない戦いを繰り広げた。それでも別に間違っていはいないが、大晦日にやることでもないような。吉成名高は次世代天心と呼ばれているが、確かにカウンターに光るものがあるとは思うものの、手数が違うしフットワークも天心には及ばない。それと女子総合のレベルが正直あんまり高いとは思えない。乱打戦の中で喰らいながらいや倒れ風に胴タックルに行くとかやっちゃいけないことを何度もやってる。シバターvsHIROYAは体重差があったものの、得意のキックルールでアッパー気味のフックを綺麗にもらっちゃったのは言い訳が効かないのではないか。一応アウトサイダーで結果残してるしね、シバター。
那須川天心の反応の良さとトップスピードが皇治を全く寄せ付けてなかった。
ただ、あんだけまともに膝食らって倒れない皇治も武尊戦並の耐久力を見せた。
正直どっちも普通じゃないなこれという。
内容的に言って皇治のCMがうまくいって、多分今後も那須川天心にフルラウンド耐えた男という箔がついて行くことだろう。逆に天心はKOできなかったこともあって以前から言われたとおりまるでメリットのない戦いになってしまった。性格的に煽られて引き下がる人でもないし、まあうまくのせられたなと。やっぱ売り込みのうまさって人気商売では大事。
下手。そりゃ何もやってない一般人より強いけど、打撃の技術レベルが二人とも1～2年程度の動き。非常に緩慢で、回り込んでフットワークを使うこともない。スダリオは本来十字、肩固めに移行するポジションでパウンドにこだわったが、普通の選手にはあの古いファイトスタイルでは通じない。真面目に試合のレベルが低くて、20年前の総合レベル。
ぶっちゃけ矢地選手はジークンドーではなく普通に教わったボクシングテクニックを使ったほうがいいと思う。体型が黒人選手のようなしなやかな筋肉のつき方で、武術系のカチカチした動きをするのに向いてない。部分的にジークンドー的なテクニックが見られたものの、違う意味で硬くて、こなれていない感じがした。むしろ変わった格闘技ならカポエイラとかそういうバネを生かした技が使える方にいったほうがマシになるかと。大原選手あまり試合見てないけど、DEEPトップとは言えムラっけがあってすごい強い選手でもないし、このへんで苦戦するようだと厳しいなあと。矢地さんチャンネルは面白いんだけど。
昇侍はDEEPの試合見てもそんなに上手い選手じゃない。コンビネーションもそれほどでもなく反応も悪く、足も使えてない。まあこりゃカマセでしょう。始まる前から朝倉海の勝ちが決まってた試合。
ロープ際で北岡がギロチンチョークにこだわりすぎてるせいで対応されてしまい、延々と塩試合。そもそもギロチンって体の自由を奪ってから締めるバックチョークなんかと違って、上手い人は割と簡単に外しにゆく。実際久米選手はリング際でローリングして二度ギロチンを外していた。打撃は久米のほうがうまいのは明らかだったし、結果的にポイント優勢は目に見えた試合だった。かつての盟友青木真也ならこういう不完全な技は他の保険を考えながら使うと思う。
ほんといい闘い。フロントスープレックスの豪快な投げが決まってホイホイ転がされるかと思っていた試合だったけど、蓋を開けてみると川名選手の体重移動の巧さが光って終始武田に投げを決めさせない。そればかりかリング際でちゃっかり休みながらグラップリングするというベテランぶり。対して武田は若さあふれるゴリゴリのファイトで無尽蔵のスタミナを見せつけた。破れたとは言え修斗王者すげえレベル高いと思った一戦。地味で華はないけど川名選手本当にいい選手。
血が受け継がれていく物語のわりにはろくでもない
第1部
ジョージはお人好しの素晴らしい紳士ではあるが、家に邪悪なディオを引き入れて息子がディオに虐められていても助けないどころか、息子に厳しくディオには甘い、ジョナサンが普通の人なら潰されていたレベルの環境で育てていて父親としてはろくでもない。
第二部
ジョセフの父親は既に死んでいて、シーザーの父親は子供達から離れて極貧に落としてしまい誤解され憎まれてシーザーをグレさせている。
第三部
第四部
不倫で種だけ残して息子が高校生になるまで存在すら知らなかったジョセフは言うまでもなくろくでもない。
吉良の父親は息子を溺愛して息子の敵を排除し殺人を助けている病んだ毒親。
ママを守る！と言う決意は語られるのに、父親のかたきをとる！みたいな事は言われない。
息子にとって良い父親では無かったのだろう。
第五部
DIOは種だけ残した親。
ブチャラティ父のせいで息子は殺人を犯してマフィアに入ることになった。
ディアボロは種だけ残した上に娘を殺そうとしているジョジョの中でも特に邪悪な父親。
第六部
承太郎は近くに居られなかった為に娘から誤解され憎まれている。
DIOは息子達の母親を食べ、息子達はいずれも不幸で絶望の中にいた。
第七部
ジョニィの父親は言うまでもなく毒、何かいい感じに改心した風だったがてめぇどの面下げてである。
八部は終わったらまとめて読むのでどんな父親が出てくるのか知らない。
父親がろくでもない代償か、祖父や祖父的なキャラはしっかり愛して支えになっている事が多い。
何でだろう。
