よちよちpython

独習 python/Qpython/Pydroid3/termux

【呟き】M-1のミルクボーイと深層学習

先日テレビ番組で放送されたM-1に優勝したミルクボーイのネタは、深層学習的で時代に合っているのではと、ふと思い返す。



準決勝でのネタ『コーンフレーク』を例でいく。

まず導入として、
ボケ側「おかんが好きな朝ごはんの名前を忘れた」
ツッコミ側「好きなご飯の名前を忘れるってどんなやねん」
というやり取りから始まる。

どんな料理だったか特徴を挙げるよう促されたボケ側が「こうこうこんなやつ」だと説明すると、ツッコミ側が「それはコーンフレークやないか」と推測を提示する。

次にボケ側は提示された推測「コーンフレーク」とは違うとおぼしき新たな特徴を挙げ、ツッコミ側がコーンフレークではないことを認める。続けて「何故ならコーンフレークとはこれこれこういう特徴を持つものだから」という、先の推測が間違っていた理由付けがなされる。

更に特徴の提示とその判定は続く。今度はコーンフレークの特徴とマッチしたヒントが出され、それはコーンフレークに間違いない、何故ならコーンフレークはこうこうこういうモノだからだと理由付けの強化が行われ判定される。

この判定の合否が交互に繰り返されたやり取りが最後まで続く。

ネタの面白味のポイントとしては、推測の合否判定を自己で理由付けする際の、推測するものの特徴の表現の仕方、言い回し、とその言葉の選び方。悪魔の辞典風?

深層学習的だと思ったのは、先に推測した目的変数「コーンフレーク」の分類に近づくべく、提示されるボケ側の説明変数へのツッコミ側の合否判定の、多層的に繰り返されるやり取り。

結局最終的には、先に提示した推測のコーンフレークはボケ側により全否定され、全てが無駄なやり取りであったというオチ。



決勝ではこれと同じアルゴリズムを使ったネタで、「コーンフレーク」の代わりに「もなか」の判定をする。



漫才師が、まるっきり同じ構造で部分的な要素を置き換えただけのネタを連続してやる事に疑問を感じたけど、むしろ連続しなければネタ単体の面白さを越えた実験的な大きな意味合いは出て来ないのかもしれない。