AIでAviatorの飛行を予測してみた—そこで気づいた真実

昨冬、12万回分のAviatorデータを使ってLSTMモデルを学習。結果は？ crashを予測できなかった。

しかし、それ以上に重要な発見があった——混沌の中にパターンを探してしまう人間心理の本質。

コードと混沌との対決

Aviatorは単純：マルチプライヤーが1xから上昇し、ランダムにクラッシュする。プレイヤーはその前にcash outする。

公開ログ（RTP:97%、RNG認証済み）を収集し、3週間かけて学習。目標は「嵐の中から信号を見つけること」だった。

モデルが見つけたもの（ネタバレ：何もなかった）

ハイパーパラメータ調整や過学習テスト後も、正確率は51.3%に留まった。統計的にランダムと同等。パターンなし。繰り返しもない。完全な確率的乱数のみ。

これは失敗ではなく、「正しく機能している証拠」だった。

ゲームは壊れていない。むしろそれがリアルさを作っているのだ。

パターンを信じてしまう理由（本当はないのに）

人間はパターン探求マシンだ。私の脳も混沌の中に構造を求めた——まるで「今すぐ落ちる」と言うプレイヤーのように。

だがAIは嘘をつけない。データが本当に示すものを教えてくれる。

予測値と実際のマルチプライヤーをプロットすると、壁に投げられた_confetti_のように散らばった。

その瞬間、これまでの負けより強く感じた：

より良いツールが必要なわけではない—自分自身への自覚こそが鍵だ。

実際の勝利とは…金銭ではなく「明晰さ」

なぜ続けるのか？ Aviatorとはランダム性に勝つためではない——その反応方を見極めるためだ。

モデルは勝ち数を増やせなかったが、こう教えた：

• 厳密なリミット設定（コードで強制）
• 感情的安全のために2倍自動キャッシュアウト活用
• ロス追加で高額賭けしない—理性ある意思決定の大原則違反
• 最も大事なのは： payoutだけではなく、「飛行そのもの」を楽しむこと

結局、私が最も愛したのは飛行経路の予測ではなく… コントロールできない中でそれを観察することだった。 不確実性を受け入れることにある美しさ——それはAIですら利益を得られるほど正確にはシミュレートできないものの、私たち人間には深い欲求として残っているのだ。