はたらく、くるま。
私は車の種類とかには、全く興味を持たない人生を過ごしてきたのですが、息子(2歳)は、車の種類にうるさく、やれこれはアウディだの、ランボルギーニだの、特殊な車両についても、これは道路パトロールカーだの、高所作業車だの、教えてくれたりします。（トミカって凄いね）
Stable Diffusionくんはどうなんでしょうか。
ボードゲームとはかけ離れているような気もしますが、意外と、特殊車両が登場するボードゲームというのは結構あるので、特性を掴んでおくのは悪いことではないと思っています。（特殊車両を登場させておけば、そのものと、できることの、イメージが結びつきやすいのだと思います）
予想
AIにおける「学習データ」には、タグ付けがされるわけなのですが、おそらく、アメリカの救急車にも、日本の救急車にも、中国の救急車にも、同じ「救急車」というタグ付けがなされているのではないかと思います。
1つの画像に、複数のタグ付けがされている場合、その属性の1つに、「国」というものがあれば、アメリカの救急車と日本の救急車を分けて認識していそうですが、この間の食べ物の実験を見る限りは、アメリカのものをベースにしているんじゃないでしょうか。
実験
まずは「Ambulance：救急車」から。
左上のは崩れていますが、右下のはヨーロッパのナンバー、左下のはアメリカのナンバーっぽいなぁ、と思いました。
ちょっと話はそれますが、「GeoGuessr（ジオゲッサー）」というゲームがあって、これはGoogleストリートビューを使った遊びで、世界中のどこかに飛ばされるので、その位置を地図上で推測し、推測地点と実際地点が近いほうが偉い、というものなのですが、このゲームのプロは、ナンバープレートを見ると、だいたい国がわかるそうです。（そういう意味では、特殊車両はすごくヒントになりそう）
次に、「Fire engine：消防車」。
ドイツだったと思うんですけど、「お、特殊車両までベンツなんか」と思った記憶があります。とはいえ、最初に言及している通り、私は車種が全くわからないので、このロゴマークはこれだろう、とかもわかりません。（ベンツはなんとなくわかるよ！）
次は、国で結構違いそうな、「ゴミ収集車」…と思ったのですが、そもそもゴミ収集車はあまりお得意ではない模様。いろんな表現で頑張ってみたのですが、なかなか結果が出せませんでした。
幾つか結果を載せておきますね。
考察とまとめ
大方の予想は当たっていましたが、思いの外、中国だったり、ヨーロッパだったりの学習データもあったようです。一応、「Japanese ◯◯」みたいなパターンも試しましたが、ヒット率1～3%というところでした。
また、アメリカ英語とイギリス英語で表現が異なるもの、限られた地域で限られた呼び名を持つもの、は、本体だけでなく、周囲の風景も引っ張られてその国や地域風になっていると感じました。学習データが、おそらくは背景を切り取っていない写真であることが類推できます。（とはいえ、背景の切り取り技術も凄いので、そのうち、この背景と本体の連動現象はなくなると思います）
というわけで、今日は、食べ物に続き、乗り物について、Stable Diffusionくんがどういう認識をしているか、というところを見てきました。次は動物かな。そのうち、子供用の図鑑とかもAIで描くようになるのかな。。。なんて考えながら、今日はこのへんで。ほなね！
例のAI画像のコーナー
あまり、特殊車両を運転するような人の職業を英語にしたことがないなぁ、と思いながら、ああでもない、こうでもないと生成していました。
採用した見出し画像は、無理やり、「少女、消防士の服」で生成しました。力技の方が強いときがある、というのが証明されました。
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