From:山極綾子
私は外れ値なのか？というメルマガに対して、
いろんなコメントをいただきました。
例えば
あなたは外れ値である。それを誇りに思おう。
自省すれば、いいアイデアが出るかもしれないから。
外れ値の仲間より、という温かいお言葉をいただいたり。
誤って異なる母集団からデータを得てしまうと、
それは外れ値になる可能性もあります。
そして母集団が違えば、データの特徴は異なるかもしれません。
つまり、外れ値があることによって悪い影響が起こるのでは？
というご意見もいただきました。
そして、あるコメントを見て、
「私は完全に外れ値の考え方をしていた…」と思ったのです。
それは、
「日本人の同調思考から、周りを気にして行動する、
周りと違わない行動をしているか確認し、
修正することをしているなら【普通の人】」
「しっかりと周囲の和や雰囲気を大切にする方」
「逆に自分は自分であって周囲に合わせる必要がない！
と思う方は【普通ではない】」
からこそ、得られるものがある、ということでした。
得られるものはさておき、この言葉を見たとき、
私は完全に後者だ！と思ったのです。
もちろん、人に多大なる迷惑をかけてまで自分を貫き通そうとは思いません。
が、そもそもどんな行動をしたところで誰かには迷惑をかけるのだから、
小さな迷惑は仕方ない、とすら思っています。
もちろん、その結果（誰かに迷惑をかけてしまった！）ことを鑑みて
自分の行動を見直すことはありますが…。
その分、周りに迷惑を掛けられても基本的には次の瞬間には忘れています。
それはさておき、私にとってこのご意見は、まさに求めていた答えでした。
これで心置きなく自分を外れ値だと名乗れる！！
「外れ値の仲間」の方のアドバイス通り、
それを誇りに思っていこうと心に決めました。
ところで、私のこの、自分は自分であると考え周囲には合わせないが、
少しずつフィードバックは行うスタンスに近しい手法が、
機械学習(AI)にも存在します。
名前をオンライン学習と申しまして、元々学習されたモデルに対し、
追加データがあればそれにフィットするように、元々のモデルを更新する、
という学習方法です。
「少し」というのが肝で、最新のデータだけを見るわけではなく、
でもそれまでのデータに比べれば、最新のデータを重視しています。
つまり、これまで蓄積された大量のデータを無視することもなく、
新しいデータにも合致しているモデルを学習することが出来るのです。
これまで得た情報も活用しつつ、アップデートも加えていく。
どの情報を重視するかによって、
得られるモデルは大きく変化するのは間違いありません。
山極綾子
P.S.
人間であれば、自分だけを貫いていても
どこかに活躍できる場所があるとは思いますが、
現状、AIについては当てはまらないようです。
というのも、とんがったAI、つまり一つのことにしか対応できないAIは、
時間が経過してしまえば新しいデータには対応できないと思われます。
柔軟に、新しいことを取り入れる姿勢が、
人間だけでなくAIにも重要なのかもしれません。
P.P.S.
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