発想の違いはどこから生まれるのか

From:山極綾子

いつもメルマガお読みくださりありがとうございます！

なぜ早速お礼から始まったかと言いますと、

いただく感想から、メルマガのネタを発見したからです。

改めまして、いつもありがとうございます。

皆さまから頂く感想を見ていて一番思うことは、「人によって感想が全く違うこと」。

同じ内容のメルマガに対するコメントであるにもかかわらず、

例えばＡさんはご自身の経験を思い出して共有してくださったり、

Ｂさんは業務への取り組み方についての考察を教えてくださったり…。

人によって、本当に違う感想を持たれるのだなあ…、とひしひしと感じています。

そしてもっと面白いことには、書いた本人が全く

想像だにしていなかった感想をいただくことが結構な頻度であるのです。

「その発想はなかった！」

「そこにもつながるんだなあ…」

きっとこれは、あなたと私の頭の中に広がる発想のための思考回路が、

全く違うものであるために怒ることなのだと思います。

思考回路と言えば、ネットワークを用いた機械学習手法が、

とても近いことをやっているように思います。

例えば、Knowledge Graphと呼ばれるモデルがあります。

https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_graph

このモデルは、通常のネットワーク（AさんとBさんがSNS上で繋がっている…といった、

対象と、対象の関係性によって作成されるネットワーク）とは一味異なります。

というのも、ネットワークのそれぞれの関係性に意味を持たせることができます。

このモデルを映画の推薦に使う研究があるのですが、そこでは

Aさんはハリーポッターを見た

→ハリーポッターはファンタジー映画である

（「ハリーポッター」と「ファンタジー」は「ジャンル」というつながりで繋がっている）

→同じくファンタジー映画にジャンルとして属している別の映画を推薦しよう

といったように、より意味を持たせた連想ゲームとして推薦モデルを構築することができます。

しかもこのモデルの嬉しいところは、上のように、

「なぜ推薦されたか？」という理由を明らかにすることができる、という点です。

Knowledge Graphのモデルを考えてみると、私たちの思考回路もきっと、

人によっていろいろな関係性によって様々な事象をつなげていて、

だからこそ人による差異が出来るのだなあ、と感じます。

そしてその脳内ネットワークを充実させればさせるほど、

ユニークな考えが得られるようにも思います。

機械学習によって、かしこさが1上がった気分です！

山極綾子

P.S.

ちなみに、こういった「機械学習から人間の考え方についても考察できるかも」という内容は、

私が好き勝手書いているだけではなく、少なくない数の学術論文にも書いてあります。

機械学習のアプローチから、人間の考え方を解き明かそう…という、

なんとも胸躍る取り組みも、いつか実を結ぶのかもしれません。

P.P.S.

今日も最後まで読んでいただきありがとうございます！

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