探究者の対話クエストが始まる
始まりました。創造的対話クエスト第1回目。
こんにちは、探究者の皆さん。本日、司会を務めさせていただきますは、
本日のゲスト役の待井くんと一緒に、プライズ3期で異分野高齢のプロジェクトを行っています。
安倍雄大です。
この不定期開催番組は、様々な領域の探究家が集い、
自分が大切にしたい視点で、互いの相手の探究を捉え合うリフレーミングを行いながら、
共通の関心や問いを見出して、最終的に新たな視点を自分の探究に持ち帰ってもらうことを目論む
探究者の探究者による探究者のための番組です。
この番組は、個々人の違和感や探究心を大切にしています。
対談途中で的確に説明できないモヤモヤだったり、言葉にできない違和感があるかもしれません。
でもそこにこそ個々人にとっての新たな探究のヒントが隠れているのではないでしょうか。
そうした試行錯誤もプロセスの一部として身づけながら、対話を続けていけたらと思います。
共通の興味と接点の探求
ということで前置きはこのくらいにして、今回のクエストメンバーをご紹介します。
まずいろんな姿形の生物に見せられ、現在分子生物の生物学の静から進化を捉えようとしている町井くんです。
人の直感の良し悪しが気になりすぎて、
最近は特にクイズのフィールドでAIとの協調を認知科学の静から探求している、
辞書をしゃべるコミュニケーションの白砂さんです。
本日は事前に、一見異なる分野の2人のプロフィール情報から生成愛に両者の探求の接点アイディアを抽出してもらいました。
そちらを想像的対話のトリガーとして、生物の進化と人間の情報処理などに通定する原理を探るべき、想像的対話クエストに挑戦していただきます。
町井さん、白砂さん、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
お二人からもまずは簡単な自己紹介から町井くんお願いします。
はい、今大学で魚の進化の研究をしています。
主に対象としているのがシクリットという、あんまり聞いたことがないですが、めちゃくちゃ種がいっぱいですということが知られているのかな、
それを使って、なんでそんなに逆端な種になったんだ、というのを分析を使って決定、解説するというのが僕の今の仕事です。
はい、今日はよろしくお願いします。
よろしくお願いします。
白砂さんお願いします。
ありがとうございます。
白砂雅と申します。
まずはこの場でお礼を言わせてください。
このような貴重な機会に、貴重な場に呼んでいただいて、本当にめちゃくちゃ嬉しいです。ありがとうございます。
嬉しいとともにすごい緊張もしているのが正直なところです。
僕自身は認知化学という分野で、特に人の直感の良さというところに着目して、ずっと研究を続けております。
人って、特にAIとかと比べると、処理できる情報量が限りがあって、制約がある中で、不可欠性の高い中で判断を行っているわけなんですけれども、
それでも結構良い判断をうまいこと行うこともあるよねということに着目して、
人の直感の良さってどういったところにあるんだろうとか、
どうすれば良い判断を導けるんだろうかと最近ちょっと着目させつつ、
行動実験とか計算シミュレーションを通して、研究をしている身でございます。
本日はどうぞよろしくお願いします。
お願いします。
スペースラジオなんで、ゆるりと始めていけたらと思いますが、
そうですね、
あ、えっと、
町井くんから知らせなかったら、町井くんに。
あ、えっと、
相手の、
はい。
あ、大丈夫。
えっと、
そしたら、もう始めていいのかな。
はい。
じゃあ、えっと、
一応、さっき安部くんからも簡単に説明があったんですが、
AI、
生成AIを使って僕と知らせなさんの接点を考えてきてもらった、
考えてっていうか生成AIで出してきてもらったので、
それを中心に今日話していけたらなと思っています。
お願いします。
で、事前に僕と知らせなさんで今スレッドに貼ったものを読んで、
この中でどれが今日特に話したいかなっていうのをやってるんですね。
聞こえてますか。
僕は聞こえています。
ちなみにスレッドってどっかで見る。
あ、これかな。
すいません。
そう、なんかね、右下のスレッド。
コメントみたいな。
あー、見られました。すいません。
OKです。OKです。
結構面白い接点がたくさん出てきたんですけど、
特に僕と知らせなさんが事前に3つ選んでるんですけど、
その中で多様性と知性の起源を探る鍵は適用的な情報処理にあるのではっていうところが
2人とも共通してた面白い視点だったので、
それについてまず話したらなと思ってます。
適用的な情報処理と環境構造の影響
じゃあまずはお互い何でこれを面白いと思うのかについて
自分らの視点からちょっと触れられたなと思うんですけど、
知らせなさんどうですか。
そうですね、まず僕自身これ適用っていう言葉にすごい反応しました。
というのも適用、英語でアダプティブって言ったほうになると思うんですけど、
適用って言葉って普通に僕らの意思決定科学の分野でめちゃくちゃよく出てくる単語なんですよ。
論文を読んでても、アダプティブなんちゃらとかアダプティブとかめちゃくちゃ出てくるんですよ。
いきなりこんなにしゃべっても大丈夫ですか。
全然大丈夫です。
いきなりしゃべるかもしれないから発揮しちゃってすみません。
いやもうガンガンしゃべってください。
すみません。僕あくまで1ゲストしかないんですよ。
いやいやいや。メインパートナーですよ。
適用を申し上げると、適用的っていうふうなキーワードに関しては、
人っていうのは不確実性が高い中でも、状況とか環境とかに応じてうまく判断を行ってる。
例えば知識があればその知識を何か知ってることを手がかりにして判断するけど、
知識が何にもない、よくわかんないときには何か見たことあるとか、何か聞き覚えがあるとか、
そういったふわっとしたようなところを使って手がかりにして判断している。
でもそれでも結構うまいことやっているよねっていうことは、
先行研究とかでも言われていたりして、実験的にも理論、計算、
そういうところを適用的にっていうふうな言葉で表現されることもあります。
実際、専門用語としても適用的道具箱っていう言葉があるぐらいあります。
人っていうのはいろんな判断法や頭の中に持ち合わせていて、
それを状況に合わせて適用的に道具を、道具箱の中の道具を使い分けていくっていうようなイメージ。
そういう意味で適用的道具箱、英語ではアダプティブチュールボックスって言うんですけど、
そういった用語がだいたい90年代ぐらいから出てくるところはあります。
そういうところもあって、
この適用的な、ファイバクエストに挙げていただいた適用的な処理っていうところ、
すごい共通するな、おそらく進化に関しても適用的な方向に、
環境のところに適用的な方向に行ったんだろうなってことをこれを体験して改めて思った次第で、
すごいそこが共通すると聞かれる、痺れるところだなっていうふうに思ったのが最初の印象です。
すみません、初っ端からすみません。
いやいやいや、面白いです。適用って結構進化の、僕は進化学のものなんですけど、
進化の用語だと思ってたんですけど、意外といろんな分野で使われている言葉なんだなっていうふうに思って、
多分そこの意味合いとかもちょっとずつまた違ってくるんだろうね。
そうですね、はい。
実際この人の直感の良さみたいなのに着目され始めたのって、
だいたい1990年代とか2000年前後くらいなんですけど、
それのトップランナーみたいな感じの研究者の方って、実は進化系の研究がバックグラウンドの方なんですよね。
そうなんですね。
そういうのもあって、
実際論文とかでも最初のイントロとかでは結構生物の進化っぽい話から入っていったりっていうようなこともあったりもして、
そういうところからアダプティブって言葉が結構使われているのかなっていう気は、僕個人的にはしています。
僕個人的にはですけど。
なるほどね。確かに知性の起源っていうと、
僕がちなみにこれ聞かれたのが、結構起源っていう言葉に面白いというか重きを置いていて、
僕がやっているシクリットといった魚は、
だいたい15000年くらいで500種類ぐらいに爆発的に種が増えたと言われているんですね。
ちょっと話すと、15000年くらい前って、
短いのか長いのか分からないと思うんですけど、
人は15000年前って農耕始めたぐらいの時期なんです、ちょうど。
縄文時代のぐらいかな、ちょっとはっきりと覚えてないんですけど、
それぐらいの期間から人はずっと1種類なのにもかかわらず、
シクリットっていうのは500種類に増えてて、
そこの起源っていうのがどうなっているのかっていうのは結構気になるところではあるかなと思っているんですね。
そこに適応、やっぱりいろんな環境へ有利な奴らが適応していくっていう、
その過程にヒントがあるんじゃないかということで、今シクリットを使って研究しているんですね。
知性の方の適応と進化の方の適応、知性の方の適応ってどういう意味で使われるんですか。
適応っていうふうな、先ほど申し上げたようなアダプティブツールボックス的な文脈で言うと、
課題とかあるいはその時の状況とかに応じて、
適格なそれに応じて判断をするっていうふうな意味合いでは使われるんですけれども、
研究のハッキリとなったトップランナーみたいな感じの方が提唱した概念としては、
環境構造が大事だよね、環境構造と認知の交互作用が大事だよねっていうことをまず言っていて、
それっていうのはどういうことかっていうと、
例えば、よく出している例で、ノルウェイラット、ラットの一種があるんですけれども、
ラットっていうのは、基本的には餌を探しに行くときに、
自分の知ってる餌、あるいは他のやつが食ってる餌しか食わない。
それっていうのは、他の人が食ってるってことは、
こいつは安全な餌だろう、別に食っても病気にならないだろうっていう発想で、
知ってるものを選ぶっていうふうな発想をしている。
そういった比喩というか、アナロジー的なところから、
人も知ってるものを選ぶとかそういったことをやってるんじゃないかと。
例えば、薬局に薬を買いに行くときに、知ってる薬と知らない薬があったときに、
知ってるほうのほうが安全だろうとか、何も知識がない場合には。
日常では考えてるよねと。
特に情報がいろいろ手に入ればいいんですけど、それが手に入らないときには、
そういったような判断をしやすい。
それを実験的に示すのはどうなるかというと、
実験的には、例えば二つの都市名を、
例えば水戸市と上瀬市みたいな二つの都市名を提示して、
どっちのほうが人口多いですかっていうふうに聞くと、
やっぱり聞き覚えのあるような都市を選びやすいという傾向が見られる。
それの背景というか、基盤にあるメカニズムなんだろうって考えてみると、
実世界でよく見聞きする頻度に着目して、
よく見聞きする都市であれば、
大都市であれば実世界でよく見聞きするよね。
じゃあ、見聞きするほうを選べば正解にたどり着きやすいよね、みたいな。
そういったようなことをやっているだろう。
実際、実験的に確かめてみると、
実世界で出てくる頻度、ウェブの検索件数とか、
人口数とかが相関してて、
こういう環境構造。
大都市、人口の多い都市はよく実世界で耳にするっていう、
そういった環境構造をうまく考慮して、
たぶん無意識的ですけども、
そういうのを考慮して、
人って判断を行っているんだよね、
そういったような感じで検証されているかなと思っています。
無意識的に知ってるほうを選べば、
例えば人口とかだったら、
人口が多い方のほうがよく耳にするだろう、みたいな。
そういう直感が働いて。
そうですね。
もちろん時と場合により、
当てはまらないケースももちろんあるにあるんですけども、
多くの場合で、環境構造を考慮して判断するっていうふうなことは、
やっているよねっていうふうな、
そういったところを実験的に示した研究っていうのは、
2000年代とか。
聞いてて思ったのが、
環境を無意識のうちに認識して、
意識と無意識の関係
まあ分かんないですけど、
発散の判断なのか分かんないですけど、
無意識か意識的かっていうのって、
基本は無意識の場合のことを言ってるっていうことですか。
そうですね。僕は無意識的な、
あれかなと思ってます。
あんまり意識無意識って議論にはならないんですけど、
この文脈ではですけど、
この文脈では無意識無意識ってあんまりないんですけど、
でもやっぱり意識してるってことは、
情報をいろいろ知っていたりとか、
何か熟考して考えたっていうふうな意味合いがあるかなと僕は思っている。
でもこの研究者とかが、
あるいは僕が注目しているのは本当にもう人の直感。
分かんないけどこれ選ぼうっていうようなときに、
でもそれでもうまいことやってるよねっていうふうなところになってくる。
自分では無意識っていうふうなものかなと僕は思っている。
何で今意識と無意識について聞いたかっていうと、
生物の行動とかでいう、
成果とかの分、生態化などを使って文脈にしていくと、
本能で動くものと、そうじゃないものというか、
魚に、僕はいつも魚に考えちゃうんですけど、
魚にどんくらいそのものを考えるというか認知。
認知する力があるかどうかっていうのは分かんないけど、
結構本能のベースだと進化の話っていうのがたくさん研究があって、
そこらへん、人だとあんまりでも分かんない。
本能と行動生態学
どうなんだろう。
魚とか、魚はちょっとあれですけど、
多くの動物でも結構人に似たような、
例えば知ってる方を選ぼうとか、
そういったような行動をするっていう話は聞いたことがある。
なるほどね。
知ってる方を選ぶっていうのは、
例えばこの都市の文脈とかどういう利点があるというか、
適応的?どういう意味で適応的なんだろうっていうのを今思ったんですけど。
やっぱり経験則的に知ってる方を選べば、
あんまり大きくしきずることはないよね。
もちろんしきずることもあるにはあると思うんですけど、
大抵は無難にいけるよねっていう、
そういった経験則が背後にはあるのかなとは思う。
最初の薬局の例もしっかり。
よく先生がおっしゃる例としては、
ラーメン屋が2軒並んでて、
どっちのラーメン屋に行こうかってなったときに、
並んでるラーメン屋さんなら美味しそうだろう。
ガラガラだったらちょっとあんまり良くないだろう。
そういった経験則を働かせる。
情報処理的なときに、
うまいことを無難にというか、
大きくしくじらないっていうふうなことを多分、
経験上持っているのかなと。
それで結構想起したのが、
行動生態学とかの、
行動生態学っていう分野があるんですけど、
そこの分野とかだと、
ちょっと僕専門じゃないので、
あんまり詳しいことは、
1回詳しく聞かれると困っちゃうんですけど、
それは多分詳しいと思うんだよ。
無難な行動を取るべきなのか、
リスクのある行動を取るべきなのかっていうのが、
結構議論されているんですね、その分野だと。
例えば、
餌が全然取れない、
鳥とかは考えてもらえばいいんですけど、
鳥が、餌が豊富にある季節は基本的に、
無難な選択肢を取りがちなんだけども、
例えば環境が悪くなってきて、
どんどんこれを一か八かに出ないと死んじゃう、
みたいな状況になると、
そういう無難な選択肢を取らずに、
リスクのある選択肢を取るようになるっていう話があったりして、
そういうリスクを取る取らないっていう意味でも、
結構関係があったりするのかなって、
今思ったりしましたね。
リスク態度と選択の傾向
そうですね、確かに。ありがとうございます。
リスク態度っていう観点も、
認知科学とか決対科学で非常によく出てくるトピックで、
個人によってリスク態度、無難にリスクを取らずにいくか、
あるいはワンチャン行くしかないっていうときに行くかっていうのは、
やっぱり結構議論にはなっているところではあり。
本当に人によってバラバラなんですよ。
リスクを取りまくる人もいれば、
本当にお気に入りばっかりの人も実験とかやってるときもあるんです。
確実にもらえる5000円を取るか、
10パーで10万もらえるけど、
90パーで何ももらえない、
そういった選択肢を選ぶかっていうふうにやらせる。
こういうようなギャンブル的な課題をよくやったりもするんですけど、
そういったところで個人のリスク態度って測ったりはします。
実験で検証するとしたら。
結構バラつきがあるんですね。
あります。
本当に人によって。
面白いな。
僕は個人的にはこういう研究やってて、
お気に入りタイプです。
リスク取らないタイプです。
100パーのほうばっかり選べます。
僕今ラボで魚たくさん飼ってるんですけど、
魚で見てみても結構リスクじゃないけど、
性格っていうかビビりやすさみたいなのが結構違って、
種によって。
個人差?魚の場合は個体差っていうんですけど。
そうですね。個体差というよりは主観差に近い。
もちろん個体差もあると思いますけど、
その種によって、
すごい均一な主観でも、
ガンガン餌を求めてくるやつと、
人の影が見えると奥の方ですぐ隠れちゃうみたいなやつがいたりして。
そういうバラつきがあるっていうのは、
進化の根源になってるというか、
そういうバラつきがあるところから選択がかかって進化が進んでいくんで、
そういうの面白いなって思います。
今のこうやってると、
万国共通ならぬ、
そういうふうなものがあるのかなっていうのが、
確かに確かに。
深まりそうですね。
これ生物はわかんないんですけど、
人に関しては、
場面によってリスク態度ってすごい変わってくるっていうのがあって、
例えば、利得を得られるような場面、
あるいは、
こけてもそんなに痛手にはならないような場面だと、
人は結構安排取りに行って、
損失があるような場面、
損失があるとか、
あるいは崖っぷちの場面、
それこそさっきおっしゃったような、
もう餌がねえから行くしかねえみたいな、
そういったところでリスクを取りに行くっていう、
そういうときはあるみたい。
あるというよりはないというか、結構知られてはいます。
実験する課題、ギャンブル課題のみならず、
スポーツとかでも結構そういったものはあって、
例えばゴルフとかでも、
ゴルフはあんまり詳しくないんで、
先行研究で有名なゴルフのやつがあるんですけど、
パッと外しても、
特に損失にはならないというときには、
結構無難な置きに行くようなショットを打って、
もうちょっとミスれないような状況だったりすると、
ちょっともう攻めに行くような、
そういったようなショットを、
これ実際のプロゴルフの大会でそういった傾向が見られたっていう、
そういった方に報告したりとかもあったりする。
あ、そうなんだ。
でもそれってきっと考えて、
ここを一発攻めようって思ってるというよりは、
どっちかというと無意識的に、
もう攻めなきゃ、みたいな。
そういうのが本能的に。
本能的に、はい。
あるんじゃないかなとは。
いやいや確かに。面白い面白い。
ちなみにこれ、
ちょっと補足か脱足か分かんないんですけど、
僕が最近始めているクイズの研究でも、
実はこの傾向って見られていて、
クイズでも例えば、
あと1回でも誤答しちゃうともうダメですっていう状況があるわけですね。
ルール上、何回も誤答できるっていうのはあるんですけど、
あともう2回以上誤答できるときは、
結構もう攻めに行くようなガンガン行くタイプ、
ガンガン行くようなプレイが見られるんですけど、
もう誤答できた時には、
もう顕著にそれが守りに入るんですよ。
本当に強いクイズプレイヤーでも、
そういう傾向が近所に見られていて、
行動のみなら、
単純に知識を問うっていう場面であっても、
そういうリスクの、
リスク態度っていうのが結構現れてくるっていうのが、
最近ちょっと見えてきたところはあります。
そうなんだ。
なんかでもそれって、
きっとそういうのが本能的に人に備わってるんだとしたら、
今、進化的なスケールで見ると、
きっとそういうのが、
自然の中で生きていく上でも有利だったっていうのがあるのかなって。
そうですよね、おそらく。
確かに。
もっと規模というか、
タイムスケールをでかくして考えると、
やっぱどっかすらで、
なんかあれですよね、
おそらく人に限らないとは思うんですけど、
人に関しては、
物に飢えてる状態で生きてきた時代の方が圧倒的に長いっていうふうなことを見ますよね。
今でこそ、
もちろん国によりますけど、
食べ物とか物とか溢れていても、
でも人が生きてきた時代の8割9割とかは、
結構飢えとかいう時代で生きてきた。
そうなってきたときに、
やっぱり求められてたのは、
もしかしたら探求していくというか、
知らないところに踏み込んでいくっていう、
そういったところがやっぱり、
生き残る上での大きなファクターになっていたのかなっていうふうなことがちょっと思ったりはします。
めちゃくちゃそれはそうかなって思います。
なんか、やっぱその進化的なスケールで見ると、
人が技術を使い出してっていうのは、
もう全然最近過ぎて、
私たちの体に進化的な何かとして残るには、
ちょっとあまりに短すぎるスケールだと思うんですね。
それこそ十数世代、
十世代で200年とかですよね。
進化とかだとやっぱりもっと長いスケールで。
何万何千万くらいのスケールですよね。
そうそうそう。
なので、だいぶ昔から引き継いでいるケースが今も残っているような気がしていて、
そうするとそういう無意識の判断っていうのも、
なんとなくそう。
ちょっとあるような。
でも逆に言うと、その中でもバラックっていうのも逆に面白くて。
確かに言われていますね。
例えば守りに入りやすい人がいるとか、
ガンガン攻める人がいるっていう、
そのバラツキが、
例えばこれから守りに働く人の方が有利な時代が来て、
それが何十世代も続いたときに、
だんだん守りに行く人が増えていく。
ワンチャン増えていく。
ありですよね。
バラツキというか多様性っていうのが、
すごい僕は進化の根源なんだって思ってるんですよね。
なるほど。
でも逆に僕は結構興味ある。
すみません。
全然問題ないです。
むしろ僕ばっかり喋ってすみません。
いやいやいや。
バラツキ物とバラツカない物ってあると思うんですよ。
例えば、
わかんないですけど、
ご飯を食べたいと思うような本能っていうのは、
絶対みんなあるわけじゃないですか。
そうですね。
それは全然バラつかない。
みんなきれいに揃って同じものを持ってるけども、
わかんないけどさっきのリフクを取りがちとか取らながちっていう、
それはちょっと並べて語るのはどうかなと思いますけど、
そういうのは結構バラつく。
バラツキ物とバラツカない物。
バラツキ物の方が進化が起こりやすいというか、
進化が起こる余地があるというか、
そういう感じなことを妄想してるんですけど、
そういう違いっていうのを、
メカニズムが、
例えばリスクを取る神経回路みたいなのがわかってくると、
またわかるのかなって思ったりしてますね。
バラつく本能とバラつかない本能みたいな。
リスク思考、リスク回避に関わるような、
神経基盤の研究
神経基盤の機能とかっていうのは、
古くから研究はあるにはあるんですけど、
残念ながら僕は神経科学系にはあんまり詳しくないので、
どこがどうかって申し上げることはできないんですけど、
実際神経基盤にコミットしてやってる研究っていうのは、
本当にたくさんあったりも、
人を使ってもありますし、
マウスとか使っても、
そういった研究はたくさんあったりはします。
ちなみに、全然全く関係ない話ですけど、
自分は普段どういうデータを使ってるとか、
どういう実験系で研究されてるんですか?
僕は、人を実験室に、実験参加者の方を呼んで、
パソコン使って何か実験課題を定義して、
それでマウスとかキーボードとかでクリックさせたり、
実験課題でデータを取って、
もちろんオンライン実験やることもあります。
オンラインでデータを取って、
回答データと反応時間とか、
最近僕がやってるのはマウスカーサルの奇跡とか、
そういったところから人の認知プロセス、
どういった過程を経て判断に至ったのかなとか、
あるいはこの人どういった判断傾向があるのかなとか、
あるいは何か介入を仕掛ける群と仕掛けない群を設けて、
介入を仕掛けるとどういった効果が現れるのかなとか、
そういったところで着目をしています。
そうなんだ。
結構僕心理学の参加者みたいなのやってることあるんですか?
やってます。
そういうのと近いのかなって今。
そうです。まさにそれです。
僕も広く見れば心理学の分野なので、
そうなっているところも。
もちろん行動実験だけじゃなくて、
計算機シミュレーションを使って、
理論的にいろいろ分析とか仮説を立てたりっていうようなこともやってたりはします。
仮説を言うときにも、
言葉だけでこうなるでしょうって言っても、
やっぱり説得力に欠けたり、
何でそうなるの?とか突っ込まれることもあるので、
セオリーの部分を固めるっていうふうな意味で、
最近認知科学とかでは重要視されているんですけど、
計算機シミュレーションを通して、
例えばこういうふうな仮定を置いたら、
ちゃんとこうなりますよね。
こういう仮定が導かれますよねっていうことを、
まず理論部層をしてからその上で実験に入るっていうことも、
最近はちょっと。
逆に行動実験やってから、
データをもとにして計算機シミュレーションをやるっていう風な、
そういったアプローチもあります。
実験室実験では、
一人個人単位でやっていたものを、
これがもし集団になったらどうなんだろうっていう風なことをやるときに、
でも何十何百人にも一気に呼ぶのはかなり難しいので、
コスト的にコストがかかるので、
それを計算機シミュレーションで、
データをうまいことプログラムに組んで、
データを入力して、
実際この課題を集団でやったらこうなりますか、
っていうふうな結果を示したりとか、
そういったこともやっています。
そんな個人でやってたこと、
分かったことを集団に置き換えるってことが、
シミュレーションでできるんですか?
もちろんタスクの設計とかにもよりますけど、
僕がいつもはそういったようなことをやったことがあります。
個人と集団のインタラクション
個人で取ったデータをもとにして、
集団判断のシミュレーションをやってみる、
そういうようなことをやったことがあります。
集団判断ってどういうことですか?
色々あるんですけど、
僕がやったのはシンプルな多数決です。
タスクが2択かなりだったので、
2択で例えば5人持ってきて、
多数決をとって、
5人の判断は、
4対1でこの回答になりますか?とか、
3対2でこの回答になりますか?とか、
そういったことをシミュレーションで回して、
集団のパフォーマンスを見るとか、
そういったことをやっています。
あと他にも、
例えば数値で、
ごめんなさい、喋ってばっかりしてます。
例えばこれが2択じゃなくて、
数値で回答する。
例えば、
この起こる確率が何パーだと思いますか?っていう、
数値で答えるようなタスクだったりすると、
集団の判断は、
個人の判断を平均化した値で、
集団の判断を定義する。
5人持ってきて、
5人の回答の平均値をとって、
この平均値が、
中央値とかでもいいんですけど、
この平均値が、
5人の判断、
5人が出した意見だというふうにみなして、
シミュレーションをやる。
そういったこともやっています。
今の話聞いて、
Aライフの実験で、
まち子が詳しいとき、
一つ一つの生物の動きのアルゴリズムを組み込んで、
インタラクションさせると、
全体として動きが出てくるみたいな話。
イメージまさにそれに近いようなところがあるかなと思う。
なんで今集団の話を深掘ったかというと、
やっぱり、
成果が起こる単位というのは、
一個体ではなくて、
あくまで集団なんですね。
つまり、
例えばポケモンの進化って言いますけど、
ポケモンは、
一個体が何レベルかになると、
別の形に変わるじゃないですか。
あれは進化的には進化ではなくて、
あれは変態という現象。
聞いたことあります、その話。
ガチで言い忘れて、あれは進化じゃないって。
そうそう。
僕は別に、
さすがです。
いいと思うんですけど、
用語としてはね。
ちょっと誤解がある表現では一応あって。
進化って本当は、
例えば、
最近ポケモンでも、
なんとかの、
なんとか地方の姿みたいな。
同じポケモンだけど、
なんとか地方の姿、
なんとか地方の姿みたいなのが出てきたと思うんですけど、
あれは進化的に言うと、
アシューとかそういう話になってきて。
なるほど。
あれの方が、
世代を、
もともと同じものだったのが、
世代を超えて、
なんとか地方の、
ではちょっと違う姿のポケモン。
同じ種だけど、
違う姿のポケモンが多いみたいのが、
どっちかというと、
集団が世代を経て、
だんだん何かの特徴を持っている奴らの割合が変化していくっていうのが、
どっちかというと進化に近くて。
なるほど。
その認知とかでも、
集団ベースで、
議論されることってあるんですか?
ありますあります。
進化ほどのタイムスケールではないにしても、
でも進化のポケモンの話ももうちょっと聞きたかった。
認知に関して申し上げれば、
認知に関して申し上げても大丈夫ですか?
もちろん。
集団レベルでは判断はあって、
どうすれば集団の判断が良くなるのかとか、
あるいは集団として、
リスキーな方向に行っちゃうときには、
どういったプロセスがあったのかとか。
心理学の中でも、
社会心理学とかそういった分野があって、
社会って言うからには、
他者との関わりって結構重視したりするんですけど、
そういった分野では結構、
他者との協調とかいうふうなことは、
頻繁に議論されてる印象はある。
なるほどね。
異分野交流設計者視点で言うと、
研究者の個々人の探求心をそのまま突き進めた結果、
全体として意味あるものが蒼発する、
みたいなコンセプトでやってるんですけど、
いや、シンプルに言うと、個々人の意思決定と、
個々人のありのままの意思決定が結果的に、
集団の意思決定か、
集団の何かしらの形で蒼発していくと思うんですけど、
集団の判断と意思決定
全体、集団の何かが、
もう一回個人にフィードバックがかかるような、
その視点って、
平均って言うと、
完全に個人の平均値をそのまま、
集団何かとして捉えてるんですけど、
個人と集団のフィードバックの合わせ合いみたいな観点。
個人と集団のインタラクションというか、
意気込みっていうふうな観点ですよね。
ありがとうございます。
僕が知らないだけで、おそらくそういう研究は、
山ほどかわかんないですけど、あるとは思います。
ただ、僕が今までやってきたのは、
今、集団がどうなるかで、
その集団でやったのを個人にフィードバックっていうようなことは、
今のところはまだ、僕らはまだ着手はしていないかなというところですかね。
ただ、なんだよ。
そうだな。
ごめんなさい。
何か言おうとしたんですけど、ちょっと飛んでしまいました。
個人のフィードバックじゃないですけれど、
個人のパフォーマンスと集団のパフォーマンスとの関係みたいなのは、
やっぱり注目されているところはあって、
いい集団を作る、いい集団の意思決定をするには、
いい個人を集めればいいよねっていうふうに一般的には思われるけど、
もちろんそれでうまくいくこともあるにはあるんですけど、
でも、そうとも限らないよねっていうようなことはやっぱり言われていて、
どういうことかというと、個人でもやっぱりその判断の誤り、
バイアスが個人で持っていたりすることもあったりとか、
あるいは、俺は自信あるぜって言っても、
実はそれが単なる自信過剰で、やっぱり誤っていたっていうふうなこともあるわけで、
そういったことを考えると、ときどき専門外の人を入れるとか、
分野外の人を入れるとか、新たな視点を集団に入れるとか、
そういうふうにやったほうが、意外と集団の判断って、
パフォーマンスが安定してくるよねっていうふうなことは言われたりする。
バイアスを意思決定する、そんなようなことが働いている。
なるほど。
今のバイアスの意思決し、
集団になったからこそバイアスが意思決されて、
個人が何かしらの形で併用するっていうループとして今話された。
ごめんなさい。僕が言ったのは完全に、
個人のバイアスを打ち消し合わされて、
集団の判断が良くなるっていうふうなイメージで僕は喋っている。
集団の判断とか。
個人にまたフィードバックっていうふうなところは踏み込めていないような、
正直なところですいません。
両者、集団とか、例えば組織を作っても、
組織って環境、言うたら環境として捉えるわけじゃないですか。
最初の松井くんと知らせた接点で、
適応みたいな話があって、
それは意識的に適応するのか、無意識に適応するのか、
遺伝子としての進化として適応するのか、
いろいろあるんですけど。
僕が、言語が難しいけど、
もやもやっていうか、違和感を感じているのは、
人間は環境、文化とか、結構環境を作って環境からフィードバックを得るっていう。
生物は、自ら環境をめちゃくちゃ改変せず、
自分たちの作った環境に、さらにそこに適応していくみたいな。
でもね、そういうのも結構ある。
例えば、ビーバーとか、
ダムを作る。
すいません。
いやいや、そうそう。
まさにそうなんですけど、
木を自分たちで切り倒して、
池みたいなのを作って、
その中で巣をさらに作って、
その中に暮らすんだけども、
そういうのは、そこに池なりダムができることで、
環境がすごい大きく変わる。
例えばそこに魚が、給流で暮らせなかった魚たちが暮らせるようになったりとか、
あるいは今までそこに暮らしていた生き物たちが、
違うところに行かざるを得なくなったりとか、
そういう環境を大きく変える生物っていうのもいくつかいて、
そういうのは結構、
ちょっとちゃんと正しい説明かわからないけど、
キーストーン種っていうのになりがちな気持ちはある。
キーストーン種?
キーストーン種っていうのは、
例えばラッコがよく知られてるんだけど、
環境の変化と生態系の大きな影響
ラッコがいなくなると、
ラッコが主に食べたウニとかが大繁殖しちゃって、
その場のソウルとかが全部食い尽くされちゃって、
そこが全部焼け野原みたいな状態になっちゃうんだよね。
だからラッコがいるかいないかで、
そこの環境がすごい大きく変わるっていう。
カギかなりになるような。
まさにそう。
そういうのがいて、
そういうのが全体としての生態系を大きく動かし得る生き物たちとして、
よく知られてる気がする。
人間も自分たちの成長をめがけて、
いろいろ経済活動していった結果、
地球環境破壊されて、
あと2つ。
今ちょっとそれをもうちょっとさがめます。
確かに。
ビーバーだっけ?
ラッコか。
自分が食べ散らかした結果、
自分のエサ箱が。
違う違う、ラッコはいないとウニとかが増えちゃって。
いるほうが。
だから結構ね、
生物が環境に与える、
環境っていうか周囲の状況に与える影響っていうのも結構大きいよね。
今のはちょっと極端な例を言っただけで、
必ずしもどの生物も環境には影響を与えてるし、
同時に環境から影響を受けてる。
そういう関係にはなってると思うよ。
結構、人間と生物の違い。
認知と環境の相互作用
環境に大きく作用をして、
その環境にさらに適応して、
でまたそこに、
またその中で、
より自分の目的関数に合わせて環境に大きく働きかけて、
このフレハマみたいな。
交互対応が延々と続く。
今ちょっと認知と環境のスパイラルとか、
そういう言葉を今ちょっと頭の中で思わせてる。
でもそれこそ、
だから認知が結構キーファクターになってくるんじゃないかな。
例えば、
なんだろうな。
一つの環境に、
要は同じ、適応できない、
全然違う環境に行ったとしても、
例えば人だったら、
そこにまた村を作って、
社会的な守りを固めるっていうか、
環境に抵抗する力を持ってるんだけど、
それがなんか、
やっぱ認知とかが結構大きいんじゃないかなって思うけどね。
どうなんでしょうか。
最近僕が思ってるのは、
今町井さんがおっしゃってくださったことちょっと外れるかもしれないんですけど、
最近僕が思ってるのが、
これもっと時代が未来になるとどうなのかなって思っていて、
今現在、
昔にはなかったようなテクノロジーとか発達して機械とかいろいろ出てきたわけじゃないですか。
それこそ最近AIとかもかなり発達して、
AIと共存するような世界になってきたじゃないですか。
そういう時に、
昔のあるいは今の僕らの認知と、
未来の人間たち、あるいは生物たちの認知って、
多分変わってくるんじゃないかなっていうふうなことを自分的に思ったりします。
それこそ、
AIとかそういう機械とか、
テクノロジーに適応するような形で認知が変わってくるのかなってことを思ったりはしていて、
今までは手書きで書くと、
手で書いてやると覚える。
見てだけじゃ覚えられないって言われていたものが、
例えばですけど、わからないですけど、
将来のデジタルネイティブの人は、
見てパシャって写真撮った方が、
手で書くよりも覚えられるとか、
そういったふうに変わってきたってことも、
ワンチャンあったりするのかなとか、
もっと何百年、何千年も先になってくると。
その意味で環境認知の保護作用っていうのが、
進化と認知の関係
どんどんどんどん、
未来英語と続いていったりはするのかなと、
最近ちょっとそのようなことが思ったりはすることはあります。
いやでもまさにそれは進化の一つというか、
どのくらいのタイムスケールなのか、
結構わからないけど、
確かにね。
でもやっぱ思うのは、
その認知が例えば進化する、
具体的に何の話を言うかにもよると思いますけど、
認知がやっぱり進化するっていうのは、
なんというか適応能力があるというか、
やっぱ好転的なものな気がするんですよね。
生まれて、
それはあるかもしれない。
生まれたときの状態が、
AIがある、なしで変わるというよりは、
生まれた後に、
学習とか、
家庭で、
そうそう。
神経回路の組み方がちょっと変わるとか、
それは進化というよりは、
言葉的な問題ですけど、
進化というよりは、
仮想性という言葉を使うんです。
もし進化するっていうと、
生まれて、
生まれたときから違うというか、
でも逆に言うと、
そっちの仮想的なものの方が早く起こりやすい。
最初に絶対食べ物が食べたくなる要求は変わらないけど、
リスクを取るか取らないかは結構人によってバラつくみたいな話とも結構関わってくると思うんですけど、
仮想的な部分っていうのはやっぱり変化しやすくて、
逆に言うと、
短期間のうちに変わり得るものだと思うんですよね。
そうだと思います。
ちなみに進化的な長いスケールを見るときに、
ポステリオリなもの、
仮想的な、
古典的なものが、
どっかの世代からプリオリ的な、
聖典的なものに変わるとか、
そういった例とかってあったりするんですか?
それはめちゃくちゃ面白い話なんですけど、
今のところはほとんど見つかってないですね。
それなんかすごい突き詰めていくと、
獲得形式の進化みたいな話になる。
つまり、例えば、
めっちゃ僕が生きてるうちに筋トレしまくって、
筋肉ムキムキになった。
その子供は筋肉ムキムキになりやすいか?
って言うと、そうじゃなくて、
昔の人は、
俺が努力した分、それが子供に引き継がれるみたいな、
思ってるというか、
そういうふうな考えを持っている人もいたんですけど、
そういうのは今は基本的にはなくて、
基本的には世代が変わったときに、
遺伝子に入る突然変異とかがないと起こらない。
例えばですけど、
後天的にある神経回路が有利、適応的だとなったとしても、
それが子供に引き継がれるときに、
その神経回路を起こすような遺伝子の変化が
起こらないといけないという感じですね。
そういうのは、
最近ちらほら言われ始めていたりして、
戦中の話、それもまた長くなったんですけど、
ちらほら言われ始めたりしていて、
そういうのがあったらおもろいなと思いますよね。
大きいタイムスケールのやつっていうのは、
検証、どういうふうな感じで検証するのか。
実は僕、マチーさんが書かれたバイオアーカイブの論文、
ちょっとイントロ配読。
めちゃくちゃ面白そうだなと思って、
あまり読み続けないですけど。
ありがとうございます。
結構素人目ですけど、
化学的なというか、
バイオキミカルっていうのかわからないですけど、
そういうのがそこから切り込んでいるんだな
というふうなことを思ったりはして、
そういったものが結構多い、
そういったアプローチが多いんでしょうか。
すいません。
結構今僕が書いた論文は、
進化の論文の中では特殊な立ち位置になっていて、
まだゲノムまで落としてないんですね。
その前に進化はどういうアプローチであるのかという話を先にすると、
ありがとうございます。
基本的にはいろんなアプローチがあると思います。
シミュレーションしたりとかもいろいろあると思いますけど、
最近よくやられているというか、
僕がやっているのは、
近縁な2主観。
近縁じゃなくてもいいんですけど、
主観を比較してあげることで、
その間にある違いっていうのが分かるんですね。
例えば、今ゲノムをたくさん読むことができて、
系統関係っていうのが全部決まってるんですよ。
例えば、人とチンパンジーが近くて、
その外側にゴリラがいてみたいな。
人もチンパンジーも持っている遺伝子の変異があったとします。
それをゴリラとかそれより外側の種が持ってなかったとしたら、
それは人とチンパンジーの共通の祖先のところで獲得されたんだ。
っていう風な議論になって、
年代とかも変異がどのくらいの割合で入るかとか、
そういうのを計算できて、
これが何年前の変異で、それがこういう違い。
人とチンパンジーとそれ以外の違いをもたらして、
進化の要因になったんだ、みたいな。
そういうような比較ですね。
基本的には主観の比較をしてあげることで、
その進化が遡っていく。
例えばこの変化が今から何万年前に起きたんだぐらいの、
そういったような推定っていうのも、
自分とかからできる?
そうです。
なので、種が分岐した段階が分かれば、
ここの種が分かれたときに、
あんまり何年前に起こった変異っていうことに、
どのくらい重きを置くかわかんない。
つまりどのくらい正確な年代を知りたいかどうかっていう問題あると思うんですけど、
基本的にはここの種が分かれる前と後で違うから、
ここの種が分かれたときに起こった変異。
結構そういう変異が実際にその種を生み出すために必要だったりとかもするんですね。
例えば、さっき人とチンパンジーとゴリラだしましたけど、
人だけで持ってるような、
チンパンジーとゴリラにはなくて人だけで持ってるような変異っていうのは、
実際に人とチンパンジーを分けるときに重要だった変異なんじゃないかとか、
例えば脳の大きさを変えるような変異が人に入ってましたよとか、
そういうふうになると脳の進化のためにはそういう感じ。
繋がってきそう、認知の変異って。
でもやっぱり、僕が特に面白いと思うのは、
一つの性というか、世代を超えないような過程での認知とか、
逆に言うと世代を超えないで変わるものってそんなに多くないというか、
人の経験できる範囲に限られますからね、人生のうちで。
そこの中で認知は結構変わりやすいのかなって思ったりするんですけど、
それがやっぱり進化とアナロジーがあるんじゃないかなと思ったりもします。
そんな気がします、確かに。
タイムスケールの掃除系というか、
人の一生と進化的なデカいタイムスケールと似たような動きがあって。
僕は逆に松井さんのお話を伺って、
僕らがやってきたのは本当に規模がちっちゃいなって思いながら、
進化しちゃったなと思って。
いやいやいや。そんなことはない。
認知科学にもタイムスケールの違いってあるじゃないですか。
ダブルループ学習とシングルループ学習っていうのがあって、
シングルループ学習っていうのはPDCAを回すみたいな目の前のタスクを
素早く効率的に達成していくためにPDCA回してどんどん解決していくっていう。
ダブルループ学習っていうのはその手前にある暗黙の前提とか、
自分の価値観みたいなものを更新していく学習みたいなのがあって。
そういうのもアナロジーはあるかね。
学習のタイムスケールが認知科学の中でもさらに違うものがある。
進化は明らかに異常なタイムスケールだと思うけど。
本当に目の前レベルもあれば、
もうちょっと幅広く、タイムスケール広げてっていう風な見方もあるでしょうし。
そうですね。
スポーツのリスクの態度、試合中のリスクの態度とかだったりすると、
目の前の一点とそのセットの点と、
試合全体の状況とそういったタイムスケール、
そこだけでもタイムスケールとか変わってきますし。
やっぱりタイムスケールって、
確かに確かに。
その意味でやっぱり、目の前も今もそうですし過去もそうですし、
やっぱりあとは未来も気になってくるなっていう、
先ほどのやつと重なってしまいますけど、
未来、AIとかが発達してきて、
人の認知あるいは試合全体の認知がどう変わってくるのかなっていうのも、
個人的には気になってくると思う。
進化とタイムスケール
めちゃくちゃ面白い。
めちゃくちゃ面白いです、本当に。
なかなか進化やってる方の視野の広さというか、
タイムスケールの深さというか、
僕は持っていなかったなって本当に思った。
かなり興味深かったです。
逆に異常なまでにタイムスケールを短くした、
学習とか進化みたいなものって逆に考えられない。
検証できるかどうかはどうやって検証すればいいんだろう。
例えばタスクが、実験課題が50問とか100問とかあって、
その中で一問一問で、
一問一問ごとのマウスカーソルの軌跡とか視線の動きとかを見ていったら、
最初の1問目と次の2問目とで変わる。
そういうのはあると思う。
コンピューターとかまさにそうか。
光の速度でコンマ何秒かに学習が回ってる。
いや、ちょっとこれは良くない。
コンピューターに関しては計算処理速度、
計算処理能力とか速度とか、
計算処理能力がすごい高まっていて、
本当にもうコンマ何秒の間でも計算アップデートしてとかできると思うんですけど、
それに比べると人の計算能力はそれよりは多分劣っていて、
でもそれでも人は状況状況に応じて判断できるっていうところは、
一つ面白いところかなって個人的には思った気がします。
人ならではのというか。
確かにね。
ちなみに進化のスケールでめちゃくちゃ短い、
一番って言ってもいいんじゃないかな。
めちゃくちゃ短いのはやっぱウイルスだね。
ウイルスの進化は本当に短い。
1年単位、数年単位で全然。
コロナウイルスとかもすごい変異株がたくさん出てきた。
そういう、その話に絡んでくるところ。
そうですね。
やっぱウイルスの進化っていうのはめちゃくちゃ短く。
何をもって進化と定義してたんだっけ?
集団の変化だよね。
例えば、一番最初に出てきたウイルスの、
コロナウイルスでも何でもいいけど、
コロナウイルスの株と、
コロナの流行が終わったくらいに出てきたコロナの株では、
ゲノムじゃないけど、コロナウイルスの場合は。
持ってる延期配列の配列っていうのが違っていて、
ウイルスの場合はすごい一気に増えたり。
体に感染すると一気に大量のウイルスができて、
それらがまた人に、その一部だけがまた人に移って、
また一気に増えてっていうのを繰り返すので、
タイムスケールが早いっていう。
呼ばれてるのは確かにそうですよね。
安定から安定への。
そうだね、そのイメージかもしれない。
終わる前に1個だけ聞いてもいいですか?
今日お昼にしらすなさんの研究をポチポチ読んでたんです。
いや、恐れ入ります。
そんな大事なものじゃないです。
2017年の何かの。
僕が多分、日本語の論文のやつですか?
僕のデビュー作です。
今見るとクオリティがすごい低いです。
2020年の英語論文をぜひ読んでいただけると幸いです。
それが1つのブラッシュアップで。
それを読んでて思ったのが、
なんか似てるなっていうものに対する認知的な判断というか、
そういうのでよく生物学や進化の間で議論されるのが、
同種認知っていうのがあって。
同種認知?
同じ種の認知?
同じ種の認知。
繁殖とかをするときにオスがメスを、
あるいはメスがオスを同じ種だと認知できるかどうかみたいな。
もし別種と間違って交差しちゃうと雑種になって、
雑種がうまく繁殖できないとかそういうことが。
そういうのには同種とやったほうがいいんですかね。
基本的に雑種ができても普通に生き残るんだと、
それは種とは言わない。
それをスタトしても含めて同種になっちゃうんですけど。
だから特に僕がやってるシクリットとかだと、
種の境界がかなり不安。
一応自然環境下だと安定ではあるんですけど、
その種を見分けるっていう同種認知がすごい大事で。
なるほど。
ごめんなさい。
ちょっと続きを話す。
それで実はシクリットっていう魚なんですけど、
その論文、同種認知の論文でセンソリドライブっていう仮説があって、
どういう仮説かというと、
感覚不動みたいな感じですか?
感覚不動の仮説があって、
どういう仮説かっていうと、深場と浅場にいる魚がいるんですよ。
そいつらはすごい深い種で、
種が分かれてからのタイムスケールも短いんですけど、
深場にいるやつは青くて、浅場にいるやつは赤いんですね。
目の遺伝子に調べてみると、目の遺伝子にも変異があって、
深場の種は深い青い光がよく見えて、
浅場の種は赤い光がよく見えるような目をしていると。
最初は目の遺伝子が分かれてて、
浅いところにいるやつらのほうが、
光環境も赤くて、
深場のところのほうが、
光環境も青い光のほうがよく届くんですよ。
説明がぐだぐだになっちゃいましたけど、
要するに、環境に合わせてまず目の遺伝子が進化したんです。
なるほど。
その後に、浅いところにいるやつは、
赤い体色のほうがよく見つけてもらえるじゃないですか。
つまり、同種を認知してもらいやすくなる。
深いところにいるやつは、青い体色のほうがよく。
それで、逆に言うと、
深場に赤いやつが来ても、
浅場に青いやつが来ても、
同種として認知してもらえない。
なるほど。
だから、そこで種が分かれるっていう、
面白い。
そうなんです。
めちゃくちゃ面白いです。
それって結構、論弁の用語で言うと、
ファミリアリティっていうのが。
ありがとうございます。
マチーさんにファミリアリティって言っていただけるの、
めちゃくちゃ嬉しいです。
いやいやいや。
そういう概念とかも。
僕もまさにこれだなって思います。
僕も読んでいただいた、ファミリアリティ、
馴染み深さをマッチさせるっていうふうな、
直感をやるよねって提唱したような感じなんですけど、
今の同種認知のお話と変わってて、
まさにこれって、自分の知ってるものと結びつく。
そうか、僕の研究は進化にももしかしたら。
ちょっと今、夢が広がります。
すいません。
いやいやいや。
すいません。
めちゃくちゃ面白いです。ありがとうございます。
馴染み深さっていうのは、
ウイルスの進化
どう、
進化の、魚の話だと色が似てるっていう、
そういう話なんですけど、
自分への馴染み深さって、
よく言われるところはあって、
毎回ちょっと苦しいんですけど、
僕がやってる実験に関しては、
本当にもう人の主観です。
どんぐらい、
見聞きしたことがあるかっていう、
見聞きしたことのある度合いを、
0から100で、
0は全く聞いたことがない。
100はよく、
めちゃ聞いたことがあるっていう、
そういった本当に主観で取っている。
結構ざっくりとはしています。
まちぃさんが今リスナーに回ってる?
ですかね。
どうか。
あ、戻ってきた。
あ、ホストが。
戻ったかな。
まちぃさんがハンバックします。
すいません、すいません。
いえいえ、すいません。
僕が喋りすぎたせいで。
いやいやいや、ツイートしようと思ったら、
逃げちゃったという。
主観的に近いかどうか。
かなりもうざっくりとした感じで取っています。
なじみ深さと同種認知
そのなじみ深さっていうのは、
何回聞いたことが、
この単語を何回聞いたことがあるとか、
そういうことですか。
後で判断する。
僕が実験でやった時には本当に、
これから実験の課題で出てきた、
都市とか国を1個ずつお見せします。
出てきてどのぐらいなじみがあるかを、
0-100で評価してくださいっていう風な感じでやっています。
なるほど、なるほど。
厳密に定量的にやるときには、
ある期間からある期間での接触頻度を
実際にカウントしたりとか、
計算機能を回すときは、
僕も似たようなことをやります。
ある期間からある期間の検索ヒット数と、
検索ヒット数をちょっとこねくり回して、
それを接触頻度として、
それをなじみ深さの指標としてみたいな、
そういったシミュレーションをやっています。
僕の博論の一部です。
なるほどね。
なじみ深さっていうのが結構、
種の定律とかにもかかわってくるのかなと、
お披露目を持ったりしたんです。
ありがとうございます。
僕も今それを聞いて、
僕の研究、結構深いところについていたのかなと、
今ちょっと思えてきました。
最初の話に戻ると、
リスク取るとか置きに行こう、置きに行かない
みたいな話があったじゃないですか。
なじみやすさから、
脱却するタイミングって、
さっきだと危機感があって、
リスクを取っていくみたいな話が
一番最初にあったと思うんですけど、
どういうメカニズムで
なじみ深さから離脱していくのかなと。
危機感は一つあると思うんですけど、
餌がなくなったから探索行動するとか。
ワチークのさっきの、なんだろう。
俺のやつだと、だからセンソリ。
青い光のやつ。
目が先に進化して、
青い環境だと見えやすいようなものができて、
それの副次的というか二次的に、
種が分かれるようなケースも
進化したっていう話だよね。
青いやつと赤いやつは。
分かんないけど、勝手にウェアコールとかに置き換えると、
最初にめちゃくちゃ興味がある事象があって、
それの副次的な産物として、
例えば最初にめっちゃ、
分かんないけど、
ゲノム科学に興味があったとして、
でもそれをやるためにはプログラミングをやらなきゃいけなく
ことに気がついて、
めっちゃプログラミング勉強したら、
実はプログラミングの人とめっちゃ話が合うようになってみたいな、
二次的なものに引っ張られてみたいなイメージを持ってる。
やらざるを得ないとか。
なんかその、危機感なんだっけ、
シクリットが同じ湖に、
いろんな川から同じ湖に集まってきて、
結果、異なる種が交配。
近いけど異なる種が交配して、
なんか新しい。
そうそう、それはシクリットの今言われてる、
なんでそんなたくさんの種が生まれたんだっていう例として、
例というかメカニズムとして、
これまた話すとちょっと長くなっちゃいますけど、
別々の河川にいた奴らが、
ビクトリア湖っていう一つの湖に、
ビクトリア湖は一回干上がっていて、
そこで全部魚が死滅しちゃってるんだけども、
ある段階でまた再度湖が形成されて、
そこに別々の河川から、
違う系統の魚たちが入ってきて、
そこで大交雑を起こすんですね。
そうすると雑種で、
尖ったやつから中途半端なやつから、
いろんなやつができるんだけど、
その雑多な集団から、
あるそれぞれの例えば岩場に住むやつは、
岩の上にいる何かを食べやすいような口に進化したりとか、
例えばさっき言ったサバとフカバの光の見え方の違いがあったりとか、
そういう雑多なごちゃ混ぜの集団から、
それぞれの環境へ特化して適応していくっていうシナリオが言われてる。
なるほど。
危機感によって、
馴染みやすさから、
進化と認知の共通点
馴染んでるものから離れていくパターンと、
無理やりぐちゃって混ぜられて、
馴染みのないものに接近していくっていうことに、
本質的な違いがありそうだなって思うんだけど、
今は仮説すら思い浮かばない。
危機感か。
エサの探索行動はまさに馴染んでるエサ場から、
エサがなくなるから、けど腹減ってるから探しに行くとか、
もしくはクイズの話でリスクを取るタイプの人もいればとか。
クイズだと1回以上間違えられる状況だと、
2回以上間違えられる状況だと攻められるみたいな話だったよね。
うまくいかなくなるからリスクを取って変えていく。
何に借り立てられてそれが変わるかってこと?
うん。
確かにね。
これは関連するかどうかはちょっとまたわからないんですけど、
探索と利用のジレンマみたいな話、聞いたことあったりしますか。
探索と利用のジレンマみたいな、そういったような。
利用って普通に利活用の言い方ですか。
搾取って訳されたりするかな。英語ではExploitation Dilemmaって言ってるんですけど。
利得が見込めるようなところではそっちにバンバン行くけど、
これ危ないなってなったら、別の選択肢とかにスイッチしてそっちに行く。
同じところをガンガン選んでいくっていうところが利用にあたって、
別のところにスイッチしていくっていうのが探索にあたる。
どこで利用を続けてどこで探索をするかっていうところで、
生物はそこのコードにジレンマが見られる。
そのジレンマを探索していくみたいな、そういったような研究の枠もあったりはして。
例えばそこで実験をやるときには、
裏で当たり確率とか外れ確率とかをどっかのタイミングで急に操作して、
それで人のスイッチングのタイミングを見たりとかってもあるんですけど、
実際とかだったりすると何回かトライしてみて、
うまくいけそうでなおかつまだこの先もありそうっていうふうに思えるんだったら、
まだやっぱりそこを続けて、うまくいくけどちょっともうこの先も
締め切りが近いというか、時間があんまりこの先ないなって思われたりとか、
あるいはやっていったら資源枯渇してきたなっていうふうに感じるときには
また切り替えるとか、そういったような行動は結構言われたりはしています。
ちょっとこれに関連するかどうかわからないですけど、
僕が思ったのは探索利用のジレンマの話です。
いやでも結構今みたいな話は、生物っていうか行動生態学っていう分野で結構やられる、
なんか似たような話聞いたことがあって、
例えばある餌場に留まり続けるのがいいのか、
それとも他の場所へ餌場をスイッチするのがいいのか、
っていうのの間にある最適関数をつけてみたいな。
ジレンマがあるのをどこかでやる必要がある。
でも基本的には安定を目指していくのかなって気がするけどね。
できればやっぱりそうしたいっていう風潮というか傾向はあると思う。
実際なんかこう…
環境への介入と人の認知の変化
これは…いやちょっと…
今ちょっと…
いや大丈夫です。すいません。
いやでも逆に今の場所の利用みたいな話でいくと、
植物とかは、これは全然僕は専門じゃないけど、
趣旨を遠くへ飛ばそうとするわけだよね。
基本的には。
同じ場所で本当は自家受粉といって自分で自分を受粉させてやってもいいっちゃいいんだけど、
必ずしもずっとそうしてるわけじゃなくて、
それから逃れるように、それだけにならないように遠くへ探索するっていうこともやるよね。
で、それはなんでそういうことをするのかっていう風に言えば、
傾向系ができちゃうと有害な変異がたまっていっちゃうよっていう。
一種のツケツみたいな異名もあったりする?
固まってるとそこはやられちゃうともうダメだからっていう。
あと生物の場合だと、突然変異があったときに、
突然変異だけじゃないんでしょう。
ずっと同じ奴らだけで、近親後輩みたいな。
アプスブルメケとかは近親後輩で顎が伸びちゃったりとか言われるけど、
そういう遺伝的なリスクっていうのもあるよね、生物の場合だと。
だから必ず分散するように、混ぜるようにできてる。
なるほど。
本当にいろいろ繋がってきそう。
ちなみに経営でも量聞きの経営っていって、探索と進化っていうのがあって、
探索は新しい事業をいろいろ模索していくことをやりつつ、
聞き手で既存の事業をどんどん掴めつつ、
聞き手じゃない方で新規事業を模索していって、時代に対応できるみたいな。
用語というか考え方も、用語としてなんかあるんですか?
そう。探索は基本的に安定に向かいたいから、
馴染みあるものから、安定に向かうプロセスで、
馴染みのないものが土生していくっていう。
いや。
探索も結局安定に向かう目的があるから。
難しいね。
人と何があれば、何の軸で整理するといいんだろうなって。
これは僕の誓いの軸で。
でも面白いと思う。どういう原理で動いてるか。
評価関数とかをよく作るけどね。
作るっていうか、作るけどねっていうと、
なんか俺が作ってるみたいだけど、作る研究をよく見るけどね。
こういう、例えば餌の持っていける量と、
その餌場までの移動時間の間にトレードオフがあって、
その間で一番いい点を選ぶみたいな。
煮詰ましとかでもよくやられてる研究だと思うけど。
なるほど。
じゃあ、ちょっと煮詰まってみますか。
ちなみにこれって、喋ってばっかり僕がお伺いするのもあれなんですけど、
これって結構オーバーしててすいません。
いやいやいや。
ほんとすいません。
いやいやいや。
延長必至の。
むしろ延長するぐらいたくさん話すのよかった。
延長してしまうのがちょうどいい。
じゃあなんか、お互い、皆さん一つか二つ話してきて、
一番響いたポイントを一人一つや二つ挙げていっていただいて、
ちょっと終わっていきましょうか。
うん。どうしようかな、ちょっと。
メモを見返して。
僕すいません、メモ、ごめんなさい、撮ってなかったです。ごめんなさい。
いやいやいや。
とりあえず、メモなしでとりあえず一個申し上げると、
進化と認知の共通点って僕はすごく思いました。
いろいろつながってるなと。
進化ってデカいタイムスケールで見たときの、いわゆる適応の流れとか進化の流れというか、
それと人の個人の振る舞いっていうのが、
マッチーさんの言葉を借りれば掃除とかアナロジーとか、
そういう見方につながってくるなって本当にすごい思いました。
本当に新しい視点が、本当に広い視点が得られたかなというふうに僕は思いました。
ありがとうございます。
ありがとうございます。
タイムスケールの切り取りと探索
僕は結構この先未来、機械なりAIなりが入ってきたときに、
人の認知とかがどう変わっていくのかっていう話がしらさんさんされてると思うんですけど、
そこが結構面白いなと思って。
僕も気になります。
変わった認知がどう進化へ、あるいはゲノムへ落ちていくのかっていうのは、
すごい気になるなっていうふうに思いました。
そうですね。
あべくんは?
僕は3つぐらいあって1つ目が、
序盤で環境への介入がまた新たな環境を作りそれに適応するっていう、
このループが人間はすさまじい気が直感的にしてて、
でも人間は何をもってして環境に大きく介入できる、
介入してできるようになったのかなみたいな気になって。
手が使えるようになったのかなのか。
もうちょっと言うと、環境の介入ってデジタル空間とか広がってくると、
今ってボタン1つでいろいろ変わるから、
身体的な操作としては確率的になっていくわけじゃないですか。
そうなった時に人間の認知ってどう進化?
進化っていうのは変わっていくのかなとか、
むしろPC上の画面の中ですごく複雑なことが起こってるけど、
身体的操作としてはすごい確率的になっていく。
それって脳とか認知に影響を及ぼすのかなっていうのが1つと、
あとはタイムスケールの話で、
そもそもタイムスケールのスケールを切り取るものは何なのかっていうと、
安定から安定とか、目的を達成、
クイズがより解けるようになったとか、
何かしらの目的によって切り取ってるわけじゃないですか。
なんかその、
なんだろうな、そういうタイムスケールの切り取り、
何で切り取るのかっていうところの、
共通項っていうか、結局目的を達成するかもしれないかみたいなところが気になったと。
あと3つ目、最後の3つ目が、その最後に話した、
利用と探索とか、あるいは探索と進化の姿勢から、
なじみないものに触れるっていうのをどう捉えれば、
探索だから探索行動の過程でなじみないものに触れていくんだろうけど、
それをもう少し改造であげたら面白そう。
間違いない。
感じでした。
発見もあり、まだまだ知りたいこともありっていう、
僕んとしてはそういう一時間半ですか?
いやいやいや。
だいぶいろんな話で広がって、
いやよかった。楽しかったな。
タイムスケールの切り取りが、確かに。
また話できちゃうぐらいのものが残ってますが。
初回僕で大丈夫だったんですか?
いやいやいや。大成功だった。
すみませんね。冒頭から喋りすぎて。すみません本当に。
いやいや。ありがとうございます。
本当にありがとうございます。本当に。
はい、ということで。
そうですね。一時間半ちょうど。
本当は一時間が予定だったんですけど。
本当にごめんなさい。本当にごめんなさい。
いやいやいや。いいことです、これは。
一旦じゃあ区切りということで。
雑談したかったら、さらに続くだったら。
まず生存に必要な夜ごはんを食べます。
はい。
じゃあ一旦。
工藤さん、ありがとうございます。
ありがとうございます。
楽しかったです。
ありがとうございます。
ではでは、おかわり。
おつかれさまです。
おつかれさまです。
皆さんも聞いていただきありがとうございます。
ありがとうございます。
じゃあ失礼します。
失礼します。
