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2018年11月25日日曜日

気付きへの目の付け所


気付きへの目の付け所 シリーズ(4


 物の見方の形成
それでは、ここで人の認識の特徴を調べ、‘人はおのおの自分のフィルターを通してしか見ないという性質・性格を持っている’ことを明らかにしましょう。そして次に、社会レベルでのその時代の共通したものの見方(これをパラダイムという)がどのように形成されるかをみて、その形成に関する要素がループをなしていることを示し、このことを人の心理や歴史的事実を用いて詳しく実証してみます。

[1] 人は一致したことを信じ易い 
“人は経験を通して自らの見解を固めていく”と考えるのは自然でしょう。ある事に処する場合、自分の心のうちにそれに対する判断の基準がないときは、人は大変不安なものです。したがって、その基準を形成する確かなものが欲しいのです。ここで、経験というものは大変説得力のあるものであるがゆえに、経験したことで一致したことは信じやすいのです。
我々がずっと昔、因果の関連を洞察する知力がまだ不充分な動物であったころを考えてみましょう。不安の中では、何度かうまくいき危険のないことがはっきりしている行動に信頼を置くことは理に適ったことです。この動物的な記憶が、我々の深層心理に刷り込まれているのではないでしょうか。
「3人市虎(しこ)」という中国の言葉がある。町のなかに虎が出たことを最初に人から聞いたときは信じないが、2人目に聞いたときは多少不安になり、3人目から聞いたときはそれを信じてパニックになるという俚諺です。

人が、数は少なくても一致したことを信じ易いということを示すもう一つの例として、次のものを考えてみます。
「いまあなたが、A案とB案のいずれかを決めなければならないとする。参考のため、何人かの意見を訊いてみる。3人に尋ねて3人ともA案の支持を得た場合と、10人に尋ねて7人のA案の支持を得た場合とを比べて、どちらの場合の方がA案支持の確信を強めるか。」
ほとんどの人は、3人一致の方により深い確信を感じます。しかし、これは統計的には根拠のないことなのです。
ある人が確実に正しい意見を述べることが分かっていれば、その人の意見のみを訊けばよろしい。多くの人に尋ねるのは、それらの人々の意見が必ずしも正しいとはあらかじめ分からないからです。3人の意見具申者が実はAB案の良否の判定力を持たない、すなわち彼らの意見はちょうどコインを投げてその裏表で決める程度の信憑性しかない、と仮定しましょう。そのとき、たまたまA案をよしとする3人の意見の一致は1÷23=1/8で起きます。同様に、10人中7人の意見の一致の確率は、確率論によれば0.117で、これは1/8に極めて近いものです。すなわち、確率的には両方のケースは同等に起こり得るのです。しかし、人は直感的に3人の一致の方に信頼を置きます。すなわち、自分の周りに起きたたまたま一致した出来事に基づき、自分のものの見方を形作っていきます。そしてその後は、この見方に沿ってものごとを解釈していくのです。このように、人は偏見の固まりともいえるのです。



2018年11月5日月曜日


気付きへの目の付け所 シリーズ(3


 見たいことに沿ってみえる
人は同じ出来事を前にしても、それを自分の見たいことに沿ってみてしまう。次の例を使って、これを示しましょう。

ある100人の集団があり、それは多数派のAグループ90人と少数派のBグループ10人より成っています。双方とも、相手のグループに対しある偏見を持っています。

多数派ABに対する偏見
「Bは油断のできない輩で、その50%が盗みもやりかねない連中である。自分たちについては大体正直者の集まりで、その3%程度が不正直である」
少数派BAに対する偏見
「Aは大変嵩にかかったいやな連中で、その30%くらいはずるいやつである。自分たちは、中にはいけない者も10%程度いるが、大体努力家である」

さて、この100人が連れ立って旅行に行くことになったとしましょう。そして旅先で誰かが不用意に、“あれ、俺の財布が!”といったとします。本当は自分が忘れたのかもしれません。あるいは、探せばあるのかもしれません。しかしながら、それを聞いたとたんに、Aグループは、“だから来るんじゃなかった。どうせBの仕業だ”と思います。同様に、Bグループはこれとはまったく反対の結論、すなわち、Aグループの犯行を確信します。その結果、今まで自分たちが心に描いていた‘相手に対する不信感’を互いに強めるのです。各々のグループがそのような確信にいたる道筋を説明してみましょう。

Aグループの見解
「悪い連中の数は、Bに属する10人の内の50%である5人と、自分たちのAに属する90人の内の3%である2.7人である。すなわち、合計7.7人である。したがって、犯人がBグループである割合は、5/7.7である。これは相当高い率であり、日頃Bを疑っている率(先験確率)の50%より更に高い値である。Bが犯人に違いない。」
Bグループの見解
「悪い連中の数は、Aに属する90人の30%である27人と、自分たちのBに属する10人の10%である1人である。すなわち、合計28人である。したがって、犯人がAグループの者である割合は、27/28である。この値はほとんど確信に近いものである」

このように、双方のグループとも同一の出来事を自分のみたい方向に沿って解釈し、今までの見方を更に強めるのである。

             

ブルーナーとポストマンのカードを使った心理実験があります。それは、トランプのカードをちょっと見せて、それが何のカードであったかを当てさせるものです。そのトランプは仕掛けがしてあり、大部分の正しいカードのなかに、少しだけ変わったものを混ぜておきます。たとえば、スペードの赤の3とかダイヤの黒の5とかです。
実験の結果観察されたことは、普通のカードはもちろん正しく言い当てられるが、変則的なカードに対してもその変則性に気がつかず、正しいカードとみなして答えることでした。ダイヤの黒の5は、ダイヤの5という返事が返ってきました。この実験は、起きた事柄を、すでに在る自分の心の枠組みに沿って我々が見る傾向があることを示すものです。
 アメリカにおける大学対抗アメリカンフットボールの観戦者の反応に対する調査でも、同じことを示しています。各大学の応援者は、同一のプレーから互いに相手側に実際以上に多くのルール違反を見出し、反対に応援側には実際以下の違反数しか見出していないのです。

 我々は、物事のありのままを見ていると思わない方がよいのです。あのイソップ物語にある“裸の王様”のようなものかもしれません。
   



2018年10月27日土曜日

理が紡ぎだす美


理が紡ぎだす美 シリーズ(13


再帰的な表現法で3次元樹木を描いたものです。


  

次は平面に描いた図を、上方に縮小しながら回転したものです。
細密画のように見えます。

  




2018年10月15日月曜日

理が紡ぎだす美 シリーズ


理が紡ぎだす美 シリーズ(12

平面模様を放物面に映したものです。


  


渦をイメージした平面模様です。


  



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2018年10月11日木曜日

気付きへの目の付け所 シリーズ2


気付きへの目の付け所 シリーズ(2

1. 新しいことに気がつくとは?
 
世の中には勘の鋭い人がいて、通常何でもない事柄から新しい知識・情報を引き出す人がいます。そのような例を2つ挙げてみましょう。

1つは、松下電器の2またソケットに関するものです。松下幸之助氏がソケットを売ってまわっているとき、薄暮れの街角で、
「電灯をつけないと本が読めないじゃないか。アイロンを止めてくれよ」
「もう少しだから待って」
という会話が聞こえてきました。彼はこれをヒントに2またソケットを思い付き、それが今日の松下電器の基となりました。
もう1つの例として、タイヤ業界の雄であるブリヂストンを創始した石橋正二郎氏が挙げられます。彼は当時久留米で足袋を作っていたが、商用で上京したとき、東京では市電はどこまで乗っても料金は一定であることにハッとくるものを感じました。当然のことながら、足袋にも多くのサイズがあり値段が異なっています。しかし、値段を統一すれば管理費が下がり、その分だけ安い値段で済ませることができるのではないかと思い至り、これをすぐ実行しました。

同じ事実を見たり聞いたりした人は、他に大勢いたはずです。なぜ、このような普通の出来事(すなわち事実)の中から、問題を嗅ぎ取り重要な情報を引き出すことが彼らにできたのでしょうか。そもそも事実とは何でしょうか。このような問いを立てて、気付きの問題に分け入りましょう。


.1 事実について
‘これは事実です’といえば、我々はそれが客観的な事柄のように受け取ってしまいます。‘事実’という言葉には、それほど人にその内容を押し付ける強い響きがあります。しかし、既に起きたある出来事は、誰が見ても同じなものでしょうか。目を凝らして、見つめ直してみましょう。

 関心のある事が見える
たとえば、電線に鳥が3羽とまっているとします。
鳥に関心を持てば、その鳥は何という鳥か。雄か雌か。何歳か。健康状態は。重さは、おおきさは。電線に関心を持てば、どんな種類の電線か。どこのメーカか。鳥により電線がどれだけたわんでいるか。その他いくらでもつまらぬ質問ができます。これらの中の何が分かれば事実が分かったといえますか。
実際、我々がある事柄を取りあげて、「これが事実です」というとき、それは多様な実態の中から自分の関心のあることのみを取り上げているのです。すなわち、意識的にせよ無意識的にせよ、ある目的に沿ったもののみを取り上げているのです。したがって、 

関心のあることはみえ、関心のないことみえない。

これは、人間に限ったことではありません。
  

秋も更けていくと多くの虫が鳴き競い、我々日本人には風情のあるものであるが(ただし、西欧人には単にうるさいとしか感じないらしい)、個々の異なった種類の虫は他の種の虫が鳴いているのをどう聞いているのでしょうか。お互いにうるさいので、自分を主張するためできるだけ大きく鳴こうとしているのでしょうか。じつは、コオロギの雌は雄の歌だけを聞いているのです。その聴覚は、雄の発する音の振動数に同調していて、その他の音は聞こえないのです。いや、聞く必要がないのです。彼女たちの関心は、雄の発するメッセージを聞くことにあるのだから。虫は、多くの刺激の中から自らに必要なもののみを選択して受け入れているのです。



これは、人間を含めて全ての動物についていえることです。長い進化の過程で、動物はそれぞれの環境の下で、生き残るという大目的に沿って、自分に必要な情報に敏感に反応するようになっています。人間の認識もまた、自分の知りたいことを知るという目的に沿って行われています。言い換えれば、起こっていることを自分の関心のあることに沿って理解し意味付けしているのです。




たとえば、我々に好きな異性がいるとき、相当多くの集団の中からでもそれを素早く見つけ出します。非常な関心があるからです。



すなわち、われわれが事実と呼んでいるものは、実際に起こった多様な事柄の中から自分に関心のある部分のみを切り取ったものなのです。

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2018年10月1日月曜日


  気付きへの目の付け所 シリーズ


                     動視化技術研究所
                     代表    浪平 博人

はじめに

 いまは激動の時代です。名の知れた古くからある大会社がいつの間にかなくなっています。世界中で起きる事柄が互いに関連し影響し合っています。IT関連の進歩のすさまじさはどうでしょう。昨日は夢であったことが今日は可能となっています。加えて、日本には急速な人口減少という特殊要因もあります。
変化が緩やかな世であれば、経験は役に立ちます。昔経験したことにより得た知識教訓が、現時点でも充分通用するからです。しかし、変化が激しければ、昔の経験があまり参考になりません。社会の背景がどんどん変わっていくからです。昔はこうであったという知識よりも、いま現状をどう見るかという判断が大切です。いやその前に、変化に出会ってそれをありのまま受け入れること、すなわち正しく感じとる能力が必須となります。

いまはどこに行っても創造性が大切だといわれます。創造性は、変化を感じ取ることから始まります。したがって、“変化を感じ取る能力”とは、創造的発想力の別名でもあるのです。
変化を鋭く感じ取るには訓練されたセンスが要ります。人は大切な変化をほとんど見過ごしてしまいます。このシリーズは、重要な目の付け所を以下の流れに沿って述べるものです。


新しいことに気がつくための目の付けどころ の話の流れ

1. 人が気づく条件について
   関心のあることのみ見える
   見たいことにそってみる

2. 人の判断の特性について
   一致したことは信じやすい
   感覚にはくせがある    錯視

3. 考えを固定化するループについて

4. 創造的に問題をとらえるとは
   問題=ありたい姿―現実

5. 創造的問題解決するには
   問題には2つのタイプがある
    タイプ1. はっきりした問題  しかし、今までのやり方ではうまくいかない
    タイプ2. 混沌として問題自体が分からない

タイプ1 への対処 
     問題解決の全てのステップでの思い込みの排除
   タイプ2 への対処
     原理的視点の当てはめ
     原理的視点を見つける方法 
  当然と思っていること、ありふれていることを意識的に見直す

これから、20回にわたってお話をしましょう。考えながらお読みになれば、あなたは必ず
クリエイテイブになります。 


ご縁ですから、次のサイトもご訪問ください。






2018年9月21日金曜日

理が紡ぎだす美


理が紡ぎだす美 シリーズ(11

タンポポをイメージして創り出した図です。


  



再帰的な表現による2次元樹木です。

    
    


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2018年9月15日土曜日

理が紡ぎだす美

理が紡ぎだす美 シリーズ(10

唐草模様



どこかで見かけた花に似ていませんか。



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2018年9月7日金曜日

情報と知恵 シリーズ


情報と知恵(3

構造化+知恵

  2分探索法は非常に効率的ですが、それでもなお工夫の余地があります。
それは、データの調査位置を狭められた探索範囲の中心と決めている点です。
たとえば、英語のyellowを辞書で調べる場合、2分探索では辞書の中央に位置する言葉を最初に調べます。
しかし、yellowはyで始まるので語数は少なく s や t などの多くの語数の後にある等の知識があれば、当然辞書の後ろのほうの位置を調べるのが合理的です。
すなわち、知恵を動員して調べる位置の予測をするのです。
検索において構造化に加えて知恵を組み込むときは、その効率はさらに上がります。
それは、予測に伴う分布の知識から、つぎの探索範囲が大幅に縮まるからです。

理論的に計算すると、知恵を組み込むときの探索回数は2分探索を超えて、

    log2(log2(n))
であることが分かりました。

n=256×1036のような膨大なデータからの検索でも
   T(n)=log2(log2(1036))=7
   
すなわち、7回の検索回数で見つけられるのです。



神の検索

ほとんど架空の条件ですが、1回の探索後に残る探索範囲がlog(n)に縮まるような場合を考えてみました。

n=2128 として、数値的に検索回数 T(n) を求めてみると、次のようになります。
  T(n)=1+T(log2(n))=1+T(128)=1+(1+T(log2(128))=2+T(7)

すなわち、2回も調べれば残った検索範囲は7に激減しています。このような検索は、神の領域というべきか。

    
ここで、データ数 n=100000000(1) として、この中から指定したものを見つけ出すまでの必要な各方法ごとの検索回数を、比較のためまとめておきましょう。

    検索方法      検索回数

   手当たりしだい     460000000  :99%見つけるのに必要回数 
   経験の墨守        50000000
   整理・構造化              27
   構造化+知恵              5
   神の検索              3


全体のまとめ

 全く考えず、慌てふためいた手当たり次第の対応は、結果を運のみに頼る愚かに近い行動です。これより少しマシなのが、経験の墨守です。経験したことしか学ばないのですから、かなりのことを学ぶには相当時間がかかります。

効率を格段に上げるには、考えなくてはなりません自分の対面していることの構造を知り、その構造に照らして一つの経験から多くの情報を引き出し、次の自分の効率的な行動に結び付けるのです。物事の整理・構造化はlogのオーダで行動の効率を上げるのです。

整理・構造化の上に知恵を加えれば、一つの経験から引き出される情報の効率はlog(log)のオーダでさらに桁はずれの向上となることが分かりました。知恵とは、予測に似たものです。物事の構造化や知恵の活用という知的行為と検索効率におけるlogとが対応しているのは面白いことですね。

手当たり次第は何も学ばず、経験の墨守は経験したことしか学ばないことです。整理・構造化はこれまでの知見を活用するのですから歴史より学ぶことに対応すると考えると形になりますね。

愚者は経験より学び、賢者は歴史より学ぶ
とはこのことか。嗚呼。






2018年9月4日火曜日

理が紡ぎだす美


理が紡ぎだす美 シリーズ(9

平面模様を3次元的に描き、その先端の点に色とりどりの花を咲かせたものです。
  

平面模様を立体的にし、それに風のたなびきのようなゆがみを加えたものです。

   

   



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2018年8月25日土曜日

情報と知恵


情報と知恵(2

整理・構造化

  つぎは、蓄えるファイルへのデータの置き方の工夫で、検索効率を桁違いにあげる方法です。説明を分かりやすくするために、データをn個の数値データとします。はじめ、データはファイルにデータの生じた順に並べられています。いまデータの内容に着目して、これを値の小さい順に並べ直したとしましょう。

      


さて、このデータを小さい順(昇順)に並べなおしたファイルでの検索を考えます。いま、検索したい指定データを a とします。探し出したいこの a は、ファイルのどこにあるか分かりません。すなわち、探索範囲はファイルの全域のn個です。いま、この探索範囲のちょうど真中のデータの値を調べてこの数値がmであることを知ったとします。すると、ファイルのデータは昇順に並んでいるので、1回のデータの調査(検索)から次のことを知ることができます。

      a=m   のとき   運よく見つかった
             a>m   のとき   aは真中より後ろのほうにあることが分かる
      a<m   のとき   aは真中より前のほうにあることが分かる

すなわち、見つからなかったときは、調べて得た情報mと目的のaとの関係により次の探索範囲は今回の半分に縮まります。これは2分探索法と呼ばれています。n1000 の場合の2分探索法による探索範囲の縮まり方は、次のようになります。

 1000500 250 125 63 32168 4 2 1

探索範囲が1になれば見つかったことなので、2分探索法によれば1000のデータから10回の検索で必ず見つけることができるという訳です。
一般に、n個のデータから  回の検索でかならず目的のものへたどり着くことができます。この  という効率は順次に調べる方法に比べて、桁外れによいものになっています。

下の図は、2分探索において、探索範囲が急速に縮まっていくことを視覚化したものです。

 
                2分探索による範囲の縮まり方

 2分探索法の効率の良さは、探索の対象となるデータを構造化したことによるのです。バラバラであったものを目的に沿って関連付ければ、1つの情報から非常に多くの意味を取り出すことができるということです。これが相乗的に効果を生むのです。


2018年8月23日木曜日


理が紡ぎだす美 シリーズ(8

平面模様です。

   


デジタル万華鏡です。実際はこの模様が刻々変化します。




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