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『スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル』

1   はじめに; 千個の難題と、千×千×千×千（ビリオン）個の可能性

1.1　個体差すなわち個体内変動と個体間変動が交絡した状態

1.2 組織の集合知は機械学習できるのか

1.3　     私たちは機械から学習できるのか

2   データにとっての技術と自然

2.1　アートからテクノロジーヘ

2.2　テクノロジーからサイエンス アンド テクノロジーへ

2.3　データサイエンス テクノロジー アンド アート

2.4　データサイクル

2.5　データベクトル

2.6　局所かつ周辺のベクトル場としてのデータとシミュレーション

3　　機械学習の学習

3.1　解析用データベース

3.2　先回りした機械学習

3.3　職業からの自由と社会

3.4　認知機能の機械学習とデジタルセラピューティクス(DTx)

3.5　学習は境界領域の積分的探索－ニッチ＆エッジの学習理論

3.6　機械学習との学習

4　　機械学習との共存・共生・共進化－まばらでゆらぐ多様性

4.1　生活と経済の不確実性

4.2 生活と経済に関連する技術は、何を表現しているのか

4.3　スモール データ アプローチ－個体差のまばらでゆらぐ多様性

4.4 まばらでゆらぐ多様性の過去・現在・未来

4.5 生活の不確実性を予測する

4.6　弱い最適化－脆弱性/反脆弱性からのスタート

4.7　ひとつのビッグ予測、たくさんのスモール適応

5　　自発的な小組織（seif-motivated small organizations）

5.1　社会、地域、家族 vs. 国家、企業

5.2　組織は組織でできている－組織サイクル

5.3　機械学習する組織

5.4　CAPDサイクル

5.5　ビジネス表現の個体差（AI中心8画面周辺モデル）

5.6　組織の周辺－積分的思考

5.7　データサービス商品を創出する知的自由エネルギー産業－固有場知能農業

6　　おわりに；－生活と社会のビューティフル ランダム パターンズ（前稿）

6.1　ほとんど色即是空・空即是色な世界（前稿）

6.2　ランダムな人びと（本稿） 記事全文>>

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◆制作ノート

英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、人工知能（AI）の根っことなる「固有場知能」（ネイティブ・インテリジェンス）を、本シリーズの到達点としてまとめ、「固有場知能」を活用する農業を次のシリーズの宿題とした。「スモール ランダムパターンズ」は、本当に「ビューティフル」なのだろうか。「ランダム」な「パターン」は、そもそも矛盾した概念だ。しかし、自然においては、量子力学の2重スリット実験のように、論理的には理解しがたい確率的な「ランダムパターンズ」が存在することも事実だ。筆者は中学時代から西洋哲学にはまり、論理学の本も多数読んでいる。厳密な数理論理学（ゲーデルの不完全性定理など）によって明らかになったことは、論理は数学の証明には不可欠であっても、数学を記述するためには表現力不足ということだ。言語や絵画の表現力が、数学よりも豊かであることは疑いようがない。それでも、「スモール ランダムパターンズ」は「ビューティフル」か、という問いに答えは無さそうだ。論理で考えれば、無から有は生まれない。しかし、真空から対称性の破れによって、エネルギーや物質が生まれる。「空」を真空と考えるか、雲がある「そら」と考えるのかは、文脈に依存してはいるものの、「空」をどのようにイメージするのか「自由」だ。「ランダムパターンズ」の「自由度」が、「ビューティフル」かどうかは、人びとと共有する表現の場が「自由」であることを問うているようにも思われる。 記事全文>>

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◆制作ノート

英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、近代合理主義の微分的思考との比較で、データの機械学習を積分的思考として描写してみた。今回が最後の各論となる。NI（ネイティブ・インテリジェンス、固有場知能）を活用する農業を、近未来のデータ文明に向かう産業的な試行錯誤として再考してみたい。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>

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◆制作ノート

英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、AI（人工知能）を中心にして、4隅を固有名詞でピン止めする、ビジネス表現の8画面周辺モデルについて考えてみた。食文化の機械学習という話題から、食と農業におけるAIの役割、そして「みんなで機械学習する」DIYから、シューマッハーの食と農業の中間技術へと、出発点に戻ってきた。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>

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◆制作ノート

英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、ビジネスのPDCA（Plan,Do,Check,Action）サイクルをAI（人工知能）で高速回転する、CAPDサイクルについて考えてみた。社会的責任能力のない現在のAIでは、リスクの大きい社会プロセス（自動運転や教育など）へのCAPDサイクルの実装は危険すぎる。電動工具のDIY（Do It Yourself）ショップのように、AIを生活のDIYツールとして、ゆっくりと楽しむシナリオが、急ぎ過ぎない成熟した社会には必要だろう。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>

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◆制作ノート

英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、機械学習する組織として、社会制度の仕組みで収集した社会的なデータを、役所や大学などの社会的組織が機械学習して、地域の情報サービスの形で提供し、地域の小組織が自発的に組織活動に活用することを考えてみた。地域の小組織であれば、周辺の固有名詞を特定することができるので、現在の生成AI（人工知能）技術が陥るハルシネーション（事実に基づかない情報を生成する現象）、固有名詞と事実の乖離（かいり）、を防止できる。周到な考慮によって、周辺に限定したスモールデータは、支配欲に取りつかれたビッグデータを凌駕（りょうが）するだろう。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>

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◆制作ノート

英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、個体差に関連する組織論として、組織は組織でできていることを論じた。単なる細胞の集まりが組織ではないように、組織と個人の関係は、それぞれの「表現」を介して、立体的に理解することが望ましく、個体差を機械学習する要点となる。中小企業が表現する「場所」は、地域と業種の立体構造となる。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>

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◆制作ノート

英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。前回は、AGI（Artificial General Intelligence；汎用人工知能）と、組織の身体感覚について考えてみた。地域に根差して、創造性に富んだ個性的な中小企業が活躍する近未来の社会は、上から目線の、大きな社会主義の福祉社会ではなく、自発的な小組織が主役となる小さい福祉社会となるはずだ。機械学習する家族の居場所を、継続して考えてゆきたい。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>

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英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。今回からは、中小企業における機械学習のビジネス展開について、具体的ではあっても、個別で、まとまりのない話題を探訪してゆきたい。ビジネスの実務においては、もっと具体的で個別な話題を、数百、数千、積み重ねることをめざしている。「みんなで機械学習」の抽象的な意味での見通しは、ひと山越えたので、第5章のはじめにまとめた。最近注目されているAGI（Artificial General Intelligence；汎用人工知能）のひとつの可能性として、参考にしていただきたい。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>

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英国の経済学者エルンスト・シューマッハー（1911～1977年）の「スモール イズ ビューティフル」における中間技術の提案を、「みんなで機械学習」として実現するため、「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」という拙稿を連載している。機械学習との共存・共生・共進化をテーマとする第4章は、今回で最後になる。生成AI（人工知能）が大活躍しているので、機械学習との共存・共生は日常になった。機械学習との共進化を考えるときのキーワードは、まばらでゆらぐ多様性だ。前稿では、地球上で最速に進化するウイルスの、網羅的データ（バイローム）の機械学習を、ウイルスの知恵から学ぶ反脆弱（はんぜいじゃくせい）性に見立てた。機械学習との共進化は、ウイルスとの共進化と同程度に、エキサイティングでリスキーでもある。しかし、共進化は遠い未来の話なので、先を急がずに、機械学習を活用する中小企業のビジネスに焦点を絞ることにしよう。近未来の産業として、データサービスという、多種多様の新商品を開発したい。データサービスは、大企業や国家が中心となるのではなく、生活者と地域の視点から、新しい環境産業のように、みんなで機械学習しながら創出していきたい。「スモール ランダムパターンズ アー ビューティフル」は途中の画像以降なので、制作ノートに相当する前半部分は、飛ばし読みしてください。逆に言うと、制作ノートは形式にこだわっていないので、まとまりがないけれども読みやすいかもしれません。 記事全文>>