鄭磊/文

有名な経済學(xué)者のダニエル?ロドリックは、現(xiàn)実問題に対して、いくつかのモデルを同時(shí)に運(yùn)用して、どのような狀況でどのようなモデルを使うべきかを考えました。

この観點(diǎn)は他のいかなる現(xiàn)実問題にも適用されます。これは私たちが生活しているこの世界自體が複雑で多様ですから。一つのモデルは単純化しすぎて、他の重要な要素と視角を無視しているかもしれませんが、複雑すぎるモデルは、人間が解決できません。たとえ高速コンピュータで処理しても、結(jié)果はほとんど解析と説明ができません。

情報(bào)を把握することは、高度な経済的、社會(huì)的地位をもたらします。この事実は今も変わっていません。ただ、大量の情報(bào)を利用する能力があることが前提です。情報(bào)から知識(shí)までは加工プロセスが必要で、それから知恵まで上昇します。すなわち、識(shí)別と応用に関する知識(shí)の能力は、正確な知識(shí)とモデルを選択することを含みます。

技術(shù)が進(jìn)歩するにつれて、人工知能と大データ技術(shù)の助けのもとで、私達(dá)は深さ學(xué)習(xí)の方法で判斷と予測をすることができるようになりました。例えば、人類の最高段位棋士に打ち勝つことができる「阿法犬」、試験が得意なロボットです。しかし、この方法は新しい知識(shí)を生むことができません。アルゴリズム自體もデータを処理してモードを模索しただけで、決してそうではありません。結(jié)果をどう説明するか分かります。

モデルは私たちの思考をより効果的にすることができます。そう言えば、私たち人間はまた思考モデルに戻らなければならないです。仕事と生活の必要に応じて、いくつかの小さなモデルを身につけたほうがいいです。確かにこの目的を満たすことができる本があります。スコット?ペイジの『思考モデル』です。この本は非常に人気のあるオンライン授業(yè)から由來しています。作者は最初に「32種類の天才モデル」と名づけたいです。この本の出版までに、オンライン授業(yè)の登録人數(shù)はすでに100萬人を超えました。この本も何回も改正されています。出版されたのは30枚目です。その価値はここからも分かる。

『思考モデル』です。資料図

スコット?ペイジはモデルを三つの種類に分けました。世界を簡略化し、數(shù)學(xué)確率の類比と人工構(gòu)造の探索モデルを使います。「管の中のアザラシは多くの管がそろう必要がある」。私たちの思考が複數(shù)の論理的に一致し、検証の枠組みを経た時(shí)には、より賢明な選択をすることができます。バフェット氏と長年にわたって仕事をしてきた知識(shí)の深いススキが、複數(shù)のモデルで構(gòu)築した「グリル」だ。モデルの多様性はより正確な結(jié)論をもたらします。私たちが言っている「三人寄れば文殊の知恵」のようなものです。もちろん、ここには集団の中の一人一人がそれぞれの見方を持っていて、人の受け売りができないという前提があります。この本で紹介された32のモデルは複數(shù)の學(xué)科から來ています。論理に合う方法で考えるように導(dǎo)いてくれます。

私は経済學(xué)の大學(xué)院生に授業(yè)をする時(shí)、學(xué)生は二つの主要な欠陥があることを発見しました。この二つの方面の共鳴はまた學(xué)術(shù)研究能力に欠けている現(xiàn)象を招いた?，F(xiàn)実的な問題に直面して、正しい答えを得るには、情報(bào)、知識(shí)、知恵が必要です。情報(bào)を処理してから答えを出すまで、適當(dāng)なモデルを使わなければなりません。

モデルの選択と使用は容易ではない。哲學(xué)者のウィテゲンシュタインが「すべてのモデルは間違っている」という驚きの観點(diǎn)から來た。すべてのモデルは簡略化されており、特定の條件の下でのみ成立する。しかし簡単さは単純化と同じではないが、複數(shù)のモデルを同時(shí)に使用して、複數(shù)の可能な狀況の交差を?qū)g現(xiàn)し、単一のモデルによる狹隘性を克服することができる。また、使用條件によってモデルを選択するには、モデルは特殊であり、様々な狀況、様々な問題に完全に適応したモデルは少ない。

スコット?ペイジはモデルの用途をREDCAPEと要約し、7つの特徴の中で最も検討すべきは推理、解釈、予測だと思います。もしモデルが私たちのためにこの三つのことをしてくれないなら、たとえ適當(dāng)なモデルではないとしても。フランスの數(shù)學(xué)者で天文學(xué)者のレヴィエはニュートンの法則を使って、天王星が軌道を運(yùn)行していることを説明しました。周辺に他の大きな惑星がある場合にのみ説明が通じると思います。彼はこの意見をベルリン天文臺(tái)に伝えました。結(jié)果は5日後に彼の予測の位置で海王星が現(xiàn)れました。予測に関する重要な役割の例は、2009年6月1日、フランス航空機(jī)が大西洋に墜落した事件で、各種の探査技術(shù)を出動(dòng)させても効果がない場合、フランス國家統(tǒng)計(jì)分析局は確率モデルで洋流を分析し、面積が大きくない可能性が高い長方形のエリアを識(shí)別しました。一週間で飛行機(jī)の殘骸を見つけました。

最後に強(qiáng)調(diào)するのはモデルのコミュニケーション用途です。人々は教育が社會(huì)の進(jìn)歩に対する積極的な役割を重視していますが、交流が果たす役割を過小評(píng)価しています。経済成長は知識(shí)の伝播性に大きく依存する（通常はモデルに依存する）。十分な証拠があります。思想の伝播性は経済成長に対する貢獻(xiàn)は教育よりも大きいです。この本に紹介されたモデルに戻ってみると、読者は正規(guī)分布、べき乗則分布、ネットワークモデル、エントロピー、経路依存、ランダムウォーキング、信號(hào)モデル、學(xué)習(xí)モデルなど十個(gè)以上の最も一般的なモデルを?qū)Wぶ必要があると思います。

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