多様な現実と多モデル思考の時代を迎える

鄭磊/文

有名な経済学者のダニエル・ロドリックは、現実問題に対して、いくつかのモデルを同時に運用して、どのような状況でどのようなモデルを使うべきかを考えました。

この観点は他のいかなる現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体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、結果はほとんど解析と説明ができません。

情報を把握することは、高度な経済的、社会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、大量の情報を利用する能力があることが前提です。情報から知識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、識別と応用に関する知識の能力は、正確な知識とモデルを選択することを含みます。

技術が進歩するにつれて、人工知能と大データ技術の助けのもとで、私達は深さ学習の方法で判断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を生むことができません。アルゴリズム自体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から由来しています。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、オンライン授業の登録人数はすでに100万人を超えました。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、数学確率の類比と人工構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」。私たちの思考が複数の論理的に一致し、検証の枠組みを経た時には、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の深いススキが、複数のモデルで構築した「グリル」だ。モデルの多様性はより正確な結論をもたらします。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のモデルは複数の学科から来ています。論理に合う方法で考えるように導いてくれます。

私は経済学の大学院生に授業をする時、学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学術研究能力に欠けている現象を招いた。現実的な問題に直面して、正しい答えを得るには、情報、知識、知恵が必要です。情報を処理してから答えを出すまで、適当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。哲学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」という驚きの観点から来た。すべてのモデルは簡略化されており、特定の条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、複数のモデルを同時に使用して、複数の可能な状況の交差を実現し、単一のモデルによる狭隘性を克服することができる。また、使用条件によってモデルを選択するには、モデルは特殊であり、様々な状況、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、たとえ適当なモデルではないとしても。フランスの数学者で天文学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台に伝えました。結果は5日後に彼の予測の位置で海王星が現れました。予測に関する重要な役割の例は、2009年6月1日、フランス航空機が大西洋に墜落した事件で、各種の探査技術を出動させても効果がない場合、フランス国家統計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別しました。一週間で飛行機の残骸を見つけました。

最後に強調するのはモデルのコミュニケーション用途です。人々は教育が社会の進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価しています。経済成長は知識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献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、信号モデル、学習モデルなど十個以上の最も一般的なモデルを学ぶ必要があると思います。