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AI時代のノイズとシグナル:データサイエンティストが考える「システム」と「独自の視点」

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SNSに気を取られやすい今の時代、どうやって自己成長と進歩を維持していくか。これは昔の人にはなかった課題だ。過去は情報が少なすぎたが、現代は情報が多すぎる。

スコット・アダムスが提唱する「パーソナル・マニフェスト(個人宣言)」。その役割の一つは、SNSも含めた「不要なもの」を削ぎ落とすことにあると思う。排除、集中、計画、そして実行。パーソナル・マニフェストとは、自己の立ち位置の確認であり、時間の使い方を示すコンパスであり、注意力のフィルターなのだ。

私自身、長い間SNSを絶っていた時期がある。しかし結局は他の情報に気を取られ、膨大な時間を浪費しては後悔していた。30代も半ばに差し掛かり、自分にはあとどれだけのことができるのか、真剣に考えざるを得なくなった。
だからこそ、アダムスの「目標ではなく、システムを持て」という考え方は素晴らしいと思う。つまり、時間をかけるべきプロセス、ルーティン、あるいは揺るぎない原則を持つということだ。「どれだけ稼げるか」に執着するのはもうやめた。

では、何をするべきか。第一に健康、第二に学習だ。運動を続け、読書と深い思考を習慣化し、アウトプット(執筆や対話)の訓練をひたすら続けること。

AI時代は情報の飽食時代だが、だからこそ「判断力」と「独自の視点」がより一層価値を持つ。「適切な問いを立てるべきだ」とよく言われるが、どうすればそれができるのか。結局のところ、独自の視点が必要なのだ。視座があって初めて物事が見える。
正しい問いは、起点となる考えがあって初めて生まれるし、多くの場合、答えは問いの中にすでに存在している。だからこそ、自分の視点を形成し続けなければならない。

AIの回答は往々にして「平均への回帰(Mean Reversion)」になりがちだ。膨大なノイズの中から本質的なシグナルを見つけ出すには、人間ならではの思考が不可欠になる。
仮にAIがさらに進化し、トレンドを的確に捉えた独自の答えを出せるようになったとしても、それはやはり時間の枠組みの中での話だ。先手を打ち、いち早く実践した者が、最大の恩恵を手にするのは決して変わらない。

過去や現在学んでいることをSNSで発信していくのは、継続のための有効な手段だ。思考を深めるきっかけにもなるし、表現力の鍛錬にもなる。
「未来の世界はどうなるのか」——読書をしながら、よくそんなことに思いを巡らせる。
歴史の一端を紐解き、そこから絶えずシミュレーションを行っていく。過去のデータに基づき、思考モデルを駆使して、信頼区間(Confidence Interval)内に収まる未来の方向性を推論していく。
これほど知的好奇心を刺激される面白いことがあるだろうか。私が時系列データ分析に携わっている大きな理由も、実はここにある。

ひたすら思考し、アウトプットあるのみ!

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