NISHIO Hirokazu[日本語][English]

テクノロジーとイノベーション解説

image テクノロジーとイノベーション 2014-07-17 西尾泰和

image 第11章

  • この最終章ではテクノロジー、経済、生物の3つの関係について議論をしている。
  • 本発表では本書の内容を紹介し、具体例と関連研究を紹介し、最後にまとめて考察を行う。

image 紹介

image 考察

image 紹介1

  • 3つの原理
  • p.257
    • 1:テクノロジーはすべて要素の組み合わせ
    • 2:要素それ自体がテクノロジー
    • 3:テクノロジーは何らかの目的において現象を利用している

image 3つの原理に疑問

  • 1:テクノロジーはすべて要素の組み合わせ
  • 2:要素それ自体がテクノロジー
  • この定義だとテクノロジーは無限に階層が続いていることになってしまうのでは?
  • →考察1「端はどうなっているのか?」

image 3つの原理に疑問

  • 3:テクノロジーは何らかの目的において現象を利用している
  • たとえば「0による位取り」は?
    • テクノロジーではない?
  • →紹介2「テクノロジーが生まれるメカニズム」

image 紹介2

  • テクノロジーの生み出されるメカニズム p.258
  • ニーズとシーズ(ニーズを満たす効果)の結合
  • 限界に直面する・新しい問題を生み出す
  • これが新たなニーズになる=ニッチを生み出す
  • ニーズはテクノロジー自体より、人間の欲望から引き出される

image 経済の役割

  • ニーズを知らせる
  • 商業的に利用可能かのテスト
  • →「商業的に利用可能」とは「金を払う人がいて、黒字」つまり「人間の欲求を満たして、低コスト」

image 経済もテクノロジー

  • 事業・生産手段・制度・組織などの「取り決め」がある
  • これが次代の「取り決め」の機会を作る
  • 著者「だからテクノロジーと同じ構造だ!」
  • 西尾「『3:テクノロジーは何らかの目的において現象を利用している』は無視なの?!」
  • →「取り決め」について考えてみよう10

image 取り決め(1/3)

  • 「取り決め」を作ることで価値が生まれる
  • 例:物々交換(魚と山菜)
    • 物の価値は主観的なので交換によって増加しうる
    • →何も物が作られなくても価値は生み出されうる
  • 例:得る権利(→通貨)
    • 腐る魚(将来価値ゼロ)を「物を得る権利」と交換
    • →無体物との交換で価値が生み出された
  • 取り決めは価値を生む

image 取り決め(2/3)

  • 例:アルファベット
    • 言葉を表現するための記号を取り決めることで同時同場所にいなくても情報を伝えることができるようになった
    • →標準化による価値
      • 粘土板と楔形文字
  • 例:0による位取り ⇔ローマ数字・漢数字
    • 0を用いた位取りでの計算は楽=人間の認知コストが節約される価値(思惟経済)
    • ↑この価値は一人で使っても得られる
    • よい取り決めが普及することで事後的に標準化

image 取り決め(3/3)

  • 自然現象を利用しない「取り決め」も価値を生み出し、人間のニーズを満たしうる
  • 経済がテクノロジーというなら、この種の取り決めはすべてテクノロジー
  • 他者との取り決めである必要はない。一人でもその人の認知コストを節約することができる。
  • これが新しい概念が生まれる原動力では? (概念=取り決め)

image 紹介3

  • テクノロジーが生物になる

    • p.260

  • テクノロジーが複雑化してトップダウンの設計が困難になる

  • 特に環境の変化が速い時、事前にルールを設計することができない

  • そこで対話型(インタラクティブ)に変化できるように作る

  • 「環境の変化に適応できる設計」って?→具体例14

image 環境の変化に適応

image 環境の変化に適応

  • 例:スマートフォン
    • 事前にユーザが求める機能を設計し用意するのではなく、ユーザが自分のニーズに応じてアプリを入れることができる
    • スマホ視点で見ると「事前に知ることが困難な環境(ユーザニーズ)に事後的に適応する仕組み」

image 環境の変化に適応

  • 例:行動情報収集+ソフトウェアアップデート
    • Excelなど。事前にユーザがどういう操作をするか、どこでつまずくかがわからない。そこでユーザの操作の情報を収集する。その情報を元に改善を行い、ソフトウェアをアップデートする。

image 環境の変化に適応

  • 例:Webサービスの負荷分散(Amazon EC2など)
    • 事前にどれくらいのアクセスが来るかわからないので適切な設備投資ができない。そこでアクセスを観察して事後的に設備を増やす仕組みを導入。
    • 予測不能、判断速度が重要→自動化
    • 自動化によって人間の判断が介在しなくなった!

image 生物になる p.261-262

  • これは「学習」と言ってよいのではないか?
  • テクノロジーが知性を獲得したのではないか?
  • テクノロジーが生物学になるのでは?
  • 西尾「『知性の獲得』から『生物学』にギャップが…」「『生物』じゃなくて『生物学』なの??」
    • →生物について考察2で詳しく考察

image 紹介4

  • 競争優位の源泉
    • p.265
  • 「リソースを蓄え、それを組み合わせて、生産物を作り出す能力」ではなく
  • 「知識を蓄え、それを組み合わせて新しい『組み合わせ戦略』を作り出す能力」から競争優位が生まれる
    • だいたいドラッカーが言ってることと同じnishio.icon

image 競争優位の源泉

  • 産業革命当時の競争優位
    • リソースをたくさん持っている
    • 加工設備を持っている
  • 知識経済社会での競争優位
    • 知識をたくさん持っている
    • それを組み合わせる能力を持っている

image 組織の学習

image 紹介5

  • テクノロジーとどう向き合うか
    • p.269
  • 自然を隷属させるテクノロジーと、自然の延長線上にあるテクノロジーの区別が大事
  • (西尾)あまり重要視してない

image 考察1

  • 人間の意志は?
    • 著者はなぜ「人間の意思」を無視するのか?

image 利己的遺伝子論

  • 1970s
  • 自分の遺伝子を残すことに寄与しない「利他的行動」をする個体がいるのはなぜか?
  • その個体視点だと合理的ではないが、遺伝子視点だと一部の利他的行動は合理的
    • その個体に不利でも同じ遺伝子を持つ別の個体に有利
  • 主体は個体ではなく、遺伝子
  • →個体は遺伝子の「乗り物」にすぎない

image ミーム

image テクニウム

  • K.ケリー2011
  • 原著タイトル「What Technology Want」
    • 主語はTechnology
  • テクニウム=テクノロジーの集合体
  • 生命の進化とテクニウムの進化を比較

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  • 進化に働く力のうち構造的必然性と歴史的偶発性は共通
  • 生命の進化に働く3つ目の力は盲目的な自然選択
  • テクニウムの3つ目の力は社会の集団的自由意志

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  • Q:著者はなぜ「人間の意思」を無視するのか?
  • 遺伝子やミームと同様に人間はテクノロジーの乗り物にすぎない、テクノロジーは人間の意志と無関係に進化する、という思想
  • 「人間の意志がテクノロジーの進化を遺伝的な進化より速くしている原因」とK.ケリーは主張している。これとの差別化?

image 考察2

  • 端はどうなっている?
  • 「Xはすべて要素の組み合わせ+要素はX」という定義だとXは無限に階層が続いてしまう。端はどうなっているのか?
  • 最初のテクノロジー、最初の生命、最初の経済

image 最初のテクノロジー

  • 枝を使って虫を取るキツツキフィンチ
  • 石の上に骨や亀を落として割って食べるヒゲワシ
  • 食欲というニーズを満たすために現象を利用
  • 組み合わせではない

image 最初の生命

  • ユーリー-ミラーの実験
    • 原始大気に放電を繰り返すと、たまたまアミノ酸などの有機化合物ができる
  • GADV仮説
    • 上記実験で作られたアミノ酸が重合してできるペプチドには触媒活性がある→反応を促進する

image 最初の生命

  • コアセルベート
    • 水と油の疎水性相互作用で形状が維持された球状の物体。アレクサンドル・オパーリンが生命の起源ではないかと主張
      • (細胞膜:脂質二重層)
    • …これらのいろいろな要素がランダムに組み合わされる中で、たまたま自己複製の能力を持ったものが増殖したのでは(西尾)

image 最初の経済

  • 菌根菌(などの共生関係) 4億年前
    • 土壌中からリン酸や窒素を吸収して宿主植物に供給し、宿主植物が光合成により生産した炭素化合物を得る
  • 人間の場合:物々交換
    • 魚を提供し、代わりに山菜を得る

image たまたま

  • たまたま亀を石に落としたら割れた
  • たまたま自己複製できるようになった
  • たまたま交換にメリットがある二者が出会った
  • 最初のXはたまたま生まれる

image 考察3

  • ダーウィン的進化
    • ダーウィン的進化の原理は「ランダム→たまたま成功したものが増える」
    • ランダム変化 遺伝子 ランダム組み合わせ 個体 自然淘汰 生き残った個体
    • ランダム変化 知識 ランダム組み合わせ 応用 成功 生き残った応用

image ランダムを超えて

image ランダムを超えて

image 考察4

image デカルト

  • 「我考える、故に我あり」
    • 神から与えられた「理性」だけが唯一正しい。
    • 人間の認知・経験は信用できない。
    • もちろん実験や観測データも信用できない。
  • その理性を使って、すべてを疑った結果「自分の存在」だけは残った

image 時代背景

image 世界の成り立ち

image p.267

image 考察5

  • テクノロジーの進化
  • ダーウィン的進化を超える理由は?
    • →方法論は何から生まれる?
    • →淘汰の方向性はどう決まる?

image 何から生まれる?

image 方法論も階層になっている

  • 方法論は「よい応用を生み出す」という価値を生む決め事
  • →経済同様にテクノロジー
  • 端は“ランダム"

image 何が決める?

image 経済の役割

  • 商業的に利用可能かのテスト
  • (ケリー)社会の集団的自由意志
  • 市場による加速
    • 予期せぬ成功:狙いと違うニーズを満たす
    • 広く使われているものの改善バイアス
    • 多様な使い道があるものバイアス(開放性)

image まとめ

  • 物だけでなく取り決め=概念も価値を生む
  • 方法論によりダーウィン的進化よりも効率よく「組み合わせ」を探索できる
  • 方法論も階層的なテクノロジー
  • 市場は開放性を高める方向にバイアス
    • →開放性により要素の組み合わせが複雑化
    • →トップダウン設計が不可能になる(生物化)

image おまけ

  • プログラミング
    • 関数定義:複雑な一連の処理に名前をつけ、以降その名前でその処理を行えるようにする
    • =「言語の語句のような設計」(4章)
    • =認知コストを削減する「取り決め」
    • =階層的コンポーネント(関数は他の関数を作る部品に使える)

image プログラミング言語の歴史

  • 誕生前:ワイヤーで配線することで計算内容を変更できるコンピュータ
  • 配線は面倒→データを記述することで計算内容を変更できるコンピュータ
  • データが01001010ではわかりにくい→人間にわかりやすいアルファベットを01001010に変換するプログラム
    • どういう記法にするかは“決め事"

image プログラミング言語の歴史

  • 類似の処理を何度も書くのは面倒
    • →プログラム片を再利用するための決め事
  • 決め事を守るのが面倒
    • →コンピュータにプログラム再利用のための命令を追加(ret)
  • 再利用するプログラムの位置を数値で覚えておくのが面倒
    • →プログラム片に名前を付ける記法・呼び出す記法、という決め事
    • →「関数」の概念の誕生
(C)NISHIO Hirokazu / Converted from Markdown (ja)
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