背景

• やっぱり、情報と計算が全てだと思う事が多い
• そのため、それらをメモとして残す

メモ

It from Bit

• なんでも自然と自分で計算する事がベスト
• なぜなら、目の前の事は全て、神様が計算した結果によって存在するから
• シミュレーション仮説や数学的宇宙仮説などの通り、宇宙はコンピューターだろう
• つまり、世の中は突き詰めれば情報と計算によって成り立つ

情報 vs. 計算

情報と計算の違いは次。

• 情報
  • static, status, variable
• 計算
  • dynamic, processing, function

計算する事の利点

毎日のカフェラテの例。

• 例えば、1000mlの牛乳がある
• カフェラテを作るのに毎度50mlづつ使った
• 一日4杯カフェラテを飲む
• つまり、5日は牛乳が持つ => 5日のサイクルで牛乳を買えばいい
• 飲む量も測っているため、何mlでポンポンペインになるかの閾値も分かる
• To calculate or not to calculate that’s the question.

残念ながら、計算しないとこれらは分からない。

解像度という言葉

ビジネスでは解像度という言葉を多用する。
これは突き詰めると、情報をどの粒度で見るのかの意味となる。

• 全体像を把握する
  • 全体像の把握、俯瞰する事、マクロ
• 解像度を上げる
  • 数字化、詳細化、明確化、ミクロ

情報の切り口

• 円柱も1方向から見ると、四角形にも円にも見えるが、実際は円柱
• つまり、与えられた情報の次元や量によって見方が大きく変わる
• 情報を高次元で融合させないと真実は見えない

Truth and Proof

ビジネスでは論理（Logic）が必要だが、その論理の正しさ（Truth）はProofであり、Proofは突き詰めると計算。

例：

• Given, A = B
• Given, B = C
• Therefore, A = C

ただ、科学は全てが反証可能性がある事（=不確実性をはらむ）なので、「maybe」という枕詞が付く。

Stock vs. Flow

情報やKnowledgeをどのように保存するかは次の2つがある。

• Flow Info
  • その場限りの共有となる「流れる情報」
  • 例えば、チャットツールでのコミュニケーションなど
• Stock Info
  • 後から何度も活用する、「蓄積された情報」
  • 例えば、社内Wikiなど

問題解決法

問題解決方も色々あるが、次をよく使う。

• Don’t boil the ocean
  • 問題は具体的にすればするほど解けるという事
  • 医者が問題を診断するように、問題の原因を特定するのが基本的には良い
• Divide and conquer
  • 問題の切り分けの事
  • 簡単な問題に変換して解決する手法

原因法 vs. 仮説法

問題解決は、原因法と仮説法の2つを使い分けることが大切。
特に、原因がなかなか分からない場合は、ミクロではなく、マクロで考えると解決することがある。

• 原因法
  • どこが問題の原因かを判断して問題の解決する手法
  • ミクロな問題解決手法
• 仮説法
  • 問題の箇所も含めて全体を見渡し仮説をたてて検証する手法
  • マクロな問題解決手法

例:

• あるプログラムで、ある外部API実行で問題が起きたが、エラーが何かが特定できない
• 原因を判別するためにソースコードを二分法で探索したがエラーの理由が分からなかった（原因法）
• そこで、外部APIの設定を全体的に見て、何か関連しそうな項目を試しに調整してみる（仮説法）

好きな数学の言葉

次など。

• Pythagoras:
  • Number is the within of all things.
• Galileo Galilei:
  • Mathematics is the alphabet with which God has written the Universe.
• Carolus Fridericus Gauss:
  • Number Theory is the queen of mathematics.
• Karl Pearson:
  • Statistics is the grammar of science.

Knowlege Pyramid

• 情報の構造は上のようになっている
• データが情報を作り、情報が知識を作り、知識が智慧を作る

結局は知識

• 結局は知的社会に住んでいるので、知っているか知らないかが全て
• To know or not to know that’s the questionという事
• 仏教でいう、無明にならないようにするべし

数で考える利点

以下のように、数で考える利点がある。

• 演算可能
• 定量性
• 比較が可能
• 計算が可能
• 客観性
• 正確性
• 具体性
• 民主的（誰の前でも同じ解釈をされる）

ただし次には気を付けるべき。

• 分母
• 単位
• 累積 vs. 純増
• 全体 vs. 部分
• 比較対象

Dyad（対）

• 世の中何でも対となる概念がある
• 弁証法ではないが、対となる概念も踏まえて考えるといい
• SDGsはまさに弁証法的に考えられた言葉

座学 vs. 実学

• 基本的に知る=学ぶ事はいくつかのパターンがある
• 丘の上で水泳の練習をするより、プールに飛び込んだ方が早い
• 会得、体得、習得というように、習得方法は事物によって変えた方がいい
• Action is best way to learnであり、Act rather than thinkだと思う
• ダヴィンチ曰く、「知恵は経験の娘」という事

Want vs. Reality

• やりたい事とは突き詰めれば、状態変化という事
• Aという状態をBという状態にする事
• As is To Beとも呼ばれる
• それに反するRealityという対になる概念がある
• 実現可能性がある、解が出せる問題に取り組むべき

仮説検証

• 結局、全ての思いは仮説に過ぎない
• 形而上で証明された数学のロジックだって無矛盾かつ完全性のある公理系にはない
• 決めた疑問や目標や仮説を色々な手法で検証するしかない
• 仕事でよくつかうPDCAだって、科学的な仮説検証の実験FWという事

NPC仮説

$$ P(H) = (N * R * fNPC) / (N * R * fNPC + H) $$

ここでそれぞれ次を示す。

• P(H) = 我々が基礎現実（シミュレーションではない現実）に住んでいる確率
• N = 高度な文明の平均数
• R = そのような文明が作り出すシミュレーションの平均数
• fNPC = シミュレーション内の意識を持つ存在（NPC）の平均的な割合
• H = 基礎現実における人類の数

Digital Physics

Digital Physicsは、次の仮定の事。

「宇宙は本質的に情報により記述可能であり、それ故、計算可能」

まとめ

• 世の中は、情報社会かつ計算社会
• 情報の収集と計算を行う事が大切
• 何かの状態を変えるには実験が必要