書評レビュー東大生ブログ 右往左往 答えのない世界を旅して
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答えのない世界を旅して

答えを追い求める事をしなくなって、どのくらい経つだろう。
正解がある問題を最後に解いたのは、いつの事だろう。

一般的に、何かの問題を解くときは、経験的事実に基づく推論を基にして真実に近づいていく。
ここでいう経験とは、個人の経験や社会学的な知見だけでなく、数学の定理や物理の法則など、科学的に証明されたものも含む。

ここにおいて、答えに至るまでの論理を演繹的に積み上げていける事は、非常に少ない。
数学や一部の物理学のように、ある命題が100%確からしいと言えるような状況は、現実の世界と対峙する際にはあまりないと言っていいだろう。
なので、物理学の一般法則など、既に証明され正しいと言われているものであっても、全ては”仮説”に過ぎないものであり、いつかは更新される運命にある。


大学に入るまで、我々が解く問題には全て正解があった。
ファジィさが多分に含まれる国語でさえそうだったのだ。
なぜ正解があったかというと、その時のゴールは「習った事を完璧に再現する事」だったからだ。
それが目的である以上、物理であれ化学であれ、そこには正解があり、正解にたどり着くための”正しい”推論の仕方が存在した。

ひとたび学校を離れると、我々がやるべき事はそういうことじゃなくなる。

自然科学であれビジネスであれ、そこには必ず一定の”不確実性”がある。
我々には正確に捉える事が出来ない様々な現象が、正しい答えにたどり着くのを不可能にしている。
その中で、求める答えは、考えうる限り”最適”な答え、という風に変わる。
そしてその最適解ですら、不確実性により本当に最適かどうかはわからないというやっかいな状況なのだ。


最適な答えにたどり着くために、私たちはよく帰納的な推論を用いる。
たくさんのサンプルで同時に言える事は、一般法則として認めてもいい。そんな考え方だ。
ただ、帰納法にはもちろん限界がある。
帰納的誤謬。
帰納的推論の帰結である命題が真ではない事。

そう、帰納法はよく間違う。
統計学なんかをやってれば、その理由はよくわかる。

最適解にたどり着くために、私たちはまた、演繹的な推論もよく用いる。
上に書いたとおり、これによる正確な推論は望めない。
そんな時、私たちは、色々な”前提”を置く。
事象のある側面を切り取って、その部分ならある程度正確に推論できるよ、って感じ。

”前提”とは、立場だ。問題解決者が何を考え、どういう立場からその問題を論じるのかは、どういう前提を置いているかを見るとわかる。

不確実な世界では、全ての”科学的”な主張には必ず前提がある。
つまり、ある立場からの主張に過ぎない。

事象の全ての側面を捉えることは不可能だから、どんな主張にも必ず説明できていない部分がある。
そして、説明できていない部分が最も少ない主張が、最適な解となる。


ここで、更に大きな部分で、本人も気づかないうちに置いてしまっている前提もいくつかあるのが普通。
科学の世界でよくあるのは、要素還元論の話。
端的にいうと、「全体は部分の集合である」という仮定。
一見言うまでもない事だが、実はこれを仮定すべきでない/しない方がよい場合はたくさんある。

なにはともあれ、どんな主張をするかに先立って自分がどんな前提に立っているのかをよく理解する事が大事。 



ってまたありきたりでつまらん記事を書いてしまった・・

消そうかな・・
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非公開コメント

No title

ありきたりなことを再認識するという意味では良いのでは

No title

>とらさん
まぁ、そういう事にしておきましょうw
自分の頭で考え、まとめたモノを書いていきたいものです。
"水の流れの音と梢のそよぎに寝かしつけられるようにして、ぼくたちは眠りに落ち、そして、世界が若返った夢を見るのだ。"
- J 「ボートの三人男」
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