専門家と機械学習

社会を構成する個体のうち、特定少数のものだけを 使ってネットワークを構成し、高速かつ高効率な 学習を通して判断基準を最適化する。
この「効率的な通信網の構築による判断基準の 高速な最適化」というのがつまり専門分化であり、 そこに参画した個体は専門家と呼ばれる。

専門家集団による知識の醸成過程は、抽象的には ニューラルネットワークを用いて行う機械学習と 同じであり、専門知識や専門用語といったものは、 この過程を通じて抽出される特徴量のことである。

専門家以外の個体に対しては、特徴量の抽出過程を ブラックボックスとしたまま、特徴量を用いて 下される判断だけを共有することが、これまでは 一般的であったが、社会に余裕が生じるにつれて、 速度や効率を犠牲にしてでも、ブラックボックスを 開こうとする傾向が現れてきている。
この開示請求は、専門家の説明責任という面が強調 されることも多いが、要点は専門家と専門家以外の 個体間での特徴量抽出過程の共有にあるのだから、 双方の変化が要求されるはずだ。

囲碁や将棋では既に始まっているように、専門家集団 のノードを人間が担う必然性は段々と減っていく。
それを人間に任せておくこと自体をアトラクションと しない限り、置き換えはどんどん進んでいくだろう。