原点回帰：複雑性は認知の必然的な道程
認知発達
👤 認知科学、AI応用、投資戦略に興味を持つ学習者と実践者、深い思考を求める読者
本稿は、AIプログラミングと投資分野の事例を通じて、認知の発展は複雑性の段階を経なければ真の単純さ（原点回帰）に到達できないことを論じる。著者は、優れた抽象化には問題領域への深い理解が必要であり、複雑性を飛び越えると「Midwitの罠」に陥ると指摘する。複雑性を乗り越えるには注意を投入し認知を回収し、制御可能な小規模な実践で学習コストを低減する必要がある。最終的に、複雑性を経験した者が得る単純さは選択の単純さであり、複雑性を操る能力を備えている。
- ✨ 認知の発展は螺旋状の上昇過程であり、複雑性を経て初めて原点回帰が可能
- ✨ 優れた抽象化には問題領域への深い理解が必要で、AIは人間の認知過程を代替できない
- ✨ 投資では「Midwitの罠」を避け、単純な理論で深い思考を回避しない
- ✨ 複雑性は失敗経験、完全なメンタルモデル、直感的判断力を提供する
- ✨ 複雑性を乗り越えるには注意を投入し認知を回収し、偽りの学習を避ける
📅 2026-02-03 · 2,933 文字 · 約 11 分で読めます