因果と予測と情報量

ハローハローこんにちわ!

明けましておめでとうございます!

今更になりますが、最近はじっくり腰を据えてnoteを書く時間が取れず……
というか、これを書こうってネタはあるけど書き出しの句が思いつかずに書けないみたいな事が多く、
「まぁ不定期更新ということでいいか〜」なんて思っていたらいつの間にか1月も終わり。

流石にサボりすぎでは?ということで、ちょっと頑張って書きます。

さて、noteを書けなかったのには理由があるように、物事には原因と結果があります。

今回は、この原因と結果の話。

ラプラスの悪魔

原因を全て把握し、それらを完全にシミュレーションする事ができるなら、完璧な未来予測ができるはず……。

という仮定のもと、それができる超越的な存在の概念はラプラスの悪魔なんて呼ばれています。
要するに、ラプラスの悪魔ってのは全ての情報を持っていれば全ては必然になるって考え方なわけですね。

裏を返せば、結果に偶然が絡んでくるということは、把握してない情報が影響しているという考え方でもあります。

まぁ、難しい話をすると、ラプラスの悪魔は不確定性原理だのシュレディンガー方程式だのによって完全に否定されているわけではありますが、
難しい話をしなくても、人間には到底無理な離業なので「悪魔」なんて超常的存在の名前が冠されているわけですね。

ところで、占いも未来を予測する技法。

例えば、ある原因がある結果を引き起こすとして、その影響の一端を占いに現れる……と仮定してみましょう。

とある流れがあるから、占いがその流れの一部を掬い上げてくれるみたいな考え方ですね。

ラプラスの悪魔は存在しないということになれば、これらの仮説もなかなか怪しいことになります。

そもそも、多くの占いはメインの原因と結果の結びつきの外にあるようなものを利用して占います。
(雲の形で天気を占うみたいなのはちょっと話が違いますけど)

そんなものにまで影響を及ぼすような「未知の流れ」みたいな概念が存在するのか……。

あると仮定した場合、ある原因とある結果という限定された因果関係のみを掬い出す事が可能なのか……。

などの問題が生まれてくるわけです。

想像的予測

ラプラスの悪魔は計算的に予測できるというものですが、
個人的にはまぁ正直なところ完全な予測なんて無理だろうというのと、
占いみたいな極度に単純化された計算ではさらに無理やろと思っています。

んじゃ、占いは何をやっているのかというと、計算的な予測というよりは想像的な予測なのではというのが僕の見解。

占いをもとに、相談された事象を想像しているだけでは?ということですね。

基本的に、人間は予測を常に働かせている生物です。

この予測は、自分の記憶をもとに、最もあり得る可能性を考えるという予測です。
数値計算的な予測よりも、もっと感覚的な予測ですね。

例えば、映画のポスターを見て、映画の全体を予測するようなものかな。

占いって、占いで得られたシンボルを、相談事項に当てはめて、その全体像を想像する作業なのでは?

情報差分が大きいほどストレスになる

ところで、占いをする側からしたらそういうものかもしれませんが、占われる側からするともうちょっと別の話も混じってきます。

人間は予測を常に働かせる生物ですが、それ故に予測によって疲れてしまう生物です。

ですので、できるだけ予測にかかる負荷が小さくなることを好み、負荷が大きくなることを嫌う性質があります。

これは視覚的な刺激のうち、同じようなものを纏めたり、異なるものを区別したりするようなときにも影響しています。

同じようなものをグループ化することで、予測の負荷を減らそうとしているわけですね。

あるいは、僕のようなおっさんの顔面に無精髭が生えているような場合、
顔面内のノイズ的な要素によって情報量が増えるわけで、不快感を感じるってのもその働きのひとつでしょう。

そうすると、未来というのは全くの未知。
特に、何かしらの要因で、いつもと違う明日がやってくるみたいな時は、予測の負荷が非常に大きくなります。

そこに、当たってようが当たってまいが、占いによって未来予測の指針が与えられると、
予測の負荷が少なからず軽減されることになります。

その結果、若干安心が生まれるわけですね。

あるいは、なんでこうなったのかわからない状況。予測のための情報負荷が高い状態です。
そこに、予測のための手がかりの情報が手に入れば、やはり情報量が増えて情報負荷が軽減されますよね。

要するに、自分で考えるのはストレスなので、その作業を他人に委託して、ストレス軽減を図っているわけですね。

そんな感じで、次回からは「因果関係」と「予測機能」に関してちょっと掘り下げてみようかなと思います。

それではまた!

アディオス=アミーゴ!!


この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか?