貯めれば貯めるほど獲得できる仕組みの具現化方法について

「データを入れれば入れるほど、データを入力したときに獲得できる情報量が増える仕組み」を作れないか？

• 人間の脳はそうできているのに、今のコンピュータやアプリケーションではできていない。

• 認知解像度の実装

【対象物】りんご(実体データ)(1回目)
　↓
【認知】データから素性抽出
(赤い、丸い、甘い、シャキシャキする…とか様々な感覚器を使って、その対象から素性を抽出する)
　↓
【獲得】データ蓄積(1回目)
　りんご(文字列):赤い, 丸い, 甘い, シャキシャキする
　↓
【対象物】りんご(実体データ)(2回目)
　↓
【認知】データから素性抽出
(りんご(文字列):赤い, 丸い, 甘い, シャキシャキするは既知なので、それ以外の情報量に着目できるようになる)
　↓
【獲得】データ蓄積(2回目)
　りんご　赤い, 丸い, 甘い, シャキシャキする, 美味しい(追加された素性), 木(追加された素性)

• このように、繰り返しをすることで、その対象が持つ素性を徐々に獲得し認知の解像度があがり、対象に対する理解が深まるのが人間。

1. “感覚器の種類“が足りない。
2. “異なる感覚器の同時入力“がない。
3. “文章”などの文字情報が持っている素性が限られている。

• 実際に存在しているりんごと、”りんご”という文字列の違い。
• 実体としてのりんごと、実体を記号化した”りんご”という文字列では、情報量に大きな差がある。
• “実体としてのりんご”から、“りんご”という文字列として記号変換される際に、情報量が大きく欠損している。
• 欠損しているからこそ、次元の圧縮ができ、その上位の認識や思考にリソースを避けるというメリットがあるが、欠損によって、対象の操作可能性も著しく減少してしまっている。