メッシとAmazon(後編)

ある規模のデータサンプルから人間では思いもつかないルールをコンピュータが発見する。はたして、それは世の中のどんなところで使われているのだろうか。


すぐに思いつくのがAmazonでのオンラインショッピング。利用者の膨大な購買履歴や、Webサイト上の行動履歴を分析して、購入のルールを発見する。そのルールに基づき、それぞれの利用者に適切な商品をオススメする。


http://www.flickr.com/photos/26320652@N02/6352123585
photo by Scottish Government


メッシのプレーを創発させることは、Amazonの売上を向上させる・・・。世の中は以外なところでつながっている。


さてさて、この話は要するにデータマイニング、というか、Big Dataという文脈に続いていくわけだが、それは思うところを書いてみた過去エントリで。


BigDataとは何を象徴しているか? - Happy UnhappyBigDataとは何を象徴しているか? - Happy Unhappy

データマイニング」という言葉を初めて聞いた(見た)のは、M1の時、工学部の図書館でうろうろしていた時だ。その時の感想は、また変てこな言葉作ったなー、だった。デ...


ところで、この分野の手法というのは、多くは人工知能の分野で発展してきたものが多い。そして、人口知能というのが基にしているのは、人間の知能や脳、生物の機構である。地球上の生き物は複雑で危険な環境において、恐ろしいほど適応して生きている。


人間の知能や認知機構を解き明かそうという学問に認知科学がある。そこでは、心理学実験という手法で人間の認知機構を測定したりできるのだけど、そうやって測定した人間の方法(ルール)をマルチエージェントシステムのエージェントに組み込んだらどうなるだろうか。


そんな卒論を書いたのが2003年のこと。複雑系工学とか認知科学、人口知能にドハマりしていたころだ。なんだかものすごく昔だけど、ビバ学生時代、ということで。