ハーバード サイモンはノーベル賞を受賞した研究者です。
経済学、心理学、人工知能、経営学、組織論、言語学、社会学、政治学など多岐にわたる分野に影響を与えました。人工知能研究のパイオニアでもあります。
「限定合理性」の概念を提唱。
「限定合理性」は、人間の認知能力の限界により、完全な合理性を持つことができないという概念です。サイモンは、人間が持つ情報処理の限界と、その影響によって合理的な判断が制限されると主張しました。
私たちが判断していることはごく限定的な情報の中で物事を考えていることを認識し持っている知識だけで問題が解決できないことを知る必要があります。
そのため他者と協力していく姿勢が必要です。
過度な学習への集中に関しては、サイモンの理論から派生する考え方として、情報過多が意思決定の質を低下させる可能性があります。サイモンは、情報を過剰に処理しようとすることが、実際には意思決定の効率を損なうことにつながると警告しています。これは、必要以上の情報によって意思決定プロセスが遅れ、または不必要に複雑になることを意味します。
やらせ過ぎは他の情報を受け入れる余地を削り全体の判断力を低下させると考えます。
AIが発達してく中教養や多くの経験は知識以上に助けるシーンが増えてくると思います。
サイモンの研究は、人間が直面する情報の限界と、それによって引き起こされる合理性の制約を理解する上で重要です。彼の理論は、人間が完全に合理的な判断を下すことが困難であることを示しており、過度な情報収集がその合理性をさらに制限する可能性があることを示唆しています。
これは自分で見るものを選択するSNSの利用で視野が狭くなっているかもしれないことを考える必要があると思います。
必ずしも自分の意思だけで情報を収集することが正しいとは言えないと考えます。
旅行や目的も無く街中に出かけることも何かに役にたつことが来ると思います。