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「ペンローズの幾何学」を読んで考えたことを ChatGPT と一緒にさらに考えてみた

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読書日:2025年4月18日 よだか


はじめに

先日、『ペンローズの幾何学 対称性から黄金比、アインシュタイン・タイルまで』を音声で聴きながらランニング中に読み進めた。難解な部分も多く、一度では理解しきれない箇所が山ほど残ったが、特に「非周期タイリング」と「思考の多層構造」というテーマが心に刺さった。そこで、自分なりの理解を整理しつつ、ChatGPT に対して自戒を込めた厳しい反証と思考実験を依頼。今日はそのやり取りをまとめ、自分の今後の振る舞い方を改めて記録しておきたい。


1.非周期タイリングの核心

  • 自分の仮理解
    「周期タイル」とは、あるベクトルで平行移動するとまったく同じパターンが繰り返される配置。一方「非周期タイリング」は、全体をスライドさせても完全には重ならないが、一種類の図形だけで隙間なく埋められる――というイメージで捉えていた。
  • ChatGPT からの反証
    ただ単に「ランダム」というわけではなく、厳密な「決定論的生成則(置換システム)」に従う階層構造があり、局所的には自己相似性を示す、という指摘を受けた。自分は「繰り返し規則がない」とだけ考えていたが、実際は拡大・縮小で同じパターンが現れる“フラクタル性”すら含むという深い構造がある。

2.多層的メタ認知アプローチ

  • 第1レイヤー(表層):幾何学的構造や政治の公式ルールなど、見た目に現れる“かたち”
  • 第2レイヤー(文脈):生成の背後にある歴史や数学的発想、集団心理など

私はこれを俯瞰しようとしていたが、ChatGPT には「さらに上位の第3レイヤーは無限後退に陥る危険がある」との警告を受けた。たとえば「存在そのものの起源」を置くと、もはや言語で捉えられず実践可能性が失われる──これは痛烈だった。


3.Bot 戦略への応用:論理 × 感情

要素主なデータソース長所短所
論理層価格変動取引所ティックデータ客観的・安定した解析過去に依存しすぎる
注文板不均衡(OBI)深層板情報短期的な需給変化を鋭く捉える異常値やクラッシュに弱い
感情層ニュースセンチメント各種ニュース API大口投資家や市場心理の先読みマニピュレーションや誤判定のリスク
SNS ボリュームTwitter API、Google Trends群集心理をリアルタイムに観測可能ノイズが多く、フィルタリングが必要

自分はこれらを組み合わせる重要性を理解したものの、まだ「どの信号をいつ重視するか」のウェイト設計が不十分だと痛感する。


4.マインドセット:暴力性と慈悲の同居

  • 長期的視点では、「攻めのロジック(暴力性)」と「包み込むマインド(慈悲)」を同時に持つことが強さの前提。
  • 短期的視点では、フェーズ分割とルーティン儀式が欠かせない。

たとえば、

  1. 探索フェーズ(慈悲重視):自由なアイデア出しや感情的インスピレーション
  2. 実行フェーズ(暴力性重視):厳格なコーディングと成果追跡

というように場面に応じた切り替えが必要だという指摘を受け、自分の「なんとなく両立させよう」とする甘さを突きつけられた。


おわりに──自戒とこれから

今回の振り返りで、私が陥りがちな「自己肯定バイアス」「表層的理解のまま自己満足する危険性」を強く自覚した。苦しみや恐怖と向き合うのはつらいが、これを越えなければ思考と行動の深度は高まらない。

  • 今後のアクションプラン
    1. 非周期タイリングの置換則カット&プロジェクト法を文献で再学習
    2. Bot 戦略の各信号に対するウェイト設計を小さな実験で検証
    3. 開発フェーズごとの明確な儀式(アファメーション/瞑想 → コーディング → ジャーナル)を定着させる

このログは、自分自身への厳しいメッセージであり、常に読み返すべき自戒の記録。引き続き、苦しみを恐れずに、強く、深く考え続けたい。

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