エンゲルバートの法則

エンゲルバートの法則は、人間のパフォーマンスの本来の速度は指数関数的であるという観察です。^{[さらに説明が必要]}この法則は、ダグラス・エンゲルバートにちなんで名付けられました。エンゲルバートの人間のパフォーマンスを拡張する研究は、テクノロジーは使用しても、改善をさらに改善する能力 (ブートストラッピング、「より良くなること」) は完全に人間の領域内にある という認識に明確に基づいていました。

エンゲルバートのブートストラッピングの概念は、速度とパフォーマンスに関する観察の一般的かつ特定の意味を特定します。速度とパフォーマンスとは、ある物の量、量、または程度を、ある物単位あたりで測定することです。^[1] つまり、エンゲルバートの法則は、知識の獲得、使用、または量の増加、個人またはチーム間の参加の範囲や深さ、または期間ごとの変化に限定されません。この法則は、パフォーマンスの領域や、測定基準として選択する量、量、または程度とは無関係です。

人類は長い間、さまざまな状況や領域で指数関数的なレベルでパフォーマンスを発揮してきました。

他の現象と同様に、試薬や触媒を多くの状況や領域に適用したときに同様の結果に気付いた場合、その結果を生み出したり誘発したりする力を試薬、ここでは人間という動物に関連付けます。

スティーブン・ジェイ・クラインは、1995 年の著書で、この指数関数的現象を興味深い形で視覚化しました。^[2] 173 ページの図 14-1 を参照してください。過去 10 万年間の人類の能力の成長を技術拡張係数 (TEF) としてプロットしたものです。対数対数グラフ (時間、TEF) は、多くの領域と数百年にわたる指数関数的パフォーマンスを示しています。

このテーマに関して、クラインの著作はジョン・H・リーンハードの著作を多用している。クラインは特にリーンハードの『1830年代以前と以後の技術進歩率』を参照している。^[3] リーンハードは『Engines of Our Ingenuity』でこのテーマを何度か研究している。^[4] 特に『Double in a Lifetime』を参照。^[5] その他の関連するエピソードには『Influence of War』^[6]と『Influence of War, Updated』がある。^[7] 後者の2つの参考文献でリーンハードは、緊急の必要性がパフォーマンスの必要な原動力となる影響について研究し、それを否定している。

ムーアの法則の指数関数的な性質について議論する中で、^[8] ゴードン・ムーアは、人間が規模を思い描き、それを達成する傾向とその非線形効果に関するエンゲルバートの観察にインスピレーションの根源を見出している。

エンゲルバートは、集団 IQ を、人々が重要な問題や機会に集団でどれだけうまく取り組むことができるかの尺度と名付けました。これは究極的には、有効性の尺度です。

人間のパフォーマンスは特定の社会技術構造に依存しているかのように語られることが長い間流行してきました。しかし、エンゲルバートは、重要なのはその構造の詳細ではなく、その性質であると感じました。彼はその構造の性質を「ブートストラップパラダイム」と呼びました。^{[9] [10]}

彼の実現の中心となったのは、知識の同時開発、統合、応用（CoDIAK ）を可能にする動的知識リポジトリ^[11] （DKR ）でした。このようなDKR自体がCoDIAKプロセスの対象となるでしょう。

これは人間システムとツールシステムの共進化です。これを促進するために、エンゲルバートは、人間の活動の特定の構造、つまりAレベル（「通常の業務」）、Bレベル（「業務の改善」）、Cレベル（「改善方法の改善」）の活動が最も有用で自然であると観察しました。^[12]

ABC モデル、特に「C アクティビティのターボチャージと追加ブートストラッピング」の中で、エンゲルバートは、増分改善曲線から指数関数的改善曲線への移行における C レベル アクティビティの必要性について説明しています。

B レベルの活動は緩やかな指数関数的な結果を達成するのに対し、エンゲルバートは、C レベルの活動はブートストラッピングを達成し、改善を向上させるために必要であり、人間の本質的な指数関数的な性質に直接依存していると主張しました。

エンゲルバートはブートストラップ効果を測定するための指標を公表しなかったが、 1997年にブートストラップ・アライアンスは候補指標の特性を検討した。^[13]

上記から導き出される候補指標は必然的に次のようになります。

• ABCレベルの各アクティビティのフィードバックのような結果を説明する
• CIQの拡張を反映
• DKRの使用を通じてCoDIAK能力の向上を測定する
• ブートストラップ自体の増幅を捉える

上記の頭字語に加えて、次のものは ABC レベルのアクティビティのパフォーマンスをそれぞれの文字で表します 。 ${\displaystyle {\mathcal {A}},{\mathcal {B}},{\mathcal {C}}}$

候補指標:

この指標はCIQの増強を反映しますが、知識の同時開発、統合、および応用 ( CoDIAK ) の効率は、 B レベルのアクティビティを A レベルのアクティビティに適用することにのみ依存します。 (例: ) CoDIAK ダイナミクスの改善については十分に明示されておらず、 C レベルのアクティビティについては説明されていません。 ${\displaystyle CoDIAK_{t\to t+1}=1+{\mathcal {B}}}$

強力ではありますが、エンゲルバートのブートストラッピング効果も単純な指数関数的定式化では考慮されていません。

候補指標:

この指標はパフォーマンス率の向上を示しますが（たとえば、 と言うこともできます）、他のアクティビティの説明が不十分です。 ${\displaystyle CoDIAK_{t\to t+1}=e^{\mathcal {B}}}$

これら 2 つの不十分な候補を比較すると、エンゲルバートの法則の根底にある同じ重要な側面が示されます。つまり、人間の組織と指向された活動が、私たちのパフォーマンスに不可欠な要素であるということです。

前述の不十分なブートストラッピング メトリックからわかることは、単純な指数関数的パワー関係では CoDIAK 機能の向上には不十分だということです。定義上、この結果は、ムーアの法則とメトカーフの法則(またはそのバリエーション) 間の因数またはパワー関係など、そのようなメトリックまたは法則の単純な組み合わせを排除します。

ABC レベルの各アクティビティの取り組みの効果を組み込んださまざまな複雑なパワー関数が候補として検討されました。

これらの違いは、A レベル、B レベル、C レベルのアクティビティの相互作用と相互依存性、およびブートストラッピング効果 (改善された改善) を示しています。3 つのアクティビティすべてにおいて、CIQ、CoDIAK、およびブートストラッピング自体の改善は、B レベルのアクティビティと C レベルのアクティビティの再帰的な適用に依存します。

^{[例が必要]}

多くの期間と領域にわたる、量、範囲、または程度に関するパフォーマンスの指数関数的なレベルは、Lienhard 氏や他の多くの人々によって十分に文書化されていますが、ブートストラッピング レベルのパフォーマンスの最新かつリアルタイムの継続を見つけることは依然として困難です。

エンゲルバートの法則は、人間の能力の向上の場を人間の領域内に明確に位置づけ、パフォーマンスの変化を貧弱な尺度で測ることに対して私たちを叱責しています。線形率、または単純な複利率は、私たちの本来の能力にはるかに及ばないものです。

エンゲルバートは、適切な社会技術的構造の性質を記述するブートストラップ パラダイムを構想するだけでなく、実際に使用され、改良を重ねることで人間の要求を満たす特定の特性も構想しました。

このように、A、B、Cレベルのアクティビティを最大限に活用し、ブートストラップレベルのパフォーマンスを達成するために、そのようなパフォーマンスの適切な基礎が得られるまで、より簡単かつ容易に測定基準を再定義することができます。^{[帰属表示が必要]}

• A、B、Cレベルの活動に大規模なコミュニティを含める
• 問題を再定義し、より大規模で焦点を絞った関係者の集まりへの影響を含める
• 以前に外部化されたコストを含める
• 連鎖的影響に対する対策を含める
• 第三者の不作為または行為による二次的費用または利益を測定する
• 調査や知識の取り込みや普及の速度や範囲を大幅に向上させる

エンゲルバートは、執筆と仕事において、この作業方法を個人から人類全体まで、私的または公的サービスにおける人間の努力のあらゆる領域に適用することを意図していました^{[帰属が必要]}。

• ムーアの法則
• メトカーフの法則
• 私たちの創意工夫の原動力
• 超知能
• 知能増幅
• 経験曲線効果
• スワンソンの法則

• ゴードン・ムーア、ダグ・エンゲルバート、レジス・マッケナとの対談（2001年）