非相関化・多様性・創発的知能：社会性昆虫コロニーとアンサンブル機械学習の同型性
arXiv stat.ML / 2026/3/24
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要点
- 本論文は、アリのコロニーの意思決定と、確率的アンサンブル知能という共通概念のもとでのランダムフォレストのアンサンブル学習との間に同型（isomorphism）が成り立つとする数学的枠組みを提示する。
- 遺伝的に同一なアリが、確率的な局所的手がかりへの反応と正のフィードバックによって差異化するために用いるメカニズムは、ブートストラップ・アグリゲーションやランダム特徴のサブサンプリングといったランダムフォレストにおけるランダム化手法に対応する、と論じる。
- ベイズ推論、多腕バンディット理論、統計的学習理論の手法を用いて、著者らは、いずれのシステムも、さもなければ同一になりうる構成要素を非相関化（デコリレート）することで同じ分散低減効果を達成すると提案する。
- 本研究では、アリに固有の量（例：勧誘（リクルート）率、フェロモン強化、クォーラムセンシング）と、ランダムフォレストの概念（例：木の重み付け、アウト・オブ・バッグ誤差推定、予測の平均化）の間の明示的な対応関係を導出する。
- 中心的な示唆は、創発的な集団知能に関する一般原理であり、同一のランダム化されたエージェントを複数同時に投入し、多様性を強制するメカニズムを組み合わせることで最適性が得られる、という点である。
