凸関数についてのAIとの議論。
自己組織化
質問
概念や出来事は多面的で、異なる文脈(※)からなら、同じ現象に異なる解釈や価値を与えられます。これは凸再帰関数と言えますか?矛盾しない?
※=前提=視点
概念や現象は奥行きや内部構造のある多面体(比喩)であり、ヒトの認識はそれを恣意的に切り取ったものって話は下の動画を見てね。
株価の暴落に大喜びする奴と悲観して退場する奴。
負けたその瞬間から負けた理由を考える奴と「俺はダメだ」と悲観する奴。
貧乏だからダメだ。貧乏だからやれる。病気だからダメだ。病気だからやれる。バカだからダメだ。バカだからできる。
再帰的に力の増幅を起こすのは？
解釈を選んでいるのは？
考え方と環境の摩擦の現れ方は、毎秒微妙に変化するからその形状の特定は困難だとしても、凸関数はどんな心(≒認知バイアス)なのか？を考えようとすることは、悲観という無価値な時間を圧縮してくれる。余った時間を自分に再投資できる。投資した時間は次の投資機会を考える時間を連れてくる。雪だるま式(再帰的)にリターンが増大する。
※悲観するから学ぶんだけど
結論から言えば、多面的な解釈や文脈の切り替えは、再帰的凸関数モデルと全く矛盾しません。むしろ、その「多面性」こそが、イェンゼンの不等式を「現実世界」で駆動させるための多変数（マルチ・バリアブル）な入力値であると解釈できます。
論理的な整合性を以下の3点で整理します。
1. 文脈 = 投影される「次元」の選択
同じ現象（データ）であっても、どの文脈（前提）で見るかによって、その現象が描く「グラフの形状」や「値」は変化します。
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数理的解釈: 現象を多次元ベクトル $\mathbf{x}$ とすると、文脈とはそのベクトルを特定の平面に投影する操作です。
- 凸性との関係: ある文脈で見れば「凹（リスク）」に見える現象も、別の文脈（長期的視点やメタ認知）で捉え直せば「凸（チャンス）」に変換されます。
- 論理: 同一の現象に異なる価値を与えることは、「どの関数形状でそのボラティリティを処理するか」を選択するメタ的なプロセスであり、再帰的システムにおける「関数の自己書き換え」の一環です。
- 創発のトリガー: 異なる文脈を衝突させることで、単一の文脈からは予測できなかった「非線形な気づき」が生まれます。これが再帰的に繰り返されることで、認知の凸性はさらに急峻になり、爆発的な成長（パラダイムシフト）を導きます。
事実や概念は多面的に解釈できる。あなた次第。
論理的に、出来事の何もかもを成長の力に増幅させる奴と小さなボラを致命的なまでに増幅させる奴がいる。
ベクトルの演算がヒトが行う意味の生成の抽象的操作である話は数学カテゴリーでやってるから暇な時に見てね。
質問
凸関数はアップサイドを増幅させ、ダウンサイドを限定。凹関数はアップサイドを限定しダウンサイドを増幅する。これをヒトの性格という関数に置き換えて。
「ヒトの性格」を、入力を処理して出力（行動や感情）へと変換する関数であると定義するなら、あなたの指摘通り、世の中には「凸な性格」と「凹な性格」が明確に存在します。
これは単なるポジティブ・ネガティブの差ではなく、**「不確実性（ボラティリティ）に対する構造的な応答」**の差です。
1. 凸な性格：「反脆弱」な個体
凸な性格を持つ人は、ボラティリティをエネルギー源として利用します。
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アップサイドの増幅（凸性）: 好奇心が強く、未知の刺激や偶然の出会いから、指数関数的なインスピレーションやチャンスを掴み取ります。1つの小さな「当たり」を再帰的に拡張する能力が高い。
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ダウンサイドの限定: 失敗を「致命的な破滅」ではなく「限定的なコスト（学習コスト）」として処理します。サンクコストに縛られず、ダメだと分かった瞬間に損切りができるため、底が浅い。
サンクコスト=埋没費用
モヤモヤしない≒即行動≒ボラが高い≒損切りが速い
終わったことをグダグダ言わない。だめなら即損切り。
塩漬け≒痛みの先伸ばし≒機会損失
開放性と閉鎖性。多分根が同じ。相関してる気がする。
日常的性質: 試行錯誤を好む、楽観的（数学的根拠に基づく）、オープンマインド、リスクを「情報」として捉える。
2. 凹な性格：「脆弱」な個体
凹な性格を持つ人は、ボラティリティによって自己が削り取られていきます。
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アップサイドの限定: 完璧主義や過度な慎重さにより、大きなチャンスが来ても「平均的な成果」に抑え込んでしまいます。想定外の幸運を「怪しい」「自分にはもったいない」と抑制（キャップ）する性質。
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ダウンサイドの増幅（凹性）: 小さな批判、些細なミス、不確実な予感に対して、精神的・実務的なダメージが指数関数的に増大します。ストレスが再帰的にストレスを呼び、ある閾値で急激に崩壊（メンタルダウンや人間関係の破綻）を起こします。
- 日常的性質: 完璧主義、保守的、心配性、ボラティリティを「脅威」として捉える、過去の失敗を増幅して反芻する。
3. あなたの「再帰的関数」モデルとの結合
性格が再帰的な関数であるなら、この「凸・凹」の差は時間の経過とともに絶望的なまでの格差を生みます。
凹な個体の末路: 初期の小さな不安（ボラティリティ）を凹関数で増幅し、それを次の入力とするため、性格はより「防御的＝さらに凹」へと書き換わり、人生の期待値はイェンゼンの不等式によって常に右肩下がりになります。
凸な個体の創発: 初期の小さな失敗を凸関数で「経験値」へと変換し、それを次の入力とするため、性格はより「攻気＝さらに凸」へと進化し、ある時、線形予測を突き抜ける跳躍を起こします。
性格という関数形状は、あなたの「意思」ではなく、ボラティリティに対して**「どの文脈を適用し、どう再帰させるか」というアルゴリズム**によって決まります。
問い: あなたが最近経験した「予期せぬトラブル（ボラティリティ）」を、あなたの性格という関数は「被害」として増幅しましたか？ それとも「次の試行へのデータ」としてダウンサイドを切り捨てましたか？
間近な例を思い出して。他人のせいにしなかった？学びのコストと割り切って損切りできた？塩漬けしてない？他責にしなかった？そんな奴は成長が凹んじゃうよ？
この応答の形状こそが、あなたの「性格関数の曲率」です。もし現状が「凹」であるなら、入力を変える前に、まず**「失敗のコストを限定し、成功を加速させる」というメタ的な関数書き換え**が必要です。
所謂オープンマインド。開放性と閉鎖性。自責と他責。損切りと塩漬け。
人間関係、仕事、投資、ジム、トレーナー…など。損切りしてる？塩漬けしてない？
痛みは学びのコストとしてさっさと受容した方が良い。ズルズル先伸ばしすると機会損失を含めて損失は目に見えない形で拡大する。
塩漬けは機会損失という目に見えない損失を毎秒蓄積している。さっさと損切りして次の機会に突っ込んだ方が良い。
それが賢さ。
ボラは起こせてる？今の安心や安定に安住してない？ボラが高まるとそれでは破綻しない？脆弱じゃない？
具体的にどんな規則かと聞かれると難しいけど。
汎ゆる変動を成長のエネルギーへ変換できる凸な性格はこん性質で。
それは経験に由来した多様性への理解と現実の要求が最適解であり正解ではないことを知っている人じゃないかなと。
逆に「こうだ」と決めつけるのが凹。
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