人間のインプット量を情報量の観点で計算してみよう
「アウトプットとインプットの理想的な割合ってどの程度なのかな？」とふと思ったので、少しだけ定量的に考えてみることにしました。
まずは、インプットのデータ量を情報量の観点で計算してみたいと思います。人間の入力としては、大きく分けると5感ですが、その中でも主要かつ最も情報量多いと思われる視覚にフォーカスしてみます。
人間の眼の画素数は、諸説ありますが4Kモニタ(8,294,400 = 3,840x2,160)相当という話を聞くので、この数字を採用します。情報量的には、RGBの3つのチャンネルがあるので3倍。1秒で30フレーム程度（テレビも30fps程度）、1日16時間程度つまり57600秒(=16 x 60 x 60)程度活動していると考えると、1日約43TBですね。大体40TB程度と覚えておくとよさそうです。でも、43TBも毎日保存してたら脳がパンクしちゃいそうですね。自分の体感からも、とてもそんな情報量を入力しているとは思えません。
ディープラーニングは、人間の脳の仕組みを参考に作られたアルゴリズムですが、人間の脳がディープラーニングと似たようなことが行われていると考えると、画像の特徴量を抽出とかが行われて、実際には情報量がグッと削減されているのかもしれません。どのくらい削減されるのでしょうね。実は1万分の1くらいなのかもしれません。
ということで、せっかく計算してみましたが、あんまり43TBという量自体に意味は無いような気がしますね。
人間のアウトプットの量を情報量の観点で計算してみよう
ではアウトプットの観点で計算してみましょう。例えば、ブログで考えてみましょう。私は1時間で4000文字程度の文字を書けます。日本語は1文字2バイトなので8kBでしょうか。眼から入力される43TBという入力量に対して、あまりに小さいデータ量ですね。
もうちょっと頑張って、容量を増やすことを考えてみましょう。入力と同じ映像で考えて、YouTubeに動画を投稿するとしたらどうでしょう。1時間程度撮影したら、数GB程度はいくかもしれませんね。まあでもそのくらいでしょう。
いずれにしても入力されるデータに対してはとても小さいですね。
まとめ
データ量をもとに、インプットとアウトプットの割合を考えてみました。ただ、あんまり意味のない考察だったかもしれませんね。お蔵入りにしようかと思いましたが、せっかく計算したので公開してみることにします（笑）
当たり前ですが、単純に量だけでなく、質も重要ですね。個人的には、アウトプットを意識すると、インプットの質も変わってくるんじゃないかなとか思ったりしています。そのあたりは、また気が向いたら別の記事に書きたいなと思います。
