#分類

SVMとは、平面とベクトルの間に生まれる微妙な敵意を学習させる機械学習アルゴリズムである。いつも境界線を引きたがり、自らの清廉さを誇示しようとする。そのくせデータのノイズには臆病で、ちょっとでも例外があるとあっさり形を変える。複雑すぎるほどの高次元空間に逃げ込み、そこでは魔法のように線形分離が可能になるという幻想を振りまく。最終的に我々を突き放し、反論の余地を与えないサポートベクターへと託してしまう。

セグメンテーションとは、あらゆるものを無理やり区分し、その空虚な論理に安心感を覚える行為である。マーケティングも画像処理もメモリ管理も、切り分けることでまとまった気になれる魔法の言葉。しかし、分割された断片はしばしば全体の意味を失い、結局は複雑さを増幅させるだけの錬金術に過ぎない。

タグ付けとは、人が他人や情報に無数のラベルを貼り付けることで、自らの安心感と優位性を得ようとする文明の悪癖である。必要なのはデータの整理ではなく、往々にして見知らぬ他者への干渉欲を満たす口実となる。SNSの世界では、人々はタグを求め、そしてタグに縛られ、タグ付けの輪廻から逃れられない。分類することで得られるのは、実体のある理解ではなく、表層の錯覚にすぎない。

型解釈とは、あらゆる現象を既存の枠組みに押し込め、安心感と同時に想像力の凍結をもたらす知的スポーツ。常に「これはこの型」「あれはあの型」と分類し、例外という名の反乱を徹底的に黙殺する。合理的な秩序への欲望を満たす一方で、不測の事態と創造的思考を追放する。適用者は、その安定感に酔いしれつつ、自らが作った牢獄の管理人となる運命にある。