学習曲線
練習の冪乗法則
15万回折り紙「鷦鷯(みそさざい)」を折ったときの時間計測
遺伝的アルゴリズムでも解に単調に近付くのではなく、良くなったり悪くなったりしながら全体として最適解に近づいていく 木村氏のデータでは1万回目から2万回目までほとんど上達がみられていません。これだけスランプが続くと嫌になりそうなものですが、冪乗則を信じていたならば必ずスランプを乗り越えられると期待できたでしょうし、スランプ脱出の時期も大体予測できたから実験を続行できたのかもしれません。
逆に、上達の見込みが無い場合は初期段階において上達曲線の傾きがゆるやかでしょうから、上達が遅い傾向が明らかであれば早目に見切りをつける決心がつくかもしれません。先が見えてしまうことは悲しいこともあるでしょうが、人生を無駄にしないためにこのようなデータを利用することは意義がありそうです。