昨夜、高地の牧草地を何かが横切った 雪は隠さない。高地の牧草地をのぼる一筋の足跡——深く沈み、糸のようにまっすぐだ。羊飼いの少年はもう決めている。「犬なんてどこにでもいる。だから犬だよ。」追跡者の女は答えずにひざまずく。この土地にいちばん多い動物は何か、とは問わない。彼女はいま、問いを逆向きに立てようとしている。
動物を裁くな——オーディションにかけろ 彼女のやり方はこうだ。容疑者——キツネ、はぐれオオカミ、野生化した犬——を一匹ずつ、心の中でこの斜面に歩かせる。そして問いはただ一つ。もしお前だったなら、この足跡はどれほど意外か? どの筋書きが美しいかではない。どの筋書きが証拠をあたりまえにするか。まずはキツネから……
キツネだとすれば、この雪は奇跡になる 足跡のわきに手を置く。キツネなら、この深さにはありえない体重が要る。この歩幅なら、一晩じゅう全力で跳びつづける生き物が要る。可能か? かろうじて。だが「キツネ」だとすれば、目の前の雪は途方もない珍事——ほぼ不可能になる。彼女はキツネを外す。キツネが珍しいからではない。キツネでは、実際に見えているものが馬鹿げたものになるからだ。残る容疑者は二匹……
犬には言い訳がいる。オオカミには要らない この歩幅なら、犬にもオオカミにも刻める。二匹を分けるのは細部だ。足跡は一マイル、矢のようにまっすぐ——回り道も、巣穴を嗅ぎに逸れる寄り道もない。犬はうろつくものだ。この直線を保つ犬は妙だろう。では、一歩も無駄にしない飢えた冬のオオカミなら? ごく普通だ。「犬」では細部のたびに言い訳が要る。「オオカミ」なら何ひとつ要らない。そして小さな言い訳は、積み重なっていくものだ……
百の足跡、その一つひとつが票を持つ 彼女は足跡をたどって登る。ここに、この話の静かな核心がある。足跡の一つひとつが、容疑者への新しい問いなのだ。一歩ごとに少しだけ意外な筋書きは、百歩ののちには天文学的に意外になる——小さな疑いは掛け算で増える。尾根に着くころ、「犬」は雪に千の言い訳を負い、「オオカミ」は何も負っていない。答えは出た。いや、それ以上だ。彼女は方法を手に入れた……
見たものをあたりまえにする筋書きを選べ θ^=argmaxθ p(data∣θ)\hat{\theta} = \arg\max_{\theta}\; p(\text{data} \mid \theta) 彼女の規則には名前がある。最尤推定だ。候補となる説明の一つひとつを、実際に観測したものをどれだけ確からしくするかで採点し、証拠がいちばん意外でなくなる説明を選ぶ。式が言っているのはそれだけだ。候補の θ を走査して、優勝者を残す。学習する機械が何百万ものつまみを合わせるやり方がこれだ——訓練データをあたりまえにする設定を選んでいる。
🌱 谷にも一票を与えるべきか? 帰り道、彼女は少年の言い分を噛みしめる。この谷でオオカミが実際に珍しいのは確かだ——それは何かに数えられるべきではないのか? 雪はオオカミと言う。谷で過ごした静かな十年の記憶は、犬とささやく。すでに信じていたことが、証拠の言い分を曲げてよいのはどんなときか——そして証拠が勝つまでに、どこまで曲げてよいのだろう?
