学ぶということ

一口に「学ぶ」といっても
色々なニュアンスがあります。

これ、英語だと分かりやすい。

お馴染みのstudy
何か対象に向き合って、調べたり考えたりする「行為」です。
これはいわゆるお勉強のイメージですね。
領域を絞って打ち込む、といった感じ。

あまり聞かないlearn
知識・技能・理解を、自分の中に獲得する「変化・成果」です。
これはスキルを獲得するようなのが代表的で
知識はもちろん技能も獲得すること。
単に何かを獲得するだけで無く
本人の中に何かしらの変化が生じるところがポイント。
経験知などはこの領域です。

そして、これまたお馴染みのtraining
特定のことができるように、反復して能力を形成する「訓練・養成」です。
そもそも語源には「引きずる」という意味合いがあるそうで
一つの方向に整えるとか、一定の行動ができる余にする
といった感じです。
経験の回数を重ねることにより
その状況に適応するとか
考えずともできるようになるってのはこれです。

どうも我が国の「学び」というと
study一本槍って感じですが
learn

training

もっと重視すべきだと思うのです。

そうしないとバランスが悪い。

勉強することは大切です。
でも
勉強は目的ではありません。

studyは手段で
learnが目的

そして

そのためには
trainingも必要になる。

そんな感じですね。

AIが苦手なこと

「AIの台頭によって仕事が奪われる」
なんて意見があったりします。

「奪われる」というか
AIか代わりに面倒なことをやってくれるわけで
そんなのを我々がやっても価値が無いってことでしょう。

逆に、AIにできないことの価値は高まるでしょうから
こういうの、すでに皆さんお分かりかとは思いますが
改めて生成AIに、自身が得意なことと苦手なことを白状させてみました。

まずAIが得意なのは

  • 情報の検索と整理
  • 大量データの比較
  • 文章や案の生成
  • パターンの発見
  • 条件を与えられた中での最適化
  • 人間の思考の叩き台を作ること

です。
なるほど。
そりゃそうでしょう。

では、苦手なのは?

色々出ましたけど
そりゃ当たり前だろ
確かにそうなってるな
というのがこれら。

  • 現実を直接確かめること
  • 情報が不足した状態で、責任を負って決断すること
  • 身体を使って世界に働きかけること
  • 自分の誤りに気づくこと

特に興味深いのは以下。

  • 本当の目的を決めること
  • 暗黙知を扱うこと
  • まったく新しい状況への対応
  • 長期間、一貫して行動すること

AIが特に苦手なのは、
不完全な現実の中で、何を目指すかを自分で決め、身体を使って行動し、結果に責任を負うこと
ですって。

これ、言ってみればこういうことです。

主体的に考えてアクティブに行動しろ
腹を決めてチャレンジしろ

ま、そうでしょうな。

授業では身に付かないことばかりですね。
面白くなってきたぞ!!

失敗しないことより失敗を含む状態から立ち上がることが大事

ということは
失敗した方が成長するチャンスがあるってこと?

そうだよ。

「できること」よりも
「できるようになること」が大事だから。

できるようになる前は
できないわけです。

すでにできることに執着しても
何も変わりません。

それはつまり
成長しないってことでしょう?

「失敗した」
ということは
「チャレンジした」
ということであって
成長するためのスタートラインに立った
ということです。

成功してしまえば
もうそこから学ぶことは無い。
気持ちは良いでしょうし
そのためにチャレンジしたのですけどね。

チャレンジした結果
起きること
分かること

それらは
チャレンジしなければ分からない
わけで

「できる」と分かっていることを
いくらやっても分からないのです。

チャレンジしない
できることしかやらない

そこに成長が無いのは当たり前なのですよ。

よく言う
「失敗からしか学べない」
というのはそういうことです。

「失敗」にフォーカスすると
「そうは言われても
失敗するためにやるなんてできないよ」
となるでしょうけど

「やってみたらいいよ
決して損はしない(成長する)から」
ということなのですよ。

さらに言うなら

四の五の言ったり
悩んでる暇があったら
考えずにやる方がマシ
ということなのですよ。

仮に
何も得られるものが無いような気がしても
強くなるのですよ。
実はそれが一番のメリットかもしれません。