自然の摂理

頑張って努力して成長して
それがずっと上り調子で続いていけば良いのでしょうけど
決してそんなことは無いですね。

上がったり下がったり
調子が良いときもあれば悪いときもある。

良いときは何をやってもうまく行く気がしたり
悪いときは何をやってもうまくいきそうもなかったり。

植物が季節の移り変わりに伴って
種子から芽が出て花が咲いて実がなって葉が落ちて
そんなサイクルを繰り返しながら成長して
いつかは終わりを迎えるように

人にも成長のサイクルがあって
芽が出て花が咲いて実がなって葉が落ちて
それに該当するようなことを繰り返しながら成長して
いずれは終わる。

人によって多少の違いはあれども
たぶんそのサイクルは絶対的なものでしょう。

「葉」が落ちたというのに
「実」を求めても無理なように
今の立ち位置に不相応なものを求めても
そりゃぁうまくいきません。

そう考えると
バイオリズムなんてのは
かなり当たり前なんですね。

ちなみにバイオリズムは
20世紀初頭にオーストリアの生物学者によって提唱されたもの
とChatGPTが言っています。

バイオリズム
生きとし生けるものの持つ周期ですね。
なるほど、納得。
植物だって動物だって
周期に従って生きています。
我々人間だって同じでしょう。

でも、ひょっとして
人はそのサイクルに抗うことによって
文明の発達を手に入れたのかもしれませんね。

今の自分がサイクルのどこにいるのかが分かれば
何をすべきかが分かるわけで
それに適したアクションを取っていれば
とても自然で、そこそこうまくいくでしょう。

でも、個々の力でできることには限りがあるわけです。

それを「社会」という集団の力で
ブレークスルーすることを決めた人間の場合は
周囲の環境(社会)が
個々の持つサイクルに従うことを許さなかったりするわけで。

でも、その環境があるからこそ
一人では為し得ないことができる
というトレードオフが効いています。

だから代償として
今の自分が成長のサイクルのどこにいて
何をすべきかが分からなくなってしまって
悩み苦しむのかもしれません。

そんな気がしています。

こういう考え方
自然信仰との親和性が高い日本人なら理解しやすいと思いますが
どうでしょうか。

ChatGPTに思う ついに来たか?

最近、AIチャットボットの”ChatGPT”が話題になっていますね。
皆さん、試してみましたか?

小説やプログラムのソースコード作成など
結構凄いことができます。
大学のレポート作成なんかにも利用されて問題だとか。
検索エンジン各社も、このAIチャットボットのテクノロジーの獲得に躍起になっているようです。

なんだか良く分からない人はぜひ試してみましょう。
”ChatGPT”で検索すれば、情報は手に入ります…というほど大げさで難しいことじゃありません。
単なるテキストチャットで、相手がAIなだけです。

ちょっと試してみましたが、結構面白いですよ。
本当に色々なことに答えてくれます。
日本語で聞けば日本語で答えてくれますし。
でも、海外の情報について聞くと、時には英語で答えますね。

技術的なこととか、皆さんの趣味にまつわる諸々とか
それこそ哲学的なこととか
もう何でもです。

これ、インターネット上の情報をリソースとして、AIが最適な答えを構成するってことですよね。
私はその辺は素人なので、あまり詳しいことは分かりませんが。

多少のラグこそあれ、リアルタイムで返事を返してきます。
処理速度も凄いと思いますが、恐らく毎日莫大に増加していくネット上の情報を元に、どんどん賢くなっていくのではないでしょうか。

試しに、ちょっとレアなケースの自動車のメカニカルなトラブルの原因について聞いてみたのですが、なかなか適切な返答をしてきて驚きました。
日本語で聞いたら英語で返してきやがりましたが。
これは間違いなく使えます。

要は、すでにある情報を利用することに関しては、ムチャクチャ凄い能力を持っているわけです。世界規模の脳ミソを持ったロボットだと思って良いのでしょうね。

最近、実際にAIが弁護士の代わりをやるとかで問題になったとか何とか、というのも分かります。アメリカだったかな?弁護士会が大反対で、当事者を脅迫までしたとか何とか。

これ、産業革命の時と同じですね。
リボン織りだったか、靴下織りだったかの機械を作ったら、労働者が仕事を奪われることを恐れて、機械を壊して発明者を殺しちゃうとか。

自動車の初期の頃もありました。
イギリスの街中では、自動車は危険なものだから、赤い旗を持った先導車の後を着いてノロノロ走らなければならない「赤旗法」なんてのがありました。
これは自動車の台頭を恐れた馬車の組合の政治力によるものでした。

で、今回は便利なツールのご紹介というわけではなく、こういうのが登場するとどうなるかというのがちょっぴり見えてきましたよ。というお話しです。

冒頭に書いたように、大学のレポートとかプログラムのソースコードなんか楽勝なわけですから、これからは、そういうレベルの問題はジャンジャンAIにやらせればいいじゃん!という世界に突入することがほぼ確定ですね。

なので、単に言われたことを覚える・やるというのが学習ですよ、そういうのが上手にできるのが優秀なんですよ、という世界がついに終焉を迎える時が来たのかもしれません。

「AIなんてまだまだだよ」なんて言ってられませんよ。

「3Dプリンターなんて使えないよ」(実用性無いよ という意味)
と言っていた人が結構いましたが、今はどうでしょう?
バリバリ実用されています。

もちろん、AIにせよ、3Dプリンターにせよ、万能なわけではありません。
得意な領域と不得意な領域があります。

今回話題にしているAIについて言うなら、ヤツらはすでにある情報を元に適切な解を構成するのが得意なわけです。

ということは、その逆は苦手なんですね。
この世に無いもの。未来のこと。

つまりクリエイティビティを要することや、未来のゴールを設定することです。
あとは心に関することですね。
そういうものこそが人間の仕事になるはずです。

AIにできることは、どんどん高度化しつつ低コスト化していくでしょう。
そういう情報の入手や構成は簡単になっていって、価値が低下するということです。
でも、我々はそれを利用して、もう一歩先に進むことができます。
そして、マシンにできないことは希少化して価値が高まっていくのでしょうね。

それが嫌ならChatGPTと勝負してな!
ってとこですかね。

なんか見えてきたでしょう?



拡散的な思考と収束的な思考

広いところ、大きいところを見るような考え方と
狭いところを深掘りするような考え方
どうやらこの2つは
脳の違う部分を使って考えているようです。

体の輪切り画像を取得できる
MRIという医療用の装置がありますが
アレの脳ミソ版のfMRI(functional magnetic resonance imaging)
というのを使うと
どういう思考をしているときに
脳のどの部分を使っているかが分かるそうな。

それによると…

広いところを、大きいところを見るような
考え方をするときに使う脳の部位で処理されるのは
創造的な思考とか直感的なものとか
潜在的なとか
内発的なものとか
そういうものが処理されます。
いわゆる拡散的な思考です。

狭いところを深掘りするときに使う部位では
理論的な思考とか最適化とか
顕在的なとか
外発的なもの
そういうものが処理されます。
こっちは収束的な思考です。

これらはいずれも大事なわけですが
どうやら学校で鍛えるのは
狭いところを深掘りする後者に偏っていますね。

で!ですよ

前者の拡散的な思考ですが
これは学校では教えにくいのですよ。
答えが無いし
教科書にしにくいでしょう?そういうの。
そしてそういうのって
指示命令によってやらせることも困難です。
もちろん、そんなのを教えたり評価したりできる人間を
育成することも困難です。

この領域を伸ばすには
好きなことを頑張る
くらいしか方法が無いと思うのですが

拡散的な思考が得意な若者を
伸ばしてあげる教育の場はほとんどありません。

自分の資質に合わせた方向を選択する余地がない
という環境は残念です。

選べるのはせいぜい
理系か文系か。

そうじゃないんだって!
って感じですね。

皆さんご想像の通り
脳みそだろうが体であろうが
使わなければ成長しません。

もちろん若いうちに使えば
成長は早いでしょうね。

現状がこうなっちゃっているのは仕方ないわけで
文句を言っても誰もケアしてくれませんし
何より時間がもったいない。
なので、工夫して、できることをやりましょう。

私なんかは
偉そうにこんなこと言ってる割には
結構アンバランスな人間で

拡散的な思考どころか
考えがどんどん発散しちゃって
どうすんだ、それ?
みたいなことに…ならないように努力しなきゃ(笑)