「この人の考えは鋭いな」 「どうしてこんなにわかりやすく説明できるんだろう」 「初めてのことでもうまくこなせてすごい」 ……と、思わず感心してしまうような人が、あなたのまわりにいませんか？ 「頭のいい人」に憧れを抱く一方で、「自分にはそんな素質、全然ない」と諦めている方もいるかもしれません。ですが、頭のいい人の特徴を知り、自分の思考や言動を少し工夫することで、頭のいい人に一歩でも近づくことは可能なはず。 東大教授など識者らの見解を参考に、頭のいい人の特徴を4つご紹介しますので、ぜひそのヒントにしてください。 特徴1.「視点移動」がうまい 特徴2. 素直に「マネ」をする 特徴3.「抽象化」「具体化」がうまい 特徴4. 考えることが「好き」 特徴1.「視点移動」がうまい 明治大学教授で教育学者の齋藤孝氏は、「頭がいい」ということを次のように定義しています。 頭がいいとは、視点移動ができるという

これまで何人も強いエンジニアと出会って、 「なんで自分はあの人と比べて何もできないんだ・・・。」と何度落ち込んだことか。 ただ、最近強いエンジニアの仕組みを理解してから落ち込むことは無くなった。 それについて書いていく。 （強いエンジニア達本人に聞いたわけではなく、観察してえられた個人の見解です） 気づき：強いエンジニアを見て落ち込む要因は2つありそう 1つは今の知識や技術力の差。 書くコードの違いだったり、成果物ができるまでの時間に差がありすぎたり、PRレビューで自分が思いもしなかったウルトラ解決策を何度も提示されて、自分の実力の無さを感じて落ち込む。 もう1つは新しいことを学ぶときの時間の差。 お互い知らない技術だったはずが、いつの間にか強いエンジニアはその技術に習熟(しているように見える)して、自分は理解不足で取り残されているという状況が発生しがち。 この時、自分には才能がないのかと

ホーム > 書籍『AI vs.教科書が読めない子どもたち』が示す、「読解力が低い人」は「認知できる世界の解像度が低い」という事実。 本書は大きく前後半の2パートに分かれていて、 前半では、 ・巷で言われている「AI」は実際にはその実現過程で生まれた「AI技術」と呼ぶべきものであり、本来志向された意味での「人工知能」と呼ぶにははるかに足りない代物であること ・その技術の延長にシンギュラリティが訪れることも無いだろうこと ・そうであるにも関わらず、そのAI技術によって現在のホワイトカラー労働者の多くを代替しうること ・しかもそのオートメーションの波がこれまでの産業革命とは比較にならない速度で、わずか20年間に圧縮されて起こるだろう という予測が示される。 そうであるならば、AI技術に代替されないための行動と施策を、となるのが当然の考えだ。 AI技術には実のところ3つのものしか扱うことができない

2005年のスタンフォード大学の卒業スピーチで、スティーブ・ジョブスは仕事について「たまらなく好きなことを探そう (You’ve got to find what you love)」と説きました。そして彼は「まだ見つけていないのなら、探し続けよう」と続けます。言い換えれば、「情熱を傾けられる仕事を探そう」というアドバイスを、社会に出ていく学生たちに送っています。 https://news.stanford.edu/news/2005/june15/jobs-061505.html私もスティーブ・ジョブスのような起業家をゲストとして講演にお招きして、学生の皆さん向けに話をしていただくことがあります。そんなとき、学生から最も頻繁に出てくる質問は、 「やりたいことが見つからないのですが、どうすればいいでしょうか？」 というものです。起業家が来るたびに、その質問は繰り返されます。それに対して「探

脳の中の電気信号を読み取り、話しことばに変換することにアメリカの研究グループが成功し、脳の障害などによってことばが出ない人とのスムーズな意思の疎通につながる技術として注目されています。 研究グループは、脳内で出される電気信号を検知する装置を人に取り付け、数百の文章を声に出して読んでもらうことで、声に出す際に唇や舌、あごやのどを動かすのにどのような信号が関わっているかをＡＩ＝人工知能を使って詳しく解析しました。 そしてこの解析を基に脳内の信号を解読して音声に変換するコンピューターのシステムを作り試したところ、脳内の信号を基に100余りの文章を音声にすることができたということです。 文章によってはほとんどの人が正確に聞き取れたということで、研究グループは、脳の信号を読み取って文章を音声に変換することができたのは初めてだとしています。 研究グループは、現時点では限られた文章しか音声にできておらず

Chainer チュートリアル 数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説 ※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。 何から学ぶべきか迷わない ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。 前提知識から解説 このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログ

TOPコラム嵐の大野智が、新しいリーダー像のお手本である4つのポイント 嵐の大野智が、新しいリーダー像のお手本である4つのポイント NHKも大相撲初場所中にニュース速報を流すほどのディープインパクト。ですが、活動休止のひきがねとなったリーダー大野智さんへの批判は出てきません。人事・戦略コンサルタントの筆者としては、ここに注目してもらいたいのです。 大野さんは、いわゆるグイグイ引っ張っていくような従来型のグループリーダーではありません。リーダーとしてあまり前に出てこないので、ひょっとしたら存在感が薄いと映るかもしれませんが、それは大いなる誤解です。 嵐の大野リーダーこそ、これからの時代のお手本なのです。もちろんこの極意は、アイドルグループに限った話ではありません。普通に働くあなたにもピッタリなリーダー像です。余計な軋轢（あつれき）も生まず、メンバーも育ち、成果も上がります。早速、解説します。

機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning) 作者: 加藤公一出版社/メーカー: SBクリエイティブ発売日: 2018/09/21メディア: 単行本この商品を含むブログを見る発売されてからだいぶ経ちますが、構想段階の頃より著者の「はむかず」さんこと加藤公一さんからお話を伺っていて注目していたこちらの一冊をようやく一通り読みましたので、サクッと書評めいた何かを書いてみようかと思います。 各章の概要 言うまでもなく実際の内容は皆様ご自身でお読みいただきたいのですが、これまでの書評記事同様に概要を簡単にまとめておきます。 第01章　学習を始める前に Python環境やAnacondaのインストールについての説明もなされているんですが、重要なのは後述する「本書は何を含まないか」という節。ここに本書の狙いの全てが書かれていると言って

「最近の若者たちは、“チル化”している。そこをちゃんと理解した上で、採用や育成の戦略を立てなければいけない」──最近の若者たちの特徴について、博報堂ブランドデザイン若者研究所リーダーの原田曜平氏はこう指摘する。年々深刻化する人手不足問題に直面する日本企業にとって、若い世代の獲得、育成、活用は最優先課題。 『若者わからん！「ミレニアル世代」はこう動かせ』 ワニブックス）を上梓した原田氏に、若者たちの思考を理解し、うまくコミュニケーションを取り、育成していくための方法を聞いた。 ミレニアル世代の3つの特徴とは？ ――日本のミレニアル世代（1989～95年生まれ）の若者たちは「チルってる」ということですが、チルとは「落ち着く」「まったり」というニュアンスの「chill out」が語源ですよね。そうなった背景を、まず教えてください。 原田曜平氏（以下、原田）：一つは、彼らが育ってきた時代背景による

ディープラーニングおじさん 私の会社には「ディープラーニングおじさん」がいます。「います」といっても私が勝手に一人で心の中でそう呼んでいるだけですが…ともかく、今日はその「ディープラーニングおじさん」が、機械学習経験ゼロから、最終的に会社を動かすまでの華麗なる軌跡を紹介したいと思います。 なお、会社に関する情報は、私の都合である程度、虚実入り混じった情報になることご了承ください。今回の話で伝えたいことに関しては、影響は無い範囲とは思っています。 ディープラーニングおじさんの華麗なる軌跡 自分のツイートを「ディープラーニングおじさん」で検索したら、最初に引っかかったのが2016年10月ころでした。もう1年半くらい前ですね。 自分も個人で少しだけディープラーニング試したりしてるので、ディープラーニングおじさんに少しだけ自分の知ってる情報を提供してみたけど、おじさん何も聞かずに特攻しててワロタw

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コンサルタントをやっていた頃、良いか悪いかは別として、採用に関して「地頭の良さ」を重視する風潮があった。 地頭の良い人間は一定の訓練でそれなりのコンサルタントになる。 だが、お世辞にも地頭の良いとはいえない人間は、いつまでたっても一人前になれなかったからだ。 実際、私が20代半ばで所属していた部署では、中途採用にあたって「学歴」をさほど重視していなかった。 重視していたのはとにかく「地頭」だ。 ある応募者は、「高卒」で「自動車整備工」になり、そして「先物取引の営業」に転職、そして最後に「漁師」という経歴を持っていたが、彼は採用された。 彼の言動は、地頭の良さを十分に感じるものであったからだ。 彼の業務経験の貧しさは訓練でなんとかなる、皆がそう思ったのである。 彼はその後、会社に大きな貢献を残し「支社長」まで努めたのだから、その時の判断は間違っていなかった。 ■ この「地頭」の正体について、

16世紀から17世紀頃のガリレイやニュートンの時代に始まったとされる人気のゲーム、「物理」の攻略Wikiがオープンしました。高い難易度から早期に“引退”してしまった人にとっては、もっと早くからこのWikiがあれば……と思わずにはいられないかもしれません。 物理 攻略 Wiki このWikiは、「物理の学習者が『大学の学部卒業』レベルになるまでに必ずぶつかるであろう困難の数々をクエストという形で面白おかしく表現して、多くの小目標を視覚化」「それにより学習者を励まし、応援」することを目的としており、「あたかも『物理』という名のテレビゲームが存在しているかのように」物理を紹介していくというサイト。 「メインクエスト」として、以下の11マップが紹介されています。 「力学」の平原 「解析力学」の丘 「電磁気学」の工場 「光学」の洞窟 「熱力学」の火山地帯 「統計力学」の塔 「流体力学」の滝 「相対性

高橋孝雄（たかはし・たかお） 慶應義塾大学医学部　小児科主任教授　医学博士　専門は小児科一般と小児神経 １９８２年慶応義塾大学医学部卒業後、米国ハーバード大学、マサチューセッツ総合病院小児神経科で治療にあたり、ハーバード大学医学部の神経学講師も務める。１９９４年帰国し、慶應義塾大学小児科で現在まで医師、教授として活躍する。趣味はランニング。マラソンのベスト記録は２０１６年の東京マラソンで３時間７分。別名“日本一足の速い小児科教授”。 慶應義塾大学医学部の小児科教授である高橋孝雄医師による「高橋たかお先生のなんでも相談室」。テーマはママのお腹の中にいる胎児の頃から幼児までの「環境要因」について。 胎教、早期教育という言葉もあるほど、スポーツでも勉強でも早いうちからトレーニングを始めたほうがその子のためになると親が考えるのは不思議なことではありません。ただ、脳の発達に精通している小児科医の立場

直訳すると「幸福」「健康」という意味の「well-being（ウェルビーイング）」。幸せで、肉体的にも精神的にも、そして社会的にも、すべてが 満たされた状態にあることを言います。 ここでは、特にウェルビーイングと教育の関係に焦点を当てて解説します。

自分の能力のピークはもう過ぎた —— 。そう感じたことがある人は、ぜひ読んでほしい。 知能に限って言えば、今後、新たな能力のピークを迎えられる可能性がある。他人の感情を推し量る能力、あるいは基本的な計算能力のように、中年期もしくはそれ以降までピークに達しないものもある。 マサチューセッツ工科大学（MIT）の認知科学研究者で、加齢に伴う知能の変化に関する研究を率いるジョシュア・ハーツホーン（Joshua Hartshorne）氏は、Business Insiderに対してこう語った。 ｢ほぼどの年齢においても、ある能力については向上が、ある能力については低下が見られる｣ 研究チームは、10歳から90歳までの数千人を対象に、単語の暗記、顔の識別、名前の記憶、計算といった能力について、調査した。結果、年齢に関係なく、ほぼすべての年齢で、常になんらかの能力のピークが来ることがわかった。

中野さんの息子さんに限らず、非常に多くの子どもたちが、勉強をする意味がわからず、また、今現在している勉強が将来へどうつながるのか見えていません。 感度の高い子であれば、すべてに意味を求めるため「ただ言われたとおり勉強をしていればいい」という親や教師の言葉では納得できず、行動を起こさないこともあります。しかし、このような子どもは、逆に意味がわかるとスイッチが入り、見違えるように勉強するようになります。 「勉強する意味」に関しては、以前、「『勉強する意味は？』と問う子に刺さる言葉」という記事を書きました。この記事では、具体的に、目の前の勉強がどのように将来とつながっているのかという点について詳細に書きましたので、まずはこちらをご一読ください。 そのうえで、今回は、ある思考法についてお話しします。その思考法とは「立体思考」です。この見方を教えてあげると、今やっている勉強と将来との接点が見える場合