非効率で遠回りな学習が一番効率的で応用が利く｜shinshinohara
教科書や参考書を使った効率的学習がとても非能率で、遊びの中で好きなことを好きなだけ学ぶ非効率なやり方がとても能率がよいのは気がついていたけど、それがなぜなのか、長らく言語化が難しかった。人工知能の研究の話を聞いてから、「ああ！だからか！」と納得がいった。 昔の人工知能では、モノをつかむということがとても難しかったらしい。いくら「正解」を覚えさせても少しズレたり荷物の形が違うだけでつかめなくなってしまう。応用力がまるでなく、なかなか使い物にならなかったらしい。 しかし「深層学習」という手法を取り入れてから、劇的に改善したという。 深層学習では、「正解」を教えない。ただ、右から左へ荷物を動かそうとする「動機」だけプログラムする。するとロボットアームは何度も荷物をつかもうとトライしては落とす。何百回、何千回も失敗を重ねる。そして一つ一つの失敗から学習を重ねていく。すると。 やがて「こういう形の荷
「言語化」考｜shinshinohara
言語化は「言葉を操る」とは違う。言葉を巧みに操ることは、言語化から最も遠い姿だと思う。言葉に言葉を重ねたら、自分の感覚から遠ざかってしまう。言語化は、自分の感覚に肉薄することであって、言葉を連ねることとは違うように思う。 だから、言語化は、言葉巧みな人よりも言葉の拙い人のほうが最も近いところにいるように思う。自分の感覚を言葉にできず、もどかしい思いをしているなら、それは最も言語化に近い状態。言語化は、自分の感覚に肉薄しようと四苦八苦して言葉を紡ぐことなのかな、と思う。 言語化のもう一つのコツは、人に伝わるかどうかを指標にしないこと。人に伝わることを指標にすると、どうしても常識的な言葉を選ぶことになり、自分の感覚から離れてしまう。言葉の選択も制限されてしまう。自分の感覚により近づけた、と、自分でしっくりくることを大切にすること。人を指標にしない。 自分がしっくりするなら、その分野では使われな
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