文法を知っていれば言葉が話せるようになるわけではない。

言葉を覚えた時、どんな風に覚えたか？おそらく身の回りで飛び交う言葉をひとつひとつ聞き取ってなんらかの意味があることを理解していき、その積み上げでほとんどのことがわかるようになった。

そんなのは当たり前ですが、情報過多のこの時代、なんだか手軽に結果を出せそうな方法論が蔓延していて、この法則さえ覚えれば話せる！とかそんな情報に振り回されがち。

効率よく何かをする、それはほとんどの場合、何かを省くことになります。省かれた内容の中にも必ず本質的な意味で重要なことがある。

だからこそ、本物のスキルが身につくには必ず時間がかかるのだと思います。

リアルな体験は記憶に刻まれるレベルが違う。

目の前で起こることの情報量は、画面の中で起こることの情報量とは比べものにならないほど大きいですよね。皮膚感覚として知っている、ということは、聞きかじりの知識より圧倒的な説得力を持ちます。

表現をする上では、その人のルーツやバックグラウンドというのが透けて見えますので、その説得力ってのは何より大切。経験値こそがその表現の厚みともいえるでしょう。

昔からある学習塾で公文式ってのがありますが、基本的にはひたすら問題を解いていく、っていうシンプルな方法ですよね。ひたすらトライ&エラーを繰り返すことで経験値を上げていく、というのは何かを身につけるために遠回りに見えて一番の近道なんだと思います。

AIの進化も、経験値を上げるスピードの爆発的進化が影響していた？

昨日フェイスブックでシェアされていたAIについて、こちらのPDFがとても勉強になったんですが

http://www.jftc.go.jp/cprc/conference/index.files/170331data02.pdf

後半の方にあるDeep Learningについての解説がちょっと難しいけど、僕なりの解釈では

“ここ数年のAIの飛躍的進歩は、アルゴリズムの進化ではなく、AIに提供できる経験値の量を増やせるようになったことが要因”

というようなこと？(でいいんでしょうか？w)

もっとわかりやすく言えば、考え方はシンプルなままなんだけど、すごいスピードでたくさんいろんなパターンを経験をさせることができるようになったから進化し始めた。

みたいなことなんじゃないかと思います。これって本当に人間も同じなんだと思うんですよね。

AIはまだまだ、インプットできる情報が、人間が普通に生きていて得られる五感をフルに活用したアナログな情報より全然少ないから、特定のことしかできないけれど、それがどんどん増えていくのは間違いなさそう。

そんな意味では、五感を使ったあまり関連のなさそうな情報の組み合わせだけど人間ならだれもが経験としてわかりそうなこと、とかにはやっぱり可能性があるなあと思います。場所と音と匂いの組み合わせとか、光と音と触覚とかね。

何より、いろんなことに感動することが一番の表現のストックですね。