「頭が良い」ことの定義は、それほど簡単ではないかもしれない。
IQ(知能指数)というのは、完全ではないながら、かなり頭の良さを示すのだと思うが、問題は、それほど正確なIQテストがないってことだ。
いや、テスト内容自体はそれなりに信頼性があっても、被検者のコンディションの問題は小さくない。つまり、1回の短時間のテストで、なかなか正確なIQを測ることは出来ない。
ところで、IQと強い相関関係があることが分かっているのが語彙力で、語彙力テストの成績が、ほとんどIQと一致するという話もある。
もちろん、語彙力が低くても優秀な人はいるが、それはかなり例外なのだと思う。
アメリカの著名な能力開発研究者・トレーナーのウィン・ウェンガーは、語彙力を高める訓練によって、能力を向上させた事例について著書に書いていたと思う。
それで思い出すのが、驚異的に優れた治療成果から「魔法を使って治している」とまで言われたアメリカの精神科医ミルトン・エリクソンの話だ。
彼が生まれ育った農場には、本は、聖書と辞書しかなかったが、小さなエリクソンは、なぜか辞書の方を選び、繰り返し読んだそうだが、名を知られるようになった後、それをやったことは非常に良いことだったと思うと言っていたようである。
頭の良さに連想力を挙げる人も多いと思う。
何かを見たり聞いたりした時、それと関係あるものや、その両者の関係性を思いつく能力だ。
この能力が高いと、「このことは、たとえば・・・」と、あることを、別のものに喩える、いわゆる比喩がうまく、イエス・キリストが比喩(たとえ話)の達人だったと言われることがある。
例えば、電気の知識が少ない者に対し、電圧を理解させるのに水圧の概念を利用するなどだ。イエスは、天国という、直接示すことが出来ないものを、人々がよく知っている何かに喩えたという話があるが、ちょっと説明を要する話なので、ここでは述べない。ご興味があれば福音書を。
ところで、「この人は鋭い」と思わせる人は、おそらく、非常に頭の良い人であろうが、「鋭さ」は、観察力が高いことから感じさせる場合が多い。
日本の推理小説の大家とも言える江戸川乱歩の推理小説を読むと、主に明智小五郎だが、名探偵の観察力の素晴らしさが鮮明に描かれている。
名探偵そのものが、観察眼の鋭い者であると言っても間違いないと思う。
ところで、一般に、人が高い観察力を発揮するのは、好きだと言えるほど興味ある対象に対してだ。
関心のないものに対しては、観察力は鈍くなる。
例えば、クラスメイトの好きな女の子が、今日はどんな髪型だったかを詳細に覚えていても不思議はないが、興味のない女の子だと、よほど奇抜な髪形でもない限り、全く覚えていないのが普通かもしれない。
そこで思いつくのだが、名探偵のように頭の良い人というのは、沢山のものに関心を持っているのである。興味の幅が広いので、多くのものごとについて、何かに気付くのである。
名探偵は、ものそのものと言うより、現象に興味を持っているのかもしれない。
つまり、ものや状況の細かな変化に気付き、その変化の意味を推理するのだ。
ところが、観察し、変化に気付くためには、感性だけでは駄目で、必ず知識が必要で、知識が多いということは語彙も多いのだ。
なぜなら、変化に気付いたとしても、知識がないと、単に、「変な気がする」「何か変」で終わってしまう。
頭が良くない者が「何か変な感じがする」と言った時、頭の良い名探偵が「どう変なのでしょう?」と問うことから始め、データを集めて分析するという場合も多い。
「何か違う」と気付いても、それを何かに関連付ける、つまり、連想が出来ないと具体的なことが分からず、また、連想する際には、「例えば〇〇のような」と、言葉を思いつかないと、はっきりした連想にならない。つまり、ぼんやりした知識ではなく、言葉に出来る具体的な知識でなくてはならず、そのためには語彙の多さは必須なのだ。
だからやはり、語彙の多さは、鋭い人に必要である。
もちろん、語彙とは、意味が解っている言葉だ。
例えば、「テラ・ホーミング」という言葉だけ知っていても、それがどんな意味かはっきり解っていないと語彙とは言えない。
だから、ウィン・ウェンガーが能力を高めたい人達に対し指導したように、ミルトン・エリクソンが子供の時、偶然かもしれないが、自主的にそうしたように、語彙力を高める訓練は有益かもしれない。
エリクソンのように辞書を読むのも良いが、普通は、それなりのレベルの本を読むと良いだろう。知性の高い人が書いた本なら、役に立つと思う。
後、頭の良さを明らかに示すものに「推測力(予測力)」がある。
だが、かなり高い推測力を持つと言われ、その推測力が称賛されるような人だって、かなり推測を間違えるのだ。
人間というのは、推測にはあまり向いていないと思う。
しかし、現代の、ディープラーニング型AIは、うまく扱えば、素晴らしい推測力を発揮し、人間など全く及ばないことが良くある。
だから、AIを自分で作れるようになることには、大変な価値がある。
私が5月末に出したAI書籍は、数学やプログラミング、あるいは、難しいAI理論が解らなくても、WindowsパソコンでExcelが使える程度のスキルがあれば、ソニーの素晴らしい無料AIツールNNCを使って、誰でも、ディープラーニング型AIを作れるようになることを目指して書いた。
AIに足し算を教えることで、NNCの使い方をマスターし、シンプルながら興味深い問題をテーマに、自分の手を動かしながら、楽しくAIの作り方が身に付くように配慮した。
「モンティ・ホール問題」という、1990年から存在する奇妙なゲームを、コンピュータプログラムによるミュレーションで解いた例を、私は知らないのだが、私はそれを、簡単なExcelマクロ(VBAプログラム)で解き、それをNNCでAIに解かせてみた。
とても面白いと私は思う。
本は技術評論社から出版した『楽しいAI体験から始める機械学習』で、紙の本と電子書籍がある、電子書籍では、NNCのネットワーク図など一部がカラーになっている。
良かったら、下からご購入いただければ幸いである。
IQ(知能指数)というのは、完全ではないながら、かなり頭の良さを示すのだと思うが、問題は、それほど正確なIQテストがないってことだ。
いや、テスト内容自体はそれなりに信頼性があっても、被検者のコンディションの問題は小さくない。つまり、1回の短時間のテストで、なかなか正確なIQを測ることは出来ない。
ところで、IQと強い相関関係があることが分かっているのが語彙力で、語彙力テストの成績が、ほとんどIQと一致するという話もある。
もちろん、語彙力が低くても優秀な人はいるが、それはかなり例外なのだと思う。
アメリカの著名な能力開発研究者・トレーナーのウィン・ウェンガーは、語彙力を高める訓練によって、能力を向上させた事例について著書に書いていたと思う。
それで思い出すのが、驚異的に優れた治療成果から「魔法を使って治している」とまで言われたアメリカの精神科医ミルトン・エリクソンの話だ。
彼が生まれ育った農場には、本は、聖書と辞書しかなかったが、小さなエリクソンは、なぜか辞書の方を選び、繰り返し読んだそうだが、名を知られるようになった後、それをやったことは非常に良いことだったと思うと言っていたようである。
頭の良さに連想力を挙げる人も多いと思う。
何かを見たり聞いたりした時、それと関係あるものや、その両者の関係性を思いつく能力だ。
この能力が高いと、「このことは、たとえば・・・」と、あることを、別のものに喩える、いわゆる比喩がうまく、イエス・キリストが比喩(たとえ話)の達人だったと言われることがある。
例えば、電気の知識が少ない者に対し、電圧を理解させるのに水圧の概念を利用するなどだ。イエスは、天国という、直接示すことが出来ないものを、人々がよく知っている何かに喩えたという話があるが、ちょっと説明を要する話なので、ここでは述べない。ご興味があれば福音書を。
ところで、「この人は鋭い」と思わせる人は、おそらく、非常に頭の良い人であろうが、「鋭さ」は、観察力が高いことから感じさせる場合が多い。
日本の推理小説の大家とも言える江戸川乱歩の推理小説を読むと、主に明智小五郎だが、名探偵の観察力の素晴らしさが鮮明に描かれている。
名探偵そのものが、観察眼の鋭い者であると言っても間違いないと思う。
ところで、一般に、人が高い観察力を発揮するのは、好きだと言えるほど興味ある対象に対してだ。
関心のないものに対しては、観察力は鈍くなる。
例えば、クラスメイトの好きな女の子が、今日はどんな髪型だったかを詳細に覚えていても不思議はないが、興味のない女の子だと、よほど奇抜な髪形でもない限り、全く覚えていないのが普通かもしれない。
そこで思いつくのだが、名探偵のように頭の良い人というのは、沢山のものに関心を持っているのである。興味の幅が広いので、多くのものごとについて、何かに気付くのである。
名探偵は、ものそのものと言うより、現象に興味を持っているのかもしれない。
つまり、ものや状況の細かな変化に気付き、その変化の意味を推理するのだ。
ところが、観察し、変化に気付くためには、感性だけでは駄目で、必ず知識が必要で、知識が多いということは語彙も多いのだ。
なぜなら、変化に気付いたとしても、知識がないと、単に、「変な気がする」「何か変」で終わってしまう。
頭が良くない者が「何か変な感じがする」と言った時、頭の良い名探偵が「どう変なのでしょう?」と問うことから始め、データを集めて分析するという場合も多い。
「何か違う」と気付いても、それを何かに関連付ける、つまり、連想が出来ないと具体的なことが分からず、また、連想する際には、「例えば〇〇のような」と、言葉を思いつかないと、はっきりした連想にならない。つまり、ぼんやりした知識ではなく、言葉に出来る具体的な知識でなくてはならず、そのためには語彙の多さは必須なのだ。
だからやはり、語彙の多さは、鋭い人に必要である。
もちろん、語彙とは、意味が解っている言葉だ。
例えば、「テラ・ホーミング」という言葉だけ知っていても、それがどんな意味かはっきり解っていないと語彙とは言えない。
だから、ウィン・ウェンガーが能力を高めたい人達に対し指導したように、ミルトン・エリクソンが子供の時、偶然かもしれないが、自主的にそうしたように、語彙力を高める訓練は有益かもしれない。
エリクソンのように辞書を読むのも良いが、普通は、それなりのレベルの本を読むと良いだろう。知性の高い人が書いた本なら、役に立つと思う。
後、頭の良さを明らかに示すものに「推測力(予測力)」がある。
だが、かなり高い推測力を持つと言われ、その推測力が称賛されるような人だって、かなり推測を間違えるのだ。
人間というのは、推測にはあまり向いていないと思う。
しかし、現代の、ディープラーニング型AIは、うまく扱えば、素晴らしい推測力を発揮し、人間など全く及ばないことが良くある。
だから、AIを自分で作れるようになることには、大変な価値がある。
私が5月末に出したAI書籍は、数学やプログラミング、あるいは、難しいAI理論が解らなくても、WindowsパソコンでExcelが使える程度のスキルがあれば、ソニーの素晴らしい無料AIツールNNCを使って、誰でも、ディープラーニング型AIを作れるようになることを目指して書いた。
AIに足し算を教えることで、NNCの使い方をマスターし、シンプルながら興味深い問題をテーマに、自分の手を動かしながら、楽しくAIの作り方が身に付くように配慮した。
「モンティ・ホール問題」という、1990年から存在する奇妙なゲームを、コンピュータプログラムによるミュレーションで解いた例を、私は知らないのだが、私はそれを、簡単なExcelマクロ(VBAプログラム)で解き、それをNNCでAIに解かせてみた。
とても面白いと私は思う。
本は技術評論社から出版した『楽しいAI体験から始める機械学習』で、紙の本と電子書籍がある、電子書籍では、NNCのネットワーク図など一部がカラーになっている。
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