ITスペシャリストが語る芸術

-The Kay Notes-
SE、プログラマー、AI開発者、教育研究家、潜在意識活用研究者、引きこもり支援講師Kayのブログ。

ヴィジョン

当ブログは、第一期ライブドア奨学生ブログです。
◇お知らせ
[2019/12/28]AI&教育問題専用ブログ、メディアの風を公開しました。
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引き寄せ2000年の誤解

昔、私が引き寄せを学び始め、すぐに理解したことは、
(1)実現すると信じて疑わなければ叶う
(2)信じて疑わないことは不可能
ということだった。
つまり、願いは叶わない。
だが、信じて疑わないことは催眠術を使えば可能と思えるし、催眠術の中でも自己催眠・・・そして、それを起こす自己暗示を活用すれば良いと思った。
自己暗示なら、有名なエミール・クーエが凄い成果を上げたらしい。
しかし、クーエの自己暗示でうまくいくなら、世界中の人がやっているはずだが、そうなっていない。つまり、クーエの自己暗示は、そんなにうまくいくものではない・・・というか、ほぼ全てうまくいかない。
クーエの自己暗示は、たまたまうまくいった事例だけが取り上げられ、宣伝されたのだろう。

引き寄せの全てを提示したのはイエス・キリストだと思う。
「願いは叶ったと思えば叶う」
多くのコーチが、イエスのこの言葉を取り上げた。
しかし、イエスはこうも言っている。
「山に向かって海に入れと命じ、その通りになると信じて疑わなければそうなる」
そして、これに成功した者は1人もいない。
そこで、ロバート・シュラーがうまいことを言った。
「イエスは、どれだけ時間がかかえるとは言わなかった」
しかし、願ってから一万年とか十万年後に叶うなら意味はない。

解決を示したのはネヴィル・ゴダードで、「叶った時の気分になれば叶う」と言った。
私が思うに、これを捻じ曲げたのがロンダ・バーンの『ザ・シークレット』だ。
つまり、「いい気分でいれば願いが叶う」と言ったのだ。
それで、「ひゃっほー!最高だ!」という気分になれという変な教えが広まった。しかし、そんな乱痴気騒ぎは昔からいくらでもあったが、それで願いが叶うはずがない。
ネヴィル・ゴダードが肝心なことを言わなかったか、聞いた人がちゃんと伝えられなかったのだろう。

イエスも、たとえが悪かった。
キリスト嫌いのW.B.イェイツですら、イエスがたとえ話の達人であると認めていたはずなのに・・・
つまり、誰も、山が海に入って欲しいなんて思わない。
そうではなく、そのイェイツが言ったように、「老人の(実はイェイツ自身の)願いは、もう一度若くなってあの娘を抱くこと」という素直さ(笑)が必要なのだ。
だが、もう一度若くなることを信じて疑わないことは出来ないし、「ひょっほー!最高だ!」と思ったフリをしても実感は湧かない。
とはいえ、その気分がどんなものかは(理屈では)分かっている。言うまでもなく「最高」だ。
よって、「もう一度若くなってあの娘を抱いたら最高だろうなあ」というのは、信じて疑わないので叶う。
自分が若くて、あの娘ともうまくいくパラレルワールド(並行宇宙)に移動するのである。
ただし、これはあくまで極端な例だ。
アランの『幸福論』を読めば理解出来るが、「もう一度若くなってあの娘を抱く」ことは最高であることは疑いないとしても、そう本気にはならないものだ。
とはいえ、頭がおかしくて本気になれば叶う。
おそらく、イェイツは『ヴィジョン』で、このことを書いたのだが、難解だ。古書も高い。
武内直子さんも、『美少女戦士セーラームーン』の連載の時は、土萠ほたる(セーラーサターン)に『ヴィジョン』の一節を暗唱させたらしいが、コミックスになった時に、イェイツの詩『再来(再臨)』に変えたという話がある。
元のままだと、子供達が魔法使いになってしまうのと思ったのか、単に、難解過ぎると思ったのか・・・
「素敵なあの人に壁ドンされたら最高だろうなあ」と思えば、それで叶ってしまうのである。だって、疑いなく最高だから。

◆当記事と関連すると思われる書籍等のご案内◆
(1)ヴィジョン(W.B.イェイツ)
(2)幻想録(W.B.イェイツ)
(3)幻想録(W.B.イェイツ。ちくま学芸文庫)
(4)アラン 幸福論 (岩波文庫)

豊かさ
AIアート1392
「豊かさ」
Kay

地図より磁石(計画より未来像)

ものごとは計画通りにはいかない。
展開というものは、いつも予想外だ。
おかしなことと思えるかもしれないが、予想通りに進むとしたら、それはロクでもないものか、最後にどんでん返しが待っていて、下手したら全てを失う。
その極端な例が受験を中心にした学業だろう。
良い塾に入り、計画通りに良い成績を取り、計画通りに受験に成功し、良い大学や大学院を出て、計画通りに良い会社や官庁に入ったり公務員になる・・・と計画通りに進む人生ほど、後で嫌というほどの喪失感、嫌悪感、失望感、倦怠感に苦しむ結果になる。言い換えれば、計画によって為される目標なんてものは持たない方が良い。
大切なものは、ヴィジョン・・・つまり、将来の理想像、夢、未来像だ。
ところが、受験社会では、計画された夢しか分からなくなっていて、理想像や夢と言われたら、一流の会社に入るとか、それより前の一流と言われる大学に入ることになってしまってる。馬鹿なことだ。
それは、甚だ人間をナメや理想像や夢なのだから、悪魔に魂を売るようなものである。

正しいヴィジョンを持つと、一応の計画を立てたとしても、予想外のことが起こり、計画は破綻する。
しかし、そこから新しい道が見え、思わぬ展開になるが、それは、その時は苦しみに思えても、実は、楽しい、面白いだけのことで、自然にエネルギーが湧きあがり、思わぬ場所に行き着くのである。
元MITメディアラボ所長の伊藤穣一氏の言葉を借りれば「地図よりコンパス(羅針盤)」である。
あの人も、ひょんなことでMITメディアラボの所長やMIT教授を辞めることになったが、その方が彼に相応しい展開になり、より面白いことがやれると思う。

この受験社会、経済至上主義社会に脳内を侵された者に、「あなたの夢は?」と尋ねると、プラン(計画)を答えてしまうのだ。
想像力がないのでヴィジョン(未来像)を描くことが出来ないのだ。
それで、ヴィジョンとプランを取り違えるようになってしまったのである。

新型コロナウイルスが破壊するのはプラン(計画)であり、ヴィジョン(未来像)ではない。
新型コロナウイルスから我々が学ぶべきことは、プランにしがみ付くのではなく、ヴィジョンを持つことなのだ。
会社だって、社長がヴィジョンを示す会社は発展するが、プランしかないと、倒産しないとしても、自転車操業になって苦しいものである。
だから、受験エリートは決して経営は出来ない。受験エリートにヴィジョンを求めても仕方がないからだ。
ビル・ゲイツもスティーブ・ジョブズも、マーク・ザッカーバーグも大学を出ていないことは偶然ではない。
優れたヴィジョンを持つ彼らに大学は不要なのである。
優等生は、小さくまとまったつまらない人間でしかない。

もし、ヴィジョンが出てこないなら、人間の値打ちがないし、生きている意味もない。
受験や日本の大学は、ヴィジョンのない人間を生産するのだから、害悪でしかないのかもしれない。
新型コロナウイルス後の世界では、ヴィジョンなき者は、どれほど学歴が高かろうが、そんな者はドン・キホーテの槍より役に立たない。

あるいは、自分では、ヴィジョン、未来像、理想像を示しているつもりでも、それは、空想、妄想でしかないのも、受験エリートの特徴だ。
唯一モノを言う「経験」がないので、曖昧な空想しか出来ず、未来像という像にならないのだ。
確かな未来像の材料は、感動を伴った経験なのである。

もし、ヴィジョンが出てこないなら、受験社会に毒された計画人間になってしまっているのだ。
頭をカラッポにして感性に従った経験がない、あるいは、それを禁じられた結果がそれだ。
本来、武道などをやる目的がそれであるのに、武道すら、計画型武道しかなくなっているのではないかと思う。
つまり、段位を取って自慢し、大会で良い成績を取ることだけが目標になっているのだろう。
スポーツはとっくの昔にそうなり、今は、それほどの価値のないものになってしまっているが。

新型コロナウイルスは、はからずも良い機会である。
このようなものでもない限り、人類は方向転換することが出来ず、滅びの道へまっしぐらに進むところであった。
方向転換が起こらない限り、新型コロナウイルスは5年でも10年でも脅威であり続け、人類は滅ぶ。
しかし、方向転換が出来れば・・・つまり、ヴィジョンを持つようになれば、今すぐにでも、新型コロナウイルスは友になる。本当の友とは手強いものである。
ヴィジョンを持て、計画は自然に起こるようにしろ。
そのためには、何も考えないことである。
所詮、我々の頭は大したことはないのだから。
いや、俺の頭は優れている・・・という「頭の悪い者」が一番不要、あるいは、害悪なのである。













KayのAI書。
自動車を運転するのに熱力学や機械工学を必要としないように、電子レンジを使うのにマイクロ波を理解する必要がないように、AIを使うのに数学もプログラミングも不要です。
自動車を運転するように、電子レンジを使うように、AIを使えるようになることを目指して書きました。
ExcelがインストールされたWindowsパソコンと、ソニーの無料AIアプリケーションNNCがあれば、会社の中でも役に立つAIを作ることが出来るのです。
プロフィール
名前:Kay(ケイ)
・SE、プログラマー
・初音ミクさんのファン
◆AI&教育blog:メディアの風
◆著書『楽しいAI体験から始める機械学習』(技術評論社)


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