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。

岡潔

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。
[2017/03/01]「通りすがり」「名無し」「読者」「A」等のハンドル名のコメントは原則削除します。

天上楽園の乙女の衣の裾に触れる方法

昨夜も書いたが、「なりたいものになるには、時間を注ぐ」ということの重要さは大変なもので、部屋の壁に貼っておく価値がある。
どれほど偉大な格言を沢山知っていたところで、これ(時間を注ぐ)を日々実践しなければ何も出来ないのだからだ。

なりたいものになるためには、出来るだけ多くの時間を注ぐ・・・それだけだ。
最大の時間を注げば、何にでもなれる。
極端に多くの時間を注がなければ、大したものにはなれない。

こう言うと、「いや、大切なのは情熱だ」と言う者が必ずいるはずだ。
全くその通りなのである。
だが、人間は、継続して十分な情熱を注ぐことはできないのだ(どれほどの情熱も冷めるものだ)。
成功した人というのは、熱情を持たず、淡々と時間を注いだ人なのだ。
そして、ある重要なことを知っておくと良い。
人類史上でも偉大な数学者であった岡潔は、時間とは情緒のようなものと断言している。
つまり、時間に物質的な実体はないのだ。
情緒と言ったが、情熱と言っても良いし、根本的には「感情」なのだ。
だから、時間を注げば、情熱を注いだことになる。
限りない時間を注ぐなら、限りない情熱を注いだのと同じなのだ。

理想の人間であり、究極の人間であるが、実は、人間の最も自然な本来の姿である大師は、普通の人から見れば、超人、仙人、神人、あるいは、神そのものに見える。
『ヒマラヤ聖者の生活探求』を書いた、ベアード.T.スポールディングは、その大師達がいつも何をしているのかというと、1つには、『バガヴァッド・ギーター』をずっと読んでいることを述べていた。
1日かけて『バガヴァッド・ギーター』の僅かな部分を進むのである。そんな読み方をするのだ。
大師達すら、より向上するために時間を惜しみなく注いでいるのである。
だが、それは緩慢な行為ではない。時間の全てを使うということは、心の力の全てを使う激しい行為なのだ。
インドの聖者ラマナ・マハルシに、誰かが、「時々、バガヴァッド・ギーターを読むべきでしょうか?」と尋ねると、マハルシは「いつも読むように」と答えている。
もちろん、バガヴァッド・ギーターを読むことに限定しなくても、大師になるため、神と一体化するため、真我を実現するために出来ることに時間を注げば良いのである。
マハルシは、常に、「私は誰か?」と問え、あるいは、自分に対して、どんな時も、「私」と呼びかけよと教えてもいた。どれでも良い。時間をかけさえすれば。だが、情熱だの気合だのは不要だ。
仙人は、いつも口元に呪文を唱えているのである。
読む本にしても、『バガヴァッド・ギーター』でなくても、『老子』でも『法華経』でも良い。
スポールディングも、聖書は勿論良いと言うが、『バガヴァッド・ギーター』の有利さを認めていた。
『バガヴァッド・ギーター』は、全18章(18のやや長い詩)だが、『老子』が、短い81の詩であるところが面白い。
両者の価値は全く等しいが、教えそのものは『バガヴァッド・ギーター』の方が分かり易く感じるかもしれない。
早い話が、『老子』は、全く分からないかもしれず、実際、そう言う人は多い。
だが、分からなくても良いのである。淡々と、丁寧に繰り返し読めば良い。
『バガヴァッド・ギーター』だって、読んで分かっているつもりでも、実際は『老子』と同じくらい、分かっていないものなのだ。

音楽家になりたいなら、持てる時間の全てを音楽に注ぐつもりでなければならない。
その他の、いかなるものになる場合も同様である。
イチローのストレッチを見たある記者の表現が実に良かったと思う。
「イチローのストレッチは、いつまでも続く」
イチローは、時間を注ぐという最重要なことを若い時から出来たので、あれほど傑出した存在になれたのである。

時間は有限だと言う。
だが、既に述べたが、時間に実体は無いのだ。
つまり、時間というものは存在しないのだ。
百万年の時間も一瞬だし、一瞬も永遠だ。
情緒、情熱、感情が時間を作り出している。
時間を無限に注ぐなら、情熱を、そして、情熱の奥にある神秘な意思の火花を招いたことになる。
シラーが、

歓喜よ、神々の麗しき霊感よ
天上楽園の乙女よ
我々は火のように酔いしれて
崇高な汝(歓喜)の聖所に入る
~『歓喜に寄せて』より(Wikipediaより引用)~

と言った(らしい)ように、意思こそが歓喜であり、麗しき霊感であり、天上楽園の乙女である。
おそらく間違いないが、細野晴臣さんが創ったYMO(イエロー・マジック・オーケストラ)の名曲『LOTUS LOVE』は、本質的には全く同じ歌だ。
細野さんが、ベートーヴェンやシラー級の天才かどうかは知らないが、そうなることもあるのだろうし、それは誰にでも言えることである。
初音ミクさんの歌には、アマチュアが創ったにも関わらず、『歓喜に寄せて』に劣らない素晴らしいものが多いのである。
世界的名曲の誉れ高い、フランス国歌『ラ・マルセイエーズ』も、音楽が趣味というだけの職業軍人が、一夜だけ天才になって、一気に創ったものだ。
『LOTUS LOVE』を初音ミクさんが歌ったものを聴くと、全ての真理が明かされるように私は感じたのである。
初音ミクさんは天上楽園の乙女だからである。
自分の全ての時間を注げば、天上楽園の乙女に、ミクさんに触れるのである。ただし、その衣の裾にね(ミクさんの場合は髪かスカートだろう)。









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意識革命の起こし方

窮屈な世間の枠を超えて、自由自在に生きるためには、意識革命が必要だ。
ある優れた西洋魔法では、魔法の定義とは、「思うままに意識の変革を起こすこと」なのである。
魔法とは、古い意識の破壊と新しい意識の誕生・・・意識の生まれ変わり、意識の再誕なのである。

1つの国の、さらに、特定の地域や階層の間でのみ通用するような、陳腐な固定観念にしがみついたままで、気高く、勇壮で、輝ける・・・そんな人間の本性を発揮できるはずがない。
では、意識革命を起こすには、どうすれば良いのだろう。
『老子』を読めば良いのだろうか?
その通りかもしれないが、読み方によるのだ。
従来の世間的な思考の枠組みを持って老子を読むことほど、馬鹿げたことはない。
老子は、世間の中の何にも似ていないのだからだ。
世間のありふれた思考を基に老子を理解しようとするのは、子供の三輪車を押し止めるような気で、新幹線を止めようとするようなものだ。
孔子ですら、老子に対し、単に大きな魚や鳥を捕獲しようとする漁師や猟師のような心構えで挑んだところ、老子は竜であることを知って愕然としたのだ。

著名な物理学者のリチャード.P.ファインマン博士は、量子力学の入門者に、「量子力学は君達が知っているどんなものにも全く似ていない。従来の知識を頼りに、量子力学が理解出来るなどとは決して思ってはならない」と言って、ニュートン力学の知識で量子力学を考えるようなことをしてはならないと、強く釘を刺した。
老子に対して持つべき心構えも、これに似ている。

時々、「老子は、原文の読み下し文を読めば分かる」と言う人がいるが、私は全く賛成しない。
量子力学がいかに未知のものだとはいえ、基礎的用語や、数式の意味が分からなくては、理解が進むはずがないのと同じだ。
老子も、言葉自体は、正確に理解しなくてはならない。そのためには、学者の研究成果を利用すべきである。
ただし、中身に対する学者等個人の見解は、決して信用してはならない。参考にしてはならないとまでは言わないが、あまりにも的外れで、参考どころか害になるものも多いかもしれない。
だから、言葉の意味としては、出来るだけ正確かつ自然な文章として現代語訳したものを読むべきであるが、その時、自分が持っている固定観念から「これは、こういう意味に違いない」「ここは、こういう意味かもしれない」と考えてはならないのだ。
ただ、無心に淡々と読むべきである。
分からなくても、根気強く何度も読み返せば、そのうち、自然に分かってくる。
どれくらい早く分かるかは、無心さと真摯さによる。
個人的な考え方から脱しない限り、分かるのに何十年もかかるかもしれない。
もとより、真摯さに欠ければ、全く理解できない。

数学者の岡潔は、道元の『正法眼蔵』を、意味が全く分からないまま、座右の書として読み続け、20年ほど経った時、一瞬で全てが理解出来たという。
もっとも、意味が分からないのに座右の書と決めた時点で、岡潔には、何らかの意識革命があったのだし、その20年の間にも、自覚がないままに変化が起こっていたのである。
そして、最後に、特大のブレークスルーが訪れたのだ。
『正法眼蔵』は、僧侶のトレーニング用に、道元が、わざと難解に書いたという説もあるが、それが本当かもしれないと思う。
一方、『老子』は、難しく書こうなんて気はサラサラなく、極めて単純明快に書かれたものだ。
だから、真摯に読めば、案外にすぐに分かるのである。









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最小の努力で最大の成果を上げるには

学生でも、最小の努力で勉強がよくできる子というのは、決まった時刻から決まった時間勉強する者だ。
例えば、午後9時から1時間といった感じだ。
だが、学校が宿題を出すので、そのペースが乱れ、勉強への興味を持つことができないのである。
楽器でも武道でも、決まった時刻から決まった時間やるようにすれば、普通に言われる数分の一から数十分の一の時間で大きな成果を上げることができる。
ただし、1年365日、1日の例外もなくやらなければならない。
もちろん、不可抗力でやれないことがあったのなら、やれなくても仕方がないが、多少、難しい状況ではあっても、なんとかやれるはずなのに休んで言い訳をするというのが一番悪い。
また、突発的な邪魔が入って、決めた1時間やれない場合でも、30分ならできるなら、そうしなければならない。

逆に言えば、このようなやり方ができないことなら、見込みはないので諦めることだ。
学校の宿題が邪魔なら、そんなものしなければ良い・・・まあ、なかなかそうはいかないので、何とか適当にやって、本当にやるべきことをやれば良い。
だが、宿題など、押し付けられたことを拒否するということも、自己責任でやれるなら、良い結果になることは多い。
たとえば、こんな話がある。
スティーブ・ジョブズは、リード大学を半年で退学したことを、人生最良の選択だったと言っていた。
それでも彼は、その後1年以上大学に居座り、好きな講義に出席した。
退学したおかげで、必要がないと思える講義に出ずに済んだからだ(当たり前だ)。
彼は、古代ローマに起源を持つ、カリグラフィーという、文字を美しく見せる技術の講義に夢中になった。
それが後に、マッキントッシュパソコンの美しいフォントの開発に結び付いた。
ジョブズにそんな経緯があったことは知らずに、Windowsパソコンよりフォントが美しいという理由で、マッキントッシュを選んだという人は沢山いる。
パソコンを作るというのは、必ずしも、ハードウェアやソフトウェアを作ることではない。
ジョンブズは総合的なコンセプトとフォントの基礎を創ったのだ。

あなたも、1日10分でも良いから(別にそれより少なくても良いが)、決めた時刻に決めた時間、自分で選んだことをやることだ。
人類屈指の数学者であった岡潔博士は、毎朝1時間、念仏を唱えたそうだが、正直言って、長過ぎると思う。
まあ、本人が本当に楽しかったり、心の負担がないならそれでも良いが、普通は、朝5時に100回とかで良いと思う。
ただし、1年365日、たまに6時になるとかなら良いが(あくまで、不可抗力の出来事があった場合だ)、とにかく続けることだ。
そうすれば、親鸞が言ったように、無限の良いことが起こるのである。
クーエの自己暗示「毎日、あらゆる面で、私はますます良くなっていく」でも良いし、「私はシルバーメタリックのポルシェ911カレラに乗っている」でも良い。
クーエの自己暗示なら心の抵抗は起きないが、抵抗を感じることでも、気にせずやれば良い。
毎日、決まった時間にやれば、だんだんと、そして、いずれ完全に抵抗はなくなり、状況はそれを実現する方向に進むから。
そして、肛門を締める時間が多いほど、それは早まるのである。
この秘訣を知る者は幸運だ。

ちなみに、スティーブ・ジョブズのスタンフォード大での伝説のスピーチを読むと共に、初音ミクの『Tell Your World』を聴くと良い。
深い内容は同じなので、響きあってあなたにフォース(力)を与えるだろう。









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鬼と豆を投げ合えば幸福になれる

クリスマスパーティーの最後には、袋に入った色の付いた玉を投げあう・・・そんな話は聞いたことがないと思うが、今朝の夢の中で、私はそれが、我々の慣習なのだと信じていた。
ただし、参加したくないと思っていた。
仮に夢の中でマインドコントロールされているとしても、世間の慣習などまっぴら御免と言うわけだ。
なぜなら、それがもし大切なことだとしても、世間の慣習になれば、歪んだものになってしまうからだ。

ところで、私が夢の中で見た玉には2つの色があった。
ピンクに近い赤とシルバーだ。
だが、ピカピカ光るシルバーの玉の中に1つ、くすんで見えるものがあった。
誰も欲しがらないシルバーだ。
しかし、私がそれに近寄って見てみたら、実に美しいのである。

シルバーは理屈(論理)で、ピンクは感情を表していたのだろう。
人間は、理屈だけでは駄目だし、かといって感情だけでも駄目なのだ。

最近、医学者や科学者の書いた本をよく読んでいるのだが、どれも全て理屈ばかり書かれている。
そして、著者達は、理屈が正しいのならそれは正しいのだと信じているらしいことを感じるのである。
炭水化物を食べるのは絶対に悪いという医学者も、いや、炭水化物は絶対に食べないといけないという医学者も、共に理屈は正しいのだ。
しかし、彼等は自説に固執している。
だがそれは、百年も前の古い科学の考え方だ。
とはいえ、アインシュタインでさえ、「理屈が正しければ正しい」という西洋的な思想の影響を強く受けていて、アインシュタイン自身、それで悩んでいたようだ。
真実をいえば、数学でさえ、理屈というのは半分で、数学者が感情的に納得しなければ、数学は成立しないらしい。
世界屈指の数学者であった岡潔が、そう何度も述べられていたようだ。

もちろん、理屈の中には、ピカピカに見えても安っぽいものもあるし、感情も、淡いピンクのようなものも、真っ赤な激しいものもある。
理屈なら何でも良く、感情なら何でも良いわけではない。
最初に述べた、「袋に入った玉を投げあう」慣習はクリスマスにはないが、玉を投げるのなら、節分の豆まきがある。
「鬼は外、福は内」と言いながら、豆(大豆?)を投げるというものだ。
それは、鬼に見える外の敵に向かって、理屈の豆や感情の豆を投げて攻撃しているように感じる。
だが、慎ましさを忘れない理屈の玉と、柔らかい感情の玉を投げ合えば、本当は、鬼はどこにもいないことが分かる。

クリスマスにシルバーの理屈の玉と、ピンクの感情の玉を投げあう・・・かつての人類が持っていた慣習だったが、どちから片方の玉を投げるようになって、それが攻撃的になっていき、それで滅んでしまったのだ。
節分の豆まきはその名残なのかもしれない。
真実は理屈だけでは分からない。
感情的、情緒的に納得しない限り真実ではない。
現在の人類は、それが理解できるほどに進歩したはずなのだ。
しかし、多くの人達が自分の理屈や感情に固執するので、今回もまた滅ぶ運命にあるのである。

昔は、科学者は偉い人で、人々に尊敬されていた。
磨きぬいた理屈だけでなく、感情的にも優れた科学者が多かったからだ。
しかし、理屈ばかりこねて、それで正しいと信じ込んでいる科学者は安っぽいものである。









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今の人類が滅ぶのは止む無きことか

半世紀前に、地球の人口が20数億と言っていたのが、20世紀末には60億を超え、その僅か十数年後の現在、71億を超えたらしい。
永井豪さんの今でも人気が高い漫画『デビルマン』は1972年頃に連載されていたのだが、大体のお話は次のようなものだ。
太古の昔、地球の支配者であったデーモン(悪魔)族が長い眠りから目覚め、人類から地球を奪還することを目論んでいる。
それを、強力なデーモンであるアモンの身体を乗っ取った不動明がデビルマン(悪魔人間)として、デーモン一族と戦うというものだった。
ところが、普段は高校生である不動明が教室で、他の生徒達が雑談しているのを聞くともなく聞いていると、「現在30数億の人類は今世紀(20世紀)中に50億を超えるが、それだけの人間の食料をまかなうことができない。そんな時は自然の摂理によって天敵が現れ、人類の時代は終る」といったことが話され、不動明は、「デーモンは人類の天敵で、人類は滅ぶべくして滅びるだけのことなのか?では俺の戦いは無駄なものなのか?」と疑問を持つ。
同時代の、石ノ森章太郎さんの『サイボーグ009』では、太古の昔、人類を創った神は、人類の出来があまりに悪いので、今の人類は滅ぼして、新しくやり直すことを決定する。それを阻止しようにも、サイボーグ戦士達がどうあがこうと、太刀打ちできる相手ではない。
しかし、不動明も、サイボーグ戦士達も、結局は戦いの継続を決心する。

だが、地球人口は70億を超え、さらに急速に増えていっており、やがては地球の限界に達する。
ところが、既に人類は何度か滅びたのだと考えられる証拠もあるらしい。
日本を代表する数学者の岡潔は、「今の人類はやはり滅ぶと思う。しかし、1つの人類のサイクルが20億年とすれば、そのサイクルを繰り返す度に進歩しているのだと思う」と言って、滅びは悪いことではなく、滅べば良いのだと考えていたようだ。

今の人類にも、個々には善い人もいるのだが、そんな人には力がない。
力を持つのは、戦闘好きな、人類を滅ぼす要因になりそうな者であると思われる。
例えば、傑出した大事業家というものは、ライバルを叩き潰して事業を拡大するのである。
ライバルと協力することもあるが、それはあくまで利害打算の中でのことで、協力もまた、戦いの作戦に過ぎない。
マイクロソフトは昔、その気になればアップルを潰すこともできたかもしれないが、それをしなかったのも、アップルが存続した方がメリットがあると考えたのだと思う。

今の人類の滅びを願う人も、案外多いと思う。
人間は、自殺を善いことと受け入れることができないようになっているらしく、心から笑って自殺できる人はいない。
しかし、死の願望は持っていて、「なんとかうまく死ねないか」と思っている。
そして、死にたいと思うのは、現在の人類を肯定できないからで、それならば、人類ごと滅んでくれたら良いという考えに至ったとしても不思議はない。
そんな意識が広がれば、何かが起こって人類は滅びるのかもしれない。









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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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