言葉にできるは武器になる

大きく、太い時で書く。文字は自信の表れ

とにかく書き出す。頭がからになると考える余裕が生まれる。

 

セレンディピティ

深く物事を考えて、一度考えることから離れると、ふと新しいアイディアが浮かぶことがある。

普段寄る本屋で平積みされていない本をたまたま手に取って、その本の内容がたまたま自分の状況と一致しており、すぐに買ってしまうことがある。

 

名言の多くは対句を使っている。1人の人間にとっては小さな一歩だが、人類にとっては偉大な一歩だ。反対の意味で後半を強調。

 

我が巨人軍は永久に不滅です。断定。と思いますは言わない。

 

と思う、と考えるといった言葉を排除してみる。

 

自分の内なる言葉の語彙力と解像度を高めることで思いを正確に表現することが大事。

なぜ？掘り下げる

それで？考えを進める

本当に？考えを戻す

 

意味がわからない言葉はメモしておき後で調べ、どう言い換えれば多くの人に理解してもらえるのかを考えることを習慣にする。自分の理解も深まる。

 

文章は書ききってから修正する。

まずは内なる言葉を並べて書き出した言葉を部品にしながら全体の文章の設計図をつくる。

そして書く。

繰り返し出てくる、そして、しかしなどを削る。

同じ言葉が続く箇所を別の表現に変える。別の表現はインターネットで検索する。

お別れ

彼女とお別れした。1年4ヶ月くらい付き合った。もともとそこまで好きではなかったのかもしれない。ただ今日最後に話をして、もっと思っていることを日頃から言い合っていれば良かったなと。

振っておきながらつらい気持ちになった。ごめんなさい。本気で考えていなくて本当にごめんなさい。でも1人でいることが好きなんだ。誰かが常にいると自分は苦しくなってしまう。言わなきゃいけなかったことなんだ。

今までありがとうね。

20代でやっておきたいこと

ミラー効果、心理学用語で人は相手の気持ちや思いを真似するものである。例えば自分が相手のことをよく思えば、それは相手に伝わり相手も自分に好感をもつのである。

 

時計の針はみないこと。

 

夜寝る前によい想像をする。

 

最高に生きがいのある生き方とは、目標の実現へ向かって努力している時。

人工知能は人間を超えるか

人工知能搭載をうたった製品やサービスが数多く存在する一方で専門家の間ではまだまだ人工知能はできていないという認識である。

チェスや将棋など、一定のルールの中で問題を解くのは容易だったが、会社がどうしたら今後伸びていくかなど現実的な問題の解決はできなかった。第1次ブーム

知識を入れるとコンピュータはたしかに賢くなった。その結果、産業的にもある程度は使えることがわかった。しかし、知識を書くということは、予想以上に大変でなかなか書ききれない。どの情報が必要か不必要かを判断するだけでも時間がかかってしまうフレーム問題や、シマウマを理解するのに、シマシマのある馬という説明だけでは理解できない汎用性のなさが人工知能の実現に大きな疑問符を提示していた。

第2次ブーム

そしていま。3次ブーム。

関連する項目ごとに人工知能自らが言葉や数字を抽出し、抽出の仕方が適切なのかを自らが検証する。ディープラーニングは、データをもとに自ら特徴量を作り出す。人間が特徴量を設計するのではない。

いままで人工知能が実現しなかったのは、世界からどの特徴に注目して情報を取り出すべきかに関して、人間の手を借りなければならなかったからだ。つまり、コンピュータがデータから注目すべき特徴を見つけ、その特徴の程度を表す特徴量を得ることができれば機械学習における特徴量設計の問題はクリアできる。

いま、与えられたデータから特徴量をを生成する方法ができつつある。

入力層と出力層が同じである。

また例えば100の事象を与えられたら100だけを予測するのではなく、起こり得なかったプラス100の事象も予測検証することでその精度を自らで高めていく。