「ことば探し」

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人工ＡＩ知能のディープラーニング※は、
カテゴライズの学習に他なりません。
ＡＩは初めて直面する問題は、
学習データが少ないのでカテゴライズできず、
動きがとれません。
少ないデータでも動ける人、
モヤモヤしたままでも行動を起こせる人は、
頭が柔らかいということで
ＡＩ時代には相対的な評価が高まるでしょう。

自分がカテゴライズ傾向が強いか弱いかは
次の問題で判別できます。

オレンジ１３個を３人で分けるとき、
あなたならどうしますか？

※追記（「ことば探し」調べ）
　＜ディープラーニングとは＞
　簡単にいうと、機械学習の一種で、
　データ背景にあるルール、パターンを
　積み重ねて分析し学習していく方法


出典元 ｢「わか者、ばか者、よそ者」はいちばん役に立つ　AI時代の創造的思考｣
おすすめ度４
著者名 木村尚義


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　■■※　まゆの「つぶやきコメントときどき解説」
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みなさまは、どうしますか？

私なら、ものすごく単純に
「１人４個に分けて、
　残りはじゃんけんで決めてもいいかな」
というような発想をすると思います。また
「１人４個に分けて、残りは１／３に分ける」
という人も多いそうです。

実は、このような発想をする人は、
カテゴライズ傾向が強い人で、
「平等に分ける」という発想に
偏りがちだそうです。
（うん、そうですね～）

でも、
オレンジの大きさがまちまちだったり、
痛みがあったりすれば、平等や公平に
なかなかむずかしいこともありますよね。
そんなときにどうするか…
いろいろな分け方を考えられるかどうか。

この本での、ユニークな回答として、
「３人に一個ずつ渡して、残りは、
　全部自分がもらう」というものや
「全部ジュースにしてから３等分にする」
などというのがあったそうです。

つまり、無意識に
「答えはひとつ」と思ってしまう人は、
カテゴライズ傾向（思考の偏り）が
強いので、
「答えはひとつではない。
　自分のやり方だけがよい」
と思わず、
「こんな方法もある、あんなやり方もある」
と考えてみることがよいそうです。

それがＡＩ時代に必要な創造性を
身につけるひとつの方法だということです。
カテゴライズばかりだと、それを即座にできる
ＡＩにかないませんから、人間の柔軟な
発想力が必要だということですね。

ただ、ＡＩ時代でなくても、
これから先、生きやすくしていくには、
ひとつの思考にこだわって
「こうでなければいや、ダメだ」
となるより、
「あれもありか、これもありだな」
と柔軟に考えていける方が楽しいし、
いろいろやれるしいいな、と思いました。

みなさまのカテゴライズ傾向は、
どうでしたか？

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■今日のおすすめ本

タイトル／｢発想の瞬間｣
著者／高橋 誠
出版社／PHP研究所 (1996/07)
おすすめ度／４．５

創造開発研究をしている著者が、
「天才たちはいかにして世紀の発明・発見をしたか」を、
２０年間いろいろな本から集めた本。

エピソードが短めに書かれているので読みやすく、その上、
一度に多くの瞬間を知れるので、お得な本です。


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