NISHIO Hirokazu
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乳児は好奇心でハイハイする
乳児は
好奇心
で
ハイハイ
する
ハイハイできない乳児は与えられたおもちゃを楽しむことしかできない
自分で新しいものを見つけようとして動く欲求が生まれる
その結果、ハイハイするようになる
コンピュータも最初は与えられた学習データで学習する
その後、「
新しいものを見つけたい欲求
」が必要
それが
情報収集
のドライブフォースになる
→
強化学習
関連
発達段階
たくさん読むと愚かになる
新しい情報を得ることばかりに注力する人は乳児と変わらない
情報収集ばかりしても平たく並ぶだけ
Tweet
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情報収集ばかりしても平たく並ぶだけ
強化学習
→
知りたい好奇心
×
知りたい
×
好奇心
×
作りたい創造性
×
作りたい
×
創造性
×
各個人から始まる
×
個人から始まる
×
自発性
×
多様化社会
×
多様化
×
多様性
×
多様
×
rkmt
×
未踏ジュニア
→
個人由来の知りたい作りたいによる多様性
→
deep_research
×
deep_researchを試す会
×
情報収集ばかりしても平たく並ぶだけ
×
丸投げ
×
弁証法
×
積み上げ
×
フランスのディセルタシオン
×
未踏ジュニア
×
身銭を切ってない人の戦略は薄い
×
書類審査が困難になる
×
deep_researchはリサーチ済みのものを見つけるツール
→
OpenAI Deep Research
→
谷口_忠大
×
記号接地問題
×
記号創発問題
×
記号創発システム
×
記号学
×
記号論
×
プラグマティズム
×
ユクスキュルの環世界論
×
発達心理学
×
構成主義
×
ネオ・サイバネティクス
×
記号創発ロボティクス
×
言語習得
×
ロボットによる語彙獲得
×
確率的生成モデル
×
マルチモーダル物体概念形成
×
マルチモーダル場所概念形成
×
認知発達ロボティクス
×
自由エネルギー原理
×
予測符号化
×
好奇心
×
探索
×
感情
×
予測的処理
×
ニューロロボティクス
×
表現学習
×
世界モデル
×
身体性
×
エナクティヴィズム
×
現象学
×
意識
×
クオリア
×
aiロボット社会文化心理学
×
記号圏
×
分布意味論
×
マルチモーダルな言語教育
×
創発する倫理
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法システム
×
集合的予測符号化
×
仮説社会的知能の三層モデル
×
生成aiとの共生社会
×
フロリディのgdi
×
西垣の基礎情報学
×
サイバネティクス
×
環世界
×
記号創発システム論
→
記号創発システム論
→
知識の積み上げモデル
×
ピラミッドのたとえ
×
地面
×
掘り下げ
×
shared_belief
×
前提
×
哲学者
×
数学者
×
地に足のついていない
×
フワフワ
×
知識の整合性
×
知識と資本論とテクノロジストの条件
×
つながっているものが多いほど安定する
×
一つの刺激に触発されたアイデア
×
共感しない能力
×
好奇心
×
自分の価値観
×
コモディティ知識
×
リスクテイク
×
密につながった知識ネットワーク
×
知識の分布図
×
知識のトレード
×
互いに知識を交換して学ぶ
×
知識のない人
×
世界観のスイッチ
×
フットワークの軽さ
×
移動
×
知識の消費者に良い知識は与えられない
×
ものを作った人同士は作ったものが違っても通じ合う
×
重力と箱のメタファー
×
知識のピラミッド表記の解釈が2通りある
→
知識の積み上げが必要ないケース
→
計画
×
偶発性
×
planned_happenstance
×
クランボルツ
×
キャリア論
×
キャリア
×
偶発的
×
偶然
×
計画的偶発性
×
好奇心
×
curiosity
×
持続性
×
persistence
×
柔軟性
×
flexibility
×
楽観性
×
optimism
×
冒険心
×
risk_taking
×
キャリア意思決定における社会的学習理論
×
社会的学習理論
×
自己効力感
×
self-efficacy
×
アルバート・バンデューラ
×
学習には二通りある
×
観察学習
×
社会的学習
×
最高のキャリアは計画して得られるものではない
×
予期しない学び
×
予期せぬ成功
×
利用と探索のトレードオフ
→
計画された偶発性
→
無目的
×
情報収集
×
セレンディピティ
→
無目的な情報収集にはセレンディピティ的価値がある
→
強化学習
×
機械学習勉強会
×
谷口忠大
×
椹木哲夫
×
双シェマモデル
×
自律エージェントの為の自己組織化機械学習手法の提案
×
piaget
×
シェマ理論
×
schema
×
スキーマ
×
シェマの均衡化
×
k平均法
×
クラスタ_=_シェマ
×
シェマの分化
×
身体と環境の相互作用を通した記号創発
×
環境との相互作用
×
身体と環境の相互作用
×
記号創発
×
知覚シェマ
×
行為シェマ
×
意図
×
記憶容量の有限性
×
主観的誤差
×
知覚シェマ活性度
×
距離情報からカテゴリ化を行うことの問題
×
汎化行為概念の適応的獲得
×
作られるシェマの量と身体能力の関係
×
人間はベクトル演算が弱い
×
身体能力の高いロボットは言語を作る必要がない
×
身体性
×
選好注視法
×
報酬
×
生まれつきの好み
×
自然淘汰による最適化
→
双シェマモデル プレゼン
→
根
×
地上部分
×
根が貧弱
×
台風
×
支えきれずに倒れてしまう
×
自分を大きく見せようとする
×
根で栄養を吸う
×
情報収集
×
葉
×
葉は毎年散ってしまう
×
光合成
×
栄養
×
成長
×
糧
×
肉体はキャッシュ
×
自己責任
×
たまたま余裕があるアトラスが天球を支えてる
×
自己犠牲の利他
×
あふれたもののおすそわけ
×
溢れ出たものをおすそわけ
×
同人誌はおすそわけ
×
木に感情移入している
×
観光客
×
根から水を吸って葉に運ぶパイプ
→
樹木のメタファー
→
lisa_schirch
×
The Digital Anatomy of Bridging Divides
×
橋渡し
×
plurality_spring_symposium_2023
×
平和構築
×
紛争解決
×
関係構築
×
情報収集
×
熟議
×
儀式的シグナル
×
ftc勉強会
×
talk_to_the_city勉強会
×
patcon
→
The Digital Anatomy of Bridging Divides
→
強化学習
×
時間遅れ
×
観測コスト
×
simcity
×
経営ゲーム
→
明らかでないシステムを理解するゲーム
→
研究
×
利益
×
好奇心
×
西田_幾多郎
×
哲学のアポロジー
×
有害な好奇心
→
研究もせずに利益を知ろうとする好奇心は有害
→
john_dewey
×
デューイ
×
私たちはいかに考えるか
×
反省的思考
×
困難の感知
×
問題の定義
×
解決策の示唆
×
推論による示唆の精緻化
×
観察と実験による確認
×
好奇心
×
示唆
×
秩序立てる習慣
×
言語は思考に不可欠な道具
×
観察
×
情報伝達
×
問題解決
×
能動的
×
思考の流れ
×
思考の習慣
×
遊びと仕事
×
過程と結果
×
具体と抽象
×
無意識と意識
×
バランスが大切
×
思考の自由な展開
×
思考力育成
→
How We Think
→
成果
×
自分が主観的に信じるもの
×
直感
×
信念
×
connecting_the_dots
×
エモさ
×
知識は成果に焦点を合わせた情報
×
「成果に焦点を合わせた情報」の「成果」とは何
×
好奇心
×
リソースの不足
→
希少リソースは最も成果を生む確率が高いと主観的に信じるものに投資すべき
→
ショーペンハウアー
×
鈴木_芳子
×
古典
×
時の試練
×
読書とは他人にものを考えてもらうこと
×
多読
×
勤勉
×
たくさん読むと愚かになる
×
思考の材料
×
intellitech
×
考える
×
アウトプットを焦ると劣化コピーになる
×
読書
×
ショーペンハウエル
→
読書について
→
教える側
×
新しい知識
×
知識は陳腐化する
×
現状維持は退歩
×
老害化
×
知らない
×
知りたい
×
知識の陳腐化
×
教える立場
×
好奇心
×
知識の多い人が教える
×
知識の更新は新しく学ぶよりも負荷が高い
→
知識の陳腐化と教えるポーズ
→
情報収集
×
無限に広がるタスク
×
確率的に報酬が与えられる
×
間欠強化
×
内部探検
×
外部探検
×
どこを探検すべきか
×
街灯の下で鍵を探す
×
無目的な散策
×
娯楽
×
自戒をこめて
×
ソワソワ
×
落ち着き
×
無目的な情報収集
×
安心
×
自信
→
情報収集は無限に広がるタスク
→
知識を構造化していく
×
知識を編む
×
強化学習
×
知は力なり
×
実益を生む知識が正しい知識
×
プラグマティズム
×
整合説
×
情報科学
×
機械学習
×
哲学
×
経営学
→
知識を編むプログラム
→
強化学習
×
探索と利用のトレードオフ
×
ローカルミニマム
×
イプシロングリーディ
×
降りるために登らなければならない
×
猿山の大将
×
井の中の蛙大海を知らず
×
不確実なときには楽観的に
×
george_edward_pelham_box(日本語)
×
box,_g._e.
×
フィルターバブル
×
選択と集中
×
まだ絵のない盲点カード
→
利用と探索のトレードオフ
→
マルチ・ポテンシャライト
×
創造
×
博学者
×
ルネサンス人
×
ルネサンス
×
アイデアの統合
×
革新は交差点で起こ
×
交差点
×
迅速な学習力
×
のめり込み
×
初心者
×
駆け出し
×
わからないということが怖い
×
コンフォートゾーン
×
適応力
×
焦点を絞れ
×
マルチポテンシャリティ
×
multipotentiality
×
好奇心
×
スペシャリスト
×
スペシャリストとジェネラリスト
×
誤った二項対立
×
定住
×
移動
×
遊牧民
→
マルチポテンシャライト
→
ドラゴンクエストビルダーズ
×
自分の道を決める
×
選択肢
×
好奇心
→
選択肢を与えずに育てると好奇心で悪い選択肢を選んでしまう
→
2023-02-14_トップページの導線を整理
×
人生最適化
×
ゲーム木
×
探索
×
好奇心
×
評価関数
×
利用と探索のトレードオフ
→
短期的報酬に最適化すると弱くなる例
→
びっくり
×
怒る
×
謝る
×
対人コミュニケーション手段
×
好奇心
→
びっくりした時に怒る人
→
次元の呪い
×
高次元空間において正規分布はほぼ超球面上の一様分布
×
悲観的な勘違い
×
利用と探索のトレードオフ
×
c3:_computer_created_cats
×
ベルヌーイ分布
×
トンプソンサンプリング
×
強化学習
×
トンプソンサンプリング採用の流れ
×
良いの定義
→
Stable Diffusionのシードとプロンプトの関係
→
多腕バンディット問題
×
強化学習
×
悲観的な勘違い
×
利用と探索のトレードオフ
×
トンプソンサンプリング
×
画家の発見
→
トンプソンサンプリング採用の流れ
→
奇人
×
変人
×
奇
×
奇才
×
奇抜
×
奇妙
×
奇怪
×
奇抜さ
×
好奇心
×
「奇」を好む心
×
奇想天外
×
奇を衒う
×
卓越
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
卓越性から充実と自信が生まれる
×
四字熟語を知る辞典
×
変人は変える人
×
普通の人
×
凡人
×
現状維持は緩慢な自殺
×
変革
×
リーダーシップ
×
最初のフォロワーがリーダーを作る
→
奇人と変人
→
知識の足りない人に知識を与える方法
×
積み上げた知識
×
積み上げ
×
エンジニアの知的生産術
×
情報収集
×
知識のネットワーク
×
知識のピラミッド
×
速読
→
積み上げた知識のない人の速読
→
エンジニアの知的生産術
×
(1.1)_学びのサイクル
×
学び
×
情報収集
×
モデル化
×
検証
×
具体
×
体験
×
抽象化
×
モデル
×
パターン
×
パターンの発見
×
パターンを発見する
×
理解
×
モデルを獲得
×
仮説
×
理解は仮説
×
応用
×
実践
×
実験
×
学びのサイクル(旧)
×
学びのサイクルの最初の一歩は?
→
学びのサイクル
→
英語版作成に伴う推敲(2,3章)
×
情報収集
×
第4刷に向けての修正差分
×
ゴール
×
ゲーム
×
チュートリアル
×
社会的証明
×
情報収拾の3つの方法の図
×
図2019-01-23
×
検証
→
英語版作成に伴う推敲(~1章)
→
速読について考える
×
べき→why?
×
未知のものに出会うことを目標にしてはいけない
×
フロー理論
×
ストレッチゴールの設定
×
強化学習
×
k-means
×
次元削減注意
×
時系列の入力からのパターン発見
×
状態の分散表現
×
状態のベクトル化
×
q関数
×
海馬の時間圧縮
×
トンプソンサンプリング
×
確信度
×
知性体
→
読書を支援するボット
→
立川_智也
×
ちゃんと主観的
×
好き嫌い
×
好奇心
×
退屈
×
面白い
×
好き嫌いモジュール
×
好奇心モジュール
×
わからない単語
×
incremental_reading
×
間隔反復法
×
独立欲求装置
×
次元削減注意
×
アナロジーの発見
×
連想装置
×
主観
×
感情
→
主観と感情
→
強化学習
→
部分観測マルコフ決定過程
→
gan
×
エネルギーベースモデル
×
自己回帰モデル
×
強化学習
→
逆強化学習
→
選択肢
×
解釈
×
事後的
×
循環参照
×
強化学習
×
間主観
→
有用
→
metaphor
×
learning cycle
×
the_three_elements_correspond_to_three_dimensions
×
具体
×
concrete
×
体験
×
experience
×
情報収集
×
information_gathering
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
verification
×
(1.1.1)_information_gathering
×
(1.1.2)_modeling_and_abstraction
×
(1.1.3)_practice_and_verification
→
(1.1) The learning cycle
→
恒等写像を学習する
×
状態のベクトル化
×
状態遷移図の学習
×
if文の条件節を2クラス分類に置き換える
×
リカレント
×
連続状態
×
強化学習
→
状態のベクトル空間への埋め込み
→
状態
×
離散
×
シンボル
×
ベクトル空間
×
ボロノイ分割
×
k-means
×
強化学習
→
状態のベクトル化
→
motivation
×
記憶
×
memory
×
外部の情報
×
external_information
×
input
×
情報収集
×
information_collection
×
information_gathering
×
断片的情報
×
fragmentary_information
×
積み上げる
×
stack
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
modeling
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
噛み砕く
×
chew
×
具体化
×
concretion
×
言語化
×
verbalization
×
文章化
×
to_create_sentences
×
output
×
実践
×
practice
×
応用
×
application
×
reaction
×
検証
×
verification
×
自分以外(世界・他人)の反応
×
reactions_other_than_yourself
→
(0.3) Structure of this book
→
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
(0.2.1)_collect_information_concretely
×
(0.2.2)_compare_and_find_patterns
×
(0.2.3)_practice_and_verification
×
learning cycle
→
(0.2) How to learn programming
→
能動的
×
受動的
×
情報収集
×
内発的動機づけ
×
一方向コミュニケーション
×
双方向コミュニケーション
→
能動的と受動的
→
(0.2) How to learn programming
×
(1.1) The learning cycle
×
information_gathering
×
modeling
×
verification
×
具体
×
concrete
×
情報収集
×
体験
×
experience
×
抽象
×
abstract_2
×
抽象化
×
abstraction
×
モデル化
×
パターンの発見
×
pattern_discovery
×
応用
×
application
×
実践
×
practice
×
検証
×
cycle_of_learning
→
learning cycle
→
エンジニアの知的生産術
×
具体的な情報収集
×
パターンの発見
×
情報収集
→
具体的な情報収集とパターン発見の例
→
悔しさ
×
瞬発力
×
好奇心
×
感情
×
外発的
×
内発的
→
悔しさ→瞬発力
→
エンジニアの知的生産術
×
見つける力
×
検索
×
情報収集のコスト
×
情報収集
×
全体像を把握
×
このあたりにあるはずだ
×
まだ誰も経験していないこと
×
誰かが経験したこと
→
見つける力は10年後も必要か?
→
ucb1
×
強化学習
×
不確実な時は楽観的に
→
楽観的初期値法
→
ボット
×
発達段階
×
内部状態
×
reply
×
取捨選択
→
ボットの発達段階
→
学習
×
ニューラルネットの虐待
×
退屈
×
飽きる
×
過学習
×
好奇心
×
予測可能性
×
エンジニアの知的生産術
×
馴化
×
適応的ブースティング
→
飽きることと過学習
→
バンディット問題の理論とアルゴリズム
×
トンプソン抽出
×
ベイズ推定
×
確率一致法
×
乱択アルゴリズム
×
強化学習
→
トンプソンサンプリング
→
バンディット
×
one-hot
×
強化学習
→
線形バンディット
→
タスク
×
ふせん
×
川喜田二郎
×
フェーズ
×
知識
×
あなた
×
サイクル
×
読み方
×
メタファ
×
本章
×
優先順位付け
×
kj法
×
全体像
×
しくみ
×
抽象化
×
プログラミング
×
やる気
×
ピラミッド
×
ソフトウェア
×
注
×
プログラム
×
whole_mind_system
×
パターン
×
プログラミング言語
×
ボトムアップ
×
たとえ話
×
価値
×
プロセス
×
知的生産術
×
分野
×
概念
×
アウトプット
×
グループ
×
学び
×
目的
×
他人
×
言語化
×
海馬
×
情報
×
考え方
×
誰か
×
視点
×
創造性
×
書き出し法
×
速度
×
盲点
×
教科書
×
原動力
×
方法
×
アナロジー
×
表札
×
発想法
×
方法論
×
それ自体
×
抜き書き
×
incremental_reading
×
単語
×
抽象概念
×
情報収集
×
見積り
×
一覧性
×
著者
×
文章
×
意思決定
×
シナプス
×
脳内
×
インプット
×
記憶
×
ルール
×
暗黙知
×
ゴール
×
写経
×
ソースコード
×
モデル
×
仮説
×
顧客
×
コンピュータ
×
実験
×
エンジニア
×
グラデーション
×
モデル化
×
アジャイル
×
supermemo
×
速読術
×
言葉
×
自分
×
複数
×
ボトルネック
×
ラット
×
複数人
×
フィードバック
×
具体例
×
symbolic_modelling
×
書籍
×
何回か
×
コーディング
×
岩波書店
×
メリット
×
レポート
→
エンジニアの知的生産術 機械的キーワード抽出実験
→
次元削減
×
次元削減は抽象化
×
抽象化は主観的
×
強化学習
×
多腕バンディット
→
強化学習と次元削減
→
既存の枠組み
×
探索と利用のトレードオフ
×
理解度
×
理解度の定義
×
u理論
×
結晶化
×
手放す
×
強化学習
×
劣化コピー
×
実益
×
読書の価値
×
2014-04
×
2014
→
速読実験とU理論
→
習得
×
学ぶことに臆病な人
×
見積り
×
要実験
×
アジャイルな見積りと計画づくり
×
shibukawa
×
腰の重さ
×
好奇心
→
習得コスト
→
2008年スランプ
×
「スパゲッティモンスターの戦い」概要
×
ドラッカー
×
コーディングを支える技術
×
京大サマーデザインスクール2014
×
強化学習
×
量子コンピュータのプログラミング
→
学び履歴
→
強化学習
×
方策
×
状態
×
行動
×
遅延報酬
×
行動価値
×
グリーディ方策
×
経営
×
報酬
×
松下_幸之助
×
企業の社会的責任
×
従業員満足度
×
顧客満足度
→
強化学習と経営
→
平均志向が最悪の環境
×
イノベーティブな人材を事前に目利きできるか?
×
探索
×
強化学習
×
競合がいる時の探索戦略
×
ポジショニング
→
ポジション探索の戦略
→
強化学習
×
不確実な時には楽観的に
×
探索と利用のトレードオフ
→
悲観的な勘違い
"
Engineer's way of creating knowledge
" the English version of my book is now available on
[Engineer's way of creating knowledge]
(C)NISHIO Hirokazu / Converted from
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