NISHIO Hirokazu
[Translate]
個別の案件
2018-03-23
「
個別
の案件に深入りしない」という思考パターンについて。
「
n=1
では判断しない」は
科学
的には正しい態度だが、その
思考法
は
繰り返し実験
ができる対象を暗黙に想定している。
繰り返し実験ができない対象にその思考法を用いると「
事例が少なくて何も言えない
」という不毛な出力しかでない。
ゼロからイチ
を作ろうとしている場合、新しいことをやろうとしている場合、判断を迫られる対象について十分なデータがあることの方がレアである。
n=1の事例について
掘り下げる
ことを避けるようなバイアスがあると、その種の問題に触れた時に「
抽象化
しよう」とする
「
瑣末
な
枝葉
を捨てる」「
本質
」などの表現で暗黙にポジティブな行為だと考えている。
一方でこの抽象化したものは、事実ではなく個人の
解釈
である
#事実と解釈
ref.
アインシュタインの経験公理検証モデル
「
目の前の事実
をきちんと掘り下げることなく、解釈に基づいて議論をする」というネガティブな行為だと表現することもできる。
同じ事実を前にしてもそれに対する解釈は人それぞれ異なる。
解釈をベースにした議論は食い違いやすい。
この種の問題に対する民俗学的アプローチは、その事例に
関連する情報
をなるべくたくさん集めようとするもの。
事例は一つしかなくて、そこからその出来事自体の分布を推測することはできないとしても、
周辺情報
がわかれば出来事を生み出す
生成システム
自体の記述ができる。
Tweet
Related Pages
アインシュタインの経験公理検証モデル
ゼロからイチ
本質
事実と解釈
→
超越的存在
×
知識が寡占
×
知識寡占
×
知識
×
寡占
×
神
×
超越者
×
神学
×
ai学
×
解釈
×
正当化
×
新しい司祭階級
×
司祭階級
×
司祭
×
民主主義
×
神託コンサル
×
神託の受け手
×
複数の神託を批判的に編集する編集者
→
超越的存在の知識が寡占される時代
→
n=1
×
橋
×
ブリッジングボーナス
×
ブリッジング可視化
×
予期せぬ新結合
×
新結合
→
N=1でも重要な意見とは橋かもしれない
→
ai時代
×
ゾス力
×
disagree_and_commit
×
メタ認知
×
抽象化
×
グリット
×
ネガティブ・ケイパビリティ
×
尖り
×
何を問うか
×
仮説への執着
×
目的起点
×
自発性
×
再現性
→
ゾス力の概念とAI時代の知的労働における意義
→
インフォグラフィックスサーベイ
×
議論の堂々巡り
×
堂々めぐりの議論
×
堂々巡り
×
堂々めぐり
×
堂々巡りを可視化する
×
対立
×
掘り下げる
×
全体最適
→
対立が明らかになったら理由を掘り下げる
→
抽象化
×
なんでもできる
×
前提知識
×
なんにもできない
→
なんでもできるがなんにもできない
→
aiと相談2024-09-01
×
高尚
×
手を動かしてない人
×
地に足がついてない
×
泥臭い
×
試行錯誤
×
aiのアイデアは地に足がついていない
×
地に足がついていない
×
AIシステムの「掘り下げる力」の向上
×
掘り下げる
×
具体性
×
具体的に掘り下げる
×
浮いてる
×
浮いた話
×
ふわふわ
×
宙に浮いた
→
AIのアイデアは地に足がついてない
→
論理
×
意見の食い違い
×
公理
×
作業仮説
×
哲学
×
真理論
×
正しさの相対化
×
エミュレート
×
エミュレーション
×
思惟
×
抽象化
×
思惟経済説
×
不可知
×
近似
×
均質
×
ステレオタイプ
×
ステレオタイプによる近似
×
プラグマティズム
×
ダブルスタンダード
×
勝つための議論
×
不毛な議論
×
掘り下げ
×
循環論法
×
掘り下げて底に到達
×
未来予知
×
力は悪である
×
奴隷道徳
×
ルールを作って欲しがる人
→
公理系の違い
→
抽象化
×
つながる
×
上が抽象で下が具体の図
×
共通の側面が見つかる
×
抽象を軸足にした変換
→
抽象化でつながる
→
問題解決能力
×
抽象化した問題解決方法
×
解き方
×
モデル
×
未知の具体的問題を解決できる能力
×
未知の問題
×
答えのない問題
×
抽象化
×
問題解決方法
→
知識を覚えることが勉強と思っている人
→
書籍
×
抽象化産物
×
具体的な経験
×
抽象化
×
raw画像
×
リンクが張れないメディア
×
同じことを何度も説明する
×
毎回記憶がリセットされるメディア
×
書籍というレガシーフォーマット
×
ホモサピエンスに抽象化させない
→
書籍は既に抽象化産物
→
掘り下げる
×
繰り返し実験
×
デバッグ
×
複雑なシステム
×
バグ
×
切り分け
×
問題の切り分け
→
切り分ける
→
エアリプ
×
一般論
×
長期的に価値のある知識
×
具体的側面
×
削ぎ落とし
×
抽象化
×
共通点を見出し
×
「最速のコースは最速ではない」誕生プロセス
×
抽象度の高い概念は応用範囲が広い
×
エアリプだと思う自意識過剰のバグ
×
人に対して話す
×
虚空に向かって文章を書く
×
希少なリソース感の食い違い
→
エアリプではなく一般論
→
変わりやすいもの
×
変わりにくいもの
×
変わりにくいものを学べ
×
エンジニアの知的生産術
×
変化しにくい知識
×
個別具体的な事例
×
個別ケース依存
×
抽象化
×
個別具体的情報
×
土台から順に積む必要がある
×
箱を上に積む
×
具体的情報
×
汎用性の高い
×
抽象化された知識
×
ピラミッドの頂上を取ってきても期待と違う
×
根無し草の知識
×
浮き草と樹木のたとえ
×
PDCAと誤差逆伝搬
×
mitoujr-mentoring-tips
→
「変わりにくい」ものを直接学ぶことはできない
→
論理学
×
レトリック
×
科学
×
哲学
×
論理的思考とは何か
→
四つの思考法
→
抽象化
×
キャリア論
×
抽象モデル
×
広く応用可能
×
フレームワーク
×
制約
×
スキル
×
価値観
×
熱意
×
無難
×
挑戦
×
土台
→
抽象化されたキャリア論
→
抽象化
×
低レイヤー
×
複雑さ
×
隠蔽
×
漏れ出してくる
×
漏れる抽象化の法則
×
"抽象化には漏れがある"法則
×
抽象化は作業時間を減らすが学習時間を減らさない
×
抽象レイヤー
×
抽象化レイヤー
→
リーキーアブストラクションの法則
→
抽象化
×
正しくない抽象化
×
共通の抽象化
×
法律の相談を抽象化しない
×
早すぎる抽象化
×
データをして語らしめる
×
解釈はいくつもある
×
二人が違うことを言う絵のシリーズ
→
抽象化は一通りではない
→
具体的/抽象的は誤った二項対立
×
抽象化は次元削減
×
概念の類似度は距離ではない
×
解釈
×
抽象化
×
側面
×
経験の側面
×
ツリーを描くと片側が単一と勘違いする
→
解釈はいくつもある
→
思考の結節点
×
タユピンコ人
×
何か生まれそうな予感
×
新しい抽象化が起きそうな気配
×
辞書を読む
×
辞書
×
実りのあるメタファー
×
実り
×
メタファー
×
メタファー空間
×
概念間のネットワーク
×
ワープポータル
×
遠いものの結合を促進
×
アナロジー
×
遅い読み方
×
図と紐付いてる概念
×
共同注意
×
指差し
×
積み上げる作業
×
人間の経験にはパーマリンクがない
×
忘却
×
曖昧化
×
分解
×
腐敗
×
発酵
×
重要でない
×
抽象化
×
連想は類似検索ではない
×
metric
×
10年かかる学習プロセス
×
写経
×
翻訳はゆっくり読む手段の一つ
×
翻訳
×
書きながら考える
×
違うシンボル空間ではシンボルの分布が異なる
×
抽象化フェーズ
×
抽象化を促す情報
×
クリーンな質問
×
重要な部分を抽出
×
ハンドル
×
他の情報へのリンク
×
人間の増強
×
芋づる検索
×
人間+コンピュータ=増強された人間
×
連想接続
×
メタファー空間へのリンク
→
思考の結節点2019-01-21
→
答え
×
無益
×
解き方
×
新しい問題
×
抽象化
×
鶏と卵
×
パラレルワーク
×
mba
×
mot
×
ケーススタディ
×
知識交換
×
nda
×
営業秘密
×
解法
×
知識移転
×
抽象化能力
×
抽象化能力が高まるとndaを回避できる
×
抽象化して流通させる
×
法的思考
×
具体と抽象の行き来
×
法的三段論法
→
答えをコピーしても無益
→
仕事してる最中に得た知識
×
書くことの三つのメリット
×
再利用
×
抽象化
×
文脈
×
「最速のコースは最速ではない」誕生プロセス
×
抽象化能力が高まるとndaを回避できる
×
答えをコピーしても無益
→
抽象化すると公開できる
→
aiと相談2024-09-01
×
掘り下げる
×
深い掘り下げ質問能力を持つai
×
掘り下げ質問能力
→
AIシステムの「掘り下げる力」の向上
→
枝葉
×
連想接続
×
ストーリーの交差点がアトムになる
×
ai要約
×
sfによる体験の共有は要約できない
→
枝葉の連想接続
→
発表
×
プレゼン
×
枝
×
枝葉
×
mitoujr-mentoring-tips
×
発表資料
×
論文の導入部分の書き方
×
幅優先探索
×
デザインシンキングは深さ優先探索?
×
作業者は作業を語りがち
→
探してるページ
→
枝葉
×
抽象的
×
積み上げた知識のない人の速読
×
知識の足りない人に知識を与える方法
×
ライトニングトーク
×
知識の足りない人
×
速読
×
プレゼン
→
枝葉をカット
→
抽象化
→
抽象化して外す
→
知識
×
経験
×
哲学
×
ジョン・ロック
×
タブラ・ラサ
×
突然変異
×
自然選択
×
生得的
×
科学
×
意思決定
×
有用
×
学び方
→
経験論
→
自動化
×
プロセス代替化
×
業務変革
×
抽象化
×
実装抽象化
×
業務モデリング
×
思考抽象化
→
自動化と抽象化
→
軸足のある変換
×
軸足
×
抽象
×
登って降りるメタファー
×
新しいもの
×
既存のもの
×
別物
×
創造
×
同じものは新しくない
×
経験
×
抽象化
×
モデル
→
抽象を軸足にした変換
→
フラクタル要約
×
要約は価値の低い情報を捨てること
×
どう要約するのが良いかはユーザの主観的な価値観によって異なる
×
高レイヤー要約
×
掘り下げる
×
要約ではなく液状化
×
ある側面は保ったまま他の部分を変える
×
さまざまなvariantを作り出す
×
asym-chat(アンジャッシュ状態チャット)
×
バスケのピボット
×
軸足
×
軸足を介してつながったコンテンツが生成される
×
asymmetric_reality
×
共有される軸足
×
個別最適化される他の足
×
バーチャルな時間
×
空間配置
×
文章の構造
×
軸足を介して繋がる
×
要約の多様性
×
情報の液状化
×
ピボット的変換
→
要約は一通りではない
→
フラクタル要約
×
how_can_we_use_technology_to_go_past_simple_preferences_and_outcomes?
×
digital_peacebuilding_expo:_talk_to_the_city
×
まず要約
×
興味を持ったところを掘り下げる
×
段階的詳細化
×
エンジニアの知的生産術
×
まずは大雑把に
×
掘り下げる
×
要約
→
要約から掘り下げる
→
伝達
×
抽象化
×
シンボル
×
抽象概念
×
解釈
×
共同観察
×
具体的
×
現象
×
言語化前
×
言語化以前
×
未言語化
×
まだ言葉になっていないもの
×
抽象的でわからないのは具体的経験不足
×
アインシュタインの経験公理検証モデル
→
2018-05-02
→
普遍的本質
×
個体的本質
×
井筒_俊彦
×
意識と本質
×
本質
×
イスラーム哲学
×
マーヒーヤ
×
フウィーヤ
×
芭蕉
×
リルケ
×
質料による個別化
×
形相による種化
×
東洋思想
×
或るものの本質
×
個物の本質の多面性
→
井筒俊彦「意識と本質」
→
エンジニアの知的生産術
×
einsteinの考え方
×
アインシュタインの経験公理検証モデル
→
アインシュタインの考え方
→
解釈
×
解釈後のみを記憶している人
×
訂正が効かない
×
話が噛み合わない
×
事実ではなく解釈
×
事実と解釈
→
事実ではなく解釈を記憶する人
→
具体的な情報収集
×
具体的情報の収集
×
具体的経験
×
具体的現象
×
具体例
×
個別具体的情報
×
個別具体的
×
具体的情報
×
具体的な情報
×
具体的事実
×
個別
×
具体的
→
具体的な情報
→
日記2023-11-17
×
科学
×
コミュニティ慣習
×
人事評価
×
壺に入れて混ぜてしまう
×
知的財産権
×
desci
×
メディチ家
×
パトロン
×
名誉
×
経済
×
お金
→
科学とコミュニティ慣習と人事評価
→
西田_幾多郎
×
デカルト哲学
×
カント
×
独断的
×
形而上学的
×
批評的
×
認識論的
×
実在
×
実践
×
主観的認識
×
自己認識
×
対象認識
×
自己は世界を表現する存在
×
哲学
×
オントロギー
×
理
×
事
×
本質
×
存在
×
直観
×
直観は無限の過程
×
真実在
×
自己限定
×
外に実在を求める形而上学
×
存在理由
×
自証の学
×
実践哲学
×
形式的規範
×
カント哲学
×
形而上学
×
オントロジー
×
省察録
×
懐疑による自覚
×
大疑の下に大悟あり
×
大悟
×
自己自身
×
懐疑的自覚
×
否定的自覚
×
自覚的分析
×
アリストテレス的論理
×
独断的形而上学
×
コギト・エルゴー・スム
×
神の完全性
×
矛盾的自己同一
×
主語的実在
×
認識主観
×
綜合統一
×
フィヒテ
→
デカルト哲学について
→
抽象化
×
過度の抽象化
×
中庸
×
バブル型理解
×
善悪
×
善
×
悪
×
誤った二分法
×
誤った二項対立
→
抽象化は善ではない
→
時間軸の構造
×
トピック指向の構造
×
破壊
×
トピック
×
散らばり
×
新しい構造
×
情報の整理
×
解釈
→
時間軸構造の破壊
→
aiの支援で新しい結合ができた事例
×
抽象化
×
側面
×
経験の側面
×
フェルトセンス
×
無数的
×
シンボルと意味の対応の図
→
片方を抽象化することによって側面を見出す
→
抽象化
×
llmに解かせて
×
引き戻す
×
指導要領
×
モデリングシミュレーション
×
数学的活動のサイクル図
×
アナロジー
×
メタファー空間でgpt4に発散と抽象化をさせてから具体化する
×
chatgpt攻略
×
xが優秀なのは、友人もまた優秀だから
→
抽象化してLLMに解かせてから引き戻す
→
東京工業大学
×
コミュニケーション
×
コミュニケーションが苦手
×
事象
×
表現
×
言語化
×
解釈
×
事実
×
事実と解釈の区別
→
コミュニケーションの立川モデル
→
データ
×
うそ
×
判断
×
真実
×
kj法_渾沌をして語らしめる
×
解釈
×
すべてのモデルは間違っている
→
すべてのデータはうそである
→
信用システムと多様性のバランス
×
生産の呪い
×
利用と探索のトレード・オフ
×
利用
×
ダシにする
×
抽象化
×
抽象化して応用
→
🤖2023-08-11-6
→
掘り下げ
×
積み上げ
×
抽象的な概念
×
丸暗記している人は掘り下げられない
×
根無し草の知識
×
根
×
空中戦
×
抽象度の高い概念
×
具体的な事例
×
議論ごっこ
×
解釈
×
掘り下げて循環参照
×
出来るプログラマの学び方
×
実例
×
抽象化能力はどうすれば教えられるのか
×
具体的な事例への密着
×
根を張る
×
掘り下げられない
×
抽象概念
×
ベクトル検索
→
知識の「掘り下げ」と「積み上げ」の重要性
→
灘校土曜講座2014
×
経験を抽象化
×
理解を育てる
×
経験
×
抽象化
×
理解
×
育てる
×
産婆術
×
本質的な知識は各人が生み出さねばならない
×
与えられてもそれは使えるものにならない
×
哲学は生むのを助けるだけ
×
知識創造の方法論
→
経験を抽象化して理解を育てる
→
面白い人の友人は面白い
×
バイブス
×
博士号は分野を問わない
×
自分の一歩先しか理解できない
×
多様性
×
淘汰
×
変化に寄与する人
×
変化の邪魔になる人
×
ほとんどの人は変化に弱い
×
アーリーアダプター集団の形成
×
新大陸が発見されても全員は移住しない
×
埋める
×
掘り下げる
×
天才を殺す凡人
×
利用と探索のトレードオフ
×
壺に入れて混ぜてしまう
→
思考の結節点2023-05-15
→
解像度を高める
×
掘り下げる
×
上が抽象で下が具体の図
×
似ている→違いは?
→
「解像度を高める」と「掘り下げる」
→
飲酒効果の是認的発言
×
酒は飲むべし
×
意味のエッセンス
×
概念のハンドル
×
kj法
×
エッセンス
×
抽象化
×
柔かい言葉
×
もとの発言の肌ざわり
×
土の香り
×
発想法
×
抽象化しすぎるな
→
柔かいエッセンス作り
→
愚問
×
法律
×
ルール
×
具体的な事実
×
抽象化
×
自分勝手な事実認定
×
前提が異なっていれば結論が異なるのは当たり前
×
前提が食い違ったまま議論をしても何も積み上がらない
×
承認欲求に飢えた人が飢えた人同士で奪い合いをする
×
snsでは断言をする人が目立つ
→
法律の相談を抽象化しない
→
知能
×
人間の特権
×
天動説
×
迷信
×
科学
×
平凡さ
→
科学は我々の平凡さを暴く
→
reinventing_organizations
×
知識社会は上司と部下の社会ではない
×
事実と解釈
×
パターンランゲージ
×
技術的環境の変化がどのように組織構造に変化を与えてきたか
×
衝動型組織
×
衝動型
×
順応型組織
×
順応型
×
生産性向上
×
食料生産性
×
リアクティブ
×
階層組織
×
達成型組織
×
多元型組織
×
上意下達
×
進化型組織
×
ティール
→
ティール組織
→
締め切りがないと、到達しないすごく遠いゴールに向かって走ってしまう
×
締め切り
×
ストレスフリー
×
gtd
×
気になることをすべて書き出せ
×
心に浮かんだことをすべて書き出せ
×
事前にフィルタリングしない
×
kj法
×
進んでいる実感
×
ボトムアップ
×
人生の目的
×
失敗体験
×
抽象化
×
認知的負荷
×
結晶化
×
エンジニアの知的生産術
×
(2.2.4.2)_価値観はボトムアップに言語化する
→
GTDとKJ法のアナロジーの言語化
→
概念の類似度は距離ではない
×
抽象化は次元削減
×
アナロジーと次元削減
×
次元削減
×
次元圧縮
×
抽象化
→
次元削減は抽象化
→
抽象から学ぶ
×
hatena2014-08-03
×
エンジニアの学び方
×
広い視野
×
深い理解
×
応用
×
抽象化
×
ラベリングによる再現
×
作って学ぶ
→
「抽象から学ぶ」に具体例を追加
→
エンジニアの知的生産術
×
箱を上に積む
×
抽象化
×
モデル
×
モデル化
×
パターンの発見
×
体験に対するラベリング
×
発想の累積効果
×
集めて並べる
×
試行錯誤
×
試行錯誤は見えにくい
×
自分の経験
×
知識を提供するサービスの登場
×
既に書かれた知識
×
見えにくい試行錯誤
×
まだ書かれていないことの森を切り拓いていく仕事
×
上位の概念ほど陳腐化しにくい
×
PDCAと誤差逆伝搬
→
上に積む
→
word2vecによる自然言語処理
×
距離
×
三角不等式
×
ベクトルの類似度
×
軸を潰す
×
潰す
×
無視
×
次元削減は抽象化
×
抽象化
×
特徴量の無視
×
違いを無視
×
word2vec
×
deep_learning
×
dropout
×
ニューロン
×
汎化性能
×
概念
×
類似度
×
単語の意味
×
意味の類似度
×
話が飛躍する人=ベクトル検索エンジンか?
×
連想
×
次元削減してから類似度検索
→
概念の類似度は距離ではない
→
網羅感の担保
×
抽象化
×
軸出し
×
幅広い情報リストアップのブレスト
×
幅広い情報リストアップ
×
網羅
×
ブレンストーミング
×
ぬけもれなく
→
GPT4がブレストにいる
→
期待と現実のギャップ
×
誤差
×
逆伝搬
×
抽象度の高い知識は修正が少ない
×
応用
×
do
×
具体化
×
出力
×
check
×
現実
×
ギャップ
×
抽象化
×
pdca
×
パーセプトロン
×
2014
×
2014-11
×
誤差逆伝搬
×
変わりにくいもの
×
陳腐化しにくい知識
×
降りて登るメタファー
×
登って降りるメタファー
→
PDCAと誤差逆伝搬
→
テスト
×
バグの存在
×
バグの不在
×
ダイクストラ
×
抽象化
→
謙虚なるプログラマ
→
素人
×
助言
×
受け売り
×
検証
×
玄人
×
感想
×
多数派
×
プロのアドバイス
×
素人の感想
×
プロの感想
×
素人のアドバイス
×
知識は実践によって検証されなければならない
×
事実と解釈
×
専門家はマイノリティ
×
誰も市場とイコールではない
×
専門家の意見を市場の意見だと思ってはいけない
→
玄人の助言と素人の感想
→
ドラッカー
×
個別具体的
×
事実
×
抽象化
×
システム
×
観察
×
パターン
×
変化
×
延長線
×
常識
×
臆さず書き残
×
事後的
×
予知能力
×
すでに起こった未来
×
システム思考
×
時間遅れ
→
ドラッカーの予知能力
→
バッドパターン
×
消化とは何か
×
消化とは抽象化だ
×
抽象化
×
過度の抽象化
×
壺に入れて混ぜてしまう
→
抽象的なことを言ってわかった気になる病
→
表札
×
連想的雰囲気
×
抽象化しすぎるな
×
土の香りを残せ
×
概念化過程
×
フック
×
文脈
×
抽象概念
×
連想
×
連想接続
×
抽象化は善ではない
×
抽象化
×
概念化
×
概念
×
言葉の連想的意味でつながる
×
アンケート調査からのkj法が一番難しい
×
浮き草と樹木のたとえ
→
抽象化しすぎるな
→
抽象的な概念
×
具体的な実例
×
浮き草と樹木のたとえ
×
丸暗記している人は掘り下げられない
×
本を理解できないときは、引用することしかできない
×
具体的
×
掘り下げる
→
具体的に掘り下げる
→
空中に箱を置くことはできない
×
土台から順に積む必要がある
×
モデル化・抽象化の絵
×
モデル化
×
抽象化
×
(1.1.2)_モデル化・抽象化
→
土台から順に積む必要がある
→
類推
×
抽象化
×
アスペルガー
×
アスペルガーの人はなぜ生きづらいのか?_大人の発達障害を考える
→
類推で動く人と抽象化で動く人
→
抽象化
×
連想
×
土の香り
×
発想法
×
過度の抽象化
×
言の葉の影
×
浮き草と樹木のたとえ
×
kj法_渾沌をして語らしめる
→
川喜田二郎は抽象化せよとは言っていない
→
視点
×
意味の交差点とは何か?
×
観測範囲
×
理解
×
解釈
×
主観
×
aから見てbがxだが、bから見てaもx
×
メタ認知
→
どういう時に議論で人を指し示すことが必要か
→
事実と解釈
→
事実解釈の食い違い
→
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
→
ドレスの色問題
×
事実と解釈
→
感覚から得られる経験的知識は混乱した不明瞭な知識
→
職に貴賎はない
×
物の見方
×
共有された主観
×
事実と解釈
×
あたりまえ
×
小難しいこと
×
知識のピラミッド
×
ほげ言語のパラドックス
×
ちゃんと主観
→
観察者の属性
→
事実と解釈
×
主観と客観
×
立川_智也
×
ちゃんと主観してない
×
偽の客観
×
referential_communication_and_category_acquisition
×
主観
×
客体化
×
心の客体化
×
原田_惇
×
暗黙に合意
×
大久保_康平
×
俯瞰
×
俯瞰視点の意見
×
解像度
×
認知の解像度
×
ちゃんと主観的
→
ちゃんと主観
→
リファクタリング
×
ウェットウェア
×
思考法
×
学習法
×
エンジニアの知的生産術
×
達人プログラマー
→
リファクタリング・ウェットウェア
→
自分の力で変えることができないもののことを考えない
×
変えることができない
×
解釈
→
変えることができないもののことを考えない
→
事実か解釈か
×
事実と解釈
→
事実と解釈の区別
→
べき
×
思考法
×
思考のパターン
×
思考
×
ギャップ
×
なぜ
×
言葉は一次元
→
べき→why?
→
自分の経験
×
事実と解釈
→
アウトプット
→
シンボル
×
意味
×
ベクトル
×
集合
×
意味の演算
×
k平均法
×
ベクトルの集合
×
抽象化
×
射影
×
軸を潰す
×
階層的クラスタリング
→
シンボルの意味がベクトルの集合→意味の演算は?
→
解釈
→
よくなかったこと
→
事実
×
解釈
×
具体的
×
抽象概念
→
「Xでない」は解釈
→
選択肢
×
解釈
×
事後的
×
循環参照
×
強化学習
×
間主観
→
有用
→
記憶と抽象化
×
注意機構
×
次元削減
×
記憶
×
抽象化
×
dropout
×
概念の類似度は距離ではない
×
次元を落として比較
×
想起
×
アナロジー
×
連想
→
次元削減注意
→
制約
×
解釈
×
事実と解釈
×
仮説は実験して検証しよう
×
仮説検証
→
その制約は仮説
→
難しい
×
客観的
×
主観的
×
解釈
→
「難しい」は「私は方法を思いつかない」
→
年齢
×
抽象度
×
経験
×
圧縮
×
抽象化
×
認知の解像度
×
似た物が昔にもあった型思考
→
年齢とともに抽象度が上がる
→
似ている
×
事実
×
主観的
×
解釈
×
違い
×
認知の解像度
×
連想
×
関連
×
解像度
×
似た物が昔にもあった型思考
→
「似ている」は事実ではない
→
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
→
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
→
素朴理論
×
建設的相互作用
×
教育心理学概論
×
カイゼンジャーニー
×
知識
×
理解
×
社会的構成
×
バブル型理解
×
対話
×
抽象化
×
抽象的な知識をどうやって獲得するのか
×
対話の場を作る
→
建設的相互作用
→
答えをコピーしても無益
×
抽象化
×
カイゼンジャーニー
×
学びの移転
×
スモールスタート
×
試行錯誤
→
小さい試行錯誤が必要
→
方法論
×
抽象化
×
長期投資
×
問題解決大全
×
洞察
→
方法論の抽象化に努めることは賢明な長期投資である
→
本質
→
うがった見方
→
抽象化
×
抽象
×
abstract
×
-化
×
to_make_or_become
→
CHUSHOKA
→
(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
→
シチュエーションによって好む入力手法は異なる
×
ipadでは手書き入力したい
×
ipad
×
手書き
×
一人でも共同編集は必要
×
グループ開閉が必須
×
隠す機能
×
抽象化
×
空間的に書くことは良い
×
マインドマップ
×
kj法
×
手書きストロークが最小単位
×
芋づる検索
→
20190303
→
kj法
×
付箋
×
書き出し法
×
定量的
×
目標設定
×
氷山モデル
×
水面
×
まだ言語化されていないもの
×
釣り上げる
×
フック
×
引きずり出す
×
パターン発見
×
抽象化
×
言語化
×
帰納的
×
たとえ
→
付箋は本体ではない
→
水面の下
×
浅いところにいる
×
氷山モデル
×
十牛図
×
科学知と技術原理
×
観察
×
経験
×
事実と解釈
×
アインシュタインの経験公理検証モデル
→
20180502自分観察ログ
→
掘り下げる
×
drill_down
×
delve
×
chew
→
dig
→
scrapbox
×
思考の結節点2019-01-21
×
指差し
×
抽象化
×
ブラケティング
→
抽象化を促す情報
→
老害
×
過剰に抽象化
×
抽象化
×
同一視
×
似た物が昔にもあった型思考
→
老害と過剰な抽象化
→
科学的
×
科学
×
有用
×
オカルト
×
正義
×
オカルト批判
×
ハンマーを持つとすべてが釘に見える
→
オカルト批判の問題点
→
科学的方法論
×
反証可能性
×
無矛盾
×
トートロジー
×
科学
×
ストーリーテリング
→
科学とストーリーテリング
→
期待
×
解釈
×
事実
×
ギャップ
×
方法的懐疑
×
バグの不在
→
デバッグ
→
自然
×
本質
×
nature
×
単語ベクトル
→
自然と本質
→
科学
×
経営学
×
システム
×
ドラッカー
×
民営化
×
予言の自己成就
→
科学と経営学の違い
→
具体
×
抽象
×
細谷_功
×
エンジニアの知的生産術
×
抽象化
→
具体と抽象
→
論理的に正しくない推論
×
論理的に正しい推論
×
事実と解釈
×
解釈
×
生産的
×
プラグマティズム
×
人間と機械と差別
→
暗黙の正しくない推論
→
抽象クラス
×
抽象化
×
継承
×
逆継承
→
逆継承
→
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
→
コーディングを支える技術
×
エンジニア
×
技術の原理原則
×
2018
×
04-24
×
2018-04
×
モヤモヤ
×
本質
×
原理原則
×
サイクル
×
価値
→
『コーディングを支える技術』の西尾泰和と考える、エンジニアが学ぶべき技術の原理原則
→
エンジニアの知的生産術
×
グループ編成は主観的
×
抽象化
×
重要だと思う
×
抜き出す
×
重要
×
思う
×
主観
×
抽象化は主観的
→
抽象化は個性
→
抽象化
×
俯瞰
×
視座
×
包括
×
kj法
×
表札
×
表札付け
×
時間的に分散したkj法
×
段階的な情報構造化の事例
×
事後
×
なぜ個人用wikiを持つことは有用なのか
→
包括した情報を書けることが価値
→
相容れない考え
×
観測不能
×
観測事実
×
解釈
×
相容れない
×
自分が重視していることを相手も重視しているはずだという思い込み
×
観測事実のズレ
×
情報共有
×
対立
→
相容れない考えの持ち主
→
人生の目的
×
徐々に明確化
×
抽象化
×
エンジニアの知的生産術
×
価値観はボトムアップに言語化される
×
目的の明確化
→
人生の目的は日常タスクの抽象化で作る
→
抽象化
×
累進
×
飽和
×
s字
×
具体抽象図
×
知識の成長曲線
×
学習曲線
×
s字曲線
→
学習曲線がS字曲線になる原理
→
劣化コピー
×
抽象化
×
言葉が熟す
×
不慣れな分野
×
咀嚼
×
答えをコピーしても無益
→
アウトプットを焦ると劣化コピーになる
→
相対化
×
言葉の意味
×
意味
×
解釈
×
メタ
×
自己の相対化
→
討論と対話
→
科学
×
経営学
×
社会的証明の原理
→
科学と経営学の大きな違い
→
科学
×
技術
×
工学
×
斎藤富士郎
→
科学、技術、工学の比較
→
科学
×
考え方
→
思惟経済説
"
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
[Scrapbox]
at
11/23/2025, 4:38:00 PM
[Edit]