NISHIO Hirokazu
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英訳できない言葉
2018-12-18
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言語によって表現できるものが異なり、それがその言語を使う人の認識や思考に影響を与える、という
サピア=ウォーフの仮説
。僕は「
トゥルン
」を英語に訳すことができないので、そんな単語を使って物事を表現しているってのはズバリの事例なのではないか。
「トゥルン」は辞書に載ってないのだが、仮に辞書に載っていたとしても人間がある単語Xを使うとき、それが
辞書的定義からずれ
ていることがしばしばあるってのは
エンジニアの知的生産術
でも紹介した(
(6.2.5.4) 辞書との照合
p.204)
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(0.1)_この本の目的
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(0.1.1)_知的生産とは何か
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(0.1.2)_この本を読むメリット
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(0.2)_プログラミングはどうやって学ぶか
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(0.2.1)_まずは具体的に情報収集する
×
(0.2.2)_抽象化してモデルを作る
×
(0.2.3)_実践して検証する
×
(0.3)_この本の流れ
×
(0.4)_謝辞
×
(1)_新しいことを学ぶには
×
(1.1)_学びのサイクル
×
(1.1.1)_情報収集
×
(1.1.2)_モデル化・抽象化
×
(1.1.3)_実践・検証
×
(1.2)_サイクルを回す原動力:やる気
×
(1.2.1)_生徒としての学びと大学からの学びの違い
×
(1.2.1.1)_教科書が与えられる
×
(1.2.1.2)_学ぶ時間はどれくらいあるか?
×
(1.2.1.3)_学ぶお金は誰が出すのか?
×
(1.2.1.4)_逆風
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(1.2.2)_やる気を維持するには?
×
(1.2.2.1)_ゴールは明確に
×
(1.2.2.2)_チュートリアルはゴールを近くする
×
(column)_smart_criteria
×
(1.2.3)_大学に入りなおすべき?
×
(1.2.3.1)_もっと気軽な方法
×
(1.2.4)_良い参考書を見つけるコツ
×
(1.2.5)_紙の参考書を選ぶコツ
×
(1.2.5.1)_大学の講義の参考図書に選定されている
×
(1.2.5.2)_正誤表が充実している
×
(1.2.5.3)_改訂されている・ロングセラーである
×
(1.3)_情報収集の3つの方法
×
(1.3.1)_知りたいところから
×
(1.3.1.1)_遅延評価的勉強法
×
(1.3.1.2)_「そんなの必要ないよ」yagni原則
×
(1.3.1.3)_matzのソースコードの読み方
×
(1.3.2)_知りたいところから学ぶための前提条件
×
(1.3.2.1)_目標が明確化されている
×
(1.3.2.2)_目標が達成可能である
×
(1.3.2.3)_大まかに全体像を把握している
×
(1.3.3)_大雑把に
×
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×
(1.3.3.1)_1,000ページ以上ある資料も、目次はたった6ページ
×
(1.3.3.2)_ソースコードを段階的に読む
×
(1.3.3.3)_ドキュメントの大まかな構造
×
(1.3.3.4)_英語の論文の大まかな構造
×
(1.3.3.4)_民法の地図
×
(column)_民法マップの抜粋
×
(1.3.4)_片っ端から
×
(1.3.4.1)_写経というテクニック
×
(1.3.4.2)_数学
×
(1.3.4.3)_時間を区切ろう
×
(1.3.4.4)_写経は補助輪
×
(1.3.4.5)_再び写経を必要とするとき
×
(1.4)_抽象とは何か
×
(1.4.1)_抽象・abstract
×
(1.4.2)_モデル・模型
×
(1.4.3)_モジュール
×
(1.4.3.1)_相互作用を制限する
×
(1.4.3.2)_重要でない部分を隠す=重要な部分を抜き出す
×
(1.4.4)_モデル・ビュー・コントローラ
×
(1.4.5)_パターンの発見
×
(1.4.6)_デザインパターン
×
(column)_パターンに名前を付けること
×
(1.4.7)_なぜ抽象化が必要か?
×
(1.4.7.1)_パターンの発見による一般化
×
(1.5)_どうやって抽象化するか
×
(1.5.1)_比較して学ぶ
×
(1.5.1.1)_「同じ」と「違う」の間に注目
×
(1.5.1.2)_たとえ話
×
(1.5.1.3)_違いに注目
×
(1.5.2)_歴史から学ぶ
×
(1.5.3)_パターン本から学ぶ
×
(1.6)_検証
×
(1.6.1)_作って検証
×
(1.6.1.1)_解説も作ることの一種
×
(1.6.2)_試験で検証
×
(1.6.3)_検証の難しい分野
×
(1.7)_まとめ
×
(2)_やる気を出すには
×
(2.1)_やる気が出ない人の65%はタスクを1つに絞れていない
×
(2.1.1)_絞るためにまず全体像を把握しよう
×
(2.1.2)_getting_things_done:まずすべて集める
×
(2.1.3)_全部集めて、そのあとで処理をする
×
(2.1.4)_どうやってタスクを1つ選ぶのか
×
(2.1.4.1)_部屋の片付けと似ている
×
(2.1.4.2)_まず基地を作る
×
(2.1.4.3)_タスクが多すぎる
×
(2.2)_「優先順位付け」はそれ自体が難しいタスク
×
(2.2.1)_ソートの計算量
×
(column)_緊急性分解理論
×
(2.2.2)_1次元でないと大小比較ができない
×
(2.2.3)_不確定要素がある場合の大小関係は?
×
(2.2.3.1)_探索と利用のトレードオフ
×
(2.2.3.2)_不確かなときは楽観的に
×
(2.2.3.3)_リスクと価値と優先順位
×
(2.2.4)_重要事項を優先する
×
(2.2.4.1)_「通知された」は「緊急」ではない
×
(2.2.4.2)_価値観はボトムアップに言語化する
×
(column)_7つの習慣
×
(2.2.5)_優先順位を今決めようとしなくてよい
×
(2.3)_1つのタスクのやる気を出す
×
(2.3.1)_タスクが大きすぎる
×
(2.3.1.1)_執筆という大きなタスク
×
(2.3.2)_タイムボックス
×
(2.3.2.1)_集中力の限界
×
(2.3.2.2)_ポモドーロテクニック
×
(2.3.2.3)_見積り能力を鍛える
×
(2.3.2.4)_分単位で見積もるタスクシュート時間術
×
(column)_pdcaサイクル
×
(2.3.2.5)_計測し、退け、まとめる
×
(2.4)_まとめ
×
(3)_記憶を鍛えるには
×
(3.1)_記憶のしくみ
×
(3.1.1)_海馬
×
(3.1.2)_海馬を取り除かれた人
×
(3.1.3)_morrisの水迷路
×
(3.1.4)_記憶は1種類ではない
×
(3.2)_記憶と筋肉の共通点
×
(3.2.1)_信号を伝えるシナプス
×
(3.2.2)_シナプスの長期増強
×
(3.2.3)_まず消えやすい方法で作り、徐々に長持ちする方法に変える
×
(3.3)_繰り返し使うことによって強くなる
×
(column)_海馬では時間が圧縮される
×
(3.4)_アウトプットが記憶を鍛える
×
(3.4.1)_テストは記憶の手段
×
(3.4.2)_テストをしてからさらに学ぶ
×
(3.4.3)_自信はないが成績は高い
×
(3.4.4)_適応的ブースティング
×
(3.4.5)_テストの高速サイクル
×
(3.5)_知識を長持ちさせる間隔反復法
×
(3.5.1)_忘れてから復習する
×
(3.5.2)_ライトナーシステム
×
(3.5.3)_問題のやさしさ
×
(3.5.4)_知識を構造化する20のルール
×
(3.5.5)_anki
×
(3.5.6)_難易度の自動調節
×
(3.5.7)_教材は自分で作る
×
(column)_知識を構造化する残り15のルール
×
(3.5.7.1)_作る過程で理解が深まる
×
(3.5.7.2)_個人的な情報を利用できる
×
(3.5.7.3)_著作権と私的使用のための複製
×
(3.6)_まとめ
×
(4)_効率的に読むには
×
(4.1)_「読む」とは何か?
×
(4.1.1)_本を読むことの目的
×
(4.1.1.1)_娯楽はスコープ外
×
(4.1.1.2)_情報を得ることが目的か?
×
(4.1.1.3)_情報伝達の歴史
×
(4.1.1.4)_一次元の情報を脳内で組み立てる
×
(4.1.1.5)_本の内容だけが組み立てる材料ではない
×
(4.1.1.6)_「見つける」と「組み立てる」のグラデーション
×
(4.1.2)_「読む」の種類と速度
×
(4.2)_あなたの普段の読む速度は?
×
(4.2.1)_読む速度のピラミッド
×
(4.2.2)_ボトルネックはどこ?
×
(4.2.3)_速読の苦しみ
×
(4.2.3.1)_続けられるペースを把握する
×
(4.2.4)_読まない
×
(4.2.4.1)_読まずに知識を手に入れる
×
(4.3)_1ページ2秒以下の「見つける」読み方
×
(4.3.1)_whole_mind_system
×
(4.3.1.1)_❶準備
×
(4.3.1.2)_❷プレビュー
×
(4.3.1.3)_❸フォトリーディング
×
(4.3.1.4)_❹質問を作る
×
(4.3.1.5)_❺熟成させる
×
(4.3.1.6)_❻答えを探す
×
(4.3.1.7)_❼マインドマップを作る
×
(4.3.1.8)_❽高速リーディング
×
(4.3.1.9)_5日間トレーニング
×
(4.3.2)_フォーカス・リーディング
×
(4.3.2.1)_速度を計測しコントロールする
×
(4.3.3)_見出しなどへの注目
×
(column)_時間軸方向の読み方
×
(4.4)_1ページ3分以上の「組み立てる」読み方
×
(4.4.1)_哲学書の読み方
×
(4.4.1.1)_開いている本・閉じている本
×
(4.4.1.2)_外部参照が必要な本
×
(4.4.1.3)_登山型の本とハイキング型の本
×
(4.4.2)_1冊に40時間かけて読む
×
(4.4.2.1)_棚を見る
×
(4.4.2.2)_読書ノートに書きながら読む
×
(4.4.2.3)_わからないことを解消するために読む
×
(4.4.3)_数学書の読み方
×
(4.4.3.1)_わかるの定義
×
(4.4.3.2)_わかることは必要か?
×
(4.5)_読むというタスクの設計
×
(4.5.1)_理解は不確実タスク
×
(4.5.2)_読書は手段、目的は別
×
(4.5.2.1)_大雑把な地図の入手
×
(4.5.2.2)_結合を起こす
×
(4.5.3.3)_思考の道具を手に入れる
×
(4.5.3)_復習のための教材を作る
×
(4.5.3.1)_レバレッジメモを作る
×
(4.5.3.2)_incremental_reading
×
(4.5.3.3)_人に教える
×
(4.6)_まとめ
×
(5)_考えをまとめるには
×
(5.1)_情報が多すぎる?_少なすぎる?
×
(5.1.1)_書き出し法で情報量を確認
×
(5.1.1.1)_質を求めてはいけない
×
(5.1.1.2)_実践してみよう
×
(5.1.1.3)_100枚を目標にしよう
×
(5.1.1.4)_100枚目標のメリット
×
(5.1.1.5)_重複は気にしない
×
(5.2)_多すぎる情報をどうまとめるか
×
(5.2.1)_並べて一覧性を高くする
×
(column)_書き出し法の実例
×
(5.2.2)_並べる過程で思い付いたらすぐ記録
×
(5.2.3)_関係のありそうなものを近くに移動
×
(column)_ふせんのサイズ
×
(5.2.3.1)_kj法の流れ
×
(5.2.3.1-1)_exploration_before_starting_the_kj_method
×
(5.2.3.1-2)_group_organization
×
(5.2.3.1-3)_illustration_and_documentation
×
(5.2.3.1-4)_effect_of_changing_format
×
(5.2.4)_グループ編成には発想の転換が必要
×
「グループ編成には発想の転換が必要」加筆案
×
(5.2.4.1)_グループ編成は客観的ではない
×
(5.2.4.2)_グループ編成は階層的分類ではない
×
(5.2.4.3)_既存の分類基準を使うデメリット
×
(column)_フレームワークによる効率化
×
(5.2.4.4)_事前に分類基準を作るデメリット
×
(5.2.4.5)_分類で負担を減らすメリット
×
(5.2.4.6)_家族的類似性
×
(5.2.5)_関係とは何だろう
×
(5.2.5.1)_類似だけが関係ではない
×
(5.2.5.1-2)_not_"related_pieces"_but_"pieces_likely_to_be_related"
×
(5.2.5.2)_nm法は対立関係に着目する
×
(5.2.5.2-2)_conflict_is_not_only_one
×
対立は一つだけではない
×
(5.2.5.3)_話題がつながる関係
×
(5.2.5.4)_group_organization_is_similar_to_method_extraction
×
(5.2.6)_束ねて表札を付け、圧縮していく
×
(5.2.6.1)_表札作りのメリット・デメリット
×
(5.2.6.2)_表札を作れるグループが良いグループ
×
(5.2.6.3)_ふせんが膨大なときの表札作り
×
付箋が膨大な時の表札作り加筆案
×
(5.2.6.4)_「考えがまとまらない」と「部屋が片付かない」は似ている
×
(column)_表札とふせんの色
×
(column)_知識の整合性
×
(5.2.7)_束ねたふせんをまた広げる
×
(5.2.8)_文章化してアウトプット
×
(5.3)_社会人向けチューニング
×
(5.3.1)_ステップの省略
×
(5.3.2)_中断可能な設計
×
(5.3.3)_a4書類の整理法
×
(5.4)_繰り返していくことが大事
×
(5.4.1)_kj法を繰り返す
×
(5.4.2)_繰り返しのトリガ
×
(5.4.3)_インクリメンタルな改善
×
(5.4.4)_過去の出力を再度グループ編成
×
(5.4.5)_電子化
×
(5.5)_まとめ
×
(6)_アイデアを思い付くには
×
(6.1)_「アイデアを思い付く」はあいまいで大きなタスク
×
(6.1.1)_アイデアを思い付く3つのフェーズ
×
(6.1.1.1)_耕すフェーズ
×
(6.1.1.2)_芽生えるフェーズ
×
(6.1.1.3)_育てるフェーズ
×
(6.1.2)_先人の発想法
×
(6.1.2.1)_youngのアイデアの作り方
×
(6.1.2.2)_川喜田二郎の発想法
×
(6.1.2.3)_otto_scharmerの変化のパターン
×
(6.1.2.4)_芽生えは管理できない
×
(6.2)_まずは情報を収集する
×
(6.2.1)_自分の中の探検
×
(6.2.2)_言語化を促す方法
×
(6.2.2.1)_質問によるトリガ
×
(6.2.2.2)_フレームワークのメリットとデメリット
×
(6.2.2.3)_創造は主観的
×
(6.2.3)_身体感覚
×
(6.2.3.1)_絵に描いてみる
×
(6.2.4)_たとえ話・メタファ・アナロジー
×
(6.2.4.1)_nm法とアナロジー
×
(6.2.4.2)_clean_languageとsymbolic_modelling
×
(6.2.5)_まだ言葉になっていないもの
×
(6.2.5.1)_暗黙知:解決に近付いている感覚
×
(column)_二種類の暗黙知
×
(6.2.5.2)_違和感は重要な兆候
×
(6.2.5.3)_thinking_at_the_edge:まだ言葉にならないところ
×
(6.2.5.4)_辞書との照合
×
(6.2.5.5)_公共の言葉と私的な言葉
×
(6.2.5.6)_kj法も違和感に注目
×
(6.2.6)_言語化のまとめ
×
(6.3)_磨き上げる
×
(6.3.1)_最小限の実現可能な製品
×
(6.3.1.1)_誰が顧客かわからなければ、何が品質かもわからない
×
(6.3.1.2)_何を検証すべきかは目的によって異なる
×
(6.3.2)_u曲線を登る
×
(6.3.3)_他人の視点が大事
×
(6.3.4)_誰からでも学ぶことができる
×
(6.3.5)_タイムマシンを作れ
×
(column)_知識の分布図
×
(6.3.6)_再び耕す
×
(column)_書籍とは双方向のコミュニケーションができない
×
(6.4)_まとめ
×
(7)_何を学ぶかを決めるには
×
(7.1)_何を学ぶのが正しいか?
×
(7.1.1)_数学の正しさ
×
(7.1.2)_科学と数学の正しさの違い
×
(7.1.3)_意思決定の正しさ
×
(7.1.3.1)_繰り返す科学実験と一回性の意思決定
×
(7.1.3.2)_事後的に決まる有用性
×
(7.1.3.3)_過去を振り返って点をつなぐ
×
(7.2)_自分経営戦略
×
(7.2.1)_学びたい対象を探す探索戦略
×
(column)_選択肢の数が意思決定の質にもたらす影響
×
(7.2.1.1)_探索範囲を広くする
×
(7.2.2)_知識を利用して拡大再生産戦略
×
(7.2.3)_卓越を目指す差別化戦略
×
(7.2.3.1)_他人からの知識の獲得はコストが安い
×
(7.2.3.2)_他人から得た知識は価値が低い
×
(7.2.3.3)_卓越性の追求
×
(7.2.4)_かけ合わせによる差別化戦略
×
(7.2.4.1)_ふたこぶの知識
×
(7.2.4.2)_連続スペシャリスト
×
(7.2.4.3)_新入社員の戦略案
×
(7.2.5)_組織の境界をまたぐ知識の貿易商戦略
×
(7.3)_知識を創造する
→
エンジニアの知的生産術 全階層目次
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サピア=ウォーフの仮説
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認知の解像度
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現実の解像度と認知の解像度
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解像力
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現実の解像度
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plurality
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audrey_tang
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e._glen_weyl
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テクノロジーと民主主義は戦争状態
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反民主的なテクノロジー
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aiは反民主的なテクノロジー
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chatgpt
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言語モデル
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実存的リスク
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シンギュラリティ
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アシスタント人工知能
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変革的技術
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人間社会に不可逆な影響を与える
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独裁国家
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協調的多様性
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collaborative_diversity
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協働できる多様性
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democratic_inputs_to_ai
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民主的プロセス
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意思決定
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少数の人間
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公共の利益
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多様な視点
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概念実証
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チーム
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よりグローバルで、より野心的なプロセスの基礎
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新たな民主的ツール
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aiの未来のための試み
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code_for_japan
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code_for_nagoya
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創設メンバー紹介
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地球規模の熟議
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反復構造
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日本文化ai
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異文化理解
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ドラえもん
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sf
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aiは友達
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付喪神
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神
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サピア=ウォーフの仮説
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思考の部品
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取っ手
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名前
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民主的プロセスとはなるべく多くの人の納得感を生み出すプロセスだ
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納得感
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plural_thinking
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omoikane_vector_search
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minimum_viable_product
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大きなストーリーの一部になる
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参加証明nft
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貢献証明nft
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hypercerts
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retrospective_funding
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halsk
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mmotrpg
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オープンベータ
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採否は未定
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熟議の方法論
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プロジェクトに参加する
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"日本文化AI"の開発:地球規模の熟議のためのPlurality
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制度的多元主義
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認識論的多元主義
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サピア=ウォーフの仮説
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言語的plurality
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言葉のplurality
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WHY I AM A PLURALIST
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哲学者
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プログラミング言語は言語
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言語相対性仮説
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サピア=ウォーフの仮説
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パラダイムシフト
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オブジェクト指向
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パラダイム
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哲学
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プログラミング
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プログラミング哲学者
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日記2023-09-18
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思考の結節点2023-09-19
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トゥルン
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ねりねり
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考える過程で伝わるものである必要はない
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伝えるための図と考えるための図
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伝えるための図
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考えるための図
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陶芸のたとえ
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aiシャーマン
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思考の舞台裏:考えると伝えるの狭間で
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scrapboxのプロジェクトを変えると書くテキストが変わる
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場所を変える
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周囲の環境
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文脈への接続
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言語が変わるとアウトプットが変わる
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サピア=ウォーフの仮説
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フォーマットを変えることによる知的生産
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場所が変わるとアウトプットが変わる
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「読者は自分」についての考察
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幸せ=やりたいことを妨げられないこと
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サピア=ウォーフの仮説
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主語を区別したくない
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サイエンスアート
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細々したタスクがあるのではなく曖昧で大きなタスクがある
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壺の中に全部突っ込む
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要はバランス
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トレードオフは「要はバランス」の根拠にならない
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機能が少ないのが問題ではない
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unnamed2022-06-01
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正解がわからなくて悶々としてしまう
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パラダイム
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一人の人に複数のパラダイムがある状態
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サピア=ウォーフの仮説
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日記2022-05-31
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日記2022-06-02
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日記2022-02-21
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日記2021-06-01
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日記2022-06-01
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芽生えるフェーズ
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抽象概念、身体感覚、メタファ
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(6.2.3.1)_絵に描いてみる
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pinten_6章まで翻訳完了
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(6.1.2.1)_ヤングの発想法
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発想は生まれたままではなかなか有効に機能しない
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(6.2.5.4)_辞書との照合
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(1.5.1.1)_「同じ」と「違う」の間に注目
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英語版作成に伴う推敲(6,7章)
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翻訳困難
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エンジニアの知的生産術
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ガラパゴス携帯
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ガラパゴス
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一覧性
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属人性
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エンジニアの知的生産術の「の」のオーバーロード
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ガラパゴス概念
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(6.2.5.4)_辞書との照合
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辞書との照合
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ハンドル
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取っ手
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エンジニアの知的生産術
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(column)_パターンに名前を付けること
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(4.5.3.3)_思考の道具を手に入れる
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作られつつある言葉
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液体が容器に入っているメタファー
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概念を操作するためのハンドル
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オブジェクトへのポインタ
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ポインタ
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リソースロケータ
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指差し
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自然言語処理
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オブジェクト
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単語
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表現
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知識
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コーパス
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指し示す
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scrapboxコーパス
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本の分散表現
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概念のハンドル
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氷山モデル
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作られつつある言葉
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生まれつつある言葉
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speaking_language
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maurice_merleau-ponty
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語られつつある言葉
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プログラミング言語
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人工言語
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言語
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サピア=ウォーフの仮説
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プログラミング言語という人工言語
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認知の解像度
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サピア=ウォーフの仮説
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数学
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有用
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数学が有用
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『華厳経』と『荘子』の融合による中国華厳の形成
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kozaneba修行
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十玄門
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並列なものを歪めて一次元化
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一次元化のための繰り返し
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ヘプタポッドの言葉
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サピア=ウォーフの仮説
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華厳まとめ
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kozanebaは竹の足場
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Kozaneba:『華厳経』と『荘子』の融合による中国華厳の形成
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完成
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華厳kozanebaまとめ
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Kozaneba:『華厳経』と『荘子』の融合による中国華厳の形成
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日本語
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中国語
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表意文字
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こざね法
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表音文字
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絵文字
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絵
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kozaneba
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サピア=ウォーフの仮説
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図解は絵と言葉の協力
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表意文字と絵文字
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表現能力
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表現
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ネオ・ウォーフ仮説
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文章の形にまとめなければいけない
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トゥルン
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事後的な言語化
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社会的トリガー
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事後的に詳細化
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事後的
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表現能力と表現
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トゥルン
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ゆさぶり
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多動力
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壁の高さと揺さぶりの大きさ
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h-lam/t
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ネオ・ウォーフ仮説
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サピア=ウォーフの仮説
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Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework
"
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, 4:40:56 PM
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