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はてなキーワード: パターン学習とは
AIに調べものしてもらうと本当にコイツ人間みたいだなと感心するのだが、機械に人間みたいな挙動をさせられるようになったということは、本物の人間の脳みその演算システムも近似的におよそ解明されたということなのではないのか？AI自体の進歩度合いの話ばかりで、副産物として「人間がわかった」という話は聞こえてこないのだが。それともあくまでAIはモノマネがうまいだけでAIと人の脳は根本的に異なるシステムで動いているのだろうか？
【Grok高速】
面白い疑問ですね。AIの「人間っぽさ」が、実は人間の脳の仕組みを解明した証拠なのか、それともただの高度なモノマネなのか——これは認知科学や神経科学、AI研究の最前線でまさに議論されているテーマです。結論から言うと：
「AIが人間らしく振る舞える」＝「人間の脳の演算システムが解明された」ではない
むしろ、AIは「結果としての振る舞い」を再現しているだけで、脳の「内部構造」や「計算原理」を再現しているわけではない。
→ 膨大なテキストデータから「次に来る単語の確率分布」を学習し、それに基づいて「それっぽい文章」を生成。
…など、AIとは全く異なる物理・生物学的基盤で動いています。
つまり、AIは「外から見た振る舞い（function）」を模倣しているが、「内部の仕組み（structure）」は根本的に違う。
→ 同じ「飛行」という機能を達成しても、仕組みは別。
確かに「AIの進歩＝人間理解の進歩」とは言えませんが、逆方向のフィードバックはあります。
→脳の「選択的注意（selective attention）」との類似が議論される
つまり、AIが「ある振る舞いをどう実現するか」を解くと、それが「脳も似た戦略を取っているかも」というヒントになる。
特に、「予測」「注意」「記憶の圧縮」などの機能は、AIと脳で収束進化（convergent evolution） 的に似た解にたどり着いている可能性があります。
半分正解、半分不十分。
→ これらは「単なるパターンマッチ」では説明しきれない高次の認知機能に近い。
ただし、意識・主観的体験（クオリア）・意図の本質などは、AIには全くない（少なくとも現時点では）。
いいえ、まだ遠い。
AIが「人間っぽく話す」のは、脳の「出力」を模倣しているだけで、「どうやってその出力が生まれるか」の内部プロセスはブラックボックスのまま。
その鏡に映る姿がリアルすぎて「人間の脳もこう動いてるのか？」と思ってしまう。
→ でも、「人間の脳の計算システムが解明された」わけには程遠い。むしろ、AIが賢くなるほど、「人間の脳はどれだけ複雑で未知か」が浮き彫りになっているとも言えます。
→ 将来、構造と機能を両方再現するAIが現れれば、「人間の脳の計算原理」が初めて近似的に解明されるかもしれません。でもそれは、「AIが人間らしくなった」からではなく、「人間の脳を直接コピーする技術」が進んだときです。
でも、役者の頭の中と、本物の人間の頭の中は、全然違う。でもその演技がうますぎて、「人間ってこう動いてるのか？」と研究のヒントにはなっている——それが今の状況です。
Q.
生成AIにソフトウェア開発を支援してもらう場合、ソースコードの作成を依頼する形式が多いと思いますが、実行ファイルを直接出力してもらうことも技術的には可能なのでしょうか？
A.
生成AIによる実行ファイルの直接出力は、技術的には極めて困難です。現在のLLM（大規模言語モデル）ベースの生成AIは、ソースコードの生成には向いていますが、実行可能なバイナリファイルを直接出力することには根本的な制約があります。
技術的な制約
LLMはテキストベースのトークン処理を基本とする設計であり、バイナリデータを直接扱うことができません。実行ファイルは0と1の連続したバイナリコードですが、LLMはこの形式でデータを生成するようには訓練されていないため、バイナリファイルを直接出力することは現在のアーキテクチャでは実現が困難です。
従来のソフトウェア開発では、ソースコード→コンパイル→アセンブル→リンクという複数段階のプロセスを経て実行ファイルが生成されます。各段階で最適化や機械語への変換が行われるため、この過程を完全に省略してAIが直接バイナリを生成することは技術的に非常に複雑です。
研究レベルでは、バイナリデータを扱う試みも存在します。例えば、LLM4Decompileのような研究プロジェクトでは、バイナリコードを逆コンパイルする際にバイナリを一度アセンブリ言語に変換してからLLMで処理しています。逆に言えば、生成時も同様の変換プロセスが必要になると考えられます。
実務では、生成AIにソースコードを作成してもらい、それを従来のコンパイラやビルドツールで実行ファイルに変換する方式が標準的です。この方法であれば、デバッグやテストも容易で、生成されたコードの品質を確認しながら開発を進められます。
なお、フォントファイルのようなバイナリ形式でもオープンソースとして扱われる例はありますが、これはフォントという特定用途の場合であり、汎用的な実行ファイル生成とは異なります。
Q.
A.
おっしゃる通り、画像生成AIもバイナリを出力しているという点では共通していますが、実は根本的に異なる仕組みで動作しています。
アーキテクチャの違い
画像生成AIは拡散モデル（Diffusion Model）やGANなど、視覚データに最適化された専用のアーキテクチャを使用しています。一方、LLMはTransformerベースのテキスト処理に特化した構造を持っています。画像生成では、ノイズから段階的に画像を生成するプロセスを経て、最終的にピクセル値という数値データ（バイナリ）を出力します。
画像ファイルのバイナリは連続的な数値（ピクセル値）の集合であり、各ピクセルが色情報を持つという規則的な構造です。最近の研究では、画像をビットプレーン（bit-plane）として扱い、XOR演算でノイズを加えるBinary Diffusion Probabilistic Model（BDPM）のような手法も開発されています。
対して、実行ファイルのバイナリは機械語命令の複雑な配列であり、CPUが直接実行できる命令コード、データセクション、リンク情報などが厳密な形式で配置されています。わずかなビット誤りでもプログラムが動作しなくなるため、画像のような連続値とは性質が大きく異なります。
画像生成AIは、ImageNetやLAIONなどの大量の画像データセットで訓練されており、ピクセルパターンを学習します。一方、実行ファイルを生成するには、コンパイルプロセス全体（構文解析、最適化、機械語変換、リンク）を学習する必要がありますが、これは単純なパターン学習では実現できません。
したがって、画像生成AIが成功しているのは、画像という特定のドメインに特化した設計と、規則的なデータ構造があるためであり、同じ手法を実行ファイル生成に適用することは技術的に非常に困難です。
3歳1か月
目的があれば座っていられる
2歳6か月
興味があると技術の吸収が早い。
お手本を真似ができる。
1歳5か月くらい
全体を通じて、興味の有無、必要性の有無がパフォーマンスに大きく影響する。
やる必要を感じないがやらないが、実は能力としては持っていることが多い。
3歳9か月DQ64
4歳10か月DQ83
図形、パズルや積み木の課題では6歳級超の課題もいくつか通過している。
一方で、検査者が積み木を順番に叩く様子をみて同じように叩く課題では、最後まで注目できておらず一部分のみの再生となってました。
他人の動作に対しての集中や処理できる情報量は図形モデルと比べて少ないと思われる。
どちらの箱のほうが重いかを答える課題では、箱を開けたい好奇心が勝ってしまい、説明を聞いて理解するなどは難しい。
3歳1か月DQ53
5歳級の数に関する課題を通過し、数の概念を獲得済みと思われる。
DQ66
背景や文脈での理解は苦手で、あくまで興味関心のあるものに対してピンポイントで高い集中力を発揮し知識として集積している。
生活年齢6歳5か月
言語以外はそんなに遅れてないっていうのは、その場で口頭で聴いたこと。
立ち会ってみてたけど、問われたことより難しいやってるけど、そもそも問われたことと違ってて、話がぜんぜん通じてないのがわかった。
対人コミュニケーションがかなり際どく難しく、失言マシーンとしての自覚が大いにあるけどパターン学習を重ねていきながら「ミスを完全に無くすことはできないがリカバリーはできる」「謝罪の有無で上下関係が決まったり名誉に傷が付くことはない」と覚えて、うっかり人に向かって嫌なことを言ってしまってもすぐにちゃんと謝る(形だけにならないように、全体として納得がいかなくても何か一つ相手にとって不快な物言いがあったなら自分の中でそれを認めてその点について謝る)っていう考え方がだんだんと確立されてきてはいるのだけど、それでも人を傷付けてしまうこと0にならないし私だって傷付けたくて傷付けてるわけじゃないしで、でもそういうこと繰り返してたら大概の大人の人はどこかで見切りをつけて距離を置くなどしてくれるのだが時々「謝罪させたことで優位に立ったと考える人」「縁を断たずに関わり合った他人のことはどうあっても支配下におきたい、コントロールしたい人」等が時々いて、そういう人とすこぶる相性悪い そんな人と相性のいい人はいない、と言われたらそれもそうなんですが
いかんせん自分の性質にも正直擁護しきれない部分があってその人だけの問題だと言いきれなさ、かといってその人はその人でまた別の問題を抱えていることに早く気がついてほしいとも思うけどこれがやっぱり傲慢なのだろうか。そういうこと言ってる限り私はやはり私は謙虚の二文字から程遠いようにも思える
指摘する方にも心理的負荷がかかること、そこまでしてやる義理は本来だれにもないって言うのを考えたら距離を置いてくれる大半の人はすごくスマートだと思う。そのなかで本当に時々、そういうストレスを被ってでも親切に指摘、というより説明してくれる人もいて、そういう人は菩薩か何かかと思う。いつもありがとう。
増田は某大学の非常勤をやってる。人文系分野だ。最近ChatGPTを使用したようなレポートが増えている。
なぜわかるかというと、事実の捏造が多いのだ。いかにもありそうなタイトルの本や論文が参照文献に上がっているが、その分野を専門としている増田は聞いたことがない。これではいかんと慌てて探して読もうとするとどこにも見つからない。著者名もタイトルも出版社もすべて実在しないことさえある。
内容も酷い。単に理解が足りないだけの答案は文章もしっかりしていないから微笑ましいくらいだ。そんな中に、やたらと自信満々に断定口調で間違ったことを書いている答案が混じる。それも、○○説の内容を誤解しているとかではなく、××が○○説を提唱していると言い張っているが実際にはそんな説を提唱してはいない（別の人が提唱していたりはする）というレベルだ。
増田はAIに甘い方だと思う。文章作成のサポートには使えばいいと思うし、しっかり自分で事実確認して仕上げるなら情報探しの手段にしてもいいと思う。だがAIを間に受けて捏造を垂れ流すのはやめてくれ。
自分で試しに使ってみたこともあるが、現時点では文章作成サポート以上の作業は任せられないと感じた。人文系の増田には詳しいことはわからないが、おそらく要するに学習データの多いパターン学習なのだろうか。こういう言葉を含む質問にはこういう言葉を返すと喜ばれるというのを高度に学んでいるだけの代物に見える。一般的な事柄についてはそれで適切な答えが得られるのだろうが、大学の授業でやるような専門的な内容になると学習元が少ないのか偏るのか、ともかくそういった理由でおかしなアウトプットをしてくるのだろう。あくまでパターンを学んで言葉を繋げているだけだから、実在する本のタイトルとそうでない本のタイトルの区別なども不得意に見える。
最近「ChatGPTに聞いてみた」とか言うのを嬉しそうに披露している人も見かけるが、ちゃんと自分の手でファクトチェックをしているのだろうか。AIは便利な道具だが、学生もそれ以外も、ちゃんと最後は自分の手で責任を持って調べて欲しい。
味覚って定量化がまだ難しい（認知回路が複雑すぎるし香りの分子だけで数百種類ある）から世の中的にはあんまり認識されてないだけで、個人差めちゃくちゃあるんだと思うわ。
色覚異常があれだけいるのと同じように、根本的に感度が鈍い人はかなりの数いると思う。しかも色と違って物理的正解があるわけではない文化の要素も大きいので、パターン学習がどのくらいできてるかの差もでかいはず。
感覚的には、人口の半分くらいは実際に松屋の牛丼と今半のすき焼きの区別がつかないのではないか。そういう人たちにとっては真の意味で「情報を食ってる」ことになるんだと思う。
コロナで味覚異常が有名になったけど、コロナと関係ない色んな病気で部分的に味覚が壊れたまま治ってない人も相当数いそうだよなあ。
参考：
https://www.jstage.jst.go.jp/article/kagakutoseibutsu1962/45/8/45_8_564/_pdf
元増田です。はてなでは定期的に出る話題であり、この仕事をしていれば生徒に必ず聞かれることでもありますね。すでに質問増田氏への反応でかなりの部分が議論されていると思います。国語の先生ごとに考えが多少異なるとは思いますが、現場にいる者として、同じことを生徒に聞かれたと思って、自分なりに誠実にお答えしたいと思います。
以下、常体で失礼。
・まず、この疑問への論点はたくさん含まれていると思う。自分なりに整理してみると
①日本という国家が義務教育で（貴重な時間を割いて、他の教育されない分野を差し置いて）古典を扱う理由（教育の制度論）
②上記の上で、古典が選択科目ではない（または高校の教育現場で「選択させられている」）理由
⑤古典を学ぶことは何かの役に立つのか？（個人レベルでのメリットはあるのか？）
……などなど。
・しかし、増田氏の質問「古典は、なぜ義務教育の科目なの？」に対して、学習指導要領等を引き合いに出しながら上記のぜんぶに答えても増田氏は納得しないように思う。なぜかと言うと、それ以前の「義務教育（および後期中等教育）とはそもそも何か？」「義務教育に求められているものは本来どのようなものか？」という重要な命題を増田氏は考えていない（もしくは適切な答えを持っていない）と思えるからだ。
・質問増田氏に足りていない視点は「教育とは多様性を前提にしている」ということだ。学校にはあらゆる子供が来る。子供たちは、あらゆる適性・資質・長所・性質・個性・能力を持って、学校へやってくる。その多様な子供たちに国から一律のシステムとして授けられるのが義務教育である。
子供たちの多様性、というのは学校に勤務していると本当に感じるところであるが、それでなくても、皆さん小中学校にいたクラスメイト、同じ学校にいた児童生徒の「多様性」というものに思いをはせていただければある程度イメージできると思う。
この多様な子供たちに、一律に与える教育が「義務教育（普通教育）」というものだ。これは「全国民に共通の、一般的・基礎的な、職業的・専門的でない教育」を指す。この時点で、小中学校とは原理的に「個人個人の資質や能力に合わせた教育を行う」場ではないということが（その是非はともかく）わかると思う。程度の差はあれ、後期中等教育（高校教育）も同じようなものである。
・そして、ここで注意すべきポイントは「教育に経済的効率という尺度はなじまない」ということである。
これについて（はてなでは評判悪いが）内田樹がわかりやすく説明しているので一部引用してみる。
教育のアウトカムを単位時間を区切って計ること（つまり「効率」を論じること）には何の意味もない。教育を受けたその直後にきわだった成果を示す人もいるし、同じ教育を受けたのだが、その成果が現れたのが卒後５０年してからという人もいる。死の床において来し方を振り返ってはじめて「私の人生がこのように豊かなものであったのは、小学校のときに受けた教育のおかげだ」ということに不意に気づくということだってある。
（中略）
これほどに学びの機会が多様であるのは、「自分が何を学んだか」についての決定権が最終的には個人に属しているからである。同じ教師に同じ教科を同じ教室で学んでも、それによって震えるような感動を覚える生徒もいるし、何も感じない生徒もいる。そのときは何も感じなかったが、何年も経ってから電撃的にそのときの教師の言葉の意味がわかるということがある。人間はそのつどの成長レベルに従って、自分の経験の全体を「私をこのようなものにならしめた要素の必然的な連続」として再編集する。必ずそうする。過去の出来事の意味は現在の自分の状態に基づいて、そのつど改訂されるのである。
（中略）
自分が何を学んだかを決定するのは私自身である。そして、「誰も同じその人から私と同じことを学ばなかった」という事実こそが私たちひとりひとりの代替不能性、唯一無二性、この世界に私が生まれなければならなかった当の理由を形成している。
・そもそも、これだけ多様な生徒に対して同一の教育を与えるのならば、それは最大公約数的なものにならざるを得ない。けれど一方で、そういった最大公約数的なものをどれだけ集めても、一部の児童生徒にとって「役に立たないもの」は、多様性に対して共通の教育を提供する限り必然的に発生してしまう。そして、「～の勉強は役に立った」「～の勉強は役に立たなかった」という『後付けの、結果論的な』評価もまた、その生徒児童によって異なってくる。例えば元増田にとって数学は役だっても、国語教員の私の役にはあまり立っていない。逆も然りで、古典を学んで僕は役立っているが、元増田の役には立たなかったのかもしれない（けれど、今後の人生で役に立つ機会が訪れる可能性もゼロではないよね？）。「役に立った/立たなかった」という言葉は、それぞれの人生の差、多様性が生み出した、結果論的な、後付けの評価でしかない。
・まとめると、その教育が役に立ったかどうかは、後付けでしか評価できないが、多様な生徒全員に「役立つ」教育はごく一部の基本的なものに限られる。よって、多様性を前提にした普通教育は「役に立つかどうか」を基準とすべきではない、という前提が、義務教育を考える際には必要である。
・では上記を踏まえ、改めて、義務教育とは何か考えてみたい。おそらくたくさんの学者や先生が議論されていることだと思うけれど、自分なりの表現をさせていただければ「児童生徒たち（と国全体）への、将来のための、大規模な投資」であると思う。（もちろん、これは上記の前提を踏まえた、ある種の比喩表現であることに注意していただきたい）
・前述の通り、ある生徒にとって何が「役に立つ」かは分からないし、卒業後であってもそれぞれの人生の様相が変わればその評価も変わりうる。どの教科がいつどのような形でリターンとなるのか（または全くならないのか）わからない、ということだ。
言い換えれば、義務教育の内容選定にはあらかじめ「（ある生徒には）役に立たないかもしれないが、それでもやるべきなので、やる」という前提が入っているし、その前提があるために「全員の直接の役には立たなくても、間接的には多くの生徒の役に立つようになるといいな」という思想が入ってくる。また、「それを扱わないということは、全員に機会損失のリスクを与える」という側面もある。
だから、リターンがどれだけあるかわからないにせよ、限られたリソースの中で、できるだけ多くのリターンが生徒に（ひいては国全体に）返ってくるような投資を考える、という設計思想になってゆく。
・このような条件を満たす科目としては様々に考えられるが、特に、古典が思考の根本たる母国語に密接に関わっているという点は大きいと思う。そして質問増田氏含め多くの増田が議論で指摘してくれていたように、古典は以下のような理由で上記の条件を多く満たしている。
・「自国の古の言葉だから、国民として学ぶべき」「愛国心の育成」（国家というアイデンティティの形成）
・「文化の発展」のため（「春はあげぽよ」で笑いを一つ作るのも文化の発展の一つの形）
・人文学研究の基礎体力として（研究者は国家に必要で、大学等で研究を進める際に古典をゼロからだと困る。）（たとえ研究しなくとも、国民の知的レベルを上げられる。ちょっとググりたいときに学校で学んだ知識があると有用なことも多いし、知らないことは検索もできない）
・学習すべき内容が時代によって大きく変わらない（日進月歩で学習内容の変遷が激しい分野は義務教育には不適）
・現代日本語に繋がる、語学学習として。（現代語をより豊かに用いるため）
・「故きを温ねて新しきを知る」、長年読み継がれてきたものを読む（教育において、精神論の何がいけないんだろう？）
・古典籍という膨大な一次情報に各個人がアクセスできる（源氏物語などに顕著だが、現代語訳がすべてのニュアンスを残せているわけではない。また、現代語訳のないマイナーな古典籍が例えば古い災害の記録になっていることもある）
・「論理的な推測」を学べる（「～の気持ちを答えよ」問題はよく槍玉にあがるが、大抵は本文に論理的な推測の範囲で心情が書いてあるので、読解問題である。そもそも言語を扱うという行為じたい「論理的な推測」を行う行為なので、よほどひどいものでない限り、最近のものは全文をきちんと読めば適切な出題だと思う）
・あとは、自分にとって古典がどのように「役に立つ」のか（あるいは現時点で役に立っていないのか）、各個人が評価をそれぞれにすればいい。そして今度は、より大きな視点に立ったうえで、改めて教育の中の古典の位置づけやあり方、内容を考え直すということを考えてしかるべき、そんな時代であると思う。もちろん、法律や情報処理の勉強も大事なのは言うまでもない（ただし、プログラミングは教育導入される方向でどんどん進んでいるし、現行の公民分野にも法律はそれなりに入っているはず）。他にも様々なことが教育には要求されていると思うし、その中での取捨選択・優先順位の付け方は、きっと社会全体でなされるべきなんだろう。けれど、それは「役に立つ」という価値観に縛られるべきではないということは強調しておきたい。
あえてここでポジショントークをするならば、古典を学校で扱うべき理由は、先ほどの条件を満たしていることに加えて、「千年単位で変わらない本質的な事柄」とは何かを生徒に示唆してくれ、時間的なスケール感の大きさに思いを馳せる時間を持てるという点だと思っている。（そう思って前の共通テスト古典の分析を書いていました。授業でもよく言うんだけど、千年前に妻を亡くした人間が、現代人とおんなじようなこと考えてるって、結構安心しないですか？）
・これが生徒に対してなら、上記の話はやや難しく話が長すぎる。自分が担任をした生徒（物事の意味について考えようとする人物だった）には、例えばこう話したことがある。
「今あなたが意味を感じていない世界史を、例えば学ばなかったとしましょう。（あなたにとって何が意味を持つのかは今の時点では分からないので、それもあなたの自由ではあります。）そしてそのまま大人になります。その時、あなたは世界史の知識を元とした発想やアイデアを失うだけでなく、その発想を失ったことそのものにさえ気づけないことになります。つまり、自分の可能性が狭まっていることにさえ気づけないでしょう。あなたなら、その怖さってわかるんじゃないですか」
（いちおう、この話をしたこの生徒は、世界史の勉強について、成績は別にしてもこの生徒なりに考えてくれたようではある。後から他の先生にこの言葉の意味について話していたらしい。）
これが古典なら、別な増田が言っていたように「矛盾の語源を知らない」ことの機会損失について話すことになるだろうか（矛盾の故事は中一の教科書に載っている）
・おそらく質問増田氏にとって（多くの生徒と同じように）古典は役に立ちもしなければ面白くもない科目だったのだろうと思います。自分はなるべく古典の面白さやエッセンシャルな部分を伝えるべく授業で努力をしていますが、もちろんそうでない先生もいます。また、今回は触れなかったけれど「入試対策」という四文字が実際の古典学習に与える影響は計り知れず、本質から外れた苦行的な暗記学習・パターン学習が強くなってしまっている現実には自分もジレンマを感じないわけではないです。古典という科目が抱えた問題点や古典嫌いを生むこの構造的な病理は、なかなかに根深いものがあるのもまた事実。最初に挙げた①～④の論点あたりにはかなり課題もあるでしょう。
（少し話題はそれますが、前回の共通テストのエントリを書いてから他教科の同僚と話していて至った結論は「共通テストはより学問のエッセンシャルな部分に近づけられている」というものでした。大学入試が変われば高校の進学校の勉強も変わるので、これは良い兆しです。共通テストには今回のような学問のエッセンスを込めた入試問題を作り続けていただきたいと思います。）
・ただ、今回の質問増田氏のような生徒に対して自分が感じるのは、もっと広い視野で物事を見て欲しいという気持ちです。綺麗事かもしれないけれど、自分にとって意味がないものに見えても他人にとって意味があるものもあります。もしかしたら自分にとって後々意味が出てくるかもしれません。けれど、そのように意味をとらえなおすことができなければ、いつまでも古典は仮想敵のままでしょう。国語教員である自分がどれだけ古典の魅力をここで語っても、それはやはりポジショントークに過ぎません。意味というのはやはり自分で見つけるものだし、見つからないことだって往々にあるでしょうから、それを受け入れることや合理化することだって大事な「勉強」です。
（今回の話題に関連して、最近読んだ本だと、SF作家森博嗣が出した「勉強の価値」（幻冬舎新書）が、ツッコミどころも多いながら興味深かったのでオススメ。）
それに、自分にとって意味が無いと思っていたものがこんなに深く豊かな世界を内包していたんだと気づければ、それは素敵なことです。少なくとも、それを認めることが多様性をはぐくむ態度であると思います。
・P.S.
これを読んでいる生徒の皆さんへ（元生徒さんでもいいです。笑）。
自分にとってイヤだったり不得意だったりしてもいいし、つまらないと感じることもいいです（わからない・つまらないは教育する側の問題なので、どんどん声をあげてください）。けれど、だからといって排除することは、自分の可能性が消えるという別な問題を生みます。自分がイヤだったものをイヤなまんまで自分の中に置いておくのもしんどいことだろうなと思うので、ちょっとだけ面白いものを紹介しておきます。
今からでも、古典に関する自分の評価を変える機会になればいいなと思います。頼めそうなら、複数の生徒で担当の先生にもっと面白いものを扱ってもらえるようにお願いしてみるのもいいかも。先生は案外、そういう授業に飢えています。
https://kawadeshobo-blog.tumblr.com/post/129340109097/町田康訳奇怪な鬼に瘤を除去される宇治拾遺物語より
↑これを読んで
https://www.koten.net/uji/gen/003/
https://www.koten.net/uji/yaku/003/
予備知識無しで映画みてきて、これマリみてっぽくていいなぁと思ったのでテレビアニメを全話みました。
ドールというのは代筆屋のことだったんですね。
TVアニメは、アスペルガーでコミュ障な発達障害の主人公が、ずっと仕事オンリーの指示待ち人間として生きていたのだけれど、
他人のお気持ちを理解できず、新しい代筆の仕事ではたびたび失敗してしまうけれど、少しずつパターン学習を繰り返して、
淋しいとか悲しいという感情を自分が持っていることに気付いてゆく。
生まれも育ちも大不幸だった少女が、ようやく小不幸になる感じ。
母から怒られることに対して、私は「怒られると安心する」という共依存的な感情を抱いていた。私が怒られてしょんぼりしているのを見れば、母親は『安心』するのだ、そして私も母が安心してくれたことに対して『安心』するのだ、そういうものだ、母が怒るのは私の言動を正すことが目的ではなく、お互いがお互いを貶めあって、被害者同士になることを目指すための儀式のようなものだ。これが長い間、私と母との関係性だった。
私と母の関係性は、敵意を持ち、相手を傷つけるという感情や行動とは遠くかけ離れたものでありながら、お互いがお互いが損ないあうことにより保たれていた。毎日、うんざりしすぎてうんざりしなくなる程度に繰り返される儀式めいたコミュニケーションだった。母は驚くべき執着心と体力、精神力をもって加害者をこねくり回して嫌味を言い続け、「おまえは私の言うとおりにすべき存在である」というしくみを行動レベルから浸透させ、被害者と加害者の関係性を強化し続けた。
そういう状況であったから、私は何も考えないでいることが許され、私もそれに甘んじた。自分の行動のものさしは「母に決めてもらえばよかった」。自分が着るものも、ぬぐものも、髪の毛の形もあいさつの内容も、左右どちらの足を先に上げて歩き始めるかも全て「パターン学習」すれば良かったのだ。私は自分のものさしを放棄して親に自分の根幹となる主体性を差し出し、従順な態度を取り続けた。
一方で、親は私が主体的で明朗快活な人間になるべきだと考えていたし、私が何かを自分で考え、動き、生み出すことができるような人間になることを願っていた。矛盾、という一言で片付けるには語弊がありすぎるほど、そこらじゅうに爆弾が埋まっていた。
反面、私は何を言われても自分の判断を母に渡すべきではなかったと思う。私が母に甘えて自分の判断を渡すことを、自分に対して許してしまったことが、SADになった大きな要因のひとつだ。
自分で何かを決定せず、他人にすべてを任せておこぼれの結果を期待するというスタンスは、他人と接しているという点でコミュニケーションをしているに見えるが、実際には完全に他人と断絶している。コミュニケーションの基本は等価交換であり、貰ったものと等価の何かを返還できない場合に、尊敬や恩情、遠慮などが生じる。ただし、自分の意思という荷物を持っていない者は、価値を計ることができないので、他人から何かを貰っても適切な対価を返還することができない。よって、他人の思いやりようがないし、気遣うこともできない。相手としても、自分で何かを持っていない人間に対して、適切な手助けやアドバイスすることができない。よって、誰かに依存しがちな人間は他人とのコミュニケーションを断絶し、独りよがりの世界にこもるようになり、孤立する。口を動かして何かしゃべっていても、相手には何も伝わらない。考えることをやめるということは、人とのコミュニケーションをやめるということだ。私の場合、精神的に引きこもった時点でSADの元となる「他人とのコミュニケーションを苦手として断絶するが、他人からの評価を自分への報酬とし拠りどころとする性質」の下地はできていた。
そこらの大学生が、マジで普通に２週間くらいでAIで動くロボットとか作る。
パソコンのレベルが上がったのか、プログラミング技術が上がったのか、遠隔で操作できるスパコンができたからか。
兎に角、当たり前なんだよね。
もうね、マジで。
シンギュラリティーとか言ってたのを笑ってたけど。
これまでその分野保っていたものが、一気にAI一発で抜かれまくってる工学の分野がガンガン作られている。
凄すぎ。
tensorflowとkerasで、ガンガン画像認識して自動化して。
あとぶん回すだけ。
ツイッターでのデータ解析エンジニアは、「ビッグデータは情報の整理がー」とか言ってて、どーもビッグデータで大量の学習をしなきゃいけないらしいが。
工学の場合、細胞や車の写真なら無限にとれるし、なんでもござれでゴリゴリ計算終わる。
つええ。
社会生活を送る上で山盛りの支障があるにもかかわらず、どうにも自分は他人から信用を得たいとか、信頼されたいとかいった感覚がまるでわかっていないような気がする。
当然何かと相手のご期待に応えられず「信用を失うことが怖くないのか！」といった形で叱責されることが年を重ねるごとに増えてきたのだけれど、
こちらとしては、えっ、私のこと信用なんかしてたんですか？ダメですよポンコツなんだから信用したら。期待しないでくださいよ間抜けですね。ってな感じだ。
なぜこうも信用に対して無頓着なのか、自分の思考はどの辺りが歪なのか、その辺をもう少し掘ってみようと改めて考えてみた。
そもそも相手に対して信用があるかないかで対応を変えるものらしいということは知識としてはわかっているし、
現代の人間社会におけるコスパの面で、信用というのがかなり優れていそうだという事も頭では理解しているのだけれど、自分としてはまるで実感が伴わない。
「虫嫌いの人は虫を近づけられるのがイヤだ」という感覚が、自分は虫が好きであるがゆえに「知ってるけどイマイチわからない」のと同じ感じだ。
この辺のちょっとしたことに関する実感の伴っていなさは、抱えている発達障害由来のものなのかもしれない。
基本的には過去の膨大な失敗や知識から得たパターン学習を基に頭でワンクッション考えてから行動することで相手に沿った適切とされる対応ができる場合が大半なのだが、
自然とわき出てくる感覚としての実感がないので、未経験の応用パターンを「少し考えれば当然わかる事」として求められるとたまに失敗してしまう。
例えば「虫嫌いの人～」を応用して「虫嫌いの人に虫の図鑑を見せにいってはいけない」というのは、子供の頃なかなか納得できなくて飲み込むのにかなり苦労した。
だってこれ絵じゃん、というのと、詳しく理解すれば恐怖心も薄れるだろう。という発想だったのだが、まあ、ズレている。
現時点で自分は、信用というものの評価を心の奥底で「ある方がいいけど何か無理してまで得たいとは思わない程度のどうでもいいこと」としか捉えていない気がする。
では、なぜ頭の中でコスパのいい要素だと知っていながら、信用をどうでもいいと感じているかの理由を考えていると、
そもそも自分が誰かを信用していないまま、コミュニケーションを円滑にするために相手を信用しているポーズを意図的に発信し続けているために、
信用などなくても表面上は特に問題なく生活ができるものなのだと学習してしまっている。という可能性に辿りついた。
自分が他者を信用する感覚について特に意識したことはなかったが、改めて考えてみるとどうやら他人のことをろくに信用しておらず、
他人の感情や思考を真に理解することができない以上、あらゆる他人は常に次の瞬間自分に敵対する可能性を持っている。
とごく自然に考えて、それをベースに生きているぐらいの殺伐エンジンが根底に横たわっているように思えてならない。
こう考えると、これまで自己評価的には、素直で人懐っこくて純朴な性格だと自分のことを思っていたのだけれど、
「敵」か「今は敵じゃない」かの二段階だけで区別しているせいで、とりあえず敵じゃないと判定して、
一般的に信用しているとされるポーズを発信し始めるまでがかなり早いだけのことだったのかもしれない。
これは思い付きの仮説だが、そういった他人を信用しない姿勢に加え、色々な感覚過敏がある事が、
他者とのコミュニケーションや人の多い環境で異常に体力・精神力を疲弊する遠因の一つになっているのかもしれない。
自然と視界内の他人の体の動き、歩調、視線、呼吸、緊張とかの情報を無意識に受信、分析していて、
敵対しそうな気配があるかどうかのセンサーを全開で働かせてしまっているとしたら、そりゃまあ疲れそうだ。
そういえば一度、大阪の電気街でひったくりを遠目に目撃した際に、犯人が走り出す前から犯人に妙な違和感を感じて足を止めて注視していた事があって、
同行していた知人に後から「なんでお前わかったん？」と気味悪がられた。
まあウスノロビビリモヤシなので追いかけたりはせず、覚えておいた特徴をあとから警官に伝えただけだったが。
しかしなるほど、私はどうやら信用というものに対して大変根本から向き合い方が捻じれていたようだ。
思えば、知人友人関係どころか、家族恋人相手ですら、常に直後に相手と縁が切れても大丈夫だと思える程度の関係を保ち続けている。
進学時に学費を出してもらう際や、家を借りる時に保証人になってもらう必要があったが、なにかとても気持ち悪くて非常に落ち着かなかった。
とはいえ、自分としてはあくまで個人と個人として、相手を一知的生命体の個体として尊重して接してきたつもりだ。
思想に立ち入らず、主張に踏み込まず、追わず、求めず。それで十分だし、それ以上の関係を他者と築きたいと思ったことも恐らくまるでないと思う。
貸し借りをすることがあっても、返ってこなくても惜しくないものしか貸さないし、自分が弁償できそうなものしか借りない。
昔、恋人関係になった相手から、ものすごくよくできたロボットが自分のことを人間だと思い込んで人間のフリをしているようだ。と言われたことがある。
あの言葉は、結構核心を突いていたのかもしれないな、と今になって思った。
さて、どうしたものやら。
増田は日本語という確固としたものがちゃんと存在してて、それでみんなコミュニケーションとってると信じてて、自分はそれの使い方や理解の仕方が下手だから理解力が低いんだってコンプレックスあるんじゃないかな。
全員がきちんと公用で習熟している日本語なんていうものは、無いよ。会話に使う言語ってもっとずっとあやふやなものだよ。それに多分増田が思っているよりも、一般人の言語能力って低い。普段の会話を一度録音して、それを文章に落としてみればすぐわかるよ。訓練を受けてない素人の会話なんて、指示代名詞や感嘆詞が多すぎるし、繰り返しや説明構造を無視した順序の逆転も多発して、まともな日本語とはとてもいえないものだよ。増田の理解力についてはわからないけれど、素人の説明能力なんて到底実用に堪えるものじゃないんだよ。
そんな欠陥ツールにも関わらず、それを用いた社会や企業が、普段なんでコミュニケーション取れているかって言うと、参加者それぞれが、他人のしゃべる曖昧で適当な言語を、予測とか補正とかで脳内修正しているからだよ。それが出来ないのが理解力が低いってことだろ？ 同じことじゃないか、って思うかもしれないけれど「日本語や説明に対する理解力が低い」ってのと「他人の言うことへの理解力が低い」ってのは、全く違うことなんだよ。
結論から言うと、多くの人間は、言語そのものや論理そのものの理解能力は高くないし、それは重要じゃない。他人の（多くの場合上司や同僚や家族など特定の）発するメッセージを的確に受信できれば、それで良いんだ。
そしてそれはパターン学習なんだよ。相手に対する知識量に依存している。
だからおすすめは、その同僚や上司の人との接触時間を増やすことだよ。直接仕事の話をしないでもいい。雑談でもいい。というか雑談のほうが良い。そうやって相手の話し方の癖や、思考展開の方向性や、リズムに対する情報が増えれば、脳内補正の精度が上がってゆくよ。同じく、現在行っている業務に対する知識を増やすのも有用だよ。いま開いてがどんな業務を抱えているのか理解すれば、そこからの類推で指示に対する予測精度が上がるよ。
コミュニケーション能力が高い奴ってのは、何も、その場その場のしゃべりや理解力が高いというわけじゃなくて、日常生活の中で、いざという時、自分のメッセージを正しく発信したり相手のメッセージを受信するための、材料を大量に備蓄しているんだよ。
何も訓練みたいに肩肘をはらず、相手に対して興味を持ってみるってのが、一番良いと思うよ。
