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はてなキーワード: 学習とは
最近、「嫌われる勇気」とか読んで「アドラーに救われた！」って顔してる奴、やたら増えたけどさ。
でも冷静に考えてほしい。
アドラー心理学って、アドラー自身が辛い過去から逃げたくて作った理論を、もっと深刻なトラウマを抱えた他人に押し付けてるだけじゃないか？
「これはあなたの課題ですよね（ﾆﾁｬｱ」とか言って、平気で他人を拒絶する。
自分の課題（劣等感からの逃避）を「心理学」という権威で包んで、患者全員に押し付けた。
あれで救われてるつもりなら、相当ヤバい。
なんであんな自己責任論と権力者に都合が良すぎる理論が流行ってるのか、冷静に考えるとおかしいだろ。
まず、アドラー本人の背景を知っておくべき。
自分の辛い過去を「存在しない」と否定し、強すぎた劣等感を「成長の源」と無理やりポジティブ変換する。師匠と決別した過去を消すために、「過去は関係ない」という理論を作った。
つまり、自分の痛みから逃げるために作った理論なんじゃないか？
そしてそれを、心理学者という権威を使って、もっと苦しんでいる患者に押し付けた。
アドラー「トラウマは存在しない。本人の"意味付け"の問題だ」
→いや、PTSDって知ってるか？ トラウマを受けると、脳の扁桃体が過活動して海馬が萎縮する。
これ、脳の物理的な変化だ。「意味付け」とかいう精神論で説明できるわけがない。
でも、そのために必要なエネルギーはどれくらいか考えたことあるか？
これら全部が必要だ。
「意味付けを変えれば解決する」って、核融合炉を作ればエネルギー問題は解決するって言ってるのと同じだ。
人間に学習能力がある時点で、過去が現在に影響するのは当たり前だろ。
アドラー理論って、「トラウマで苦しい」と訴える人に対して「それはあなたが認めたくないだけ」って言うんだろ。
「トラウマは存在しない！」と頑なに言い張るアドラー自身こそ、
「あなたが辛い過去（兄への劣等感とか）を認めたくないだけでは？」
見事なブーメランだ。
「課題の分離」と言いながら、やってることは壮絶なダブルスタンダード。
アドラー信者「上司の家庭問題は上司本人の課題。私には関係ない」
→「それはあなたの課題ですよね？」という魔法の言葉で、他人のSOSや社会的な相互扶助を拒絶する。
上司が不安定 → 判断ミス → プロジェクト失敗 → 顧客に迷惑 → 部下（自分）が謝罪 → 契約解除 → 部下（自分）の評価も下がる。
でも、「チームが円滑に回るように配慮する」という共同体の課題から逃げているのは自分自身だ。
「俺は俺の課題しかやらない（＝共同体の課題は引き受けたくない）」という自分の課題（ワガママ）を、他人に押し付けてるだけ。
他人を「課題の分離」で拒絶しておきながら、自分は共同体の課題から逃げる。
最悪のダブスタだろ。
アドラー理論は「不健全な共依存から解放されろ」と言うけど、特に日本社会では：
「課題の分離」を実践した瞬間、社会から弾かれるリスクがある。
アドラー理論って結局、西洋的個人主義が前提なんだ。「自立した個人が対等に協力する」という理想は美しいけど、相互依存型社会では「それができる人」は限られている。
それを無視して「あなたの勇気が足りない」と言うのは、あまりにも残酷だ。
1. 自分の課題：劣等感、兄への嫉妬、フロイトとの決裂という辛い過去から逃げたい
2. その解決策：「トラウマは存在しない」「過去は関係ない」という理論を作る
3. そして：その理論を「心理学」という権威で包装して、トラウマに苦しむ他者全員に押し付けた
自分のトラウマ否定（＝自分の課題）を「心理学」という理論にでっち上げて、他人に押し付けている。
それ、盛大に課題の分離できてないだろ。
これは学問的に不誠実だし、倫理的に有害だし、弱者への抑圧そのものだ。
「トラウマなんてない、気合い（意味付け）で変われ」なんて、現実逃避そのものだ。
組織の問題に向き合いたくない人（経営者とか）にとって、こんなに都合の良い理論はない。
「自分が楽になりたい」は誰にでもある。
でも、それを学問という権威で包んで、苦しんでいる他者に強要するのは、暴力だ。
アドラーは論理破綻してるし、被害者を二重に傷つけるし、社会的にも有害だ。
片付けとか、先送りとか、メール返せないとか、計画ができない＋実行できないとか
そういうの、すごく忌避感があって
じゃあ頑張ってやってみようってなったら、やっぱりすごく脳に負荷がかかるんだよね
脳に負荷がかかるの分かってるから忌避感があるっていうか、学習した結果でしかない
「嫌なことから逃げてる」んだけど、ちょっと億劫とかじゃなくて、結構死ぬほど嫌に近い感じなんだよね
やっぱ病気じゃん
怠け者と言われればそれはそう、ただ怠け者にも発生機序がある
はい、高校では2022年度から「情報Ⅰ」が必修科目となり、パソコンを使ったプログラミングや情報セキュリティなどの学習が義務付けられています。この「情報Ⅰ」は、2025年度からは大学入学共通テストの科目としても追加されるため、高校生活だけでなく受験においてもパソコンが不可欠となっています。
必修科目「情報Ⅰ」について
内容: プログラミング、データベース、ネットワークの基礎知識など、情報活用能力を高めるための幅広い内容を学びます。
目的: 将来、社会で必要とされる情報活用能力や問題解決能力を育むことを目指しています。
授業での活用: 多くの高校でパソコンが学習ツールとして使われています。
レポート作成や情報収集: 授業以外でも、レポート作成や情報収集のためにパソコンを活用する機会が増えています。
大学入学共通テスト: 2025年からは大学入学共通テストにも「情報」が追加されるため、受験対策にもパソコンが不可欠です。
とある外国語の試験を受けることになり、特に試験前の３ヶ月は集中して勉強した。いつもだったら無駄かもしれない買い物は避けるところだが、今回は集中力を維持するために金に糸目をつけないようにしようと、色々と手を出してみたので紹介してみる。
最近の語学の教材はMP3ファイルをダウンロードできるものが多くて便利だが、昔のカセットテープのように、ちょっとだけ巻き戻すという操作が難しい。DJ 2GO2は、いわゆるDJのターンテーブルを超小型にしたもの。DJ用のソフトウェアに音声教材を読み込ませ、波形を見ながら再生位置を探せるほか、再生速度を変えたり、同じ箇所を繰り返し再生することも直感的にできる。マウスや左手デバイス（キーボード）とは違いMIDI（楽器の仲間）なので、前面でブラウザやKindleを開きながら、裏で開いているdjay Proを操作できるのも良かった。
普通のイヤホンを何時間も耳に入れていると蒸れるし、周囲の音（例えば家族が呼ぶ声）も聞き逃す。nwmのイヤホンは耳を塞がないタイプのイヤホンで、どちらの問題も解決してくれる。一応、骨伝導のイヤホンも持っているのだが、骨伝導だと低い声が再生されたときに耳が痒くなるので、いつしかnwmしか使わなくなってた。
学習ではQuizletという単語カードを生成してくれるサービスを使っていたが、このサイトに登録するために、キーボードで入力しようとすると本が閉じてしまうのがストレスだった。「本に寄り添う文鎮」という名前の文鎮は、ちょうどいい重さで、開きっぱなしにしておけば、中断したページから再開もできるのもよかった。
10歳頃から30歳まで毎日欠かさずオナニーしたいほど性欲に溢れてた。
平成のインターネット黎明期からエッチな画像とか外付けHDDで保存するほどの収集癖も持っていた。
大人になっても強迫観念な気持ちで寝る前のオナニーは習慣になってたのが、「今日はしなくてもよいか」の選択肢が取れる様になった。
IT系をお仕事にしてると、学習対象の領域が互いに近いから手軽に学習できる。
自身や他者のためにツールを個人開発したりIPAやクラウドベンダー系の資格勉強などの情報科学分野はもちろん、業務でチーム運営や開発生産性を高めることを目的とした社会科学分野も自発的に学びたい気持ちが強い。
学べば学ぶほど仕事も進めやすくなり成果も出るし、プライベートも充実する。
趣味グループも楽しみつつ社会関係資本を蓄積する術も学んだことで、より多くの人と関われる様になった。
背景を改めて考えると、ちょっと前に業務における裁量範囲が拡大したことから、自身が考えることは何でも実現できる環境になった。逆に考えると、自身の能力の範囲でしか実現できない現実もあった。
だから学習を続けてみると、業務にも直接役立ったりチーム運営にもプラス効果をもたらしたり、良いことがたくさんあった。
ただ、以前とは逆に、強迫観念で学習しているだけかもしれない。
婚活して中長期的なパートナーを見つける活動にもリソースを投下すべきと頭で考えつつも、学習から離れられない。
逃避先が知識欲に変わっただけなのか。
プログラミングとは、勉強も運動もスマブラも下手なクソ隠キャ中学生が「俺もパソコン1台で凄い技術者になって…！」とワクワクしながら始めるものの思ったより普通に難しいし学校の試験で出たような知識要求されるしで3日で放り投げ、10数年後にnoteで「お前らは絶望的にプログラミングに向いてないからやめろ」なんて記事を書くだけのザコに成り下がる、夢と希望に溢れた技術である。
近年ではパソコンのスペックの上昇にともないできることも増え、どこのご家庭にもあるRTX2080で簡単にディープラーニングもできるようになった。Unityで3Dゲームをバリバリ動かしてもブルースクリーンは出ない。やっぱ世界を広げるのは小賢しい知恵よりもスペックの暴力だぜ。
開発環境や言語も選択肢豊富で、エディタもかつては有料クラスでも手に入らなかったような贅沢な機能が満載のものが出回っている。Eclipseとか今考えるとよくあんなので開発できてたな。
いまや小学生からおばあちゃんまでアプリ作りに熱中し、高校生はIoTとかやり始め、大学生は商業レベルか？ってレベルのものをネットで発表し、私はウェブアプリのスマホでのレイアウト崩れひとつすら直せず静かにエディタを閉じてnoteで過激タイトル記事を書いている。
掛け算に順序があると思っているような知能の下級雑用係（自分のことを教育専門職だと思い込んでいる）ですら「小学生にプログラミングを教えるぞ！」と意気込んでいる。やめろ。お前らには無理だ。無理だからマジでやめろ。考え直せ。無理だって。掛け算に順序つけないと相手に教えられないレベルのやつがプログラミング教えるのマジで無理だって。算数とは次元が違うって。「ピーチ姫いつも簡単に誘拐できるし今度はベヨネッタも誘拐してみるか」ぐらいの無謀さだって。やめとけ。マジでやめろ。
まあそんなこんなで入り口はめちゃくちゃ広く、入門するのはマリオカートより簡単である。話逸れるけどSwitchのマリオカート、運転アシスト機能ついて初心者でもコース完走できるようになったから心折れちゃった人ももう一度チャレンジしてみてね。
それとは特に関係ないんだけど、大学行ってた時ティーチングアシスタント（TA）っていう授業のお手伝いさせられたのよね。ちゃんとお金出るやつ。
学部の3年か4年から始まって、院の1年か2年までやってて、途中で休学挟んだから、ええと、あー、うん、数年間TAやってたんよ。数学とプログラミングのコマ。CとOctaveとかいうやつ。Cのほうは情報学科で、Octaveは違う学科。JavaとかC++のコマはTA入れさせてもらえなかった。
プログラミングの実習は週2コマ（連続）あって、情報学科なら必修科目。なのでサポートは相当手厚く、先生とTAが絶え間なく机間巡視し、わからないことがあればセンパイがなんでも答えてくれるというわけだ。授業外でもサポートはしており、わからなければ先生や研究室にいる学生に好きなだけ聞きにいっても良いということになっていた。必修だから落とされたら困るしな。
2コマだから3時間 * 15回で、45時間。そして私の時は2年まででC/C++/Javaと必修だった（今はなんの言語かは知らない）ので、その3倍、135時間は最低やることになる。プログラミング実習以外にもプログラミング触る授業多いから実際はもっと多い。宿題やる時間もあるので実際はもっともっと長くプログラミングに触れることになる。卒論書く時期に入ると、テーマによっては書く人はさらに書くので、もっともっともっともっと長い。
これだけ時間をかければほとんどの人がプログラミングできるように……ならない。むしろできない人の方が多い。なんで。why。教えて。
会社になるとさすがにプログラミングできるできないは死活問題である。
「今日から入ったxxでーす。業界未経験ですがよろしくおねがしまーす。さっそくなんですけどPythonのここわかんないんですけどどうすれば……あっそうすればいいんですね。次はここなんですけど……なるほど！ありがとうございます。じゃあまた明日ー」
いやー社会人にもなると熱意が違うね。学生なんかわかんなくてもほとんど聞きに来ないのにな。こりゃガンガン伸びますわ。私も社会人1年生でPythonなんて3秒ぐらいしか触ったことないから適当答えてるけど。
「ちょっとお時間よろしいですか？」「いやちょっと今忙しいから後になっちゃいますわ。すんません……」
そんなこんなで1週間ぐらい放置してしまった。やべー絶対嫌われる。どこまで進んだかな……？えっまだそこ？進んでなくない？
もしかしてこれ全部教えないとダメなやつか。そりゃ大学4年間プログラミングやったやつでもプログラミングできないんだから、そうか。よく考えると当たり前だよな。
プログラミングをやめろ
大学4年間と大学院2年間プログラミングやったやつでもできないし、会社で毎日8時間を数週間プログラミングについやしてもできないやつはできないし、そもそも人類というのはプログラミングできない可能性がある。
少年少女たちに「プログラミングはいいぞ！自由にものが作れて達成感がある！頭が良くなった気分にもなれるし！」と吹聴してまわんのもいいけど、6年間情報科学について勉強したようなやつの大半がプログラミングできないんですよ。それもごくごく初歩的な部分。
野球とかサッカーなら、まあ友達との試合には参加できなくてもごく稀にバットにボールを当てたり、ボールを1回あらぬ方向に蹴ったり、ぶっちゃけ周りとのレベル差で楽しくなくてすぐやめちゃうだろうけど、なんとか基礎の一部ぐらいはできるじゃないですか。
ピアノとかダンスでも、猫踏んじゃったをごくごくゆっくり弾くぐらいはできるかもしんないし、学芸会の振り付けを10秒ぐらいは踊れたりできるかもしれない。その後やっぱ周りのレベル見て諦めちゃうかもしんないけどさ。
プログラミング、6年やってミットを頭にかぶってるバッターとか、鍵盤蓋の上から殴って音鳴らそうとするやつとか、まずそういうレベルのやつが大量発生するんですよ。だいたい7割ぐらいの率。どうすんだよこいつら。私の教育の問題か？マジで？本当に？
プロが練って考えて凝縮した本や授業、センパイたちによる指導。それらを結集して得られるはずのものが7割ぐらいどっかに消し飛んでる。無駄だろこれ。
今からプログラミングやろうとしてるやつ、お前は確実に向いてないからさっさと諦めて刺身にタンポポ乗せる仕事に戻ってくれ。参加しても鍵盤蓋叩き割るやつと同じ病室に入るだけだ。
プログラミングをやめろ。
ぼくはこう思うんですよ
そもそもなんで大の大人がそんな両手にバット持ってセカンドに立ったりゴールの方をボールのところまで動かす奇行に走るんだろうな。わかんねえや。
綺麗な分析はできないけど、いわゆる「できない」やつが共通して言ってたフレーズがある。
「ぼくはxxxだと思ってるんですけど、動かないんですよ」
うん、そうだね。そう思うんだ。でも動いてないじゃん。じゃあ違うんじゃない？モニターに「にらみつける」やってもバグは取れないし防御力下がるだけだぞ。
まず根本的に考えと事実が違ってるって結果出てるじゃん。じゃあもう考え変えちゃえば早くない？
名言の引用は好きではないけど、「プログラムは思った通りには動かない。書いた通りに動く」って言葉がある。実に名言だと思う。次点で好きなのが「ある問題を解決しようと正規表現を使うと問題が2つに増える」かな。
お前が何を思っているかはプログラミングにおいて一切影響しないんだよ。お前が何を書いて、コンピュータがどう処理したか、それが全て。
深く考えないことについてぎゃーぎゃーいうやつもいるけどプログラムなんてまず最初は動けばいいんだから何も考えずに次試せばいいだろ。んで3回ぐらいは自分で思い浮かんだの試して、全部ダメだったら調べるとか先生に聞いてみるとかさ。逆に1発で通ったら自分の思考見直して理解深めるとかさ。
ドキュメントとかあんまり理解できない初心者のうちは、とにかくお試しと修正のサイクル回すの重要で、「これがこうだから動くはず」というカードを3種類ぐらい作って全部片っ端から試すのが早いと思うよ。モニターをにらみつけるな。
お前がどう思ってるかよりも、まずはお前の書いたプログラムがどう動いているか（どう動いていないか）を確認するのが先だ。動かなかったら考えが違う、はい次のプラン、はいその次のプラン、はい次。
この「ぼくはこう思ってる」が出てくるの、なんの教育の成果なんだろうね。お前の気持ちなんてどうでもいいって現国でも数学で散々教えられただろ。
Error: variable 'a' is undefined, line 24
↑のエラーは架空のエラー文（英語下手でも許して）だけど、エラー、出るよね。プログラム組んでたら。んでやっぱいるのよ。エラーを「にらみつける」やつ。解決しねえって言ってんだろ。
「エラー出たんですけど、どうすればいいんですか」
「エラーにはプログラムがなぜコンパイル通らないかの原因がそのまま書かれている。例えば今出ているError: variable 'a' is undefined, line 24は、24行目の変数aが未定義ということを示している。事前に変数aを定義していないか、打ち間違えてsになっているとかではないのかな？」
だいたいが「腑に落ちねぇー」みたいな顔する。まあ、一気に喋りすぎたしな。疑問点1個1個潰していくか。
「何か疑問点ありそう？変数ってなにー、とか、定義ってなにー、とか」「ないです。わかりました！」
わかったのか。よかった。またモニターをにらみつける開始。なんでだよ！！！！「お前顔にチョコついてるぞ」って言われたらチョコ拭き取るだろ。変数aが未定義ですねって言われたら変数a定義すりゃいいだろ。
でもプログラミングド下手なやつ（全人類の7割ぐらい）は、エラーをにらみつけてる。ずっとにらみつけてる。防御力下限まで下がったかな。にらみつけてて何が変わるんだよ。
「英語読めなくて……」
いや「a is undefined」なんて「He is Superman」ぐらいの英語だろなんで読めないんだよ。お前この大学どうやって入ったんだよ。たしかどの入試方式でも英語あっただろ。単語わからんかったらググれ。
「aが未定義って書いてあるんですけど、ここのfor文の私の考えが間違ってるのでしょうか」
いや24行目のaって書いてるだろ。まずなんでそこ無視するんだよ。お前がfor文で使ってんの教科書通りのiだろ。24行目ってわかるか？for文あるの40行目あたりだよな？aとiが違う文字ってわかるか？
「さっきのエラー直したら新しいエラーが出たんですけど、どうすればいいですか」
千尋！贅沢な名だねえ
変数に名前をつけろ。関数に名前をつけろ。クラスに名前をつけろ。全てに名前をつけろ。
C言語の古い教科書だと「a」とか「b」とか「i」とかで書いてるけど、そんなの人間が読めるわけねえだろ。冷静に考えろ。「input」「output」「index」とかにしとけ。
2重for文の変数名i, jにしたら絶対途中で打ち間違えるだろ。お前は打ち間違える。そういうやつだ。2重ループなんてどうせ行列計算の課題だろ。rowとcolumnにしとけ。これで打ち間違っても気づくし、それぞれに意味が付いてくる。
ちなみに同じ長い名前にも優劣がある。「result」よりも「sum」のほうが強い。「result」はなんの結果かわからない（全ては結果であるので）が「sum」は合計値であることがわかるからだ。「password」と「plainPassword」なら「plainPassword」が勝つ。暗号化されていないパスワードであることがわかるので、情報量が多いからだ。
ただし例外はいくつかある。「tmp」は一時変数であることが（プログラマにとって）明らかだ。「dir」はディレクトリであることがわかる。「src」「dist」あたりもよく使われる。このあたりは短くていいんじゃねーかな。
でも、この前温度センサ扱うプロジェクトで「tmp」って変数名使って温度(temperature)と脳内で混線してバグって発狂してた同僚いたけど。そういうときは名前長くするか別の名前使おうな。
関数の名前なんて「calcAverageFromArray」ぐらい長くしていいから。「myFunc」とかしなくていいから。「fetchJsonDataFromUniversityInternalServer」とかでいいから。マジで。いやこれ本当に。
そもそも今時ディスプレイでかいし、識別子なんて先頭数文字打ったらエディタが補完してくれるし、短くするメリットがない。
それでも名前が長いと感じる？関数がでかすぎるんじゃないか。細かく処理を分けるとかしてみろ。「combineArrayAndFindMax」関数は「combineArray」と「findMax」に分割したらいいと思うぞ。名前が長いと思っても名前を削るな、機能を分割しろ。自然と名前が短くなる。
それかシンプルでかっこいい名前を見つける。「convertEvilHtmlToPeacefulText」は「sanitize」に置き換えることができる。イカす名前だ。
プログラミングできない奴はマジでこれらのことをやらない。ずっとaとかbとかzとか使ってる。お前それ自分で読めんのか。読めねえだろ。myfuncってなんだよ何するんだよ。お前自分で理解できてんのかそれ。
それでも頑なにaとかbとか使う。なんでだよ。
動作原理わからず書き散らすな。動作原理っつってもそんな深いところじゃなくて言語表面上レベルの動作な。
リテラルは値を作成して、代入は値に名前をつけている、とかその程度のレイヤー。メモリがどうこうとかはいらんと思う。あっでもポインタのときはいるか……。めんどくせえな。
まあ動作原理っていうか自分が何やってんのか理解してくれって程度の話になるんだが。
例えばfor文で処理50回まわすとき、「50回分の処理を行なっている」ではなく「ループ開始時に変数を初期化。条件判定して成立していれば文の中を実行する。条件変数の値を変化させてまた条件判定からやり直す」ぐらいの粒度で捉えててほしいかな、という気持ち。
これはfor文で詰まる人がやたら多かったからだ。彼らはfor文をアトミックな操作だと思っていた。つまりfor文はひとまとまりの命令であり、長いfor文とprintfの間に粒度の違いはないと思っていたらしい。
つまり、「for文の中でエラーが起こる」という事象がほぼ理解できない。forはアトミックであり、内部など見えないのだから。じゃあお前が今書いたfor文の中身はなんなんだってやんわり聞くと「さあ…？」みたいな反応が返ってくる。はあ。
関数についてもなかなか誤解が多かった。関数「sum_array(a, b)」と関数「average_three_numbers(a, b, c)」は全く別の原理で動いているのだと。ここでの「全く別の原理」というのはシグネチャが違うとか実装が異なるとかそういう意味ではなく、コーラを飲んでゲップが出る原理と糸電話で声が伝わる原理ぐらいの全くの別、という意味である。
彼らは関数ひとつひとつについて「新しく原理を学習」していたのだ。マジかよ……。どうやったらそんな発想に行き着くんだろう。そりゃ時間かかるわな。
そのため、関数が値を返す（または返さない）ということも理解できておらず、「関数の戻り値と関数の戻り値を足す」とか「関数の引数に関数の戻り値を直接渡す」とかやりだすと大パニックになる。メソッドチェーンとかやった日には大学潰れると思う。ただ、これはC言語が悪い部分もあると思う。配列とかいじりだすと、初心者が書けるレベルの関数だとあんまり値返さないしな。
たのむ、他のはできなくてもこれはできてほしい。自分が何をやりたいのかは理解してほしい。流石にお前のやりたいことなんて他人にはわからんぞ。
「配列の中の数値の合計値を求めたいんです」とか「名前と身長と体重をひとつにまとめた構造体が作りたいんです」とか。簡単なのでいいから。
「いま何やろうとしてどこで詰まってる？」って聞いても「……？」みたいな反応されたら困るんだよ。
例えば「キーボードから数値を10回入力し、それぞれの値を配列に格納して、最後に配列の値を逆順に表示せよ」みたいな問題が出てきたときに、「キーボードから値を入力する」「10回繰り返す」「配列に値を格納する」「配列の値を逆順に表示する」に分解できると思うんだけど、自分が何やりたいのかわからない奴はまずこれができない。
彼らには「キーボードカラスウチヲジュッカイニュウリョクシソレゾレヲハイレツニニュウリョクシテサイゴニハイレツノアタイヲギャクジュンニヒョウジセヨ」に見えている。
かろうじて「キーボード」「ハイレツ」あたりの単語は拾えるらしく、標準入力から値とったり配列を作ったりはしてるんだけど、そこから先に進まない。モニターにらみつけてる。またにらみつけるかよ。
あれだ、算数の文章題できなくてとにかく文章に出てくる数値足したり引いたりするやつ。あれのプログラミング版。文章が読めない。
こういう人にはメモ用紙取り出して、まず文章が何について言ってるのか、どういう工程に分けることができるのか、今後も同じことが起こったときにどうやって分けるのか。みたいなのを教えるんだけど、大抵あんまりしっくりこないらしく、成功したことは皆無。なんとかうまく教えたいんだが。
もうこのあたりになってくるとプログラミング関係なくね……？ってなるんだけど、意外とそういうプログラミング関係ないところで詰まる人めちゃくちゃ多いよ。
今すぐプログラミングをやめろ
どこまでいっても偽物の模倣にしかならず余計リアリティにかけてしまう。
恐竜も同じ。
dorawiiより
-----BEGIN PGP SIGNED MESSAGE----- Hash: SHA512 https://anond.hatelabo.jp/20251109190349# -----BEGIN PGP SIGNATURE----- iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaRBnBQAKCRBwMdsubs4+ SLhBAQDNifaFaHsbwAfij9lMaNqV+XyPcGqGmrQ/q8LOkTHY+QEApljgxlK0jsLO ojCmW71QOnRDg+rtk5DLXcJB8/pfFQs= =gynS -----END PGP SIGNATURE-----
テクノロジーを使ったりすれば、やりようによっては出来そうな気がするけどどうなんだろう?
自動運転バスの導入。自動運転を開発企業と提携し、運営時の学習データを全部渡すバーター取引でタダで運営してもらう。
空き家を公営住宅として貸し出せば、空き家税や固定資産税を減額するようにする。空き家が減るので治安にも貢献。
移動販売、フードトラックを利用して、陳列コストを0にする。店内に小型トラックを乗り入れてそのまま販売してもいいだろう。決裁は自動レジorスマホで。みためは悪いけど、安いからいいだろう。そのうち移動販売やフードトラックも自動運転でいければ最強。
このあたりで、増税せずに市民生活を助けることはできそうな予感。
10歳頃から30歳まで毎日欠かさずオナニーしたいほど性欲に溢れてた。
平成のインターネット黎明期からエッチな画像とか外付けHDDで保存するほどの収集癖も持っていた。
大人になっても強迫観念な気持ちで寝る前のオナニーは習慣になってたのが、「今日はしなくてもよいか」の選択肢が取れる様になった。
IT系をお仕事にしてると、学習対象の領域が互いに近いから手軽に学習できる。
自身や他者のためにツールを個人開発したりIPAやクラウドベンダー系の資格勉強などの情報科学分野はもちろん、業務でチーム運営や開発生産性を高めることを目的とした社会科学分野も自発的に学びたい気持ちが強い。
学べば学ぶほど仕事も進めやすくなり成果も出るし、プライベートも充実する。
趣味グループも楽しみつつ社会関係資本を蓄積する術も学んだことで、より多くの人と関われる様になった。
背景を改めて考えると、ちょっと前に業務における裁量範囲が拡大したことから、自身が考えることは何でも実現できる環境になった。逆に考えると、自身の能力の範囲でしか実現できない現実もあった。
だから学習を続けてみると、業務にも直接役立ったりチーム運営にもプラス効果をもたらしたり、良いことがたくさんあった。
ただ、以前とは逆に、強迫観念で学習しているだけかもしれない。
婚活して中長期的なパートナーを見つける活動にもリソースを投下すべきと頭で考えつつも、学習から離れられない。
逃避先が知識欲に変わっただけなのか。
管理する側も従業員の衛生管理とか意識の向上とかめんどくせえからな
とりあえず手袋つけときゃ清潔に見えるから良いだろという思考停止よ
衛生に関するルールも複雑化すればするほど実際にはやってられなくなるので、
一度ルールを守らなくても良いと学習したら、本当に守らないとヤバいルールも無視するようになる
実運用を無視してルールだけ作りまくると逆にルールを無視して良いというシグナルなってしまう
しかし飲食とはアホが作ってアホが配ってアホが管理してアホが経営する業態なので、そういうアホな話がまかり通ってしまうのであった
あのさあ、必要なのは「清潔」じゃなくて「清潔「感」」だって何回言われれば学習するの？
テクノロジーが社会構造を再編する現代において、人間の知性や専門性のあり方は根源的な問いに直面している。その問いに強烈な一石を投じたのが、東京大学の小川光教授が学内広報誌『淡青評論』で紹介した一件である。これは、制度や組織が適応するよりも速く未来が到来しつつあることを示す、稀有で明瞭なシグナルと言えるだろう。経済学の素養をほとんど持たない修士課程の学生が、生成AIとの対話のみを駆使し、わずか1年で「トップレベルの学術誌に挑戦できる水準」の論文を書き上げたのだ。これは単なる技術的な成功事例ではない。長年の訓練を経て築かれる専門知識の価値、研究者の役割、そして「知性」そのものの定義を根底から揺るがす、まさにパラダイムシフトを象徴する出来事である。
この小川教授の寄稿は、社会に大きな波紋を広げた。インターネット上では瞬く間に注目を集め、「はてなブックマーク」では469ユーザーがブックマークし、102件のコメントが寄せられるなど、白熱した議論を巻き起こした。本稿では、この一件を現代社会の変容を映す縮図として捉え、専門家が感じた「恐怖」の本質と、社会に広がる期待と懸念を分析する。そして、この出来事が象徴する、新たな世代の登場について考察を進めていく。彼らこそ、これからの時代を定義する「AIネイティブ」なのである。
本セクションでは、話題の学生が象徴する「AIネイティブ」という新しい世代を分析する。彼らは、AIを単なる補助ツールとしてではなく、思考や研究の方法論の中核に据えるという点で、旧来の世代とは一線を画す。その登場は、単なるツールの変化ではなく、知識を獲得し、体系化するプロセスそのものの革命を意味している。
この学生が実践した研究プロセスは、AIが方法論の根幹を成していた点で画期的であった。具体的には、以下の全工程をAIとの対話を通じて進めている。
このアプローチの革新性は、旧来の知識探索モデルとの対比によって鮮明になる。東京大学大学院情報理工学系研究科の山崎俊彦教授は、この新しい思考様式を「辞書の逆引き」という比喩で巧みに説明した。従来の検索エンジンは、ユーザーがキーワードを知っていることを前提とした「辞書の順引き」であり、既知の情報を効率的に探す行為だった。対してAIネイティブは、「やりたいこと」を自然言語でAIに問いかけることで、未知の領域を探求するためのキーワードや手法を引き出す「辞書の逆引き」を実践する。これは、人間と知識の相互作用における、根本的なパラダイムシフトである。
はてなブックマークのコメントは、この新しい学習様式がもたらす生産性の飛躍に対する社会的な期待を反映している。あるユーザーは、AIの活用により「人に教えてもらうのと同等のパフォーマンスが低コストで得られる」ため「習得速度が爆速に」なると指摘。また、これは単にAIに作業を丸投げするような話ではなく、「AIの力を借りて巨人の肩の高さを重ねる話」であり、人類の知の発展を加速させるものだという肯定的な見解も示された。
この爆発的な進歩の可能性は否定できない。しかし、それは同時に既存の専門家たちに、長く暗い影を落とし、不穏な新しい現実を突きつけている。
AIがもたらす希望の光の裏側には、深刻な懸念も存在する。特に、既存の専門家が感じる脅威と、AIの活用能力によって生じる新たな社会的格差のリスクは、真正面から向き合うべき構造的な課題である。
この問題の核心は、小川教授が吐露した率直な感情に表れている。経済学の訓練を受けていない学生がこれほどの成果を出したことに対し、教授は「心底たまげました」「このようなAIネイティブの若い人たちがこれからどんどん出てくることにちょっとした恐怖さえ感じました」と記した。この「恐怖」は、単に自らの職が奪われるという不安に留まらない。それは、長年の地道な研究と訓練を経て初めて到達できると信じられてきた専門性の価値そのものが、根底から覆されることへの動揺なのである。
はてなブックマークのコメント欄では、この現象を的確に捉える「レバレッジ」というキーワードが頻出した。「若く優秀な人がAIでレバレッジかけるととてつもない差になるんだろうね」「頭のいい人はAIでより賢くなる」といったコメントが示すように、AIは元々高い能力を持つ個人のアウトプットを飛躍的に増幅させる強力なツールとして機能する。
しかし、このレバレッジ効果は単なる個人の生産性向上に留まらず、社会構造を再編する力を持つ。yumanaka氏は、「地頭のいい人がAIを使いこなして圧倒的なアウトプットを出して、そうじゃない人の仕事を奪っていくんだろうな。こわい」と、その負の側面を鋭く指摘した。これは、AIが能力格差を埋めるどころか、むしろそれを爆発的に拡大させる触媒となり得ることを示唆している。このままでは、AI活用能力に長けた新たな「認知階級」が生まれ、高価値な仕事を独占し、社会の流動性を著しく低下させる未来さえ予見される。
このようにAIが生み出す成果の質と量が飛躍的に増大する中で、私たちはより本質的な問いに直面する。それは、その膨大な成果の「正しさ」を、一体誰が判断するのかという問題である。
AI技術の目覚ましい進展は、逆説的に「人間による最終的な評価と責任」の重要性をかつてないほど浮き彫りにした。本稿の中心的な論点はここにあり、その核心は、他ならぬ論文を作成した学生自身の行動によって最も明確に示されている。
彼が専門家である小川教授に助言を求めた最大の理由。それは、「自身には経済学の素養がないため、その評価が正しいのかわからない」という切実な懸念だった。AIは「国際誌に通用する水準」という評価を下したものの、その正当性を自力で検証する術を持たなかったのである。
この学生の懸念は、専門家による評価の不可欠性を示すものであり、はてなブックマークのコメント欄でも多くの共感を呼んだ。
評価の困難さ： 「生成AIを使いこなせば90点の論文が作れるが、90点かは評価・保証できない。」
専門知識の必要性： 「自分が知見の無い分野でのAIの判断が正しいかどうかをどうやって確かめるとよいのか。←ここが一番難しいし、専門知識が必要なところ」
懐疑的知性の重要性： 「循環参照やらハルシネーションやらを起こした文章を何も考えずにWikipediaに貼り付けるような人物もいるわけで、やっぱ懐疑的な知性と査読は大事なわけです。」
そして、この問題を鮮やかな比喩で捉えたのがobotzcanai氏のコメントだ。「巨人の肩に乗れたところで遠くに見えた島々の価値がわからなければ意味はない」。AIによって得られた広大な視野も、その価値を判断する専門的な知見がなければ無意味なのである。
さらに、この議論は「責任」の所在という、より深刻な領域へと深化する。e_denker氏は、「人間に残された最後の仕事は『責任を取ること』になるという話があるが、まさにそれを裏付けるような一件だと思う」と指摘した。この点をさらに鋭く突いたのが、phillies_rocks氏の「内面化できない成果物を作っても誰も責任を持てない」というコメントだ。AIが生成した成果に対して、その利用者は最終的な責任を負わねばならない。もしAIが設計した橋が崩落した場合、その責任は誰にあるのか。利用者か、開発者か、それともAI自身か。これは、AI時代の新たな倫理的・法的枠組みの構築が急務であることを示している。
この議論は、AI時代における専門家の役割がどのように再定義されるべきかという、未来に向けた重要な問いへと私たちを導く。
東京大学で起きた一件は、AIネイティブの登場が専門家の時代の終わりを告げるのではなく、その役割と価値を根本から進化させる契機であることを示している。AIが圧倒的な情報生成能力と実行力を手に入れた今、人間に、そして専門家に求められる能力は、もはや知識の生成や統合そのものではなくなった。
これからの時代に求められる専門家の資質は、以下の三つの能力に集約されるだろう。
未来の知のフロンティアは、AIネイティブがもたらす爆発的な「実行力」と、長年の経験と深い洞察力を持つ専門家の「検証力」および「責任能力」が融合する場所に開かれる。AIを恐れるのではなく、新たなパートナーとして迎え入れ、人間ならではの価値を磨き上げること。それこそが、私たちがこれから歩むべき道なのである。
AIイラストだって、結局、人間側が努力してデータ厳選してLoRA作ってるのを見るに、「これ以上に生成AIが発展するにはLoRAを研究する学問が必要」ってことで…
（これを言ったら絵師からボコボコに叩かれそうではあるが）「数種類の絵の具から絵を描く」だけでなく、「数種類のデータから絵を描く」っていう学問が増えただけだと思うんだよな。
いや、この認識であっているなら、経済面はなんの問題もなくていいんだが。
問題は、生成AIで十分です！ってやつ。こいつらがたくさんいて、なんなら「客」の本質がこれだということ。これが本当にまずいと思う。客が生成AIで満足し始めたら、明らかに供給量が多いから需要と供給のバランス壊れる。そんなところに経済が成り立つとは思えない。
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京大って聞くと、賢いとか地頭いいとか、なんか勝ち組みたいなイメージを持たれがちだけど、実際はけっこう限界あるやつが多い。外から見える華やかさと、中身のリアルはびっくりするほど違う。もちろん強いやつは強い。でも「京大＝優秀」は単純化されすぎてる。
まず、普通に最低賃金スレスレでバイトして疲弊してるやつがめちゃくちゃいる。学歴だけ見れば社会から一歩リードしてるはずなのに、現実は夜にコンビニで働いて、帰って寝て、課題して、またバイト行って、っていうサイクルから抜け出せない。家計の事情で働かなきゃいけないパターンもあるけど、中にはなぜか惰性だけでそのループを続けてるやつも多い。
ここで問題になるのが、本人の戦略性のなさ。添削バイトとかオンラインで稼げる仕事は大学生でも余裕でできるし、時間単価は高い。理系でも文系でも、文章書いてフィードバックするだけで時給3000〜4000円になることも普通にある。それをコツコツやれば、資産運用の原資くらい作れる。そこから回せば、生活の足しにもできるし、時間も浮く。勉強も研究もできるし、自由度が増える。
なのに、なぜかそれをやらない。行動に移さない。冷静に考えれば、学習効果も時間効率も低い最低賃金のバイトにしがみつく理由はないのに、みんな同じ場所をぐるぐる回ってる。カゴの中のハムスターみたいな状態。ラットレースに入れてすらいない。周回軌道にいるだけ。社会的な成長ラインの外側で、ずっと同じ運動を続けている。
これを見てると、京大生の地頭がすごいというより、受験というゲームに最適化された個体が多いという方がしっくりくる。受験のフレームを外れた瞬間に、何をすべきか分からなくなる。指示待ちに近い。ルールのはっきりした場所では強いけど、自分で選んで自分で動くとなると急に弱くなる。やればできるのに、やらない。考えるより先に疲れてしまう。
同時に、社会に対する信頼も薄い。だから投資や事業に対して、漠然と恐怖を抱いている。やったことないから怖い。怖いからやらない。やらないから知識が増えない。この循環がずっと続く。結果、時間だけがこぼれていく。気づいたら30歳になり、積立もしてなければ経験もない。学歴が足枷に変わり始める。
資産運用に関しても同じ。大学生の時間なんて、ほとんどが余白。毎日3時間だけでも継続すれば、金融知識は勝手に積もるし、小さい額でも投じれば回り始める。京大生は平均以上の知識基盤があるんだから、本来はほかの層より成長速度が速いはず。でも、そこに踏み出さない。思考だけで止まる。実行が遅い。やれば分かることすらやらない。
で、極論を言えば、この構造の延長線上にJTCがある。就活で何となく大企業に滑り込み、キャリアの方向性を決めないまま時間を消化し、気づけば歯車の一部になってる。そこに危機感があればまだマシだけど、ないまま続いてしまう。受験の延長で生きようとするから、会社のロジックに飲み込まれる。自分で戦略を立てないまま、他人が敷いたレールに従う。
JTCが悪いと言いたいわけではない。問題は、自分で選んでいないこと。考え抜いた結果そこに行くなら良い。でも、なんとなく就活して、なんとなく入って、なんとなく働いていたら、大学名以外の武器が何も残らない。京大生という札は、最初の数年しか効かない。30歳に差し掛かると、スペックより再現性のある成果が求められる。そこが弱いと詰む。
結局、京大生は優秀というより、「受験が得意」なだけの人が多い。地頭が強いと思われてるけど、本当に強い層はその少し上のレンジ。受験で勝った後に、自分でゲームを作る側に回れる奴。そっちが本当の意味での地頭。だから、京大生の中でも、そこで分岐が起きる。受験脳から抜け出せるか、抜け出せないか。後者が圧倒的に多い。
学歴はただの札。札をどう使うかが本質。バイトで疲弊してる時点で、札を腐らせてる。添削で稼いで原資を作り、資産運用して時間を買う方が圧倒的に良い。それができないのは、勇気と習慣がないから。受験が終わった後に、自分で戦略を組み直せなかったから。そういう意味では、京大生は強くない。むしろ脆い。受験の外は曖昧だから、止まってしまう。
京大生ほど、合理的に生きればいいのに、非合理に留まる。データも知識も集められるのに、動かない。そこがもったいない。自分で道を作ればいい。札を使えばいい。周回軌道にいる暇はない。
生成AIで「量」は目に見えて増えてるけど、その量に見合うだけの質が上がってるの？学習はできてるの？ってところが分からん。
AIイラストだって、結局、人間側が努力してデータ厳選してLoRA作ってるのを見るに、「これ以上に生成AIが発展するにはLoRAを研究する学問が必要」ってことで…
（これを言ったら絵師からボコボコに叩かれそうではあるが）「数種類の絵の具から絵を描く」だけでなく、「数種類のデータから絵を描く」っていう学問が増えただけだと思うんだよな。
いや、この認識であっているなら、経済面はなんの問題もなくていいんだが。
問題は、生成AIで十分です！ってやつ。こいつらがたくさんいて、なんなら「客」の本質がこれだということ。これが本当にまずいと思う。客が生成AIで満足し始めたら、明らかに供給量が多いから需要と供給のバランス壊れる。そんなところに経済が成り立つとは思えない。
っていう考えも俺にはある。
免責事項: めんどくさいからほぼ調べずに書くし、抜けてる話や間違ってる話もあると思う。
Mozilla系の日本語翻訳はmarsfさんとdskmoriさんの2人がメインでやってる (追記: 今確認したらひとりアクティブな人が新規参入してたので3人が正しかった)。
概ねSUMOはdskmoriその他全てがmarsfという棲み分けだが、お互いどっちの貢献もやることがある。
SUMOコミュニティ解散ってのはSUMOに関わる実質的な権限持ちはdskmori１人になりますって話かな？
正直、SUMOでメインで貢献してるdskmoriさんじゃなくてmarsfさんが文句言うんや？と疑問なんだけど、
Mozillaにとっては、SUMOとかいう誰もアクセスしてない限界集落サイトの話より、marsfさんがFirefoxのその他すべての翻訳を一手で担ってることが重要だよね。
「marsfさんがSUMOの貢献辞める」って言ったってそれ自体ではどうでも良いのだが、裏の意味は「俺の気持ち次第でFirefoxの翻訳終わらすことだってできるんだぞ」って警告と読むべきかもしれない。
SUMOはFirefoxのサポートサイトね。Firefoxの使い方に疑問が生じたときにみるところ。まあそういう用途で作られているというだけで、アクセスする人がいるのかいたって疑問だが。
想定読者は技術に疎いFirefoxユーザなので、「機械翻訳ならユーザーが自分でやるから不要」みたいな意見は全くナンセンス。
Firefoxの内蔵翻訳機能はプライバシー重視という建前の翻訳API破産防止のため、ローカルのCPUで動く設計になってる。必然的にMicrosoftやGoogleの翻訳より精度がかなり落ちる。ゆえにFirefox使って普通に英語版SUMO読むより、公式で精度よい機械翻訳提供したほうが、ずっと良い体験を提供できるよね。
また対抗をGoogle翻訳のような無料クラウド翻訳と考えるとしても、サポートサイトに特化するようファインチューニングした機械翻訳エンジンを使えばHelpを助けてと訳すような暴走も抑制できるから、これも公式による機械翻訳提供に優位性はある。
なお、統計上アドオン一切入れてないFirefoxユーザーが大多数なことからわかるように技術に疎いFirefoxユーザってかなり多いからね。
Firefoxはラピッドリリースで機能がコロコロ変わるので、ある時点でベストな翻訳になっててもすぐ時代遅れになる。
dskmoriさんなどができる範囲で貢献してたとはいえ、品質維持できる量ではなかったので、SUMOには、例えばすでに存在しない機能についての記述を含む記事が普通にあった。
これは比較的アクセスありそうな重要ページでも同じで、私もさすがに見かねて貢献したこともある。
Microsoftのプロ技術者向けサイトはもともと有償の翻訳者が訳してたのを機械翻訳に切り替えたのでこれは単純に劣化なのだが、SUMOについてはごく少数の素人が自分にできる範囲で訳していたという点を踏まえる必要がある。もともとクオリティが高かったとは言えないし、機械翻訳の精度もここ2,3年で異常に上がってるから過去の機械翻訳騒動をもとに騒ぐのが正しいとも思えない。
今回の事件で思い出すのがLibreOffice日本語チームのDramaね。LibreOfficeの翻訳のメイン貢献者の某氏がある日、日本語チームのメーリスで「何でお前らはまともな仕事ができんのんや」と長文でブチ切れて、チーム脱退を宣言した事件。理念は立派でもすでに敗北の流れは決定的で新たな貢献者の望みは薄い、希望の見えないまま最後に残った１人として惰性で維持するしかない、辛い。
今回は、LibreOfficeの事件よりはヤバさだいぶ低めだけど、「翻訳ガイドラインに従っていない」「新たな人間の貢献者を育てることができない」とか、SUMOボランティア翻訳の実情を思えば「何言ってんだ、現実をみろよ」という感想にしかならないし、CCライセンスで貢献してるのに、AI翻訳の学習に使うなも意味不明。
marsfさんは、某xkcdで言うところの「感謝なしに2003年からデジタルインフラを維持してきたネブラスカ州の無名個人」に位置する人で、もっともっと感謝されてしかるべきではあるのだが、SUMOの長年の構造的な問題に対し抜本的な解決に打って出たMozillaに対して、さもコミュニティが現在も十分に機能しているかのように反論してるのがとても印象悪い。どう見ても分かってない人ばかりがMozillaを炎上させている。
20年感謝なしに維持し続けるのは幻想が必要なのはわかるが、Mozillaとしてはそういう個人に依存するのは不健全でしかないので、現在marsfさんがやっているFirefoxほぼすべての翻訳も翻訳会社による有償翻訳に移行すべき。
画像生成AIの話をしているときに、翻訳AIやChatGPTを持ち出してくるやつ、あれってなんなんですか？
まともな企業では生成AIは禁止で使われてないって言うと、なぜか「いや、ChatGPTは使ってるだろ」とか「翻訳AIは許容されてるのに何が問題なんだ」って持ち出して否定してくるやつ、本当に意味がわからない。
お前が持ち出してるのはMicrosoft CopilotとかChatGPTみたいなLLM（大規模言語モデル）の話で、こっちはそんな話してねーよって毎回思う。
文脈で分かれよってレベルの話なのに、全部ひとまとめにしてくるやつが多すぎる。
文章AI：使っても問題ないケースが多い。文章なんて誰でも書けるから保護する価値なんてほとんどないと言ってもいい。しかも、そもそも学習に公的なデータとかライセンスされたコーパスを使ってるんだよ。土台が全然違う。
イラストAI：絵柄泥棒とか、ほぼ切り貼りコラージュみたいな生成が横行してて、そこに作家の個性とか、何年もの努力とか、人生かけて培ってきたものをぶっこ抜かれてるのが問題なんだよ。自分の子供を切り刻まれて適当に貼り合わせられてるような感覚になるっていう、絵描きの気持ちをちょっとは想像してみろって話。
画像生成AIの倫理的な議論をしているときにLLMの話を突っ込んでくるやつは、
このどちらか。
