Living Diversity

マニラでのソーシャルワークとの出会い記録から、日本のソーシャルワーク×多文化/法的支援、インドで暮らし、働き、旅するカラフルさ、インド&野草ごはん、身体を解すこと、レジリエンス/回復についての試行錯誤を記録したく。 私もあなたも、ゆるく受けいれて生きていけるといいなと祈りながら。 フィリピンのダグダガイという竹の棒とココナッツオイルを使うフットセラピーが大好きでマニラまで習いにゆき、ひっそり身近なひとに好評です:)要らないものがごっそり削ぎ落とされ、ぐぐっと押しポイントに届く感じがたまりません^^

AI vs.教科書が読めない子どもたち〜自分で考えるナリワイ社会の提案にもみえる

AI vs.教科書が読めない子どもたち〜自分で考えるナリワイ社会の提案にもみえる

新井紀子さん、2018年。
流行ってたから少し気になってはいたのだが、読んでよかった!
冷静で危機感もあり希望もある。

●そもそ、AIの定義とは?
Artificial Intelligence
→少なくとも人間と同等の"知能"
→この厳密な定義にきちんと沿うならば、真のAI(人工知能)は未だない。(!)
あるのはAIを実現するための"技術"。
その技術が世間でAIと呼ばれているに過ぎない。
(この、言葉の使い方が、誤解や妄想を生んでいる)

 

●シンギュラリティは来る?来ない?
シンギュラリティの定義とは?
→"真の意味での人工知能が、人の力を借りず自律的に自分より能力の高い真の意味での人工知能を作り出すことができるようになった地点"のこと。
巷では"真の意味での人工知能が人間の能力を超える地点"、として語られてることが多い。(あながち、ずれてないと思うが)
シンギュラリティの、もともとの意味は、得意性、非凡、奇妙など。
ということでAIは四則計算の機械なので、 効率化はできても新しいものを生み出すことはできないから、シンギュラリティは来ない。

 

●AIができない仕事、、コミュケーション系の仕事、が、できる人、できない人
パラレルな、過去の事象とは?
→パソコン、機械にできることができる人できない人が生まれた産業革命

 

●コンピュータは計算機(足し算と掛け算)
意味がわかってるのではなく、理解してるようなフリをしてるだけ

 

●p25 はじめのAIブームはいつ?
1950後半-60sが最初のAIブーム!
WW2後すぐだ…!😳
意外と?むかしやん。
どんなモチベやったんやろ?
平和構築?
復興に向けてばりばり会社回すためのこと?でもこの頃は人間が労働して稼ぐ感じ?(いかん全然まとまらん)

 

●東大ロボの特徴とは?
(ロボは東大に受かるのか?という実験。受かることがゴール、実現したいことではなく、受かるかどうか見てみることが主題)
英語と国語が苦手
常識の壁。!コンテクスト理解必要!
150億文いれても、正解しない
ディープラーニングの限界
失敗した情報が蓄積された(失敗→なかなか外に出ない情報!大切な情報)
(英語の問題のほうが難しいのはなぜ?コンテクスト依存?てか指示語が難しいのかな?)
数学が得意→正確で限定的な語彙で構成されてるから(でも、数学の文章題も難しいよねぇ…と、外国ルーツの子をみてて思う。まぁ国語よりは、わかりやすいのかな)

 

*自分の読解力も心配になる😂😂😂
論理的に説明できる?
なんで?と、きちんと問えてる?
理由を説明できてる?
久々に数学の証明問題とかやりたくなるなぁ

科学は本当に信じられるのかな?

 

●数学の3つの言葉とその限界は?
論理、確率、統計
限界:意味は表現できぬ!!
→i like youとI like chaiの本質的な意味の違いは表現できない(機械翻訳の限界)


*これって発達障害のある人とかと同じかも?🤔
かれらに文脈理解を期待することは心地よいこと?ただ辛いこと?コグトレは役立つ?生きる社会が意味を求める社会である以上…

 

●確率の発見は誰が?
パスカル(考える葦)なんや!
賭け事してた貴族シュバリエから、賭け事してて途中で辞めたときの分配について相談されたのが契機。

 

●関数の発明の意味とは?
ライプニッツは関数を発明
数学の大衆化(方程式を見ると無意識に解きたくなるから、学校の数学で方程式できる)

 

●統計に光を当てた人は?
ナイチンゲール
傷病兵の死亡や感染症の数を記録してベッドの間隔やシーツの洗浄法を割り出した。
しかし統計が論理的に何を意味するかはまだ解明されてない!!論理と確率は数学の中で位置付けられたが。

(*統計が意味付けられてないってどゆことかな?
相関と因果が違うということの話?。。そう言うと何もできない気もするけど、まぁ100%はないから、ある程度リスクみたいなものは受け入れてやってみるしかないのだろう。コンサルだって100%は言えないけど背中押すのが仕事やし…もうちょっと自分でもリスク取れよと思わないでもないが)

 

●確率と論理の関係は?
論理通りに行かないこと
ランダムな要素が加わること
確率が論理を補足(保険や融資や溶鉱炉の安全性などに貢献)
原発は…?😭 その数字が出された政治的背景までは、いちいの人には分からないというリスク。投資もそういう側面あるよな…情報の非対称…

 

●確率の前提とは?
→完全にランダムに起こる(さいころみたく)

●統計と確率の共通点と相違点は?
→似てる点は未来予測に使うという面。
しかし、方向が真逆 
*確率→理論から結果を予測
*統計→過去データから仮説を立てて規則性を見出そうとする
なるほど!!😳

 

●統計の役割は?
論理に確率を加えても、表現できないこと→統計の出番
統計は人間の意志❤️が絡むときに使う
(ランダムといえないもの→理論でどうにもできないこと)

 

●科学や技術とは…?哲学的に考えると。
「なんだかよくわからないけれども複雑なこと」を、数学の言葉を使って言語化し、説明していく営み。
と同時に、言語化できなかったことを、痛みをもって記憶することでもある(←この後者のほうが大切)
ノーベル物理学賞朝永振一郎の「滞独日記」🇩🇪"物理学の自然というのは自然をたわめた不自然な作りものだ。
一度この作りものを通って、それからまた自然にもどるのが学問の本質そのものだろう。
しかし、これでとらえられない面がものごとにはあるにちがいない。
活動しゃしんで運動を見る方法がつまり学問の方法だろう。
無限の連続を有限のコマにかたづけてしまう。
しかし、絵描きはもっと他の方法で運動をあらわしている。
吾々は物ごとを有限の概念にかたづけてでなければものが考えられないくせがついてしまった。
しかしこれは何といっても無理にかたづけたものであるから、本ものそのものではない"
*謙虚な方やなぁ。
"かたづける"ことで豊かさが失われる痛みを知っていること…
そう言う豊かささえ、科学のことばで"かたづけ"ようとしてないだろうか?美しさを感じる黄金比とか。それが悪ではないか。んー。悪ってなんだ。?!

 

「この"だから"は論理的ではないのですが」という表現が度々でてきて、著者の、世の中に溢れてる言説への批判的な視点がしゃきーん!と垣間見える。

確かに本書を読んでから、ふだん触れる文章が論理的じゃないときに、おや?という違和感がもてるアンテナがちと復活してきたかも?

 

●読解力調査の動機は何やったか?
論理的なキャッチボールができないまま大学に入ってきても、大学として教育できることは限られている。学生からしてもコスパ悪い😭→調査の動機
*大卒という身分や大学生という時間がほしい人もいるとは思うが…
卒論書かへんのマジでもったいない

 

●中学入試の特徴とは…?
すごく読解力問われるように思われる…
と感じていたら、本書にも書いてた。

 

*中高生の調査、日本語が母語じゃない子もいるのかな?進学校はあまりいないかな…
自分で読んでみても、よく読んだらわかるけど、ザザーって読んでたら間違えるかも…😂
係り受け、照応、語彙…

 

●読解力と相関の高い要素とは?
貧困と読解力の相関高い。読書量と読解力は相関見られないという調査結果。意外。

 

●アクティブラーニングの前に、読解と体を使う遊びと数学が必要…ナリワイ的かも。

 

AO入試の功罪。。
読解力なくても大学入れちゃう。
大学に入れるのはいい面もあるけど…
大学に入る意味が変化してる。
大学入ることは、ほんとにリターンあるのかな?
就職のしやすさ、商いをする力、自分の頭で読み解いて考える力…
就職に関して言えば、企業にとっても、スクリーニングできなくなってる、大学入試では。
大学入試に必要な力と、働くときにいる力とが、大企業では同じだった
飲み込んで従順に割りきってやるとか、
マニュアル読んでできるとか、
暗記するとか。


大学がどこかより、自分で自分の人生決めて生きてるか、のほうが、大事なように思うなぁ。

そういう意味でも、働きにきてる外国の人たち尊敬だな。私も外に出たけど。笑
出たことある人とか、はみ出してる人とか、好きやわ。

 

●意味を理解する人間、読解力のある人を育てるには?
多読より精読にヒントがあるかも、とな。
なりほど。
私も遅い、読むの。
でも確かに他者が時間をかけて書いたものをすぐに咀嚼できるわけないかも。
(内容によるけど)
旅もそうで、咀嚼しきれてない旅が積読みたいに溜まってる。😉

★冤罪事件の被害者は、支援者の弁護士や裁判経験の中で鍛えられて論理的に話すようになるという仮説、なるほど。(つまり大人になっても鍛えられるという希望!)
今の仕事、論理的に話す機会少ないかも…プレゼンテーションとかちゃんと組み直せば、もっと考える余地はあるか。
文章書かないと。アカデミックに見直す機会はありがたい。
ロジカルな人と話す機会を持つこと。
ときにはwhyを問うこと。
受容的に話すことと論理的に話すこと、私の好きな弁護士は両刀で、素敵だわ。

受け止めてもらったあとの論理的な会話は本人の納得感にもつながるはず。

 

●レコメンデーション機能はどのAI技術を使ってる?
→行列。行列の意味ってなんだっけ…?
参照→「コンピュータが仕事を奪う」

 

●AIの時代が進んできたら、女が安くてもやってくれてた仕事がきちんと高くなるはず
ビアンカップルが強い時代到来か?!
女がプアだった時代におさらばだ。
扶養控除とか早く辞めたらいいのに。

 

●AIが仕事をやってくれる?奪う?時代の生き方のヒントとは?
需要が供給を微妙に超える、人間らしい、イトイさんみたいな仕事
→ナリワイ的だわ!小商いやわ。
名刺を見たら何してるかわかる仕事は、何してるかわかるが故に、AIに代替されやすい、とな。
分かりにくい仕事でもやもやすることもあるけど、分かりにくい、規定しきれないのがいいのよって言ってもらえた感が、うれし!

 

ちなみに大好きなイトウさんのナリワイ本はこちら

危ない危ないと煽る本のイメージだったけど、
希望もあってよかった。
引き続きナリワイ冒険しようと思った。

 

読解力をみんなで上げていくには…
プログラミングもある意味、素材になりうるのでは(著者は、基礎読解できひんのにプログラミング無理やろって立場に見えたけど、逆にプログラミングから読解を学ぶ)


探求的な授業も論理的な思考鍛える場になりうると思うけど、先生のフォローが足りなくて、なんとなくの流れと空気、多数決で結論決まるようになるのは危険やな…

 

個人的な経験としては、
○学校では:
理科の実験ノートとかでなにげに鍛えられたかなぁ
ALTの先生に出してたjournal
大学のレポートや卒論

 

○仕事まわり
山田ズーニーさんの「考えるシート」を使ってしゅうかつの小論を書いたこと
あとは弁護士事務所やらコンサルで働いたこと(なぜ?根拠は?と問われる環境)

あたりかな。


楽しくロジカルな会話もできますように(^^)