ペップの後を追っかけて---ときどき受験

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好きなグアルディオラ監督の話題を中心に。たまに子どもたちとの学習について語ります。

理系ですが何か 書評:文系のための理数センス養成講座

 

文系のための理数センス養成講座 (新潮新書)

文系のための理数センス養成講座 (新潮新書)

 

 好きなサイエンスライターの竹内薫さんですが、最近著書を出していなかったので心配をしておりました。今月は立て続けに3冊、すべて読ませていただきます。

学年ビリから東大へ進み、作家になった私の勉強法 英数国の成績が劇的にアップする (YA心の友だちシリーズ)

教養バカ わかりやすく説明できる人だけが生き残る (SB新書)

 

過去読んだ本の中でのお気に入りです。

99・9%は仮説 思いこみで判断しないための考え方 (光文社新書)

不完全性定理とはなにか (ブルーバックス)

思考のレッスン 発想の原点はどこにあるのか (講談社+α文庫)

シュレディンガーの哲学する猫 (中公文庫)

 

コマネチ大学数学科も楽しみにしていましたし、今ではサイエンスZEROも。

南沢奈央さんもいいですね。(聞いてないか)

たけしのコマ大数学科 DVDBOX 1

 

普通。―南沢奈央写真集

普通。―南沢奈央写真集

 

 

東洋経済で知ったのですが、教育分野でベンチャーを立ち上げているとのこと。

それで本を書くのを控えていたんでしょうか。

 

目次 
第1章 理系と文系の違いを探る―彼らの発想に学ぶ(「理系・文系」の由来

理系は「まとめる」が大好き ほか)
第2章 科学的思考とは何だろうか―論理性を手に入れる(「PDCA」と科学の手法
検証こそがキモ ほか)
第3章 科学はいかに進歩するのか―科学観を育てる(一直線には進歩しない
科学革命がもたらすもの ほか)
第4章 最新科学技術の本質を知る―AI時代に備える(第4次産業革命の衝撃
人工知能は「欲望」を持つのか ほか)
第5章 ビッグサイエンスの時代に―科学を疑う眼を持つ(頭にガツンと
科学の不正とSTAP細胞事件 ほか)

【おすすめの人】

  • 理系な科目を避けてきた大人たちへ
  • 理系の人のツボがわからない人たちへ 

 

【ポイント】

1.理系の方が前例打破の意識が強い

だから、いわゆる文系でも前例の打破を心がけている方は少なくないと思うのですが、理系が比較的早くから前例の打破の必要性を植え付けられるのに対して、文系では先人の文献や指導教授の学説を踏襲するだけで大学を卒業することも多いためか、前例の打破への意識がやはり薄いようです。

 

2.人工知能が発達しても人間が活躍する場面はある

しかし、宇宙大作戦でカーク船長達の人間的な”非論理的”判断が、危機にある人々を救ったのと同じように、人工知能社会においても、ひたすら論理的に判断を下す人工知能ロボットに対し、それを感情面、情緒面から補い、必要とあらば彼らの決定を覆す、そういう人間のリーダーシップも一方でとても大事になってくるはずです。

 しかし、前章で最後で触れた「意識」の問題にも絡みまずが、ここには大きな壁が立ちはだかっていて、そう簡単には人工知能が欲望や意識、言い換えれば意思や自我を持って人間に害をなすようにはならないし、なれないのです。そして、専門家であるだけに人工知能の研究者たちはこのことをよく知っているので、大多数が人工知能の未来をさほど危惧せず、むしろ楽観的に見ています。

 

3.日本で大型ベンチャーが育たない理由

アメリカではグーグルやアップルが生まれているのに、日本からは独創的な大型ベンチャー企業が生まれないのはなぜだろうかという話をしている時に、神尾さんから「アメリカは事後調整型、日本は事前調整型ですよね」という指摘があって、私は目からウロコが落ちる思いがしたのです。

 

【感想】

 ポイントでは取り上げませんでしたが、竹内さんは”論理”の箇所には非常に気を使った書かれたようです。

 

営業も気合と根性や人当たりというだけでは成果は上げられず、論理立てて商談を進めていくことが求められいますからね。ここ10年くらいロジカルシンキリング本も多く出ていますからね。

ロジカル・シンキング―論理的な思考と構成のスキル (Best solution)

マンガでわかる! マッキンゼー式ロジカルシンキング (まんがでわかるシリーズ)

考える技術・書く技術―問題解決力を伸ばすピラミッド原則

論理トレーニング101題

ロジカル・プレゼンテーション――自分の考えを効果的に伝える戦略コンサルタントの「提案の技術」

 

私も理系ですが、自分では意識はないのですが、確かに前例打破の意識はあるかも。

修士課程まで通っていますが、論文を書く際も過去の論文は調べるものの、過去の結果を乗り越えようと努力をしていました。

乗り越えるためには同じことをやっていくよりも別の道を通った方が結果がでる確率が高いことも経験的に理解しています。

 

人工知能が高度化しても自我や欲望をもつことは難しい・・・・

 

言い換えれば、人間や自我や欲望をもつから人工知能なようなものを作ったし、活用方法について考えますが、人工知能は欲望をもつことは難しいので世の中の不便さなどを感じて自らを改善していく可能性は少ないだろうし、人間に害を及ぼすとは考えにくい。

 

むやみに恐れることなく、人工知能が下す決断を材料にして判断するのは人間で仕組みを知った上で活用していくことが必要なんでしょう。

 

日本が大型ベンチャーができない理由にも納得です。もちろんこれだけではないでしょうが、ベンチャーに限らず、会社でも前例はないかとか事前の調整ごとが多くものごとがスムーズに進まないことも多いです。

 

国内で勝負をしている中ではいいでしょうけど、これからは海外とも戦わないといけないことを考えると、ケースバイケースではあるでしょうが、まずはやってみて調整していくという考えも必要でしょうね。

 

以上、「理系ですが何か 書評:文系のための理数センス養成講座」という記事でした。

 

 

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