はてなブログ『Kazuma Laboratory's 』特別篇🌟
2017.06.20

ジュリアン・シャピロ (Julian Shapiro) さんのブログ記事を読み、大変感銘を受けました。そして、日本語翻訳版の作製許可を頂きました✨

著者: ジュリアン・シャピロ (Julian Shapiro)

略歴:

  • NameLayer創業者。現在はTechStarsが運営。
  • アニメーション系JSライブラリ"Velocity.js"の製作者。Tumblr, Gap.com でも使われている、Githubでも最も人気のあるライブラリの1つ。
  • 現在は、新たなサービス Libscor.com を運営されている

元記事: How to think about knowledge ( Julian.com )

著者: ジュリアン・シャピロ (Julian Shapiro)

翻訳: Kazuma

知識についてどのように考えるか

知識が豊富である事

知識を構成要素に分解することで、ノーベル賞受賞者やそのような天才たちが私たちよりどのように賢いのか説明する事ができます。

知識を視覚化する方法

グラフを使うからといって落胆しないで下さいね。私をスマートに見せてくれるのは、そこだけですから。

円と線を使って、脳が知識をどのように操作するかを表すことができます。2つの物事を我々はどのように理解するのか考えてみましょう。2つの物事を理解するとは、 各事実を知り、それらがどのように関係しているのかを知る事です。これはどのトピックについても当てはまります。

  • 青円 : トピック内の個別の知識単位を表します。たとえば、(1) 創業者は従業員を雇い、(2) 創業者は投資家から資金を調達する。
  • 青線 : これは、知識単位間の1対1の関係を表します。1つの円が変化するとき、その最も近い近隣はどのように変化するか?たとえば、(1) 創業者が偉大な従業員を雇う場合、(2) お金を調達するのがより容易になります。
  • 緑線 青円 が改訂されると、 緑線 は、直近の円を超えて発生するドミノ効果を表します。この 緑線 は無限に続くことができます。この緑線は、知識単位の関係性を扱える能力でもあり、それゆえ、因果関係を説明したり傾向を予測したりすることができます。
正確に言えば、これが知識の仕組みであると主張していません。むしろ、私のメンタルモデルであり、知識とその知識の獲得についての簡単な理由付けです。

主題に習熟するには、クリティカルな大量の 青円 が必要です。しかし、主題に関して頭がいい事とは、多くの 青円 を持つことではありませ。どれだけの長さの 緑線 を持っているかです。

大抵の人の知識は、少量の 青円 と短い 緑線 で構成されています。これは知識獲得の低エネルギーの形態であり、暗記するだけで深い理解は必要ありません。

長い 緑線 を持っていないこのような人に複雑な質問をすると、彼らの答えは同じ事の繰り返しになるでしょうし、予測力は弱いものでしょう。

メンタルモデルは、複数の 青線緑線 に繋げるためのツールです。このメンタルモデルは批判的な円に注意を促してくれ、効率的な経路をたどることができます。 (メンタルモデルは批判的思考(クリティカル・シンキング: critical thinking) の一部であり、全体的なガイドを書きました。)

もしこれら全てが妥当だとするなら、次なる疑問は、我々はどの様に円と線を成長させるのか、という事です。

グラフの作成

トピックについて広範な研究を行ったことがある人は、 青円 を沢山持っています。入門書を読んだことのある人は、これよりも少ない 青円 を持っています。

他の人が、自分が持っていない 青円 をあなたと共有するとき、その人は単位知識をあなたと共有しています。その人が 青円 同士が互いにどのようにつながっているかを説明すれば、その人とあなたは、関係的知識を共有しています。これは新しい円をただ持つよりも、非常に有益な事です。

誰かが「良い質問ですね!」と言ったとき、その人があなたに言わんとしている事は、関係的知識の形で答えられる質問をしてほしいという事です。

他の人とあなたが 緑線 を共有する事に関して、残念ながら、他の人があなたに与えられるものは限られています。複雑なトピックに関しては、概念は相互に関連しすぎていて、関連する 緑線 全てを完全に暗記することはできません。

その代わりに、すぐに関係性を評価するためのパターン認識と批判的思考スキルを磨く必要があります。よいスタートの切り方の1つは、私が書いたガイドを読む事です。

このグラフ作成プロセスは、文学からビデオゲームまで、世界中のあらゆるトピックに等しく当てはまります。文学の天才は、必ずしもビデオゲームの天才よりもスマート(頭が良い)ではありません。実際に、私たちの知識モデルを使ってそのような厄介な話題を解明しましょう。

青円 を獲得する

文学や政治のような「エリート」や「傲慢」と非難された話題には、エソテリックな知識が含まれています。

♖ エソテリックな(esoteric)(形容詞): "専門知識や興味を持っている少数の人々だけが理解する、または理解しそうな知識" 

私たちは一般的に、エソテリックな知識を持っている人達を必然的に知性的な人だと誤解しています。

実際には、これら人達は、単に他の人が持っていなかった 青円 を獲得する時間を取っただけです。すべての 青円 は皆同じように記憶することができます。その人の "知性" を反映するのは、関係性 青線 緑線 だけです。

考えてみましょう。もし、あなたが知っている文学の専門家の誰かに深く質問したなら、その人は、トピックの中にある多くの点を結びつけ、洞察深く話すことができるでしょうか。又、その人は事実だけを逆流させることができるでしょうか。知恵は、これら2つの極端な間にあるものです。

広範で難解な専門領域の知識を持つ人を知性的だと判断してしまう本能的な反応は、知識が皆に不均等に行き渡った結果でしかありません。インターネットの深みを、興味のある難解なものを吸収するために注意深く探す人もいますが、一方多くの人はニュースフィードに上がって来た事しか学びません。

しかし、もしトピックの学習が皆にとって同じように容易だと仮定するなら、なぜ誰もが量子物理学者ではないのでしょうか。そして、なぜ非常に多くの人々がエソテリックなトピックに圧倒されているでしょうか。

ハード・サイエンス(例えば、物理学、数学、化学)をマスターできる可能性に関して、これは 緑線 の知識に非常に大きく依存するトピックです。これらの分野で進歩するためには、頭の中でたくさんの関係性を一度にナビゲートできる必要があります。これには、猛学習だけでなく本当の知性も必要です。

(次のセクションで、本当の知性について詳しく説明します)。

なぜエソテリックなトピックを難しいと思うかについては、1)ほとんどの両親が子供たちに、学問 (intellectual arts) を勧めないからであり、2)これらの話題がポップカルチャーとかけ離れており、学習するには"乾燥している"からだと思う。

その結果、一般の人は、これらのトピックに関する質の低い教材に四苦八苦しています。

言い換えれば、ハードサイエンスは別として、ある人が知識豊富になるトピックというのは、主に、(1)教育の成果によって芽生えた教材を理解できるという自信、(2)彼らの興味 、の反映です。もし親が子供の頃から文学に接する機会を与えていれば、文学は親しみやすいものになるでしょう。

それではもう一度、本当の知性のトピックに戻って、それが知識グラフとどのように関連するかを議論しましょう。具体的にいうと、本当の知性とは、グラフのに現れています。

グラフの端

トピックの 青円 は永遠に続きます。我々は実験的テスト演繹を通じて新しいものを発見します。下の 円は、新たに発見された知識単位を表します。

円を説明する前に、この質問を考えてみましょう。 緑線 が多い人とは何ですか?

洞察力がある人(Insightful): 彼らは多くの 青円 を繋いで、より大きな展望を見ることができます。

では、 円がたくさんある人を何と言いますか。頭がいい(Brilliant): 緑線 をグラフの限界までたどり、新しいアイデアを生み出すことができます。

言い換えれば、頭の良さとは、他人が未だ発見していない、明白でない関係的知識・単位知識を明らかにしようとして実験的テストをした、その結果です。

知識は、それゆえに、社会を進歩させるものです:

  • 作家がトピックの多くの 線や 円を発見すると、それらを本にします。
  • 科学者が多くの を発見すると、彼らは新しい理論を提案するかもしれません。
  • 起業家が多くの を発見したとき、彼らは会社を立ち上げるかもしれません。

あなたのIQが高くなるほど、あなたのパターン認識能力はますます高くなり、より知的な高い技術によって を発見するために 緑線 を使い果たすことができます。

同様に、あなたの内なるエネルギーが大きくなればなるほど、実験的な野生的な力で 青円 を使い果たして を発見することができます。

言い換えれば、洞察力を得るには2つの方法があります。野生的な力と高い技術です。誰もが科学と芸術を推進する役割を果たすことができます。

あなたがその中の一人になりたければ、 緑線 を伸ばすことから始めましょう。

緑線 を広げるためのリソース

これらは、 緑線 を長くするのに役立つ素晴らしいリソースのほんの一部です。

  • Ars Technica: 技術と科学に関するよく研究された論説
  • Blinkist: 人気のノンフィクション本の15分要約
  • Crash Course: 伝統的な学校科目を要約した短いビデオ
  • Wait But Why: 幅広い話題に対し、よく思考された深い探索

これらの出発点が、あなたを他の素晴らしいリソースにリンクします。ウェブをあなた自身で探索しながら学びましょう。

次のステップ

抽象すぎて理解できないと思ったトピックを、最終的に「理解し獲得する」のはクールだと思いませんか?私の批判的思考(クリティカル・シンキング)ガイドは同じことをしますが、全体として知性のためのものです。

いかがでしたでしょうか。

英語ですが、他にもジュリアンさんのBlogには、示唆に富む厳選された数の記事が投稿されています。よろしければそちらもご覧ください🌟

また、本ブログでも、後日、改めてジュリアン・シャピロ (Julian Shapiro) さんについて纏めてみたいと考えています(•ᵕᴗᵕ•)⁾⁾🌟

Thank Julian for permitting my request. I extremely Appretiate your!(* ˊ˘ˋ)*_ _))