別なタイトルをつけるのであれば…
ツェッテルカステンの本質
先日YouTubeのコメントで
「あんたがやってるのはツェッテルカステンではない！」
みたいなのが来て… とりあえず消しておいたんですけど
でも確かに原型をとどめてないな…と思ったり
いろいろもやもやしてた部分があったんですが…
あることをきっかけに整理ができたんで今日はついに出します。
賢くなるためにツェッテルカステンをつかう？では賢いとはなにか？
3つの推論
- 帰納推論
- 演繹推論
- アブダクション推論
大事なのはアブダクション推論
ほかはプロトコルが決まってるので再現性高くできる。
アブダクション推論が起こるパターン
当たり前なんですけど
予想と異なることが起こるとアブダクション推論が働く。アノマリー
Lorenzo Magnani
たくさんのインプットによって、ほか分野のモデルと紐づけられている
Kevin Dunbar
デフォルトモードネットワーク
数学者の仕事は散歩をすることってやつ
John Kounios
マニュピレーティブ・アブダクション
手を動かして可視化をしたり
つまり、
たくさんインプットして、たくさん思考して、たくさん整理しておくと
アブダクションが働くってことです。
ツェッテルカステンは、すぐ参照できるためのデータベース
大事なのは、アブダクションが起きたあとに、自分の知識を素早く参照できるかどうか。
検索があれば、AIがあれば、リンクは必要ない
ツェッテルカステンは1900年代の方法。全文検索とかない時代。
いまは全文検索もベクトルストアもある。
リンクをつけるのって正直めちゃめちゃめんどくさい。
知的生産のパーツ
インプット
わりとすべての起点になる
アブダクション推論
「ひらめき」とかって呼ばれてるやつ。再現性高く発生させる方法がない。
帰納推論
「調べる」「比較する」とかそういうやつ。
演繹推論
「思考」や「アウトプット」って呼ばれてるやつ。
実験
推論で得られた仮説を検証して、再現性があることを確認すること。
帰納推論や演繹推論をしているときにも、アブダクション推論は発生するときあるよね。
賢くなるためのメモのとり方
ってことでここからは具体の話に入っていきたいと思います。
まずはインプットが大事
終わりに
ゆる言語学ラジオのアブダクション推論の会を見てて、アブダクションされました。
帰納推論・演繹推論でMECEだと思ってたんですけど、アブダクションがあるんか！ってなりました。
そして自分が今まで考えていた「賢い」とはなにかという問いの答えが、
アブダクション推論の能力なのかなと思いました。
小説家やお笑い芸人さん、コピーライター、デザイナーとかは自分からみるととても賢いと思ってて、それはアブダクション推論の能力が高く見えるっていうところがあるんですね。
そして、最近ツェッテルカステンに抱いていたいろいろなモヤモヤ…
- リンクはいらないんじゃ？
- AIがあるのにメモする意味ある？
- そもそも賢いって何？賢さって必要？
- ツェッテルカステンとか意味なくて、SRSとGTDだけが本質なのでは？
とかいう疑問が一気に整理されて、アブダクションされました。
手話にもアブダクション推論にも出会わせてくれたゆる言語学ラジオにはめちゃめちゃ感謝でしか無いです。