生成AI（ジェネレーティブAI）とは、深層学習を用いて大量のデータからパターンや特徴を学習し、その知識を基に新たなデータを自ら生成できる人工知能のことです。
僕自身は生成AIのperplexityを始めとする対話型AI検索エンジン（やそのような機能（Geminiなど）を使うようになって１年以上経ち、大きく自分自身の勉強の仕方が変わったと思っています。
具体的には「A.体験を自分の興味に合わせて深堀できる事」と「B.学びを関心に基づき問い直し、独自の考えを作る事」の二点をサポートしてくれるところにあると考えます。
A. まず、対話型AIは本や体験で得た疑問を即座に解消し、難しい内容も分かりやすく説明してくれるため、興味に沿って深く学べます。気軽に何度でも質問でき、関連情報を提示してくれるので理解が広がり、知識が体系的に整理されます。
B. 次に、独自の論を作るには、自分の関心に基づき複数の情報源をAIで収集・統合し、情報の構成や目的を工夫して再構築します。AIを使って抜き書きや整理、疑問の解消を繰り返すことで、知識が定着し新たな発見が生まれます。こうしてAIは、学びの深化とオリジナルな考えの形成を強力にサポートします。
、、、以上の内容を自分の感想や体験を含めてつらつらと論じていきます。
A.体験の深化
対話型AI検索エンジンは従来の検索エンジンと違い、質問した内容を情報源から拾い出し、端的な文章で回答してくれます。そのため、本を読んだときドラマを見た時、新しい場所に行ったとき、気軽に質問し情報を得ることができます。さらに、得た情報から新たな疑問が芽生え、その体験した内容を深める事ができます。特にその体験が自分の興味の持っている事と関連していると気づくと疑問や関心が芽生える為、調べることで体験を深堀しやすくなります。そして自分の興味の持っている事と関連しているかも対話型AI検索エンジンはサポートしてくると思います。
また、ソフトの使い方や疑問の解決の仕方なども回答してくれるため、やり方が分からなくてもすぐに調べ回答してくれるため、面倒だからやらないという事もなくなり、気軽に新しい事を挑戦できます。これは専門的な知識が無くてもやりたい目的さえ分かっていればやる方法を知るチャンスがかなり広がったとも言えます。
他にも、買い物する時にこういう目的を持ったものを買いたいと思えば、そのようなジャンルのものを提案してくれ、一般的にはそのような目的を満たすのにどれくらいの数値のものを買えばいいのかも目安を示してくれます。ある程度妥協していた買い物の選びも、細かいとこまで質問し選ぶことができると思います。
、、、と体験を深める色々な可能性がありますが、学習という意味で一番役立つと感じたのは「本を読んだとき・新しい場所に行ったとき」その対象の情報を深化できる事でした。
「本を読んだとき」に感じた体験として、まず難しい本も挑戦しやすくなったことです。昔は難しい本はその分野の基本的な事柄を学ばないとなかなか理解するのが難しいものでした。しかし、分からない用語は対話型AI検索エンジンで調べられますし、難しい表現は簡単な表現に変換してくれますし、更に気のすむまで質問ができる上、あり得ないと思う自分の思いつきも質問できそれば意外な発見に繋がったりします。他にも、古文や昔の表現などで書かれているものも簡単に現代語訳してくれるところです。また対話型AI検索エンジンでもperplexityでしたら情報となったサイトも提示してくれて、分かりづからかったらそのサイトを見てみると理解が出来たり、関心が広がったりします。
またGeminiでしたらaudio bookで得た関心や知識をGemini liveで声で質問でき、理解を深めると 共に学んだ内容のメモとなります。
【Point】
①気付いた事を、気になった事(関心を抱いた事)を手軽に調べ断片的な知識とすること。ニュースで疑問を持ったことを調べてみるとニュースの背景が簡単に知る事ができます。
それは質問から答えてくれるだろうと思う情報源でなく、答えを生成してくれます。 また、人の場合は回数や質問範囲を気にしなくてはならないが、気にせずまた大胆な仮説も答えてくれます。後者は 大切で自分にあった視点で情報収集でき世界を広げられます。難しい本でも調べながら読め、簡単でも多くの情報を得られます。
②質問の仕方によって、体系的な知識をそれ引き出し、その体系とその触れた情報 の位置付けを考えることができます。
⇒応用から基礎を見出したり、他の 分野へ伏線を張ったり意外なときに伏線を回収できて喜びとなります。発見に繋がります。
B.独自性の構築
○情報は1つの目的を持って媒体に記述されます。
目的によっては稀少な情報が収集される事があります。
また情報を目的にあわせ構成しナビゲーションするのが「論」であります。
○逆を言うと、個人の関心に合わせ情報を収集し目的に合わせて構成しナビゲートするのが「論」であります。
○信頼できる人が集めたとナビゲートする論を読むと役立ったり、考えが発展します。一方で、そのままだと受け売りになります。
○独自の論にするためには、構成している情報を変えたり、構成を変える必要があります。
①自分が目的とする情報を収集している論を推理して集めます。取材や体験で情報を集めます。
②同じ目的で記述されている論を何個かperplerity集めて、統合します。
③構されている情報を膨らませ新しい構成・目的を作ります。自分の関心の基礎を発見できます。これがまたまとめ時も膨らませます。
…この独自の論を作る過程を対話型AI検索エンジンはサポートしてくれます。
【Point】
a.本を読んで関心を抜き書きし、更にperplexityで調べを内容も抜き書きし、高速ドキュ メントスキャナ or iPhone カメラスキャンでPDF化し Google DocumentでOCRを使い文字化し、その文書を体系的にまとめ、更にまとめながら疑問的をperplexityで調べまとめ作業は知識の定着と共に発見となります。(長期的な調べものに役立つ)
b.perplexity、Giminiのスレッドを辿り そのテーマを持った知見をまとめます。更に関連する本を調べたり、perplexityで 調べながらまとめます。
まとめなくとも知見として残したいものはスレットを辿り日記に書き込む事で記憶の定着となります。
C.私の勉強の仕方の変遷
2003年【高校３年生】出口狂の論理読解から、知識を体系化。また科学的知見を中心に
本から知識を調べて得始める。
⇒ 真理を知る体系を希求
2010年【川越山田時代】「3つの学問」という考えで、博物学を中心に体系を抜書。様々な方向性を持った知識を抜書でまとめる事で気付きや更なる興味に繋かる事を知る。
歴史は年号と国でまとめる。(普及考証) →2008年頃の軸と要素で新陳代謝する
メタボリズムの発想と、野口悠紀雄の 超整理法から時系列が整理の有用という 発想と整理法もあった。(USBファイルでもまとめた)
2011年【南桜井時代】4色ボールペン本読解
斎藤孝からの学びで、本を自分なりに考えるのと、内容をものにするのに使用(people skillなど)。インデックスなどもつける。
⇒経の読み方の事始め
更にほぼ日に情報や考えをまとめ、今までは得た情報をファイリングしてたのを一冊の日記でまとめ、保存する(ファイルはHDでデータ化 に移行)『日記は一冊にまとめなさい』など。
2014 年【利根時代】国と年代の概要知を得ようとする。
古代ローマやチェーザレなど多くの年代を網羅し教養を得ようとする。
形態幾行で地理も。→ ソシオ・ヒストリアの骨格となる。
2017年 【佐貫②時代】
人生120年のシナリオプランへ
個人の情報発信やセッションについて考える。
⇒特にプロコースのリピートで古武術健康 法、お笑いなど拡張するだけ拡げる。ミートセラビーなども主催。FB発信(SNS)の始まりへ。
2018年【みつわ台時代】A＆D工房として、液タブとデスクトップPC購入。また、抜書が本の中からファイルとメモ用紙へ分かれる。ブログの集合体からHP化となる。食のフィールドワークなどフィールドワークへも。
2019年【佐倉時代】 トリフォリウムレベンスHPへ。
ソシオ・ヒストリアは一人の個人史からそれぞ れの要素に流れている方向性を結び合わせて作ったものをギュッラフ)作品とし、それをトグルで国、世紀でまとめる。
2026年【学園前時代】 コロナ論などでソシオ・ヒストリア博物編で取組ごとの分類化
⇒HOME構想(母艦構想)で軸と 充実化。家と家族
2024年【流山おおたかの森時代】 法と哲学
8月 perplexityで川越フィールドワークの深化
3月自然史博物館で拡がる。
2月 ブッタのことばで「経」の学び。
