ネットワーク化は、正解には「連合」と「精緻化」と表現されます。情報と情報とをつなげることが「連合」と言い、それらを互いにつなげることで有機的に情報が連関していることを「精緻化」と言います。なんだかこの説明だけではまだ分かりにくいかもしれません。そこで、具体的な例を挙げて説明しましょう。Languageは語源にLinguaという語があります。文字の並びを見ても分かるように、Language―Linguaって似ていますよね。このLinguaというのはTongueを意味しているんですね。ここでLanguage―Lingua―Tongueまでつながりました。Tongueというのは、舌という意味があります。舌のお肉のことをタンって言いますよね。仙台の牛タンとか有名ですよね。いうわけで、Tongue―舌ってのもOKですね。Linguaにも舌という意味があります。なると、Language―Lingua―Tongue―舌までつながりますね。言語ってのはもともと文字よりも音声が先んじていることを考えると、また、舌の位置によって多くの発音がコントロールされていることを考えると、舌―言語というつながりも理解できます。このように、ちょっとずつ「既知」と「既知」とをつなげることで、「未知(=これから覚えようとしていること)」に迫っていくことで簡単に暗記ができるというわけですね。ここで大事なのは、「ちょっとずつ」という点と、「既知」を架け橋にして「未知」を暗記するという点です。ちなみに、このネットワーク化という行為によって暗記が楽ちんになるのは、これが経験記憶のようにインプットされるからです。経験記憶には「自由に思い出せる」という特徴があります。これは、1対1対応で無理やり「Language=言語」というようにインプットすることで保持される知識記憶とは異なります。多くの人は、後者のようなやり方で「反復」を行います。暗記が大変で、それゆえにストレスフルで、その過度なストレスが暗記の効率を下げるという悪循環を生むんですね。3.0のBobのストーリー内容と一緒に覚えたり、或いは、「セクション14のあの文章の次にあったなぁ」という具合にテキストブックの位置などで暗記するのも効果的だというわけですね。記憶について最近の人工知能ブームすごいですね。最近は、オックスフォードの研究だったり、2045年問題(シンギュラリティ)だったりを引き合いに出しつつ、人工知能がトピックになっていますよね。そこで、このブームに乗っかって私も人工知能について勉強しています。乗せられているだけなのかもしれませんが、たくさんの気づき・発見があって、勉強していてとても楽しいんですよね。あ、もちろん勉強の際には、英語飯のコンセプトどおり、「英語を『使う』」を実践しています。英語を学ぶで終わっちゃうんじゃなく、英語で学び、そして、英語で実践するんです。米国企業の財務分析を行ったり、それを踏まえた自動売買システムを作ったりだとか、英語圏のコンテンツを利用しているんですが、やっぱり大きく違う価値観のコンテンツに触れると、世界は広がるなあということを強く感じています。(ただ、私は全部英語を使えばいいなんてのはサラサラ思っていないですし、むしろ日本語で得られる箇所に関してはガンガン日本語で理解すればいいと思っています。それこそ、知識のネットワーク化は「既知」に大きく依存しているので、日本語力はとても大事です。ちなみに、日本語の人工知能トピックであれば、東大の松尾豊さんの発信されている情報なんかが初学者にも分かりやすくとてもありがたいと感じています。)で、まあ、それはさておき、人工知能の勉強をしていると「学習」についてたくさんの発見があります。最近の人工知能に用いられている学習のモデルが、人間の神経系をモデルにしている(ニューラルネットワーク)ことを考えると、私たちに馴染みのある学習の仕方と密接な関係があるのは当然といえば当然ですが...。以下の3つが現在「機械学習」と言われるカテゴリーの要素として存在している学習です。教師あり学習―一対一の暗記みたいなイメージ。小中学校までのお勉強ってこんな感じですね。した上で出した暫定的な「答」を自分の外にアウトプットし、それに対してフォードバックをもらうことで、その妥当性を検証し、少しずつ「正解」に近づいていく学習。(あ、私は専門家ではないので、人工知能をちゃんと理解したいのであれば松尾豊さんの『人工知能は人間を超えるか』などを読んで下さいね。「ふんふん」と頷きながら読むことになるはずです。あ、「この説明は間違っとる、けしからん!」という声があればお教えくださいね。「けしからん」と言ってもらうことで私は「学習」できます。)「報酬」という概念があったり、分類のプロセスで「連合」だったり「精緻化」のようなことが行われていたりするのが面白いですよね。人工知能において「学習」はとても大事な要素の1つなので、とても洗練されていますし、され続けています。ロジカルな部分に関しては、私たちの学習においても応用させられますよね。一方で、私たち人間はMachineのようには「報酬」を1つに定義できない存在であるからこそ、エモーショナルな部分、扁桃体が刺激されるような部分を活かした学習はそれこそ日々を通して発見したいですね。何を「報酬」と感じるかって人それぞれですからね。石崎力也このサイトの運営者。マーケター、ときどき英語の先生。青春18切符のような人生。鈍行を乗り継ぎ一瞬一瞬の風景を楽しみながら、ゆっくりと目的地に向かうようなライフスタイルを謳歌しています。スコアが上がって仕方ないTOEICのメルマガを発行中。