可視化を利用して思考を助ける方法 ——Obsidian 実践（『天才とアルゴリズム』読書ノート） - 少数派#
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可視化を利用して思考を助ける方法 ——Obsidian 実践（『天才とアルゴリズム』読書ノート）
obsidian の Excalidraw プラグインを使用して読書ノートを作成する実践例を共有します。
共有する書籍は『天才とアルゴリズム』、英語の原題は『The Creaticity Code』です。
この本の著者はマーカス・デュ・ソトイで、数学者であり、人気数学の概念を創造し、複雑な数学や数の概念を生き生きとした、わかりやすい言葉で表現することに長けています。この本では、彼は数学的思考を用いて私たちにアルゴリズムを理解させ、音楽、執筆、芸術、科学、数学における人工知能アルゴリズムの革新的な応用を探求し、AI がどのように人間の「創造性」に全方位で挑戦しているかを語っています。
この本は 2019 年に出版され、2023 年の今、ChatGPT の登場から数日前の OpenAI の発表会まで、毎日新しい AI 製品を耳にし、前所未有の挑戦と機会を感じています。この AI が急速に発展している転換点において、誰もがこの本を読むべきです。
動画ではこの本の内容を借りて、2 つの部分に分けて皆さんに紹介します。
- 第一部では、『天才とアルゴリズム』の読書ノートを共有し、この本の内容を具体的に紹介します。
- 第二部では、obsidian を利用して読書ノートを作成する全過程を共有し、実行面での参考を提供します。
『天才とアルゴリズム』読書ノート
『天才とアルゴリズム』読書ノート#
数学はコンピュータプログラミングの基本的な論理であり、アルゴリズムは数学の核心として数千年の歴史があります。マーカス・デュ・ソトイの数学者としての背景は、彼がアルゴリズムの論理に立って問題を考えることを可能にし、彼は技術が世界の秩序を再構築していると考えています。
1-3 章 機械には創造性があるのか？#
書籍の最初の 3 章では「機械には創造性があるのか？」について議論しています。
創造の衝動は人間が他の動物と区別される重要な要素の一つです。マーガレット・ボーデン（Margaret Boden）は人間の創造性を探索型創造性、組み合わせ型創造性、変革型創造性の 3 種類に分けています。
本書では新世代の人工知能（AI）の「限界」について議論しています：それは人間と同様、あるいはそれを超える創造性を持つことができるのか？AI は創作を学び、人間の創造性を高める手助けができるのか？
最初のプログラマーであるアダは、創造的な行動はプログラマー（人間）に依存し、機械には依存しないと信じていました。しかし、新世代のプログラマーはそうは考えていません。「コード」も創造的な仕事をこなすことができると感じています。
「機械は本当に創造性を持っているのか？」というテーマを検証するにあたり、著者は「チューリングテスト」を採用せず、「ラブレステスト」を提案しました。その基準は、アルゴリズムが芸術作品を創作し、人間のプログラマーがそのアルゴリズムの作動機構を説明できず、全過程が再現可能であることです。これをアダは「克服しがたい_挑戦_」と呼びました。
AI を創造する過程で、囲碁はコンピュータの創造性への挑戦と見なされていました。学者たちは、中国の囲碁の思考方法が数学者の創造性と直感をよりよく反映していると考えています。囲碁は単純なルールの下で精妙で複雑な推論を形成することができます。
デミス・ハサビス（Demis Hassabis）チームが創作した AlphaGo は、5:1 の成績で李世石を打ち破り、この挑戦を達成し、世界を驚かせました。ハサビスはアルゴリズムのために巧妙なモデルを設計しました。それは汎用的な「メタプログラム」を作成することです。
汎用的な_「メタプログラム」_は、新生児の脳が生存の挑戦に対処する方法を事前に設定されていないように、彼らは学び続けることで自己を強化し、環境の変化に応じて適切に調整します。ある意味で、深層学習アルゴリズムは人間が言葉で表現できない特徴情報を抽出しました。
機械は学ぶことができるが、その前提は人間が正しいことを学ばせることであり、学ぶのは人間が持たないスキル：_膨大なデータ_を分析し、そこから価値ある情報を発掘することです。
4-6 章 アルゴリズムの進化#
書籍の 4-6 章ではアルゴリズムの進化について議論しています。アルゴリズムは私たちの問題解決のパターンを利用し、逆に私たちが問題解決の方法を見つける手助けをします。現在、私たちの生活の多くのことがアルゴリズムに依存しており、私たちの生活がアルゴリズムに依存すればするほど、アルゴリズムの作動原理や運用過程を深く理解することが重要になります。
この中で重要な情報は、「データ」が人工知能革命を引き起こしたということです。
現在、インターネットは毎日 1EB（10 の 18 乗）のデータを生成できます。今や人類が 2 日間で生成するデータ量は、「文明の夜明けの時代」から 2003 年までに生成されたデータの総和に匹敵します。膨大なデータは機械学習が新時代に入るための最も重要な触媒です。現在のビジネス戦争はユーザーデータを奪い合う戦争であり、彼らは「あなたが好きかもしれない」という推薦アルゴリズムを通じて、より多くのユーザーデータを取得しています。
もう一つのデータは、機械が自己学習によって生成したデータです。AlphaGo のトレーニングデータは人類が千年にわたって残したすべての棋局データから来ており、その後のすべての最適化は最初の「人のデータ」に基づいています。DeepMind はさらに AlphaZero を開発しました。これはもはや人間の棋譜や手法を学ぶのではなく、完全に自己対局に依存して棋力を迅速に向上させ、人間の囲碁に対する認識の限界と定式から脱却しました。AlphaZero の自己訓練の時間はわずか 3 日で、自己対局の棋局数は 490 万局に達しました。人類が 3000 年かけて実現したことを、彼はわずか 3 日で成し遂げました。かつて李世石に勝った AlphaGo との対戦では、AlphaZero は 100:0 の圧倒的な成績を収めました。
7-10 章：数学者の望遠鏡#
書籍の 7-10 章では機械に対する見方について議論し、著者はこれを「数学者の望遠鏡」と呼んでいます。
数学は法則を発見し、説明する科学です。数学者は本質的に法則の探索者であり発見者であり、法則を発見する能力が人類を自然界との交渉において有利にしています。
著者はニーチェの言葉を引用し、私たちの執筆ツールが私たちの思考形成のプロセスに関与していると述べています。一部の数学者は「私たちは新旧の時代の交替期にいる。数学の発展は人間の脳の限界に制約されているが、コンピュータを借りることで、私たちの数学の探求は人間の思考の範囲をはるかに超えている」と考えています。
この部分では、私が常に興味を持っているテーマ「フラクタル」が言及されています。
著者はフラクタルを自然のコードと見なし、自然はフラクタルアルゴリズムを利用してシダ植物、雲、波、山を創造し、科学者たちはこの「アルゴリズム」を発見し、コンピュータのフラクタル画像を利用して自然界をシミュレーションしています。現在、ハリウッドの大作映画ではこのアルゴリズムが広く使用されています。
11-16 章：アルゴリズムの芸術の道#
書籍の 11-16 章では、音楽、執筆、絵画などの分野におけるアルゴリズムの創作について議論しています。
スタイルはアルゴリズムであり、アーティストの創作スタイルやシンボルは脳内で動作する「人間のコード」です。私たち人間は自然界を構成する混沌とした抽象構造に対して高度な感受性を持つように進化してきました。アーティストの行動は、ある意味で自身の「アルゴリズム」が周囲の世界に対して行う応答に依存しています。
コンピュータは人間の知恵を拡張する強力なツールであり、AI が私たちの「人間のコード」を学ぶことができれば、彼の「記憶」には人間のすべての「データ」が含まれ、私たちに警鐘を鳴らし、物事の本質に戻らせます。私たちはなぜ創造するのか？そして次に、私たちはどのように創造するのか？
皆さんがこの本を読み終えた後、いくつかの答えを見つけたり、何らかのインスピレーションを得たりできることを願っています。
私の個人的な知識管理のプロセスは【🌱収集 -🌳整理 -🌻創作 -🌖共有】に分かれています。
収集#
私は本の情報収集において、主に 3 つの側面に関心を持っています：著者、アウトライン、本の中の素晴らしいポイント。
著者の経歴と執筆時期は、私が最初に関心を持つ点であり、著者の背景を調べることで、彼が提起する視点をよりよく理解するのに役立ちます。
書籍のアウトラインは、この本の著者が物語を語る論理です。
最後に、本の中の素晴らしいポイントは、私に思考を促す視点です。
実行において、この本は紙の本と電子書籍の両方を持っており、私は紙の版を読んでいます。興味のある部分には線を引き、コメントはそのページに紙を挟んで書き、またその紙に簡単な図形を使って本の情報を理解します。
ここでのテクニックは、1 枚の付箋紙に 1 つの視点だけを記録し、原文情報も記録することで、後で確認しやすくすることです。このテクニックは_ルマン_のカードボックスノート法から来ています。このプロセスは私自身のインスピレーションを主にしており、本を早く読み終えることを目的としていません。このテクニックは私の情報収集の原則であり、_迅速に収集し、思考を中断しない_ことです。
整理#
まず、読書ノートを作成し、収集したすべてのノートを一緒に記録します。電子書籍を読む場合、ここにはいくつかの同期テクニックや AI ツールが収集を助けることができます。私自身は紙を使用しているので、WeChat の撮影機能を使って、上の文字を抽出します。ここでの小さなテクニックは、価値のある本のために一時的な_テンプレート_を作成し、整理する際に呼び出すことで、私のノートの秩序を保つことです。
第二ステップでは、この読書ノートは内容に基づいて私の知識ベースの他のノートに配置されます。例えば、提 [デミス・ハサビス（Demis Hassabis）] は [[]] のノートにコピー＆ペーストし、提到 [[人間の創造性]] は [[創造的な方法]] のテーマにコピー＆ペーストします。
この本については、私は全体を読み終えた後に一緒に整理することを選びました。整理することは少し多くなりますが、整理の過程で再度重要な内容を読みました。他の書籍を読む際には、自分の必要に応じて数章後に整理することができます。
創作#
第三の段階は、1 冊の本を読む最も重要な段階でもあります。私は自分の理解に基づいて、この本の内容を再構成します。より良く思考し理解するために、私はホワイトボード機能、つまり Excalidraw プラグインを選びます。皆さんは自分の状況に応じて、記事を書くか、共有動画を録画することもできます。
私のこの本に対する理解に基づいて、新しいストーリーラインを整理し、いくつかの抽象的な概念を図形の形で描き出します。つまり、私の頭の中のイメージを記録し、抽象的な文字を補助し、後の私がより理解しやすくします。図文を組み合わせて複雑なストーリーを呈示したり、深い思考を促したりすることを私は可視化ノートと呼んでいます。私が使用しているのはすべて無料の素材で、現在は AIGC のツールを利用してより良く実現しています。
ストーリーライン
共有#
ノートの創作が完了した後、もしあなたが読書ノートのブロガーであるか、他の人にこの本を紹介する必要がある場合は、記事や動画を各プラットフォームに送信できます。
創作の再創作#
1 冊の本を読み終えることは決して終わりではありません。
他のテーマのノートにもこの本のいくつかの視点があり、私はこの本で理解した視点を基に新しい内容を構想し、他のチャネルから収集した情報と一緒に新しいアイデアを完成させます。例えば、私は別のノートとして [[🌠 創造性 - 人と AI.excalidraw]] を持っており、このテーマに関する内容をこのボードに配置します。
深い思考 —— 可視化ノート#
私の日常の思考、つまり私の作業プロセスの「創作」段階は、基本的にホワイトボードを使用して完了しています。私はできるだけシンプルな線を使って頭の中のイメージを描き出し、抽象的な文字の説明だけにならないようにし、図文を組み合わせて複雑なストーリーを呈示したり、深い思考を促したりします。
すべてのひらめきは、厚い蓄積から生まれる —— アンリ・ポアンカレ（Henri Poincare）
PKM の研究が好きで、TFT の研究が好きで、創造性を刺激する方法を考えるのが好きです nebulapkm.com