このままでいっか

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アウトプットを伴う学習ってハッカドールよね!

はろー,あぶです.

 
いまだに研究テーマについて悩んでおります.
 
本当の意味で人間と同じ知識・思考を持つAIを作るためには,人間と同じような知識獲得モジュールが必要でしょう.
 
じゃあ僕たちは一体どうやって知識を得ているの?
 
わかりませんよね!
 
ここしばらくは自分がどんな風に知識獲得を行ってるか,という視点で考えています.
 
 
##最近の思考方針
 
僕は最近は,QiitaやStackOverFlowなどでアウトプットしながら知識を増やしています.
 
世界に公開することで,間違った情報を公開できないというプレッシャーやモチベーションの向上を感じますね.
 
更に,アウトプットを行う際にはほぼ必ず自身の知識を精緻化・構造化させて文章にするでしょう.
 
足りない知識の存在に気づくことがあるかもしれません.
 
アウトプットを伴った学習はいいことがたくさんあるように思えます.
 
ですが「教育」というコンテキストでこの学習法を利用するのは非常に危険です.
 
なぜなら,ユーザの力量(既有知識・動機付けなど)によって学習効果が担保できないからです.
 
やる気のない人は全く知識を得ることがないでしょう.
 
基礎知識が全くない人はそもそもアウトプットできないかもしれません.
 
それらの障害を超え,かつ各ユーザに適した学習方針の提示.
 
例えば知識が十分でない,その知識には誤りがある,その知識からはもっとメタ的なこんな知識も得られるかも.
 
そんなことをシステムが把握できて,僕たちに教えてくれたら...凄くないですか!?
 
それってつまり僕らの思考を理解してるってことですよね!
 
## 難しさ
 
ですがそれは当然容易なことではありません.
 
もし上に述べたようなレベルまで支援しようと思うとどうしても教材(Qiitaなら自身の発行した記事)の内容まで理解している必要があります.
 
しかし,現在の技術では「ドメイン特化の知識の理解」と「ドメインに縛られず様々な学習場面で利用できる支援」を両立させることは難しいです.
 
どうやって解決しましょうか?
 
わかりません...
 
今はまだ夢物語なのですが,そんなAIを目指して研究したいですねぇ.
 
どうしたらいいんだ?
 
まだしばらく悩むことになりそうです.
 
 
では(^-^)/