今井むつみのレビュー一覧

「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか？ 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策

今井むつみ

人は忘れるものだということだけでも記憶にとどめる
相手がどんな視点からその意見を言っているのか考え、聞き取る
人間はわかり合えないものであるという前提にたつ
反省する
相手を思い通りに動かそうと考えている限り、真のコミュニケーションは成り立たない

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

子どもたちの学力低下に関する内容であるが、「学力」の捉え方を改める必要があるということが一番心に残った。テストでいい点を取れば学力が高いのか。それはなんか違うと思いながらも、そう評価するしかない今の教育システム・それに関わる人々の考えを覆すものだと感じた。
学力低下の多くは前段階での知識の定着が不十分であることが原因だ。ただ知識を与えるのではなく、子どもたちが自分から知識を増やそうと動く活動を行う必要があると感じた。

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

うっすら思っていたり知っていたりすることを体系的にまとめられていてわかりやすかった。
私は『なんでもトライしてみて』を鵜呑みにして『トライして、分析試行錯誤して、抽象化して新たな知識を得る』というトライした後の本当に大事なことの方をサボってきたなと思う

でも今日が1番若いから！
効率化1番の仕事でAIの力を借りつつも、自分が進めている仕事や生活、勉強全部自分の血肉の知識にする営みを毎日サボらずやっていこ

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

自分の思考パターンをよく理解することが、
他人とのコミュニケーションがより円滑になる。アドバンテージになる。

直感思考は不可欠な能力だが、時に致命的なミスをする。熟慮による思考は吟味するので精度高いが時間かかる。
直感思考を熟慮思考で振り返り、自分の思考の特徴や傾向を知る訓練をしてより質の高い直感思考ができるようになる。

親子で育てる ことば力と思考力

今井むつみ

子供の語彙が少ないことが気になり、読書時間を伸ばしている時に気になって読みました。その中でも、読書好きに育てば、早ければ5歳から1人で本を読むようになる、と書かれていたことにはとても驚きました。
6歳の我が子は本は好きだけれど、自分からは一切読みたがらないので衝撃がすごかったです。
語彙や思考力を伸ばす方法は、親の語りかけの量だと書いてあり、反省して心が痛くなりました。

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

読みやすかった。
同じものを見ていても感じ取るものは違うし、他人の見えない行動は過少評価しがち、数値や記号ではなく文脈で記憶する、それが人間。
思考バイアス、とても強いタイプだなあ、気付いてたけど。
だからスキーマとかアブダクションもきっと強い。すごく人間的だと思う。そこが私の良いところだよね！

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

人は、どのように考え、学び、成長していくのか。

人は周囲からの大量の情報を全て処理することはできない。

そのため、過去の経験から特定の部分を一般化・抽象化して作った知識(スキーマ)を用いて、周囲の情報を選択・処理して行動する。
その際の文脈や付加情報によって、個々が情報に受ける印象は異なる。

また、個々はそれぞれに物事の捉え方に偏り(思考バイアス)をもっており、自分に都合が良いように情報を捉えようとする傾向がある。
それは、偏った物事の捉え方に携行する恐れがある一方で、大量な情報を自分なりに整理し、理解し、記憶しようとする人間の社会認知及び適応においては必要な働きといえる。

そして、この思考バイアスを伴うスキーマの書き換えの繰り返しの中で、知識を点から面に広げ、異なる分野や領域の知識を結びつけて、その因果関係についての仮説をたてる(アブダクション推論)過程から、仮説の検証によって原因を解明する、という学習形態を可能にする。

子どもの言語の習得は、この経験の蓄積、拡大、集約というアブダクション推論が大きく関わっている。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

なぜ問題が解けないのか。

算数の解けない子どもたちがなぜ解けないのか。それを認知科学の視点から分析する。ポイントはスキーマと記号接地。数の概念を抽象化できているか、認知負荷の高いときも操ることができるか、モニタリングと修正ができるか。

自分は分数をどのように認識したんだろう。数の概念を持つとは簡単なことではない。それがつまづきとなるのなら。カードゲームを使って遊びながら学ぶという提案が興味深い。負荷をかけながら数を扱うことを、様々なパターンで練習することで抽象化が可能となる。

生成AIでは結びつく可能性が高いそれっぽい回答しか出さない。人間がそんなそれっぽい答えしか出せなかったら、生成AIにとって代わられてしまうだろう。同じような練習問題を数こなすだけではなくて、子どもが何を学んでいるのかを認識しながら教育を進める必要を強く感じた。

「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか？ 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策

今井むつみ

仕事上、コミュニケーションで大事にしている部分が間違っていなかったとわかって、今後の励みになった

二十代社会人として、「仕事は仕事でしょ」と職場で割り切りすぎて浮いてしまい、損しているように見える同僚に読んで欲しいなと思った
お節介すぎるので、これオススメ!とは言えないが…

人間関係に期待しすぎず、でも悲観的にならないような考えに触れられる
私自身はこの本と似た考えを元々持っていて、自分の中の考えを肯定してもらったり、再認識したりするためにこういう本を読むことが多い
自分の子どもにも、自我を持って他人と関わり、思い悩んでいる頃に読んで欲しいと思った

きょう、ゴリラをうえたよ 愉快で深いこどものいいまちがい集

水野太貴 / 吉本ユータヌキ / 今井むつみ

言葉を使うって間違いだらけなことはあるけど、確かにその状況だったり自分の知っている単語を総集結したらこうなった！！！誰しもある笑

おすしのさんぽはツボ…
おなかがはるになったって
温かい気持ちになるように
正しさや誤りにとらわれず、
こういった発想力を大事にしたいね

ことばと思考

今井むつみ

　実は一回挫折している。
　どうして挫折したのか、自分でもわからないけれど、なんとなく察してはいる。こう右斜め後ろ30度あたりから、どかっとぶん投げられた感じなのだ。私は右利きで、なんだったら真後ろではないし角度も浅いから、ギリギリ視野に入っている感じだ。その気になればかわせるし反撃も出来る。そう出来るはずだったのだが、それよりも先にとんずらこいたのである。理解することを私は畏れ、時間がないからという、現実的な理由を持ち出して遁走してしまった。
　本の内容についてはすでに知っていることも多い。日本人が『青』と『緑』を区別してなかったとか、世界には色を示す言葉を2つしかもっていない人々がいるとか、うんちく程度に知っている。そのうんちくで知ってる程度という部分を刺すようにして、論が展開する。
　まずは定義、言葉の定義だ。
　知っていると思っていたことの知識の浅さを指摘され、軽く叩かれる感じ……はい済みません、なんか《なんとなく》でした。それをイッコイッコ事例で指摘されて、認識をあらためざるを得なくなる。人間まったく知らんかったことを教えられるよりも、知ってると思い込んでいた部分の間違いを指摘される方がしんどい。ざっくりぐっさり突き刺さる。しかしながら、こういうことだったのかと目が開く部分も多かったし、思わぬ場所で以前読んだ本とのつながりが結びついたりして面白かった。
　『思考』と『認識』の定義付け『基礎語』『カテゴリー知覚』『ウォーフ仮説』『知覚と言語の関係』……etc.について、わかりやすい白黒を付ける方が楽だけど、それでは立ちゆかないのも事実。
　一度挫折はしたものの、今こそが読む時だったのかもしれないと、自分をなぐさめていたりする。

言語の本質 ことばはどう生まれ、進化したか

今井むつみ / 秋田喜美

対称性推論の実験。赤ちゃんとチンパンジーの違い、さらにチンパンジーの天才の話が面白い。
アブダクション推論は論理的には正しくないが、新しい知識を創造する。

「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか？ 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策

今井むつみ

スキーマの話。読後になんかゆる言語学ラジオで聴いたなーとおもったら今井先生でしたか。ゆっくり読み直したいと思います。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

知識詰め込み型教育の終焉は、もはや議論の余地がない。そこで今問われるのはスキームの確立とその修正能力だ。生成AIの台頭で、よりこれらの力が人間の強みであることが明白となった。
分数の概念的な理解がこれほどまでにできていない実態に、正直目を疑った。低位層と中高位層にこれほどまでの差があると、社会のルールは頭のいい奴の都合の良いように作られているという、ドラゴン桜の作中のセリフがより説得力を持つ。
低位層で行われる思考は速い思考、いわゆるヒューリスティックしか用いられない。遅い思考を利かすことができない。

きょう、ゴリラをうえたよ 愉快で深いこどものいいまちがい集

水野太貴 / 吉本ユータヌキ / 今井むつみ

今井むつみ先生のあとがきを読んで、もう一度初めから読み返したくなった。
「人間は、子どもの時から、自由に想像力を羽ばたかせて言葉を拡張する能力を持っています。」
大人はコミュニケーションを円滑にするために、その能力に制限をかけている。
言葉で表現しきれなそうなことを、言葉の使い方を工夫することで伝えようとする。子供の言い間違いは、まさに文学のような営みなのだと思った。

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

人間は、何かの言話情報に触れると、必ず意味を理解しての意味を記憶する。意味がわからなければ、記憶もできない。
なるほどたしかにって思った。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

　とはいえ、何がしかの「仮説」(というより「見通し」)がなければテスト作成に着手することもできない。筆者たちは、 「思考力とは、知識を使って問題解決をする力」と定義し、 認知科学の知見をもとに、それを形づくるための鍵概念として、以下の三つの能力を設定した。

①知識を拡張し、創造するアブダクション推論能力
②推論過程を制御するための認知・情報処理機能
③思考を振り返り、知識の誤りを修正するためのメタ認知能力

　これらのうち「アブダクション推論」については、なじみのない読者も多いと思う。簡単にいえば、アブダクション推論とは、演繹推論のように結論が一義的にきまる、 ず正しい答えが得られる推論ではなく、異なる分野の知識を組み合わせたり、比喩や類推を用いて新たな知識を創造する推論のことである。このように書くと、専門家にしかできない、難しいことのように思うかもしれないが、これは、私たち人間が乳幼児のときから行っている推論で、ことばの習得や概念の習得には必須のものである。この推論は知識を拡張・創造するものであるが誤りも犯し、誤ったスキーマを形成する原因にもなる。したがって、「創造的に、質の高い思考をする」とは、「質の高いアブダクション推論をしながら、つねに推論をリアルタイムで制御すると同時に、結果をモニターし、誤りを修正するサイクルを伴う思考をする」ということなのである。


　たしかに図形全体を心の中で回転させていくのは認知的な負荷が高い。それを軽減するために補助線を引くことによって認知的な負荷を軽減させているのである。言い換えれば、高位層の子どもは図形の回転に認知的な負荷が高いのを見抜き、負荷を軽減するための方略を自分で考えることができたので、正解できたのである。
　そして高位層の子どもたちはこのように、問題解決のために自分で方略を考えることがどの問題でもできたので、 この問題でも、他の難易度が高い問題でも、高い割合で正答することができたと考えられる。
　課題に応じた方略を工夫することができる能力は、学校でのどの教科の学びにも重要である。この能力が低い子どもの多くは、様々な教科において、問題解決に必要なパーツをもっていても、少し問題が複雑になってパーツを組み合わせたり統合したりしなければならなくなると行き詰まってしまい、問題が解けない事態になってしまうのである。 言い換えれば、(逆)数唱課題のように作業記憶容量だけを測ることに特化した単純な問題を大量に与えて記憶容量や情報処理のスピードが速くなるような訓練をするよりも、 認知的な負荷を軽減できるような方法を自らの状況に合わせて見出せるようになるための支援をしたほうが、学力に必要な思考力を高めるうえでは有効であるということだ。


「記号接地」とは人工知能と認知科学における長年の未解決問題である。1990年にスティーブン・ハルナッドという認知科学者が、当時のAIを批判して、記号接地問題 (Symbol Grounding Problem) ということばでAIを特徴づけた。当時のAIは今と異なり、記号(ことば)を操作する記号アプローチが主流だった。記号の意味は人間が定義を与える。しかし、コンピュータはひとつひとつの記号(ことば)の意味を他の記号で記述しなおしているだけで、コンピュータが意味をほんとうに理解しているわけではない。


　しかしどんなに流暢でも、生成AIが記号接地をしていないことには変わりはない。ChatGPT は超優秀な「次のことば予測マシン」である。ビッグデータの海を泳ぎ、単語や句が別のどの単語や句といっしょに使われるのかを計算し、この単語の次に来そうな単語や句を予測する。予測をどんどん積み重ねて文を、そして文章を作り上げていく。 それが ChatGPT をはじめとした生成AIが行っていることである。「いちご」のビジュアルの統計値をもち、いちごの画像を選ぶことはできる。「いちご」が果物であること、 「甘酸っぱい」味をもつこと、よく練乳(コンデンスミルク) といっしょに食べられることなどは、聞かれれば言語で返すことはできる。これを一般に人は「知っている」と考えてしまう。しかし、「甘酸っぱい」がどういう味なのかはわからない。リンゴなど他の「甘酸っぱい」 食べ物と区別することは(少なくとも現状の)AIにはできない。ハルナッドが30年以上前に指摘した状況とまったく変わらず、ことばの海を、ひとつのことばから別のことばへ漂流しながら、言語による言い換えで人間の質問に答えているにすぎない(図7-1)。


　このように、何かを学習するときに、子どもが自分で手がかりを見つけ、洞察を得て、学習を加速させていくプロセスを、発達心理学ではブートストラッピングという。 靴(ブーツ)の履き口にあるつまみ(ストラップ)を自分の指で引くと、うまく履くことができる。そこから、「自らの力で、自身をより良くする(より高い発達段階へひき上げる)」 という意味に、比喩的に拡張された用語である。


　知識は大きく育てたい。そのためにアブダクションは欠かせない。そうすると間違うことは避けられない。しかし、 間違いは修正しなければならない。けれども、大人が正解を言っても間違いは簡単に修正されないのである。こういうジレンマに多くの子どもが陥ってしまっている(図7-10)。
　どうしたらこの穴から抜け出すことができるのか。二つの大事なポイントがある。
①子どもが自分のスキーマの誤りを修正することに自分で納得できるような状況をつくり、子どもがスキーマの誤りを認めること。これはいわば記号接地をしなおすことである。
②システム1の思考をシステム2で監視する習慣を育てること。


　第7章では、「生きた知識」を生むために必要なことを理論的な観点から述べた。おおまかには以下の5点に集約できるだろう。
1 基本概念の記号接地をすること。
2 ブートストラッピング・サイクルによって事例からの一般化、抽象化を自分で行うこと。その際、質の高いアブダクションを行うこと。
3 基本概念のスキーマが誤っている場合には修正できること。
4 「システム2思考」で「システム1思考」をコントロールすること。
5 知識が身体の一部になっていて、様々な状況で自在に使えること。


分散学習と多様学習
　ドリルでないとしたら、何をしたらよいのか。時間を使った別の遊びをするのだ。学習科学で、有効性が確立した学習法がある。分散学習と多様学習だ。分散学習は、あることを学習するのに、同じことを一気に集中して学習するより、少し間を置きながら分散して繰り返し学習するほうが記憶の定着がよいという理論である。多様学習は、あることを学習して定着させるのに、同じことを繰り返すより、 多様な環境で学ぶほうが定着がよい、という理論である。 どちらの学習法も、人間の記憶や学習の仕組みの観点から、 理に適っている。
　同じことを続けていると、身体は慣れていく半面、気持ちが緩んできて、集中がしにくくなる(もちろん学習者のモゆるチベーションによるので、一般的にはということで理解してほしい)。子どもはとくに飽きやすい。だから同じことを短期間に集中して勉強するより、少しずつ時間を空けながらしたほうが記憶の定着はよい。その意味で、一夜漬けは効果がうすい。というより、試験が終わったらすぐに忘れてしまう。効果的なのは、練習の時間が長くなりすぎないように、一定の時間集中したらその後休むか、別メニューで練習するというやり方だ。
　多様学習というのは、その意味で、たいへん効果的だ。 多様学習は違うことをしていくので学び手は飽きにくく、 学びの集中力が持続できる。さらに、同じ概念(あるいは同じ技)を異なる文脈で使う練習をするので、応用がききやすくなる。言い換えれば「生きた知識」を習得しやすくなるということだ。例えば、バスケットボールで3点取れる長距離シュートを練習するとき、同じ場所から打ち続ける練習をするより、距離や角度を少しずつ変えながら打ったほうがよい。同じ地点からばかりシュートを打つ練習を続けていると、その場所からのシュートの成功率は上がるだろう。しかし、実際の試合では、状況に応じて様々な地点からシュートを打たなければならないので、多様な状況での練習こそ必要なのだ。同じ地点、同じ環境で同じ練習を続けていると、頭(脳)も身体もその環境のもとで順応し、 最適化を図ろうとする。すると、ちょっと環境が変わると適応できなくなるリスクが生まれる。臨機応変にパフォーマンスができるようになるには多様学習を心がけなければならないのである。


フレーム問題と乳幼児の言語習得
　言語の習得も究極のオープンエンドな課題である。一つの単語の意味を推論するには、乳幼児は、少ないながらも自分のもつ、分野をまたがるありとあらゆる知識と推論能力を統合して、その状況でもっともよい推論をする。まさにアブダクション推論である。その推論を素早く、精度よくできるようになるために、語彙全体を見渡し、パターンを分析して、洞察を得る。これは、よりメタなレベルのアブダクション推論だ。洞察によって、自分の知識を自分で引き上げ、ブートストラップすることで、知識の量と質を向上させる。間違えれば、それを修正する。
　では、AIは修正をするだろうか。目標達成への確率の数値はつねにアップデートされる。それを「修正」と言うならイエスだ。しかし、「人間と同じような知識の修正」、 特にスキーマの修正はしないと言ってもよいだろう。AI はそもそも「知識」をもつのだろうか? これを考え出すと、深淵な哲学の領域に突入してしまうので、ここではやめておく。しかし、これだけは言える。AIがもっとも不得意とするのは、「知識を使うこと」である。人間が知識を与えても、AIはそれをいつ、どこで、どのように使うのかがわからない。複数の分野の知識を自在に組み合わせて新しい知識を創造することも、自分からはしない。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

達人テスト気になった！どんなんやろ…
AIは二分の一と三分の一は大きさ判定できないのか〜とかとても楽しく読めました！

人生の大問題と正しく向き合うための認知心理学

今井むつみ

アブダクション。人の認知の癖。少ない情報で決めつけてしまう。しばしば視野を偏らせ誤解や間違いを生む思い込み。でも、それは単なる排除すべき悪い癖ではなく、数多くの情報「点」から、因果関係を解明して、意味「面」を見出すために、人間に不可欠なツール。これによってAIにはできない五感を使った実体験から、新しい「知識」を創造することが可能。逆に言えば、アブダクションによる思考バイアスにとらわれやすいことを理解した上で、「好きを突き詰める」ことで、AIには辿り着けない「超一流の達人」になれる。

「何回説明しても伝わらない」はなぜ起こるのか？ 認知科学が教えるコミュニケーションの本質と解決策

今井むつみ

言語学で有名な今井先生の著書。
自分自身や他者を変える、ということではなく、人ってそういうものだよ、と教えてもらった感じ。
読み終えたとき、人に優しくなれる気がしました。（一時的に）