今井むつみのレビュー一覧

ことばと思考

今井むつみ

人は話す言語によって思考が変わるのか？について科学的に検証した本。
私はウォーフ仮説がなんか好きなんだけど、ウォーフ仮説は正しいのか？についても書かれていて面白かった。
要はウォーフ仮説は言い過ぎなんだけど、思考は言語によって確実に影響されてるってことで、なんかニヤッとした。それとバイリンガルの人は言語によって思考が切り替わってるわけじゃないってこともわかって好奇心も満たされた。ことばって物事を全てちゃんと正確に言い表してるとは言い難いと感じて、なんか「シッダールタ」も思い出されて、いい読書時間だった。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

子どもの学力（学ぶ力）を引き出す教育とはどのようなものか。語彙の少なさや間違ったスキーマではすぐに壁に当たってしまう。抽象的な概念を記号接地し、生きた知識を得ることが大切。わかった！という経験をすることでこの先自分の学びを進める力がつく。

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

AIが人間の能力を淘汰しかねない世の中で、AIの限界を説き、人間にしかできないアブダクション推論でクリエイティブに意味をデザインする重要さ。
この本を読んでアブダクションして気づいた。

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

「人間とAIの違いは？」「人間はAIよりも劣るのか？」という疑問に対して、人間特有の認知方法（アブダクション）について解説するとともに、その認知手段をうまく活用することで、既存の枠組みからの「逸脱」が発生し、AIでは実現できない発見や創造がなされるとのこと。
そして、いつか「逸脱」を実現するために、自分の得意分野や興味あることに力を注いでほしいとの力強いメッセージで締めくくられる。

ヒトが「思考バイアス」に捉われてしまい、客観よりも主観（文脈やその時の感情）で動いてしまうことは納得。また、アブダクションの仕組みについて、幼児が言語を習得する過程の解説や、名著『100万回死んだねこ』の紹介はとても分かり易かった。
各種予約や支払手続きの際に、申請者がロボットではないことを確かめるために特定のテーマの画像を選択したり、歪んだ文字列を入力させることも、人間特有のアブダクションを活用した仕組みなのかも知れない。

後半でしっかり注意喚起されているが、薄っぺらい直観的な思考（本書では“システム１”と記載）だけで生きていくのではダメで、アブダクション推論と自分の思考を振り返る意識的な取り組み（本書では“システム２”と記載）を長年積み重ね“システム1”の精度を上げていくことが重要。

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

今井むつみ入門書的な。
読みやすかったー

以下マーカー

●この世の中に、因果関係が断言できるものは、実はとても少ないかもしれない。そう知っておくだけでも、擬似相関を因果関係だと勘違いしてしまう危険性を下げることができる

●思い込みなしに世界と対峙できれば素晴らしいこと。でもそれは、できない。思い込みなしで世界に取り込まれたら、情報の海から溺れるしかないから。

●自分と他人の違いを認められない、物事を多角的に捉えることの必要性さえ感じない人が増殖してしまった社会は、とても危険

●人は「世界の誰かが持っている知識＝私の知識」という認知バイアスを持つ傾向があることに、まずは気づくこと。

●大事なのは、それはほんとうは自分の知識ではないと自覚しておくこと
●自分自身でほんとうに知らなければならないことと、知らなくても他の人に頼ればいいことを、きちんと理解しておく。そして人に頼るならば、頼る相手を間違えない。

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

人は世界をどう見ているか
・同じ写真を見ていても、人によって色の見え方が違うことがある。
・人は期待し予測しながらものを見ているため、 文脈によって見え方が変わる。
・「見落とすはずがない」と誰もが思う劇的な変化すら、他のことに注意を向けていると人は簡単に見落としてしまう。


人は世界をどう記憶しているか
・人間の記憶はあまりに脆弱で、ビデオカメラのように記憶することはできない。対象に名前がついただけで、そのモノ、コトの記憶が書き換わってしまうこともある。
・文字列を見ると人は意味を解釈してしまい、その解釈した意味しか記憶できない。


人はどのように思考しているか
・私たちは「自分は論理的に思考している」と考えがちだが、実は「必要条件と十分条件の取り違え」や「因果と相関の混同」のような基本的な間違いも頻繁にしている。
・何かが起こったときには、その原因を考えずにはいられない。しかしその推論も、ときに大きく間違っている。


人の思考は合理的か
・人間は、確率に基づいて考えるのが極端に苦手。 ちょっとしたことで、論理性や合理性を失ってしまう。
・基準率の確認や確率計算によって、妥当性を検討することが大事。
・正しく確率を把握できれば、パニックにならずに済むことも多い。


なぜ人は、偏ったものの見方をしてしまうのか
・私たち人間には、数え切れないほどのバイアスが存在する。
・アルゴリズムや生成AIなど、人間の思考バイアスを助長する技術は実は多く、いつの間にか思考を手放してしまう危険性がある。
・「バイアス=悪」ではない。人間の学習に役立つ側面がある。


　スキーマというのは、経験を自分で一般化・抽象化してつくった、暗黙の知識のことです。 言い換えれば人が無意識に持つ知識であり、知識の枠組みでもあります。実用スキーマというのは、そのスキーマの中でも日常の経験に関連するものを指します。先ほどの飲酒の問題はその一例です。
　私たちは多くの場面で、論理的思考よりも実用スキーマを使って判断をしていますが、一方で、「自分がスキーマを使っていること」に気がついていません。そこが落とし穴です。私たちは、スキーマを使っているということに気づかずに、スキーマのフィルターを通して情報を選択し、行間を埋めて理解し、記憶しています。


アブダクション推論と演繹推論
アブダクション推論
正解が一義的に決まらない、 論理の跳躍を伴う非論理推論。
例
母親に花束を渡したら喜ばれた。
母親はきっと花が(なんでも)好きだ。

演繹推論
論理的で、正解が一義的に決まる推論。
三段論法が代表的。
例
すべての生き物は水を必要とする。
バラは生き物である。
それゆえに、パラは水を必要とする。


アブダクション推論とは何か
・人間の情報処理能力・記憶に制約がある以上、 不完全で不正確な情報を補い、正しい結論にたどり着くにはアブダクションが不可欠。
・コミュニケーションが成り立つのも、質の高い学びができるのも、アブダクションが働くから。
・アブダクションによって、正しい・正しくないを超えた意味の世界に入っていくことができる。


科学の進歩は、アブダクション推論から生まれる

「高い山の頂上から貝殻が見つかった」
↓
「山のある場所は昔は海で、 海底が隆起して山ができたのだろう」
(アブダクション推論による仮説)

[アブダクションの特徴]
結果から原因を推測する
「ある驚くべき事実 (山から貝殻が見つかった)」 を説明するための仮説や理論を発見、形成する
直接的な経験に限定しない (海底の隆起は経験できない)


アブダクション推論は、人間ならではの「武器」である
・幼児が母語を習得するには、アブダクション推論は不可欠。これがなければ、「ウサギ」というたった一つのことばすら、使うことができない。
・アブダクションの本領は、「知識を創り出す」ことにある。〔点〕を〔面〕に広げ、すぐには結びつかない離れた分野の知識を結びつけ、時間を遡って目に見えないメカニズムを考える。
・人間と、AI、動物は、推論のしかたが違う。人間が自然に行っているアブダクション推論こそ、人類の進歩を生み出してきた。


アブダクション推論の精度を上げるには
・システム1の直感的な思考は普通に生きていく上で不可欠だが、ときに致命的な間違いを犯す。
・システム2はよりよい判断のために不可欠だが、時間がかかる。
・システム1の思考をシステム2で振り返り、自分の思考の特徴や傾向を知る訓練を通して、より質の高いシステム1の思考ができる。


記号接地問題
「まったく意味のわからない記号の意味を、 他の、やはりまったく意味のわからない記号を使って理解することはできない」
認知科学者　スティーブン・ハルナッド


　では、対象と記号との対応づけができれば、記号接地ができたことになるのでしょうか。
　ロボットに触覚センサーや嗅覚センサーをつけて、感覚を持たせるという試みが、今、盛んに行われています。感覚センサーと外界を紐づけようとしているわけです。では、それらが紐づけられたとしたら、AIは記号接地ができるようになるのでしょうか。AIは、「意味」がわかるようになるのでしょうか。
　私は個人的には、AIが意味を理解するようになるとは思いません。というのも、人がなぜ記号接地できるかといえば、感覚と対象、外界を単に紐づけるだけではなく、意味を理解しようとする過程自体が記号接地だからです。
　たとえばAIは、リンゴの写真は処理し、認識できます。今後、香りセンサー、触覚センサー、味センサーなどをつけて、それぞれを処理することもできるようになるかもしれません。ただ、それをどのように統合するか。これはなかなか難しい問題です。進歩はしていますが、道は遠いと感じています。
　一方で人間は、たくさんの感覚器官(センサー)から一気に情報を習得し、それを統合するということをつねに行っています。「リンゴという体験」を、自分の身体の一部にできる、 つまり記号接地できるのです。
　人間がなぜ、マルチモーダル(異なる種類の感覚データ)な情報を得て、脳で別々に処理した上で、統合された形で身体化するということが自然にできるのか。これはまだ解明されていません。これは「束縛問題」と呼ばれ、心理学・脳科学の未解決の課題となっています。

「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

「思いは伝わらない」を前提にしたコミュニケーション術

人は相手の言葉を聞き逃し、都合よく解釈し、誤解し、忘れるものである。しかも、意識されずに使われる思考の枠組みがある。その前提で、伝え合える様に考えることがいいコミュニケーションだ。ビジネスの、社会生活の本質はコミュニケーションである。「話してもわからない」、「言っても伝わらない」そんなありきたりだが切実な悩みを認知科学の視点から解決していく本書は、すべての人に役立つ必読の書だ。

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

例がたくさん出てくるので、関心を持って最後まで読めたが、そこそこ難しい話も多かった印象。

ポケモンの名前について、進化を重ねると濁音が増えると言う話や、ぱおんの真面目な分析などは普通に面白かった。

途中で異国の言語を見せられ、意味を推測するクイズがあったのだが、正答率8割くらいを出してしまって震えた。

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

ことばは、どのようにう生まれたのかと言われてピンとこなくて気になり読みました。

内容は、オノマトペを柱として世界との比較、動物の比較などを用い言語の本質に近づいていきます。

読み物としては、大学で扱うような内容に近く、考えながら読んで、ちょっと戻りを繰り返し読みました。

オノマトペって凄いと思う１冊だと思います。

ことば、身体、学び 「できるようになる」とはどういうことか

為末大 / 今井むつみ

非常に読みやすい論説、陸上で話題の為末選手が、疑問を的確に言語化している。今井先生は言わずもがな。言葉や学習についての興味をもっているため、スラスラ読むことができた。

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

オノマトペとアブダクション推論、記号接地問題、ブートストラッピングサイクル をキーワードに言語の本質、人間の思考の本質への思索に至る大作？新書。
なぜ人類だけが言語を獲得できたのか、学習したことを逆方向の結びつきに過剰一般化するバイアスが鍵という。対称性推論も相互排他性推論も論理的には正しくないし、だまし絵や錯視を勝手に補正して非論理的に見せている人間の脳の働きこそが言語体系の獲得というエベレスト山頂にまで到達する。
人間とはかような非論理的で過ちを犯すからこそ、なおさら論理学という教養が重要視されるのだろう。
AIのことは少ししか出てこなかったけど、こういった人間の思考回路がより正確に理解できるようになれば、より人間に近い精密な知能ができるようになるだろう。
オノマトペを巡る言語間の違いもこれから外国語を勉強するにあたり面白かった。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

塾講師をしている傍ら、中学生の学力向上にはワークなどを何度も解くことが根本的な解決にはなっていないのでは(？)、という薄っすらとした疑問が解決された。
一般的な学力低層の学生たちが、どういう理由で問題に詰まっているのかがよく理解できた。

ことばと思考

今井むつみ

実験の内容も詳しく記述してくれているが、人によってはノイズかも。言語を相対化し、認識や思考の枠組みを客観視し、世界の多様性と人間の奥深さを再発見できます。ガチ哲学はついていけないので勘弁なのですが、少し哲学的なアプローチというか、寄せた設定というか、問いかけや構成を変えてみたら、さらに好み。哲学者との対談ものが読んでみたいな。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

数や言葉の概念において、大人と子どもで共通認識があると思わないことが大事だと感じた。
子どもがそれらの概念を理解できているか注意深くみていくことが必要。
そして遊びの中で概念の感覚を培い、大人が指摘するのではなく子どもたちが指摘しあったり、気づきあう中で学ぶことが大事。遊びの中であれば間違えを指摘されても失敗したと緊張することもない。

分数や少数のカードで大きい数字を出して行くゲーム、時計カルタ、時間取りゲームなどとても良いなと思った。

子どもが小学生に上がったらぜひやってみたい。

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

　いかにして現実感覚と接地しているオノマトペから、抽象的な記号に見える言語に至るのかを考察した本書。議論が丁寧なので、序盤は退屈するかもしれないが、まぁそうだよねー的な妥当な結論に至っており、文字通り言語の本質を感じ取れた。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

スキーマとは言語化できない直感的な理解。暗黙の知識。今までの経験から学習者が無意識のうちに作り上げた「知識の塊」これがスキーマ。概念を理解するための枠組みとなる知識。
スキーマは情報を選択する。スキーマに合わない情報はすぐ目の前にあっても、丁寧に説明されても頭に入ってくることはない。学び手のスキーマと合致していなければ、内容はスルーされるか捻じ曲げられてしまう。誤ったスキーマを持っている場合、それを修正するところから始めないと、理解に結びつかない。

読解の中身
①文字の認識→単語の認識→単語の音声変換
②脳内の意味貯蔵庫にアクセスし、言語の意味を想起
③文法の知識と単語の知識を組み合わせ、文としての意味を解釈。しばしば文脈に合わせて単語の意味を拡張したり変えたりする必要あり。
④テキストの内容に関するスキーマを想起。スキーマによって行間を補いながら文章を理解していく。
⑤テキストの字面の意味、解釈を超えて書き手の意図や意見、感情などを推測。
壮大ですな。

子供が本を読むには？
読むことを始める前に、文字を覚えることを始める前にどれだけ耳から聞いた単語をたくさん知っているかが読めるようになるには必要。
意味を汲み取れない原因は語彙が足りないこと。

算数ができるようになるには
単位、時間、空間などの算数概念の言葉と比較、分ける、などの動詞の理解、割合、比率、等しい、曲線、直線などを理解しないといけない。

語彙力だけでない。視点を柔軟に変えることができること。自分以外の視点で物事を見る力。
読むのが上手い人は、まず自分の想定している単語の意味がその単語の前後の文脈に合うかどうか考える。合わない時は文全体の意味あるいは文章の流れを優先し文章の意味を解釈する。同時にそれまで自分が認識していた単語の意味を修正したり、拡張したりする。そのようにして、文脈から単語の意味の知識を広げ、単語の種を理解して自分の知識を豊かにしていく。

言葉の習得と概念の習得は「比較」に仲介されながら共に発達していくのである。このことも、学校で抽象的な概念の学習に苦労する子供たちに、大人が何をするべきなのかについて、貴重なヒントを与えてくれる。
知識を大きく育てたい。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を避けられない。しかし間違いは修正しなければならない。大人が正解を言っても間違いは簡単に修正されない。子供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作り、子供自身がスキーマの誤りを認めること。これは言わば、記号接地をして直すことである。これが習慣化されると、アブダクションがどんどん洗練され直感が磨かれる。学力向上に役立つ力。
記号接地、概念を生活経験に紐付けることから始める。人間の知識を拡張させる推論がアブダクションだと言うことに立脚すれば、遊びが学びになると言うことは自然なことである。
子供たちに必要なのは、頭でなんとなくわかりかけた、つまり接地しかけている概念を何度も使い、体の1部にすること。いろいろな遊びをして接地を確実にする。記号接地をするためには演繹推論ではなく、アブダクション推論が必要。身体化された生きた知識になること。

学力喪失 認知科学による回復への道筋

今井むつみ

内田洋行さんのプロモーション案件。というのは冗談だけれど、小学生の保護者向けというより学校向けの内容でした。今井むつみ先生の開発した『達人テスト』はぜひ我が子に受けさせてみたい〜と思ったけれど、個人利用は想定されていないようでちょっと残念でした。（いくつか例題は載っているので参考にさせてもらっています）

「（子供たちがどう間違えているか、どういうスキーマを形成しているか、を観察することなく）わかりやすく問題解説しただけで満足していないか」という指摘には親としてドキッとしました。これからの家庭学習（宿題の丸付け）に活かせそうです(^o^)

ＡＩにはない「思考力」の身につけ方 ――ことばの学びはなぜ大切なのか？

今井むつみ

やっぱりまだAIは人間とは遠いんだなと思った。もちろん、とっても便利。
だけど人間の身体や脳や勘を通すってすごいことなんだなぁ。

英語独習法

今井むつみ

多読多聴に行き詰まりを感じていた時に出会った本。
認知科学の視点による英語独習法。英語のスキームをいかに構築するか。そのためには語彙を増やす。動詞と前置詞をセットで覚える、文例ごと覚える、類義語の違いを意識する等。そして熟読熟見の勧めであった。
でも自分は英語のプロになる訳ではないから、正直ここまではやってられない。第一、楽しくないと続けられない。
先に述べた通り、動詞+前置詞、名詞の冠詞、用例に着目したい。類義語辞典の活用も考えていきたい。

ＡＩにはない「思考力」の身につけ方 ――ことばの学びはなぜ大切なのか？

今井むつみ

・相互排他の推論　「Aではないから、Bだ」と考える。→アブダクション推論
・アナロジーの推論　「関係の同じ」を見つけ出す。→アブダクション推論
・帰納推論　数ある事例を参考にして考える。

◆思考をコントロールする能力実行機能
もうひとつ、「考える力」に含まれる大事な能力に、「思考をコントロールする力」があります。これは「実行機能」と呼ばれるものです。「思考のコントロール」には次のようなステップが必要です。
1 | 必要な情報に注意を向け、情報を取り入れる。
2 | 複数の情報を一時的な記憶の貯蔵庫にためておき、取り出せるようにする。
3 | 不必要な情報に注意が向かないようにする。


詰め込んだ知識も、取り出さなければ意味がない
「考える力」というのは、「知識を使って、推論し、問題を解決する力」であるといえます。問題の解決には、推論が必要です。推論をするためには、脳に記憶されている必要な知識に素早くアクセスして取り出す「情報処理能力」と、必要な知識や情報に注目し、不必要な情報へ注目しないように思考をコントロールする「実行機能」が欠かせません。この2つの力に支えられてはじめて、推論が可能になり問題解決ができるのです。


　…大事なのは、抽象的な意味のことばを「死んだ知識」としてたくさん持つことではありません。今持っている知識と結びつけることができることばをたくさん持ち、「生きた知識」にすることです。


　AIの特徴は、「意味を理解しないこと」。そしてこのような「直観を持たないこと」です。そしてそれはそのまま、人間の考える力との違いになります。

　人間は学びの過程で、考え、間違え、それを自ら修正することで、技を身につけると同時に、直観を磨きます。

　人間は学びの過程で、考え、間違え、それを自ら修正することで、技を身につけると同時に、直観を磨きます。この直観こそが、この先みなさんが学ぶうえで非常に大切なものです。
　もし無自覚なまま、考えることを放棄して生成AIを活用すれば、みなさんの知性に大きなダメージを及ぼしかねません。なぜなら私たちの学びにとって必要不可欠な「意味」 を見つけ、「直観」を育む機会がその分だけ減ってしまうからです。うどんの達人が、うどんをこねる機械を使いだしたら、自ら微調整をしながらうどんをこねることはできなくなってしまうでしょう。
　小さいころから生成AIに頼り、生成AIに「答えを教えてもらう」ことに慣れてしまうと、本来人間が持っていた「意味の理解」が失われ、「直観」を働かせて新しい知識を創造していくことができなくなる。私はそのことを懸念しています。


　赤ちゃんはことばを学ぶとき、未知の音を外界の対象に結びつけて意味を探し、身体に落とし込みます。そこから推論をして、自分の力で知識の体系をつくり上げていきます。
　その過程で、たくさんの間違いを繰り返しながら、ことばの枠や知識を修正していきます。 このような試行錯誤を繰り返すことで、ことばや知識が、いつどのように使えるのかが感覚的にわかってくるのです。そしてそれは「生きた知識」となります。このことは1、2 章でくわしく述べてきた通りです。
　一方AIは、「すでに存在している知識を再生産する」ことしかできません。それどころか、AIを使った要約的文章が大量に生成され、それが学習データに使われていくことを考えると、ChatGPTがつくる文章は出回っている文章の縮小再生産になっていく可能性があります。もし、人間がそれを「正しい」と信じ規範とするようになったら、創造的な発展はなくなっていくでしょう。
　もちろん「AIを使うな」と言っているわけではありません。むしろ、うまく使う練習をすることが大事です。ChatGPTが間違った答えを返すことを経験し、うのみにしてはいけないと納得すること。その上で、どのように使ったら便利で、どのように使ったら良くない結果をもたらすかを考え続け、試行錯誤することです。
　そしてそれ以上に求められることは、学校で学ぶ抽象的な概念を、どれだけ生活の経験に結びつけられるかどうかです。ランナーが抽象的な「速さ」という概念を身体で感じ取りその意味を把握しているように、日々の体験を抽象的な概念に結びつけていくことです。 これが、「記号接地」するということです。この記号接地の学びを通じて、ことばの意味を獲得し、学びの直観を得ることができるようになるからです。
　このように考えていくと、私たち人間に残された道は、熟練のうどん職人のように身体や経験を通じて学び、直観力を磨いていくしかないように思えるのです。
　そのためには、「間違う」ことも大事です。
　アブダクション推論のことをお話ししましたね (60ページ)。アブダクション推論は、 知識を拡張させ、発展させる推論です。しかし、誤った推論も生みます。人間は多くの誤った推論をするのに、なぜ、文明を進化させ、芸術や科学を進化させてくることができたのでしょうか? それは、誤りを修正する能力があるからです。
　そして誤りの修正をするのもまた、アブダクション推論です。人間は失敗から多くを学ぶことができる生き物です。実際、「学習科学」の研究では、まだ習っていない問題を、 自分の持っている知識でなんとか考え間違ったときのほうが、難なく解答したときよりも、 学びが深まり定着するということがわかっています。
　生成AIを使い、簡単に答えを出してしまうことを「あたりまえ」と思ってしまうと、 「直観」が育たないだけでなく、自分で難しい問題を考え、チャレンジして失敗をすることを避けるようになるでしょう。「早く答えを出して宿題を終わらせられたらラッキー」と思うようになるかもしれません。そのような勉強法では、知識を「記号接地」することはできません。結局、どうしてそういう答えになるのか、その意味がわからないからです。 手早く答えを出すことばかりがうまくなっても、学びは深まりません。
　みなさんが将来扱う問題は、答えが簡単に決まる問題だけということはまずありません。
　世の中の仕組みも、技術も、ますます複雑になっていき、答えが単純には決まらない問題が多くなるはずです。そういう状況で活躍できる人は、抽象的な概念を自分に接地させ、 身体の一部にすることができる人です。つまり「生きた知識」を、身体や経験を通じて学ぶことで自ら作ることができる人なのです。