00:06
何の話だったっけ?
ステレオタイプの話?
ステレオタイプか。そうそうそう。相関行列からステレオタイプを出せるねって話で。
うん。
8番目報酬の数式。
あ、これはね、あのー、これしおくん使ってんじゃないかなと思った。
あー、そうね。あのー、思った。
えっとー、これね、信頼の回じゃなくて、そうまさんの質問の時に。
うーん、えっとー、どうやってやらないものを決めるかの話したあたりとか、これに近いんじゃないかなと思った。
そうそうそう、それ俺も思った。
思った?
思った思った思った。これいろんなことをやってますと、やりたいことがいっぱいあって、
で、なんかしばらく1ヶ月だからやってみて、そこの平均値をとって、一番利得が少ないやつから切っていくみたいな。
言ってたやつね、それだよねまさに。
これは面白いというか、そうだなーって思ったし、実はこの方式自体はあんまり直接的にはイメージしてなかったなと思うんだけど、
結局無意識にやってたなっていう感じかな。
うーん。
ね、これでもスッと入ってこなかったっていうなんか式の一つに上げてた気がしたんだけど。
そうそうそう、これね1回目読んだときはよく分かんなかったんだけど、2回目読んで、あ、これしおくんが言ってたやつじゃんっていうところが分かったんだよね。
で、分かんなかったのがそのティッピングポイントってところ?
これ確かに分かりにくくなった。よく分かんないかもって。
ティッピングポイントって何を言ってんだろうなーっていうのがちょっとよく分かんなかった。
そうねー。
これはさ、その前探索と活用のトレードオフというかジレンマの、その探索側と活用側を常に行き来しとけっていうことを言ってんのかなと思ったんだけど、
そのどっちかに偏るんじゃなくて、どっちもいけるギリギリのところを常にフワフワしてろよっていうことなのかなと思ったんだけど、合ってる理解?
いや、そういうふうに読めるなーと思うんだけど、でも実際それで合ってんのかなってちょっと疑問に思うし、なんかちょっと違うかなーって思うんだよね。
ティッピングポイントって何そもそも?
いや、僕もねこの用語自体は実は初めてというか知らなくて、何だったんだろうって思って、ちょっとちゃんと調べてないんだけど。
なるほど。
ティッピング、あー、転換点。
だから水が100度になると沸騰し、0度になると氷になるとか、そういう閾値のことなのかなーと思ったけど。
03:01
そうね、なんか僕のイメージでは、なんかこう曲線があってだんだんこうゆるやかに上ってたんだけど、急にガーって上がり出したりすると、その変わる変化点っていう感じ?
とか、なんかその今水の例だったら急に100度になると、なんか変化する、角度が変わったりとかさ。
あーそういう意味か。
0度以下になったらまた変化して、温度とかもさ、いろいろ見え方が変わるじゃん、現象の。なんかそういうイメージかなーっていう感じ?
だから水の間、0度か100度の間は結構一定の性質を表してて、
火でどんくらい温めたら何度上がるみたいな、結構定常的に何かこう一定の変化をしてたんだけど、急に100度を超えると、いくら熱を出しても温度が上がらないけど、なんか水はすごいどんどん減っていくみたいな、なんかすごい変化が起きてるみたいな。
っていうあたりのティッピングポイントで、なんかそうすると、じゃあその変化が起こるあたりにいろって言ってるんだけど、
まずそのティッピングポイントを探すのがちょっとわかんないよね。どこら辺、どうやったらティッピングポイントなのかってわかりにくいなとか。
確かに。
結構ね、僕もこれはちょっと最後まで、数式自体はすごいわかったと思うんだけど、ティッピングポイントの概念はちょっとね、まだわかってないなと思った。
なるほど。
鳥の例の方がね、ちょっとわかりやすいかなと思ったんだけど、
鳥?
鳥がさ、2本の木にこう止まって、片っぽの木に止まると、なんか餌が出やすいみたいな設定があって、
で、もしその確率が50-50だったら、鳥は結構ちゃんと行き来すると。
でも、なんか8割2割とかで、明らかに片方の方が出やすいと、鳥はその8割の方にベッドし続けるみたいな話があったと思うんだよね。
はいはい。
それで、戦略としても、もうこっちが確実に出るって言うんだったら、それにベッドし続けると。
うん。
で、わかんないんだったら、わかるまで結構5-5の方をやるみたいな、なんかそういう風に取れるかなと思ったんだけど、
うん。
だからその5-5だったら、その5-5あたりにいろっていうのがティッピングポイントあたりにいろっていうことなのかなって思ったんだけど。
うん。
でも、戦略としては、それは最適じゃないような気がするんだよね。
なんで?
えっと、その、鳥の観点からすると、本当にそれが5-5かはわかんないんだけど、ちょっとでもずれてるとすると、
06:03
うん。
本当は6割4割とか7割3割とか。でも、たまたま最初に10回やったら5-5に見えたと。
うん。
でも、本当はどっちかが高いってことを、なんだろう、見つけ出して、そっちによりベッドする方が最終的にはリターンが大きくなると思うんだよね。
うん。
では、差がある限りちょっとでも。どっちが差が大きいかっていうのを最初の3割ぐらいの機会で見つけ出して、で、残りはちょっとでも多い方にかけ続ける方が最大のリターンは上がるはずだと思うんだよね。
これこの前言ってた3割でどうとかって言ったやつ?
そう、近いんだよね。この活用と探索のジレンマはちょっと似てて、それと。
そっかそっかそっか、その秘書問題で、なんだっけ、基準を作るんだよね、最初の方に。
最初に基準を作るで、その3割ぐらい見たらそれに基づいて判断するのと似てるんだけど、でも違う問題なのね、これも。
あ、そうなの。
でもだいたい活用をちょっとして、で、この道に行けばより良い方に行けそうってなったらそっちに行くっていうのは似てるっちゃ似てるよね。秘書を探索してると思うとちょっと似てるっちゃ。
そうだよね、だから一番良い秘書を最大化してるんだよね、その一番良さを。
それが見つかりそうなパスっていうのかな、を探索してるとも言えるのかな。
まあいいや、これは秘書問題、この前話したから、それでもう理解した。
9番目が学習の数式。
9番目が学習の数式で。
これはなんだっけな。
数式自体が。
俺のメモには「しおくんが好きそうな数式だ」って書いてある。
なんで好きそうだと思ったんだっけな、これ。なんだこれは。
あ、でもこれ、あ、そうそうそう。これはしょっちゅうその、機械学習とかをするときにはあってる式かな。
なんかあの、ニューラルネットワークとかもこの中に出てきたっけ。
そう、出てきた出てきた。
で誤差があったらそれをもとに修正して、とかそのアルファゼロがどうやってこう、将棋とかチェスとかの最適なパスを計算してるかとかそういうのを説明してる章だよね、これ。
09:09
そうそうそう、誤差をどうやって伝播して、ニューラルネットワークの中に伝えて、最適な解をどうやって求めるかみたいな話だよね。
どう?これが分かった話なのかな。最初に分かりにくかったやつとしては上がってなかった気がするんだけど。
えっとね、なんかこう、徐々に徐々にその確度っていうのかな。
確度を高めていこうとしてるんだってことは分かったんだけど、どういうロジックでそれが成り立ってんのかはあんまりよく分かってないかもしれないね、これ。
これなんかこの数式でさ、俺まず理解できないのがさ、これなんでYなんだろうっていうところが理解できなくて。
あー、それね。
どういう、普通さ、Xから始まるじゃん、その未知数って。
そうだね。
なんでこれY使ってんのかなとか、そういうとこから俺はなんか疑問が湧いちゃってさ、つまずくんだよね。
いいね。
なんかYを使う意図とかあるの?
えっとね、その今、Yってさ、Yから始まってるって言ったのは、今回学習の数式の章の最初のこう、数式でバーンって出てるとこ見ると、
マイナスDのY-Yθを二乗したのをDθで終わってるっていう数式のこのなぜYなのかっていうところ。
そうそうそうそう、そういうことそういうこと。
いや、あのね、Xから始まってると思っていいよ。
でもこの本がそのYのとこだけ切り出してるみたいな。
え、どういうこと?
だから本当は、
あ、本当はこれがもっとあるってこと?この他のその前とか後ろに正しい数式は。
いやいや、えっとね、えっと、普通に数式を多分始めると、Xが横軸にあって、
Y軸って言うと、Y軸じゃない、縦軸がYになって、Xにこう入力が入ってくると、Yになんか反応があるみたいな考え方するよ。
でもここはなんかYに何かを入力するんじゃないの?この書き方は。違うのかな?
で、えっとね、ここのYはどっちかというと結果とか観測値なんだよ。
結果を表してるんだ。
そう。
そういうことね。
観測値とか。
あー、はいはいはいはい。
うん、だからXが入力でYが出力っていう考え方は合ってる。
うんうんうんうん。あ、そうかこれ、この式イコールないね、イコール。
ない。
普通ね、右辺と左辺でイコールで繋いで、他の式とか何か答えを導き出そうとしてるんだけど、これはないね。
12:08
ない。
あー、だからYのところに何か結果が出てくるところが、何ていうか、興味ポイントなんだ、この式は。
そのYと、Yのこのθっていう方が予測なんだよね。
はい。
だからその2つを使って何かするっていうことを表したいんだよ、この式は。
で、だから方程式っていうとさ、何かその値に何か入れるみたいなイメージだけど、この式は、Yは現実の観測値で、自分たちでいじれないものなんだけど、
で、Yθの方は自分たちのモデルから来たものみたいな感じ。で、その差がどんだけあるかっていうのを測って、めっちゃずれてるねってなったら、めっちゃ修正しよう。
で、全然ずれてないと。このYとYθはぴったり合ってるから、何にも修正しなくていいみたいなことをフィードバックできる。
あー、わかったわかった。そういうことか。
そう。
なんかそういうのもさ、わかんねえんだよね。ちゃんと説明してくれないと。
わかんないよね。
わかりにくい場合はあるよね。
うーん。
なんでθ使うんだよとかね。
そうそうそうそう。なんでθかわかんない。
観測じゃねえや。慣習みたいなとこもあったり、それまでにもうABCとかαとか使ってるから、ここではθを使おうみたいな。
あー。
とかθとか普段使わない人にとってはさ、ちょっとグニュグニュして気持ち悪いなんかギリシャ文字でなじみないから、それだけでもね、なんか頭に入ってこないとかなるよね。
そうね。こういうのはなんかその、この文字はこういうことを意味してるみたいなのはある程度決まってるもんなの?
大体、やっぱその分野でこの問題を解いてるとみんなこう使うよねってのがあって、そうすると結構慣れてくるんだよね。その、この話してんのかなみたいな。
うーん。
暗黙知みたいなとこはあるよね。
だからそれが、この文字が一体何の概念とつながってるのかっていうところがまず頭に入ってないと、まあわかんないよね。
わかったら、理解するスピードが上がる感覚はある。
まあね。
全く違う変数で同じ式を説明してる場合もあるのね。ちょっと分野が違ったりすると。
あーはいはいはい。
すげー読みにくいなと思うもん。
15:00
うーん。
なんか機械学習と統計学でも同じようなこと扱うんだけど、式の使い方?変数の選び方がちょっと違ったりとか、
YとかXの上にね線引いたりとかして、アポストロフィ、チョンって付けたりとかさ、なんかこうちょっと違うっていうのを表現するやり方が違ったりとかね。
読みにくいんだよね。それが違うだけで。
まあでもこの誤差のやつは、なんとなくわかった。
じゃあ最後のこの普遍の数式いくか。
これは数式なのかって。
これ何やねんと思って。
なんかこれ無理矢理な感じなかった。
あー無理矢理だね。なんか最後にまとめたかったんだろうなーと思ったけど。
ここで言ってんのは何なんだろうなーと思って。
If...Then...っていうのは、もしこうだったらこうしなさいみたいなことよね。
そうだね。
それが、それが何なのって。
ね、何なんだろうね。なんかここまで言ってた数式は、なんか答えを導き出してくれるもの?
これまで説明してきたのはこうだったらこうだよねっていう、何か答えを導き出せるやつなんだけど、
それはそれでしかなくて、トートロジーに過ぎず、実際の世界はそんな単純じゃないよみたいなこと言いたいのかな。
僕が読んでるのは、この後めちゃめちゃこの章でアルゴリズム出てくるじゃん。やたら。
これすげーややこしいんじゃないかなと思ったんだよね。
自分はすごくアルゴリズムを知ってるってことを、ある意味自慢じゃないけどさ。
読者を煙に巻いてるようにも見えなくもないんだよね。
急にさ、なんかフィボナッチ行列とか、ダイクストラなんちゃらとかさ、なんかいろいろ。
これコンピューターサイエンスのアルゴリズムなんだよね。
面接とかさ、コーディングとかの勉強とかしてると、こういうのは知ってた方が早く解けたりとかあるんだけど、
こういうことがなんでここでいっぱい出てくるんだろうなーみたいな。
結局言いたいこととしては、アルゴリズム自体はトートロジーだみたいな。
その例をバーって投げてて、結局じゃあ今まで言ってきたことも全部そうだよねと。
18:08
っていうことを言いたいんだけど、なんでそれがIf...Then...と繋がっているのか。
うーん、よくわかんないが。
そうやってこう、If...Then...、こうだったらこうだよね、こうだったらこうだよねって積み重ねていって、
何かを解き明かすことはできるけど、結局そこは最終的な価値観みたいな、何が善で何が悪いのかみたいなところは答えられないっていうことなのかなと思って。
でトロッコ問題の話とか出てきて、数式みたいな感じで説くとトロッコ問題っていうのはその5人、1人を犠牲にして5人を救うみたいなどっちが数が多いんだっけと。
数が多い方がいいんじゃないかみたいな合理主義の考え方に帰着しちゃうんだけど本当にそれでいいんだっけみたいな。
っていうところがちゃんと考えないとまずいんじゃないですかみたいなことを言っていて。
しおくんが今その哲学とか歴史とかそういうところに興味を持ってるのはそういうことなのかなと思って。
そういうところだけじゃなくて、モデルとデータとナンセンスがあって、モデルとデータだけで答えられる世界だけじゃないよねと世界は。
ナンセンスで答えが出せないものがたくさんあってそこを今追求というか探求してるのかな。
ちょっと今読み直しながら分かってきたのが、1から9までのアルゴリズムは普遍的なA＝Bみたいなものだと。
でもそれで表せてないもので、これなら全こうだよねっていうことは自分たちが設定できると。
自分たちの意思みたいなものとかは普遍的には存在してないんだけど、その中に道徳的な善とかこうすべきだみたいな意図とかは、
If...Then...ルールだったら表現できるというそういう違いがあるかなと。
これあの前ダイチさんとのゲスト会でさ、AIは課題は解決できるけど問題は解決できないって言ってたやつと一緒かなと思って、
その問題をどこに設定するのかっていうところが、人間に求められてる部分だよねみたいなところ?
21:01
そうかな、まあなんとなく言わんとしているようなことっていうのかな。
どうやってこう今直接繋がったかちょっと分からなかったけど、でもその人間に求められている部分は、
If...Then...ルールに落とし込めるみたいな、そういうことかな。
そのIf...Then...っていうのはこっちで勝手に組み替えちゃっていいってことよね、そのA＝Bっていうなんかもう普遍の真理じゃなくて、
If...Then...はこうなったらこうするこうなったらこうするってもう人間が恣意的に変えちゃっていい部分だから、
だからこそその数式とかでは答えられない問題に向き合えるというか、
対峙できるんだっていうことね。
そういうことね。
ということで、そうです。
我々がこれ数式を見てゴニョゴニョ言っても多分聞いてる人はあんまりよくわかんないんじゃないかなと思って。
数式が目の前にあっても分かりにくいと思うし。
分かんないと思うね。
まあこれを聞かれた方がどう感じたかはね、ちょっと心配ではあるけど。
こういうのさ、その数式とかを見て、俺のねこの一番最初の問題意識としてはこういう数式を見て、
しおくんはなんかそのビジュアルみたいのが浮かんでんのかなっていうところがまず疑問なわけよね。
だからこの数式とか見ても何もそこから引き出せないわけよ。
頭の中に何もこう浮かんでこないわけよ。
ただの文字列みたいになっちゃってて。
しおくんはこういう数式を見ると何かが浮かんでくるんですか、その映像みたいのが。
えっとね、こういう話、今日みたいな話は結構やっぱり映像で考えてるなと思って。
しかもさ、そういう図とか探すんだよね。
僕の中でも最初の例えば1個目のかけの式とかでさ、
なんだっけ、p=1+、1/1+xのα乗みたいなやつだっけ。
1プラス。
1割る1プラスアルファxのベータ状か。
アルファね、アルファね。
これ、なんかページの真ん中ぐらいに行くとさ、
2次元の図があって横軸x、縦軸がそのp、どのくらいの確率で勝てるかとか。
で、最初のxが0だと1、100%の確率で勝つんだけど、だんだんそれが緩やかに降りてくるみたいな。
で、ああこういう数式見ると確かにね、みたいな。
なんかそういう理解はするから結構自分はやっぱビジュアルでいつも結びつけて、
24:00
xとyとか縦軸、横軸とか見て因果関係っていうのかな。
xが入ってきたら、あ、yにこうなるんだみたいなのは考えたりしてるよね。
それはこのロジスティクス回帰の図のこと言ってる?
えっとね、ロジスティクス。
確率に関して数式で、図で書いてるところがあるんだよね。
ページ…
図?
40?
あ、これロジスティクス回帰じゃないの?
違うの?
なんか右肩下がりになってる図でしょ?
あ、そうそうそう。
あー。
こういうのがね、俺全く浮かばないんだよね、数式を見ても。
僕も浮かばないよ。
え?
こういうの見て。
見て、あ、見て。
うん。
で、理解を確かめるみたいな感じがする。
まあ浮かぶ人はいると思うんだけど、僕はやっぱりそういう意味ではそんなに得意じゃないんじゃないかなと思う。
なんか前あの、なんだっけな、なんか俺が思考のガーデニングかなんかの話をしたときに、
なんか僕はその頭の中で庭みたいな感じだって言って、
しおくんはどちらかというとその、なに、グラフとか、なんだ、データポイントがあってここにクラスターがあるなーみたいな感じでこう考えてるみたいな言ってたけど、
うん。
それはこういう図が浮かんでるってことではなくて?
えっと、グラフって言うとさ、ロジックツリーみたいな、っていう風に言わなかったかな。
あ、ロジックツリーって言ってた。
うん。
だから頭の中でデータがあって、あ、だからデータがたくさんあってその線、真ん中の線はどこかなみたいなのを見ようとするみたいなことを言ってる気がするんだよね。
うん。
あの、その骨とかを見ようとするみたいな。
うん。
で、それってまさにここでこの図で書いてあるのもそうで、点がいっぱいあるじゃん。
はいはいはい。
右肩に。で、いっぱいノイズちょっと乗ってるから、きれいな線じゃないんだよね、フラフラしてて。
でも、これを表す線はどこなのかなみたいなので、実際に数式で表した線が真ん中にピーって取ってると思うんだけど、この線をイメージする、しようとする。
うーん。
で、そうすると一個一個の点は覚えなくて済んでて、あ、この線に沿ってるだいたい、この線に沿ってるなんか20個の点かなみたいな、なんかそういうまとめ方をしようとしていて。
うん。
っていうことを言いたかったんだと思う。
あー。こういう線を、データポイントがいっぱいあって、その中の一番真ん中っぽい線を引くことを回帰分析っていうの?
あ、そうそうそう。
あー、なるほどね。
この線を、点たちを一番よく表すモデルは何かなって言って探して、で、あ、じゃあモデル、元に線をもう一回書いてみるとこんな線が書けると。
27:11
あ、じゃあ結構元の線、データと近いねってなって、いいモデルだっていう。
はいはいはい。
やっぱそういうことを頭の中でもやってる気がする。でも数式を浮かべてるわけではないと。
数式を浮かべるわけじゃないんだ。
うん。
なんか前、ゆる言語学ラジオのさ、ビジュアルシンカーの回を、あのこれ面白いから見てよって俺が。
うんうん。やったね。
で、我々二人とも視覚思考者だよねみたいな話をディスコードでしたと思うんだけど。
うん。
えっと、このビジュアルシンカーの回で言ってたのはその言語思考者と視覚思考者っていうのがまず二つあって。
うんうん。
視覚思考者の中にもさらに二つに分けられて。
うんうん。
あの物体視覚思考者と空間視覚思考者っていうのに分かれるらしいですと。
うん。
で、物体視覚思考者はそのまあ絵画みたいな感じで、絵が頭の中に浮かんでまあ考える人で、
空間視覚思考者ってのはそのグラフとかパターンとか図形とか、なんか抽象的なものを浮かぶって考える人ですと。
うんうん。
僕は多分、物体視覚思考者で、
しおくんは空間視覚思考者だよねみたいな話をしたかなと思うんだけど、
それやっぱそういう感じすんの?自分の中で。
そうだね。なんかやっぱこういうのを浮かべ、考えるときにこういうグラフとかちょっと抽象化した図みたいなので考えてる気がするし、
言語でやっぱ考える人は本当に数式だけ見てなんか処理できるんじゃないかなと思うんだよね。
文字だけ。でも僕は多分できないから、可視化したり、イメージを作って確かめたりとかしてる気がする。
なんか俺からするとその物体視覚思考者と空間視覚思考者が何が違うんだろうなってあんまりピンときてなくて、
この本には物体視覚思考者は数式みたいなのが苦手で空間視覚思考者は数学が得意って書いてあったのね。
そうなんだ。
何が違うんだろうっていうのがあってさ、しおくんは例えばなんだろうな、
パターンとか図形とかじゃなくて普通に目で見てるみたいな感じで風景っていうのかな、
情景みたいのはあんまり頭に浮かべて考えたりはしないもんなの?
そうだね、情景ほど豊かじゃないかもしれない。もっとシンプルな線画みたいな感じかも。
とよだくんが多分イメージしてるのは一枚の絵があって、ちゃんといろんなカラーがあったり、
30:02
背景までちゃんと1ピクセル全部埋まってるみたいな絵がイメージできてるのかなと思うんだよね。
僕の場合は子供が書いたただの線で、なんかこれパパとか、なんかビョーって棒人間みたいな、
これが学校とか四角書いて上に三角乗ってるみたいな、そういうレベルの図なんじゃないかなと思って。
白い紙に鉛筆で、もう本当に棒人間、丸で書いてちょちょんって言って、
人とか建物は四角に三角でとか、なんかそういう省力化をしてる気がする。
一個一個の点を全部打つのは大変だから。
この前さ、欲望のウニの話したじゃん。
したね。
あれはさ、どういう絵が頭の中で浮かんでんの?
あれは確かに絵を浮かべようとしてる気がする。
本当にウニみたいな黒くて丸いやつみたいなのを思い浮かべたのか、本当になんだろう、線が?
線で丸があって、そこになんか棘というか線みたいなのがぶっ刺さってる図を思い浮かべたのかで言うとどういう感じなの?
どっちかというとなんか3Dモデリングみたいな感じかな。
あー3Dだよね。それは一緒だな、俺も3D。
一応3Dだけど、まあ線画に近いかもしれないね。簡易的にモデル化してるかもしれない。
3Dだったらもしかしたらなんか共通で話しやすかったりするのかな。
そうかね。
わかんない。
聞いてる人もさ、たぶん我々の頭の中ではこの前のウニの話は割と同じような図が浮かべてたんじゃないかなと思うんだけど、
聞いてる人がそれが本当に同じようなのが浮かべてるのかは全くわからんなと思ったね。
なんかゲームで、この前チームで遊んでたんだけど、ある人が1センテンス書いて、
で、それをチーム内で勝手にアプリがシャッフルしてくれて、次の人が絵を書いて、それをまたシャッフルして、
その絵は何を言ってるかっていうのを書いて、人数分回るようにして、全然違うのに出来上がるみたいなゲームがあるんだけどさ。
はいはい、伝言ゲームみたいなやつだね。
そうそうそう、それの絵と言葉を組み合わせたやつで。
さっきのウニのやつとかもそうだけど、実際に書いてみてさ、見せたら多分全然違うの出てくるんじゃないかなと思う。
お互いは同じのを想像してるようにお互い感じてるけど、実際ビジュアライズしてみたら全然違うみたいな。
33:08
そろそろまとめるか。
そうだね、そろそろ。
どうですか、これ。今回の数学、数式の回、どうでしたかね。
でもとよだくんがむしろ数式とかこういうのに興味持ってくれて、僕の感覚とか気になるっていうのはまず嬉しかったというか、面白い回だったなと思ってて。
自分自身そうやって数式に関して、数式があんまり得意でないと言っている人に説明しようと思うと、どうやったらわかりやすく説明できるかなとか考えてたから、
自分としてはこういうことはもっとやりたいなとは思ったけどね。
別にポッドキャストの中でというよりは一般的に。
数式ね。でも俺はやっぱこれをやって、自分がこれを使えるようになるまではいかなくてもいいかなっていう感覚があったかな。
これが一体何を言っていてどういうモデルを想定しているのかっていう理解、何だろう、概念がちゃんと理解できていれば、それが使いこなせるようになりたいとまでは思ってないなっていう感じがしたかな。
そういうのはやっぱり得意な人?得意な人に任せたいっていう感じがした。
でもそういうのもやっぱさ、多様性でさ、やっぱ自分ができないことができる人がいて、逆に向こうの人ができないことがこっちができるとか、
っていうのはやっぱ補い合って、人類というのはちゃんと物事がうまくできるんだろうなと思ったね。
まあでも結構、白米FMとしては新しい試みというか分野だったよね。
そうそう、なんかさっき理系と文系みたいなくわけは嫌だと言っていたが、これ理系的な話もできたらいいね、増やして。
ちなみになんかしおくん、次こういう話がしたいとかなんかあんの?
次?
次ね。
今気になっていることとか。
今気になっていることね、なんだろう。ちょっとね、まあパッと今浮かんでないんだけど。
うん。
なんだろう。なんかある?とよだくんのほうは。
えー、あんまり。
ない。
あんまりないかな、気になっていること。
36:02
気になっている。これちょっとしおくんと話すかっていうあれではないんだが。
うんうん。
最近あの、自閉症についてさ、いろいろ調べていて。
ほうほうほう。
なんかその、テクノリバタリアンの話でも出てきたりとか、あのビジュアルシンカーの本書いた人もなんか自閉症らしくて。
うんうんうん。
で、その人は結構自閉症に関する本とかも書いたりするのよね。
おー。
で、それであのいろいろ今その本を読んでたりしてるんだが。
うんうん。
なんかね、やっぱりその知れば知るほどなんか自分のあれがなんか納得がいくというか。
ほうほうほう。
なぜ自分がこういう感じなのかっていうところが。
うんうん。
腑に落ちるというか。
ほうほうほう。
やっぱりそうなのかもしれんなみたいな。
うん。
感じがあってですね。そこが今俺の中では結構興味関心ポイントなんだよね。
なるほど。
うん。
まあこれをしおくんと話すかどうかっていうあれもあるが。
いやだ？話すの。
いやいやいやではない。いやではないけど、どういう話になるのかっていうのは全く想像はつかない。
おー。
けどね。
でもなんかそういう自閉症に関する本とか読んで、どの部分がとよだくんをよく説明してるとか当てはまるかとか。
あー。あいあいあい。
まあそういうのはなんか自己理解の延長のトピックとしてもなんかできるんじゃないかなと思ったんだけど。
あー。
なるほど。なんかしおくんもさ、自分が結構機械的だみたいなことをよく言うじゃない。
うんうん。
だからなんか多少そういった気もあったりすんのかなとは思ったり。
当てはまるかもしれないね。
そう。
しおくんが自分でどういう自己認識してるのかみたいなのもちょっと気になるなーって思ったりして。
いやあるかもしれないし、あれって自閉症スペクトラムだからさ、もうなんだろ、ゼロから100まで。
まあそうだね、ゼロ1じゃないよね。
いろんな度合いがあるってことでしょ。
うんそうそう。
うん。
だからまあ多少なりあるんじゃないかなとかそういうのはあると思ってるけどね。
なるほど。
まあその視点から、なんか自己探索、自己理解みたいなのはありかもしれない。
はいはいはいはいはい。あ、じゃあそれやりますか?
うん。
なんかそれに類する本を特定して。
そうしよっか。
そうしましょうか。
はい。
はい、じゃあ次は自閉症編。
はい。
なんて言うんだろうねこれ。
自閉症について理解を深める。
まあちょっとタイトルはわからないけど。
まあ自分について理解を深めるってことだね。
そうだね。
はい、じゃあそれをやりたいと思いまーす。
39:01
はい。
じゃあ今日はこれくらいにしときましょうか。
はい、ありがとうございました。
はい、ありがとうございました。
