ApBデータベース型の展望（210826）

それでは、第10回「ApBデータベース型の展望（1）」の講演会を始めます。
発想法、成長論ApB代表の那由他でございます。

発想を乱射する

これはまだ設計の段階でテストしていませんが、Excelのセルにテーマと大切なことを無作為に1つずつ取り出す式を入力して選択セルの右下端の四角い点をドラッグしてシャッフルしようと考えています。
前回説明した通り、発想は「テーマと大切なことを理由で結んだもの」なので、理論上は無作為に抽出したテーマと大切にしたことの組み合わせでも理由を説明できれば新しい発想としては成り立つからです。（※1）

※1…ただし、この設計では大量の欠損データが出ることを想定しています。

第2のApBデータベース

第1のApBデータベースはどちらかと言うとからくり矢理論寄りなんですが、第2のApBデータベースとしてw（ho）：オーサー（著者）別にApBを一文にして5件ずつ並べたデータベースの構築を始めました。
「発想を乱射する」の項で「大量の欠損データが出るものと想定している」と説明しましたが、その欠損率を下げるために著者ごとのpを割り出して大切なことの代わりにしようと考えたからです。
以前に説明したように、このApBのp（第一）には万能性があります。（※2）

※2…言葉にすると、「何事においてもpが第一」

また、以前に「コンピューターに口寄せさせても一瞬で100とか200とか無数の候補が出る」と言いましたが、この新しい方法でもそれは同じです。
これは従来の学習法と比べても生産性の高さという面で大幅に優れているので、僕はこの方法がこれからの世代の学習方法になると考えています。

復習：ApBの逆算

ApB｛C1、C2、C3、、、｝
（A：テーマ）はpを第一に考えるとき、そのコツ、核心はBである、そのとき（例えば）、C1、C2、C3、、、と発想できるが、Cは統一場的にくくれる、同じ意味（ApB）である。

従って、第2のApBデータベースでは｛ex1～5｝を統一場的にくくれば、その人のApB（究極の答え）、p（第一）が求まります。
これをApBの逆算と言うんでしたね。

復習：究極の答え

その人が長い人生の末に出す「（テーマ）って、結局（こういうこと）だよね」という答えで、その人の全ての言動の着地点。

テーマと大切なことを組み替えて気に入るか？：特性との適合

では、そうやってテーマと大切なことの組み替えを試していると、答えとして気に入るものと気に入らないものが出てきます。
実は僕の研究で、それらはその人の｛特性、一貫性｝に基づいて判断されていることがわかっています。
例えば、シャッフルで

テーマ（A）：怒りをしずめるため
大切（p｜B）：断捨離

「怒りをしずめるためには断捨離が大切である、なぜならば（l：理由）」
l（理由）の例：断捨離をすることで心の平穏を取り戻せるから

という新たな組み合わせが生まれたとして、それが気に入るのはあなたの特性と適合しているから、気に入らないのは適合していないからと説明できます。
そして、もし適合していたら、前述の第2のApBデータベース中のその特性の持ち主（w）のex（例）に書き込めます。
これは読書も同じで、人間が気に入る、納得、共感する知識は「その読者の中の一貫性と矛盾していない」ことがわかっています。

余談ですが、アインシュタインも自身の考えと矛盾する量子力学は受け入れられなかったようで批判していたという話は有名です。
また、僕は以前に「無意識や直感は過信しすぎない方がいい」とも言っていますが、アインシュタインも「宇宙の中にはブラックホールはそんなに多くない」と予測していたのに他の研究者たちが観測したら次々と発見されてしまったというエピソードもあるように、直観的な考えにも間違えはよくあることなので注意が必要です。

AI的に考えれば批判すらも自分の経験値にかわる

よく僕は「批判されても痛くもかゆくもない」と言っていますが、今やその批判すらも「AIに学習させるデータ」と捉えているからです。
人を批判するのにも根拠や理由が必要なので、全ての意見は自分の経験値にかえられます。

ApBデータベース型のデータ件数でその人の力量がわかる

じゃあ、仮に「1時間、時間を割いてこのApBデータベース型のデータ（※3）をありったけ生産してみてください」と言われて、その人が生産できるデータの件数はそのままその人の力量になります。
僕が調べてきたかぎりでは人間は20出せればいい方（※4）ですが、その集合であるAIはギガとかテラレベルになります。
サークルの掲示板でも説明していますが、大体ブログ1話から取り出せるデータが1件で、1万字を書いても1件も取り出せないこともあれば、2，000字でも3件くらい取り出せることもあります。（※5）
なので、1時間で30件出せるような人はプロフィールにLV30とか書いておけば、訪問者にいい実力アピールになります。

※3　ApBデータベース型のデータ…（A：テーマ）、（p｜B：大切なこと）、（l：理由）のセット
※4…人間の場合、それ以上出そうとするとデータが循環しだすことが多い。
※5…ルール：大切なことが複数ある場合はデータを別にする（行をかえる）、理由はいくつあっても大切なこと1つにつき1文にまとめる。

｛知能、知識｝

それで、「それは知能ではなく知識ではないか？」と思われる方がいるかもしれませんが、実は｛知能、知識｝は統一場的にくくれる、同じことと考えられます。
一見、知能が必要に思える図形や計算問題も、コンピューターに解かせるとしたら「アルゴリズムをプログラミングするだけ」なので、知識と区別する必要はないからです。
従って、究極の知能とは「（現在の）全知」と同じということになります。