「歴史に学ぶ」「未来を予測する」そして「今日どう生きるか考える」

2019/2/23 オープンセミナー2019@広島 https://osh.connpass.com/event/101380/ 「歴史に学ぶ」「未来を予測する」そして「今日どう生きるか、考える」～宣言的で予言的な生き方・学び方のススメ～ 2019/02/20 ver 0.5作成 2019/02/21
ver 0.9作成

1 はじめに：広島とElixirを介して繋がった瞬間

2 はじめに：Elixirで話す予定が、ココで話すことに…

3 突然の告知：明日13時、広島Elixirコミュ爆誕!! 西本さん、ご紹介ありがとございますm(__)m

4 はじめに：本イベントの方向性を読み解く

5 はじめに：本イベントの方向性を読み解くこの内容から、本セッションの趣旨として、以下を抽出しました ➢ 「エンジニアに限定しない学び」を「エンジニア領域」から得る ➢ 情報整理や勉強方法等は、誰かが共有してくれるとして… ➢ 現代の国内IT業界の成り立ちとなる「歴史」からヒントを得る ➢
更に、技術の「未来予測」から、今後の学びのヒントも得る ※「機械学習」と「人間」の共通点／相違点もやりたかったけど時間足らず

6 はじめに：私の専門領域や趣味と、学びの接点学び方を組み立てる上で、私の専門や趣味が役立つと考えました ① 「エンジニアとしての経歴」と「エンジニアで無い経歴」 ② 重力と宇宙 ③ 歴史 (哲学史、経済史、世界史、IT史)
➢ 「哲学」と「科学」の歴史 ➢ 日本と海外のIT発展の違い ➢ 金融、バブル ④ 未来予測 ➢ 2～3年後…マーケッターや投資家として捉える直近の未来 ➢ 80年後…「2100年の科学ライフ」から紐解く現実の近未来 ➢ 「技術進化」と「人の心」 ➢ 「惑星文明」の進化

7 本セッションの趣旨現代の国内IT業界に繋がる「歴史」と技術発展の「未来予測」から「宣言的で予告的な学び方」という「学びの本質」のようなものを導き、「エンジニアならではの学び方」についてもご紹介しますそして「今日どう生きるか、を考える」
きっかけへと繋げたいと思います

「歴史に学ぶ」「未来を予測する」そして「今日どう生きるか、考える」～宣言的で予言的な生き方・学び方のススメ～

9 目次 1. 自己紹介 2. 学びの歴史に学ぶ 1. 「哲学」と「科学」の歴史に学ぶ 2. 「重力科学」の変遷に学ぶ
3. 本という歴史を浴びるよう読み漁る 3. ITと経済の歴史に学ぶ 1. 「日本のIT」と「欧米のIT」の発展に学ぶ 2. 「バブル」から学ぶ 3. なぜ歴史は繰り返すのか？ 4. 未来を予測する 5. 今日どう生きるか、考える 1. 未来を作る～宣言的で予言的な活動～ 2. エンジニア／非エンジニアに共通の学び方 3. エンジニアならではの学び方

10 １．自己紹介

11 カラビナテクノロジー株式会社 CTO 常務 / 他2社経営プログラマ歴36年 / XPer歴18年 /
福岡技術顧問 (3社) AIジョブカレ福岡代表 / enPiT (文科省社会人IT育成) 講師。森正和 |> 。 Elixirコミュニティ「fukuoka.ex」福岡理学部 / IAI Fukuoka / 「通常の3倍」福岡主催「量子コンピュータ by Blueqat」 / 「OpenQL」福岡代表福岡Elixirプログラマ / 重力プログラマ my favotite technology & implements. Twitter／Qiita／Github @piacere_ex

OSS書いて、仕事作りつつ、AIチームのトップもやります

プログラマを35年間続け、現在、「重力プログラマ」中重力波解析するし、重力・流体・天体シミュレータも作る

14 2018/7/20 福岡理学部八限目「重力と宇宙を愛する全ての人に」 #2

好きが講じて、重力・宇宙イベントを1年で3回、開催

MeetUpは、「実際に動くコード」でライブデモします connpassのfukuoka.exグループに登録すると、次回イベント開催のお知らせメール届きます、どうぞご登録を https://fukuokaex.connpass.com/ 地味に女子率、高し(^o^)

もくもく会は、Elixirに入門する人でも、経験者でもOK 仕事終わり、くつろぎ、ほろ酔いつつ、Elixir／Phoenix によるプログラミングの世界に触れてみませんか？ ※入門スライド／Qiitaも用意していますので、初心者も安心 connpassのfukuoka.exグループ登録で、もくもく会の開催お知らせもメールで届きます、どうぞ、ご登録ください https://fukuokaex.connpass.com/

AI・MLに欠かせない前処理系をOSSで無償提供 AI・MLには、前処理 (データクレンジング、変換・集計・加工) が欠かせませんが、Elixir＋Phoenix＋Vue.jsで開発したOSS 「Esuna」を使えば、UI上でデータ処理を設定でき、AI・MLへとスムースにデータを流せます

Elixirで、scikit-learn／Keras相当を実装中「Elixir」の性能・並列性・生産性をAI・ML文脈でも活かすため、 fukuoka.exでGPU実装を行い、機械学習エンジン開発中です半年後にはscikit-learn相当、1年以内には、GPU対応済の Keras相当をリリース予定です北九大、京大の先生と共に Elixir GPU活用の共同研究論文も書いてます

AI学校「AIジョブカレ」の福岡代表＆講師やってます AI権威の松尾研出身で「詳解ディープラーニング」著者、巣籠さん監修のAI学校、現役のエンジニアが講義中 https://www.aijobcolle.com/

22 ２．学びの歴史に学ぶ

23 ２－１．「哲学」と「科学」の歴史に学ぶ

24 ２－１．「哲学」と「科学」の歴史に学ぶまず、哲学と聞くと、「難しい」とか「役に立たない」といったイマイチなイメージであったり、どこかしら、人を寄せ付けない雰囲気を感じたり…多くの方がそう思うのでは無いでしょうか？でも、この章が終わるときには、スッキリできるので、どうかご安心を

25 ２－１．「哲学」と「科学」の歴史に学ぶ最初に、「哲学とは何なのか」について簡単に共有すると、「知ることについての学問」という定義があります (他の解釈もあるので、1つの定義です) この定義に照らし合わせれば、今回のテーマである、「学び方を学ぶ」に最適な学問だと思いますが、なぜ、ピンと来ない印象があるのでしょうか？

26 ２－１．「哲学」と「科学」の歴史に学ぶそれは、哲学の発祥が、「なぜ世界は、このように存在しているのか？」というメタなもの…つまり、「なぜ？」を扱ったためと考えます元々、「なぜ？」を疑問としない「神話」で世界を説明してた時代に、「なぜ？」を問い、その「原理」を追い求めた結果が、「哲学」でした

27 ２－１．「哲学」と「科学」の歴史に学ぶそして、哲学が担った「世界の『なぜ？』を説明する」という部分が、現在、私達の生活を支えている「科学」へと進化していきました中でも、「数学で世界を記述できる」というガリレオがもたらした功績により、様々な自然現象が数式で説明でき、人は、自然現象に匹敵するものを生み出せる存在へと進化していったのですその後、「コンピュータ」を生み出し、この画面を写す「プロジェクタ」であったり、今お手元にある「スマホ」を生み出すに至った訳ですつまり、

28 ２－１．「哲学」と「科学」の歴史に学ぶこの話を深掘りしたり、ソクラテスから、先端のブラックホール科学者であるホーキング博士までに至る、各賢人の主張を紐解いていくと、大学の授業8コマはあるのでこの位にしますが、今回のテーマである、「学び方を学ぶ」を哲学に照らし合わせれば、学びの原点とは、「なぜ？」を持つこと、つまり、「常識を疑う」ことですこれは、システム開発における、業務理解や要求定義、要件定義、
前提条件や制約条件の洗い出し、UXの洗い出しといった、手戻りが許されない重要タスクにて、「自分の経験に基づく思い込み」の罠に陥らないために、とても重要な態度です

29 ２－１．「哲学」と「科学」の歴史に学ぶちなみに哲学は、科学や数学以外にも、心理学や宗教、言語学、労働、経済学…と多岐にわたる様々な学問へと派生していき、「人が生きるための見えないインフラ」となっていますもっと哲学を学びたい方は、コチラの本がオススメです

30 ２－２．「重力科学」の変遷に学ぶ

31 ２－２．「重力科学」の変遷に学ぶ哲学は、様々な学問へと派生していった…とお伝えしましたその代表として、「天文学」があります哲学は、「世界の『なぜ？』を説明する」ものとご紹介しましたが、地球以外の惑星とは、地球から見える不可思議な要素であり、地動説／天動説といった地球の存在確認は、哲学の中心でしたまずケプラーが、惑星の軌道を高精度で観測し、「ケプラーの法則」を築きました惑星の軌道が、地上の引力と同じ力で
構成されると気付いたのがニュートンでしたケプラーニュートン

32 ２－２．「重力科学」の変遷に学ぶ地上の引力と同じ力とは、「2つの物体の質量」と「距離」によって引力が決まる、という法則で、「万有引力の法則」と呼ばれましたしかし、その法則が、なぜ働くのかのメカニズムは、300年もの間、解明されず、アインシュタインが初めて、質量が時空を歪めたことで、もう一方の物体が、歪んだ方向に転がっていく現象と立証しましたちなみに、この詳細は、以下コラムで解説しています数式付きだけど、難しくならない読み物として解説し、「重力」と「引力」の違いなんかも解説しています
重力プログラミング入門「第2回：Pythonで重力波を解析する」 https://qiita.com/piacere_ex/items/8a91b8a1843513da75b6 アインシュタイン

33 ２－２．「重力科学」の変遷に学ぶさて、こうした重力科学の変遷から導かれる「学び方を学ぶ」は、「動作するメカニズムを知る」ということですシステム開発においても、よく「あるある」なのですが、フレームワークやオープンソースを、メカニズム不明の「万有引力の法則」と同様に盲信し、ただ使うだけの人は、イザ何かトラブルが起きたときに無力
であるということですコードレベルや低レイヤーの知識は、イザという場面で役立つのです

34 ２－３．本という歴史を浴びるよう読み漁る

35 ２－３．本という歴史を浴びるよう読み漁る「その道のプロ」と呼ばれるようになるには、大体、10,000時間の積み上げが必要と言われています 10,000時間 = 625日 (1日16時間換算) = 週末込1.7年
= 1,250日 (1日8時間換算) = 週末込3.4年 = 週末無4.8年たとえば、「2つの分野でプロになる」のを、普段の仕事だけで叶えるなら、9.6年もかかるということです…これでは幾ら時間があっても、足りないのは明白ですそこを、誰かが代わりに学んだ履歴 (歴史) をギュッと圧縮し、超絶に時間短縮してくれる最強のメソッドが、「読書」です

36 ２－３．本という歴史を浴びるよう読み漁る社会人になって、読書をしなくなる人が、かなり多いですが、ただでさえ忙しい社会人が、短時間で圧倒的な知識量を蓄えていくには、読書以外の手は無いと思います…ただし、読み方にコツがあります ➢ 「積ん読」…これは絶対にダメ、「買って安心」とか意味無い ➢ 「買ったらすぐ読む」…これはかなり有効な良い習慣です ➢
コツは、「最初から読まず、気になるところ『だけ』読む」 ➢ 「立ち読み」…最も効率良いです、買う本も厳選できます ➢ コツは、1冊を読み切ることと、週2回くらい、本屋に行くこと ➢ 「図書館で週2冊借りる」…これも〆切があり、良いです ➢ 「Amazonで週2冊買う」…年間100冊弱を読めます継続して、切らさず読み続けることが、最も大事なコツになります

37 ２－３．本という歴史を浴びるよう読み漁るこの方向を極めたいなら、「速読」に手を染めますそもそも圧縮学習である読書が、より高い圧縮率へとアップグレードされ、「天才のひらめき」ができる領域に、頭の造りがスイッチしていく水準の知識量を蓄えられるようになります (≒量から質への転換) 私は、このテクニックを使い、以下の領域を高速学習した上で、実践を行い、以下を習得していきました •
マーケティング／セールス／経済学／地政学 • トレーディング／金融工学／投資／不動産 • ビジネスと事業の立ち上げ方、会計、税法 • (進行中) 相対性理論、量子力学、脳科学

38 ２－３．本という歴史を浴びるよう読み漁るちなみに、私のこれまでの生涯読書数は、およそ4,000冊強ですこれは年平均すると140冊、月あたり平均13冊になります参考までに、ここ数年のAmazon購入履歴は、こんな感じです (最近、本は、Amazonでしか買っておらず、買うのはほぼ本です) ➢ 2017年 : 209,702
円 145件 ➢ 2018年 : 185,232 円 136件以下のスクリプトを、Amazon購入履歴ページ開いて、Chrome で走らせれば、自動計算できます (本以外もカウントされます) https://gist.github.com/yociya/6892cfa1d97e6805ca10b8e54997db68

39 ２－３．本という歴史を浴びるよう読み漁るとある号のプレジデントに、「海外と日本の読書量の差」が書かれていて、日本人成人のナント45%は、本を一切読まないそうです… その一方、年収2,000万を超える日本人と、海外勢は、月平均 10冊を読むようです金銭面で裕福になりたい方は、とにもかくにも、「本という歴史を浴びるように読み漁る」

40 ３．ITと経済の歴史に学ぶ

41 ３－１．「日本のIT」と「欧米のIT」の発展に学ぶ

42 ３－１．「日本のIT」と「欧米のIT」の発展に学ぶ 1980年代、コンピュータ市場が急拡大し、日本製メモリが米国のコンピュータ産業で全面採用された結果、メモリ世界シェアで日本が80％をも占める大躍進を遂げます「ジャパン・アズ・ナンバーワン」というフレーズが流れ、日本は、GDP 世界第2位のハードウェア立国を果たし、米全土を買い上げられるほどの大成功を収めました米国は、この大敗から学び、1990年代以降、国をあげて、「情報スーパーハイウェイ構想」と呼ばれる通信インフラ増強とソフトウェア
拡充に大きく舵を切り、これがMicrosoftやApple、Amazon、 Googleといった巨大ソフトウェア企業を生んだり、クリーンなデータ構造やBIを屋台骨としたAI・ML開発の大躍進を後押ししました

43 ３－１．「日本のIT」と「欧米のIT」の発展に学ぶ一方、日本は、ハードウェア立国の成功体験に浮かれ、バブルが崩壊した後も、ソフトウェアおよびプログラマを「ハードウェアのオマケ」と軽視し続けましたプラザ合意という実質的な経済制裁により、対外貿易が制約され、内需中心の生き残りをせざるを得なくなったことで、海外の事情に疎くなったことも、この状況に拍車をかけています ※制約される中で、内需で自立し、GDP世界3位は凄い実績ですが、「引き篭もり続けた」ことが問題「就職氷河期」の発生や「失われた20年」の原因の1つと考えます
今、諸外国と比べ、国内エンジニア／プログラマが冷遇されてることも、この時代からの名残で、30年前に端を発した現象と考えます (データのダーティさ故にAI・ML開発の推進が鈍いことも同様です)

44 ３－１．「日本のIT」と「欧米のIT」の発展に学ぶ株価が全てを表す訳では無いですが、日米の発展の違いを比較するには、分かりやすいです (横軸年は合わせてある)

45 ３－１．「日本のIT」と「欧米のIT」の発展に学ぶこの「日本のIT」と「欧米のIT」の発展の違いから「学び方を学ぶ」ところは「時代の変化を掴むには、成功体験は捨てる」ということです

46 ３－１．「日本のIT」と「欧米のIT」の発展に学ぶちなみに、現代の経済は、「ITが主導権を握っている」といっても、過言ではありませんこの章が、「ITの歴史に学ぶ」と銘打ちつつ、同時に経済に纏わる内容が多いのは、「エンジニアも経済を知ろう」というヒントです一方、非エンジニアであっても、エンジニア領域の知識をそれなりに蓄えた上で、ビジネスモデルやプロダクト、マーケット動向、諸外国の動向を見ていかないことには、太刀打ちできない…もヒントですプログラミング教室が流行っていますが、そういうミクロな視点よりも、
もっとオールラウンドなエンジニア領域のリテラシー向上と、経済とIT 発展の関係性を理解する教育の方が、急務だと私は捉えています

47 ３－２．「バブル」から学ぶ

48 ３－２．「バブル」から学ぶさて、「バブル」と「バブル崩壊」は、90年代の日本に起こった現象だけでは無く、各国の歴史の中で、何度も起こっています (ちなみに、バブル形成に影響する興銀は、70年の新日鉄の誕生に深く関わっており、私の住む北九州は、新日鉄の中心地です)

49 ３－２．「バブル」から学ぶ実は1600年代から130回のバブルが起きています (下記は抜粋) 1637 オランダでのチューリップ・バブル 17世紀日本の江戸時代の荻原重秀の貨幣改鋳（金銀改鋳）による元禄バブル 1719年代フランスでのミシシッピ計画
1720年代イギリスでの南海会社バブル事件（南海泡沫事件）、「バブル」の語源となった 1840年代イギリスで鉄道会社の株に投資が殺到（鉄道狂時代） 1872 - 1879 日本の軍需の為の食肉毛皮需要によるウサギ飼育ブーム（ウサギバブル） 1915 - 1920 日本の株・土地・商品の上昇（大戦景気、大正バブル） 1920年代米で第一次大戦の資金流入バブル、「暗黒の木曜日」で崩壊、世界恐慌に 1986 - 1991 日本の株と土地の異常な上昇でバブル 1992 - 1994 メキシコをはじめとする中南米バブル 1993 - 1997 東南アジアの不動産バブル、アジア通貨危機で崩壊 1999 - 2000 アメリカを中心に世界中のITバブル 2003 - 2006 世界中の不動産バブル、サブプライムローン問題で崩壊 2004 - 2008 世界中の原油資源バブル 2017 - 現在仮想通貨

50 ３－２．「バブル」から学ぶバブルの日本史と世界史、時代背景、纏わるプレイヤーについて話し出すと、これまた長いので、その原因のみを要約しますそれは、「過剰なあり得ない期待」で実体より泡は膨れ、「後先無に我を忘れる熱狂」で引き際が見えず、「自分だけは周りと違うという過信」
で逃げ遅れ、そして、「過剰かつ急速な失望」により泡は崩壊する… という、「人の心理的特性」が大きい、と考えます

51 ３－２．「バブル」から学ぶこうした「人の心理的特性」は、幾ら技術が進歩しても、人の根本的な特性 (心理面や生存本能) が、原始時代から何も変わっていないことを意味しますこれを「穴居人 (けっきょじん)
の原理」と呼びますが、狩りをする中で生き延び (扁桃体)、勝者として、あるいは交渉人 (前頂葉) として、多くを得つつ、子孫繁栄のためにモテようとし (視床下部)、その一方で、穴ぐらの中で火を眺め、1日の疲れを癒やして安心を得たい…という、原始脳のメカニズムです「成功する (負けない)」ことが重視される、一般生活や仕事でこれらは機能しますが、市場においては、うまくいかない要因です

52 ３－２．「バブル」から学ぶもう1つ、人の特性として、「数字オンチ」「確率オンチ」が挙がりますたとえば、「周りの30%の人が持っていたら、みんなが持っている」と誤認したり、塩漬け、つまり、「損の増加は無限大に許容」する割に、「利益が少しでも出たら、確定したくて仕方無い」といったように、人の数字や確率に対する非対称性や非合理性は、市場取引にかなり不利に働きます (実は、経営や事業推進でも不利です) もっと詳しく知りたい方は、「プロスペクト理論」
で調べてください

53 ３－２．「バブル」から学ぶでは、このバブルから「学び方を学ぶ」領域は、どこかと言うと、「心理や周りに惑わされず、ファクトで判断する」ということです佐藤先生がお話した「現場・現実・現物」と同種の主張です

54 ３－３．なぜ歴史は繰り返すのか？

55 ３－３．なぜ歴史は繰り返すのか？歴史を学ぶ上で、外せない重要な考え方があります「愚者は経験に学び、賢者は歴史に学ぶ」オットー・フォン・ビスマルク (ドイツ貴族、政治家) 【1815-1898】人の歴史は、以下3種類の動きで構成され、自らの経験で無いと学べない「愚者」が、歴史を繰り返す…を把握する必要があります ①
指数関数的な発展を遂げる ② 発展限界に到達し、別のレールに切り替えるか、衰退する ③ 過去の歴史に学ばず、同じことを繰り返す ※そもそも、「自らの経験からすらも学べない」という方も観測されますが…

56 ３－３．なぜ歴史は繰り返すのか？人類の歴史で、戦争が何度も繰り返されるのも、バブルが130回も起こるのも、この「自らの経験からしか学べない」が大きく影響していると私は考えていますエンジニア領域においても、こうした繰り返しはあります…たとえば ➢ 「車輪の再発明」 ➢ 過去、解決した手段を調べず、似たもの／劣化品を作る
➢ 既存のプログラミングパラダイムだけでやりたがる ➢ 関数型のような、新たなパラダイムを学ぶことを拒否する ➢ (本当は最古のパラダイムであって、新しくは無いんですけどね…) などなど

57 ３－３．なぜ歴史は繰り返すのか？ここから「学び方を学ぶ」ところは、ここまでお伝えしたことをかぶりますが「まず歴史や先人の過去をサーベイする」ということです

58 ４．未来を予測する

59 ４．未来を予測する「未来の技術予測なんて、できないよね」という論調が強めなので、その背景について考えてみます以下のような思考パターンだと、高確率で読み間違えます ✓ ゼロベースの憶測、空想の産物 ✓ 個人的な願望、自社利益誘導 ✓
既存産業構造の延長で思考する ✓ 産業の伸びと、技術の進化は、必ずしも一致しない ✓ 現在の最新技術を把握していない ✓ 技術が、経済や人の暮らしを変えるチカラを過小評価する

60 ４．未来を予測する一方で、高精度な未来予測を行う思考パターンは、以下をベースに組み立てていきます ① 今日の最新技術やプロトタイプが成熟した結果で考える • 今、無い技術で想像する必要は無い ② 現代の物理法則や自然法則
(4つの力) と矛盾しない • 物理法則や自然法則 (重力、電磁気力、弱い核力、強い核力) の解明は、おおかた明らかにされており、その部分を逆転させる技術の出現は見込めない ③ 「穴居人の原理」に反しない • テクノロジーが幾ら成立しても、それが人々に浸透するかは、「穴居人の原理」に制約されるため、たとえば、「カッコ悪い」ウェアラブルデバイスは、受け入れられない

61 今回は、「学び方」にフォーカスしているため、未来予測そのものについては割愛させていただきますが、「学び方を学ぶ」を未来予測の観点でなぞらえば、「今あるものが成熟した姿を描く」という思考パターンにより、現実的な未来予測をできるようになり、今後出現するテクノロジーは予測できるようになります４．未来を予測する
私の未来予測の多くは、この物理学者の本と各種論文をベースにしてます

62 ５．今日どう生きるか、考える

63 ５－１．未来を作る～宣言的で予言的な活動～

64 ５－１．未来を作る～宣言的で予言的な活動～どのような未来が訪れるかを、事前に読めているのであれば、自ら、「その未来を作ることに加担する」というマッチポンプができるので、1段上の良質な学びが得られます更に、自分が身の回りの世界を変えていく、という体験を通して、「世界すらドライブする、主体的な人生を送る」ことに繋がり、心身の健康に、とても良いですこれには、名前が付いていて、
「自己達成的予言 (self-fulfilling prophecy) 」と呼ばれます (別名: ピグマリオン効果)

65 ５－１．未来を作る～宣言的で予言的な活動～実は皆さんも、気付かないうちに、この「自己達成的予言」を実行していたりします…たとえば、こんな口癖、ありませんか？ ➢ 「私には、これはできない」 ➢ 「私はダメだな」 ➢
「この技術には叶わない」このような、ネガティブな自己達成的予言にも名前が付いていて、「ピグマリオン効果」の反対語で、「ゴーレム効果」と呼びますそんなゴーレムさん (笑) に、1つ良いヒントをお伝えします「未来のことは、良いことも、悪いことも、全て嘘」

66 さて、ここから「学び方を学ぶ」を抽出すれば、「予測した未来を叶えるために学ぶ」という主体性高い学び方を導くことができますこのゴールから逆算する考え方は、「バックキャスティング」と呼ばれ、国連が国際目標で掲げる「SDGs
(持続可能な開発目標)」でも注目されています５－１．未来を作る～宣言的で予言的な活動～

67 ５－２．エンジニア／非エンジニアに共通の学び方

68 ５－２．エンジニア／非エンジニアに共通の学び方ここまでの内容を、エンジニア／非エンジニア共通の学び方として、そのエッセンスを整理すると、こうなります ① 「なぜ？」を持つこと、つまり「常識を疑う」 ② 動作するメカニズムを知る ③ 本という圧縮歴史を浴びるように読み漁る
④ 時代の変化を掴むには、成功体験は捨てる ⑤ 心理や周りに惑わされず、ファクトで思考する ⑥ まず歴史や先人の過去をサーベイする ⑦ 今あるものが成熟した姿を描く ⑧ 予測した未来を叶えるために学ぶ

69 ５－３．エンジニアならではの学び方

70 ５－３．エンジニアならではの学び方エンジニアと非エンジニアの決定的な違いは、「プログラミング」＋「クラウドオートメーション」により、「自律的に動き続けるシステムを構築できる」か否か、ですこれは言葉を変えると、「小さな世界を自分の手元で記述できる」という、ある種、「ちっちゃな神の仕事？」をエンジニア全員が持って
いるということです

71 ５－３．エンジニアならではの学び方 …と、まぁ、ここまで厨二病をこじらせなくても、「生産手段を持ち、その生産性すら向上できる」という、まるで「永久機関」のような構造を、エンジニア全員が持っているということです …きっと、こう思われるんじゃないでしょうか？「いやいや、それは理屈上の話だよね？」さぁ、その答えは…

72 明日13時、広島Elixirコミュでお話します! ”広島 Elixir 第1回” でググって、お申込みくださいm(__)m

73 は、まぁ冗談として

74 ５－３．エンジニアならではの学び方

75 ５－３．エンジニアならではの学び方「知識労働の生産性は量よりも質の問題であることを認識する」ピーター・ドラッカー【1909-2005】「テクノロジストの条件」よりさて、ここから最後の「学び方を学ぶ」ですが、「エンジニアになれば、未来を自分で作れる」
ということです

76 ５－４．オマケ：「茨の道」のススメ谷本さんの高速道路に刺激を受けて、追加してみました

77 ５－４．オマケ：「茨の道」のススメ先月発売され、ベストセラー入りの「天才を殺す凡人」では、凡人は「共感性」により、自分と似たような仲間を大事にする一方、創造性で貢献する「天才」は理解できないので、排斥・迫害されることがありますちょっと話しにくい内容が多いので伏字気になる方は、懇親会で聞いてください

78 最後に：ココでご紹介した学び方を実践しています ”エンジニアの楽園” でググって、私の「現在地」と「これから」どうぞ (このコラムから抜粋) 「愚者は経験に学び、賢者は歴史に学ぶ」もし、英語が苦手でも日本語に翻訳された最新情報を追えばOK
経験値任せ…つまり「車輪の再発明」をする危険より、遥かに良い

79 ご清聴ありがとうございます

「歴史に学ぶ」「未来を予測する」そして「今日どう生きるか考える」

「歴史に学ぶ」「未来を予測する」そして「今日どう生きるか考える」

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