今、学びたいもの
数学
物理学
神経科学(生物学)
心理学
経済学
哲学
美術
歴史
.......
それぞれを浅く広く（上の方は深く）。モノによってMOOCを活用したり、本を読んだり、人の話を聞いたり。。本を読むのが情報の入れ方として手っ取り早いのは間違いない。しかし、その手に入れた情報をどうこねくり回すかが重要である。その点でMOOCは(自分にとって)映像や音とリンクさせて、ブログに記録したりとアウトプットに積極的になれるというメリットがある。もちろん、その分MOOCの方が取り組むのに時間と労力がかかるのは間違いない。臨機応変に使い分けるのがよさそうだ。
なぜ、学びたいのか
ある程度世界に触れて見識を深めようとすればするほど、全ての分野が繋がっているということに気がつく。例え数学の難解な数式であっても、背後にはそれを組み立て作った人物がいて、その人物の生涯を辿ってみれば、驚くほど芸術家肌だったりする。いわゆる数学的な発想というものに少なからず芸術的な視点が含まれている。音楽と数学の親和性はよく議論されている。日本の高校の必修科目である倫理には、様々な人物と(高校生にとってはわけのわからない)思想が多く出てくる。しかしそれらの思想を提唱しているのが高名な(ド理系)科学者であったり、心理学者であったり、経済学者であったりする。最新の科学、情報技術の結晶である人工知能においては、その原点は単なる統計的分析であるにも関わらず、人類にもたらす影響力の大きさから、時に心理学として、時に経済学として、さらには哲学の問題として語られる。結局、人間が、自然、動物、社会、人間、心などを様々な観点から観察、考察しているだけであり、学問領域というのは便宜的な問題から分類されているに過ぎない。学問というものが人間の営みである以上、それらは全て地続きなのだ。
例えばあなたが人工知能に興味を持って勉強し始めたとする。しかし、人工知能というのは広大なテーマだ。簡単なプログラムを組んでそれらしいことが出来るようになることを目標とするのか。知能という深遠なテーマについて語るのか。数学的な議論をすることで、新たな計算手法を生み出すのか。はたまた人工知能が個々人に対してどのような影響をもたらすのかを心理学的な側面から考えるのか。生物学的な観点から、脳の仕組みについて学ぶことで知能の本質に迫ろうとするのか。機械学習の実装能力を身につけてデータサイエンティストとしての能力を身につけようとするのか。自動運転技術とからめて、自動車産業に飛び込みたいと思うのか。ロボットと絡めて画像処理、自然言語処理の実用的な開発を目指してみるのか。
もちろん、そこに至るまでに、統計的な処理を学ぶために、機械学者の理論を学ぶために、人の心理に及ぼす影響を考えるために、脳の仕組みを知るために、自動車の仕組みを知るために、ロボットについて学ぶために、統計学、確率論、線形代数、微分積分、心理学、神経科学、力学、熱力学、電磁気学、解析力学、流体力学、制御工学、などを学ばなければならない。
ほえ〜
