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  • 不運に潰されず、幸運をつかむ方法|ふろむだ@分裂勘違い君劇場

    この記事は、ぼくのやらかした大失敗から得た教訓をまとめたものです。 麻雀では、配牌やツモが悪ければ、まず勝てません。 しかし、何千回も麻雀ゲームを繰り返すと、トータルでは、麻雀が強い人が勝ちます。 試行回数が十分に多いと、運よりも、「運以外の何か」によってトータルの勝敗が決まるのです。 しかし、人生は麻雀と違って、以前にやったゲームの結果が、その後のゲームの勝敗を大きく左右します。 たとえば、人生の初期に大きな成功を収めると、その後の人生は圧倒的に有利になります(金銭・人脈だけでなく、拙著に書いたような認知バイアス系の雪だるま効果が発生するため)。 また、逆にうつ病になって、それが治らなくなってしまったりすると、もう、何をやっても、どうにもならなくなったりします。 しかしながら、実際には、「人生の初期に大きな成功を収めた人」も「うつ病になって、それが治らなくなってしまった人」も、多数派では

      不運に潰されず、幸運をつかむ方法|ふろむだ@分裂勘違い君劇場
    • 【特集】 知っ得!企業トップのAI活用法。日本マイクロソフト社長のCopilotの使い方がすごく勉強になる

        【特集】 知っ得!企業トップのAI活用法。日本マイクロソフト社長のCopilotの使い方がすごく勉強になる
      • これをやると「言語化が苦手な人」と、意思の疎通がしやすいかもしれない。

        様々な会社に訪問していると、それなりの頻度で「言語化が苦手な人」に遭遇する。 例えばこんな具合だ。 「プロジェクトの基本要件を一つにまとめてマネジメントしたいんだけど。 例えば、一部のプロジェクトで必要なリソースを最初に一つの大きな枠組みで決めて、それを全部に使う、そんな感じ。」 「言葉にできてるじゃない」と思う方もいるかも知れない。 だが、本当に言語化の苦手な人とは、「言葉にはできているのに、その内容が、他の人にとって難解過ぎる人」なのだ。 「言葉が出てこない」 「説明しにくい」 「なんと言えばいいのか迷う」 というのは、実は「言語の苦手な人」よりもかなりマシである。 なぜならば、「言語化できていない」という認識を自分自身で持てるからだ。 それに対して、真に言語化の苦手な人は、自分自身で「言語化が苦手」と気づいていない可能性が高い。 前職にもこんな人がいたが、 「あの人、あたまが良すぎて

          これをやると「言語化が苦手な人」と、意思の疎通がしやすいかもしれない。
        • 『(ある程度は読めるが)喋れない、聞けない』から、『TOEIC 815点(

          『(ある程度は読めるが)喋れない、聞けない』から、『TOEIC 815点(リスニング420点)まで、5時間x10か月=1500時間』 大学受験で英語が得意科目だったのははるか昔。喋れない、聞けないから脱却の必要があり、10ヶ月の猛勉強で、さほど苦労なく英語で世間話ができて、ニュースやTEDなら比較的楽に聞けるようになった。日常的に字幕なしの海外のYOUTUBEを見ているし、世界一人気があるというポッドキャスト『The Joe Rogan Experience』も、まだら状の理解ながら、テキストなしで楽しめるようになった。 僕の勉強量と成果のバランスが良いのかどうか、自信はない。勉強時間も、平均したら、一日5時間を大きくは超えないとは思うが、サボり気味だった期間もあり不正確である。 それだけの時間をかけたら、そりゃ、それぐらいにはなるわな、と思う方もいるだろう。 が、『TOEIC 815点』

            『(ある程度は読めるが)喋れない、聞けない』から、『TOEIC 815点(
          • 東工大と京大の愚策 - とある講師のホンネ

            ちょっと前の話になりますが 東工大と京大が相次いで「女子枠」を作りましたね。 正直なところ、愚策としか思えませんね。 1)面接では「本当の意欲」は測れない 2)「興味関心(好み)」の性差を無視するのは不自然 3)「新しい視点」って?(笑)だったら「男女ともに」二次試験を廃止しろ 4)女子枠云々以前に、理系職の待遇を、国が変えろ 1)面接では「本当の意欲」は測れない 面接で「理科・工学への関心興味」を測る? バカ言っちゃいけません(笑 たしかに、「面接」は、『ある程度』有効。 実際に切った張ったのビジネスの最前線にいる人間には、ある程度、見抜ける。 それでも、「あんな奴だとは思わなかった」が3割くらい起きるのが「面接」。 短時間なら、人は人を騙せる。 ましてや、さ。 東工大も京大も、その「面接」だれがやるの?(笑 そういう「利益のためなら平気で人を騙せる人間が存在する現場」を経験していない教

              東工大と京大の愚策 - とある講師のホンネ
            • プログラマ視点での生成AIとの付き合い方

              プログラミングについて、最近考えてることについてのポエム。 基本的に、 GPT-4 と Claude-3-Opus を使った経験を念頭に置いて話をする。機械学習エンジニアではないので、あくまで利用者に徹した視点での話。仕事で生成AIを使ったパイプラインを作ったりはしている。 生成AIの進化速度を予測しておく 今大事なことは、今AIがどの程度の性能かという定点の話ではなく、その進化の速度を認識すること。 コード生成というタスクにおいて、生成AIモデルを人間に当てはめると、こんな感じの人物像を自分は持っている。 GPT-4: プログラミング経験2年目の大学2年生 Claude-3-Opus: プログラミング経験3年目の大学3年生 ここでいうn年目は、業務経験ではなく、プログラミングの単位がある大学での、教育課程としての経験年数。今のひたすら学習量を増やす方式だと、単に1年に1年分ぐらい賢くなっ

                プログラマ視点での生成AIとの付き合い方
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