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国立情報学研究所の新井紀子教授が著書「 コンピュータが仕事を奪う [nikkeibp.co.jp]」で問題提起されているように、今まで機械化されていなかった「知的労働」も、あるマニュアル化できる定型的なものについては、積極的に機械化されていき本格的なOA化が進む時代が目前に迫っていることを考えると、今までのような能力では仕事を得るのも難しくなっていくと覚悟しないと。（人工知能にはフレーム問題のような根本的な問題があるので、オール・マイティな人工知能はむりだけど、特定業務に限れば実用にたる人工知能は実現目前だと思う）。 そう考えれば、機械に仕事を与える仕事と
隣のスレッドにも書いたのですが、今のプログラミングの世界は、ひと昔前と違って、API の使い方さえ知っていればプログラムが書けますね。API の先の具体的な実装やそこで使われているノウハウを知らなくても良いですよね。
このことを、そろばん（計算）についても当てはめて考えると、計算の具体的なアルゴリズムは知らなくても、例えば足し算とはどういうものか、その性質だけ理解していれば、あとは電卓の叩き方さえ覚えていればよいってなりますよね。実際、私達 sin とか cos なんかの関数ではそうしています。
こんなふうに考えてみると、計算の必要性っていうのも、程度問題のような気もしてきませんか？…あ、これは、掘り下げるための思考実験的な議論で、私の個人的な意見っていうわけではありませんけど。 (ﾟ∀ﾟ)
そうですね。下位階層を実際に知らなければ、新しい法則性は発見できないと私も思います。
でも、その一方で、三角関数の加法定理なんかもそうですが、法則の殆どは、自分たちが自ら発見したのではなくて、すでに発見されているものを教わったもので、私たちがやるのは、せいぜい、その証明の過程を一度なぞることで、その後は証明の過程は忘れとしまって、定理の使い方だけ覚える… みたいなパターンが多いのではないでしょうか？（少なくとも私の場合は全部そうです (^w^)）
証明の過程を知らなくても定理が使える状態、というのは、実装の中身を知らなくてもAPIを使えるというのと似ているように思えるんです。ご指摘なさっているとおり、実装をある程度知っている方が、効率の良いコードが書けるというのは、そのとおりだと思います。前にも出しましたけど Array List と Linked List みたいな例もありますもんね。 （ ＾ω＾）
三角関数の加法定理ってなんだっけ…って。もうずっと見てないから、すかーり忘れてしまってました。ネットで調べてみたら…
cos (a+b) = cos a・ cos b + (-sin a)・ sin b sin (a+b) = sin a・ cos b + cos a・ sin b
これを習った当時は、まったく気がついてませんでしたけど、これって、回転行列そのままだったんですね。…と今更ながらに気づきましたた。
|r| cos (⊿θ+θ) = cos ⊿θ・|r| cos θ + (-sin ⊿θ)・|r| sin θ |r| sin (⊿θ+θ) = sin ⊿θ・|r| cos θ + cos ⊿θ・|r| sin θ
三角関数の加法定理ですが、これを習ったときは、一般の代数学の一貫としてやっていたので、とにかく覚えるのが面倒だった記憶がありますねぇ。即興で導き出せる感じもしなかったですし。
でも、回転行列の場合は、もちろん、回転行列 R(⊿θ) を想定して、R(⊿θ) の単位ベクトル ex = (1, 0)、ey = (0, 1) に対する応答を考えるだけなので、すごく分かりやすいなと感じていた記憶があります。最初から、線形代数の一貫として教えてもらいたかったですねぇ。
スピンアウトで、スミマセン。(≧∇≦)
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アレゲは一日にしてならず -- アレゲ見習い
求められる基本能力の高度化 (スコア:1)
国立情報学研究所の新井紀子教授が著書「 コンピュータが仕事を奪う [nikkeibp.co.jp]」で問題提起されているように、今まで機械化されていなかった「知的労働」も、あるマニュアル化できる定型的なものについては、積極的に機械化されていき本格的なOA化が進む時代が目前に迫っていることを考えると、今までのような能力では仕事を得るのも難しくなっていくと覚悟しないと。（人工知能にはフレーム問題のような根本的な問題があるので、オール・マイティな人工知能はむりだけど、特定業務に限れば実用にたる人工知能は実現目前だと思う）。
そう考えれば、機械に仕事を与える仕事と
Re: (スコア:1)
隣のスレッドにも書いたのですが、今のプログラミングの世界は、ひと昔前と違って、API の使い方さえ知っていればプログラムが書けますね。API の先の具体的な実装やそこで使われているノウハウを知らなくても良いですよね。
このことを、そろばん（計算）についても当てはめて考えると、計算の具体的なアルゴリズムは知らなくても、例えば足し算とはどういうものか、その性質だけ理解していれば、あとは電卓の叩き方さえ覚えていればよいってなりますよね。実際、私達 sin とか cos なんかの関数ではそうしています。
こんなふうに考えてみると、計算の必要性っていうのも、程度問題のような気もしてきませんか？…あ、これは、掘り下げるための思考実験的な議論で、私の個人的な意見っていうわけではありませんけど。 (ﾟ∀ﾟ)
Re:求められる基本能力の高度化 (スコア:0)
使い方を知っているのは知らないよりはマシだけどな。
Re:求められる基本能力の高度化 (スコア:1)
そうですね。下位階層を実際に知らなければ、新しい法則性は発見できないと私も思います。
でも、その一方で、三角関数の加法定理なんかもそうですが、法則の殆どは、自分たちが自ら発見したのではなくて、すでに発見されているものを教わったもので、私たちがやるのは、せいぜい、その証明の過程を一度なぞることで、その後は証明の過程は忘れとしまって、定理の使い方だけ覚える… みたいなパターンが多いのではないでしょうか？（少なくとも私の場合は全部そうです (^w^)）
証明の過程を知らなくても定理が使える状態、というのは、実装の中身を知らなくてもAPIを使えるというのと似ているように思えるんです。ご指摘なさっているとおり、実装をある程度知っている方が、効率の良いコードが書けるというのは、そのとおりだと思います。前にも出しましたけど Array List と Linked List みたいな例もありますもんね。 （ ＾ω＾）
Re: (スコア:0)
まあ、プログラミングのときにしか役に立った覚えが無いが。
Re:求められる基本能力の高度化 (スコア:1)
三角関数の加法定理ってなんだっけ…って。もうずっと見てないから、すかーり忘れてしまってました。ネットで調べてみたら…
これを習った当時は、まったく気がついてませんでしたけど、これって、回転行列そのままだったんですね。…と今更ながらに気づきましたた。
Re:求められる基本能力の高度化 (スコア:1)
三角関数の加法定理ですが、これを習ったときは、一般の代数学の一貫としてやっていたので、とにかく覚えるのが面倒だった記憶がありますねぇ。即興で導き出せる感じもしなかったですし。
でも、回転行列の場合は、もちろん、回転行列 R(⊿θ) を想定して、R(⊿θ) の単位ベクトル ex = (1, 0)、ey = (0, 1) に対する応答を考えるだけなので、すごく分かりやすいなと感じていた記憶があります。最初から、線形代数の一貫として教えてもらいたかったですねぇ。
スピンアウトで、スミマセン。(≧∇≦)