iHuman:AI時代の有機体-人間-機械
序章 河本英夫
第4次産業革命という産業の再編が進んでいる。
第2次産業革命は、電気、電話、同時に産業のオートメーション化。Fordの生産体制の「分業」
第3次産業革命は、パソコン、インターネットの出現。現在進行中。コンビニのおにぎりの自動生産のような単純労働の自動化。
医療現場ではCTスキャンの莫大な画像をAIに読ませて、詳細な分析をきわめて短時間で人間よりも正確に行う。この規模と速度感は人間がそれに慣れるためにしばらく時間が必要なほどだ。
AIの知能は人間とはコードがまるで異なる。それは利便性を生み出すが、経験は豊かになっているとはいえない。
利便性＝豊かさだろうか？
人間の知能をAIに代行させていけば、かならずAIは人間を超える。それは、人間が完璧に設計されたものではないからだ。手が2本あって、それぞれに指が5本あるが、これは進化の過程の偶然の賜物である。電車で本を読むとき、つり革につかまって、本を片手にすると、どうしてもページがめくれない。人間の体は完璧に設計されていないのだ。
人間の記憶は選択的に捨てることを基本としている。コンピュータの機能の中に「選択的忘却」は含まれない。
足の裏は必要に応じて必要なデータを感知するだけであり、ここには「選択的無視」が働いている。余分なデータを積極的に無視するのだ。
AIを搭載したロボットはモーターとセンサーで設計される。
運動器官と感覚器官のズレを調整するために「感情」が起こる（終章に詳しい）。
短歌や俳句を読むAIは、現時点ではまだ言葉の組み合わせだけで読む。それはそれでかなり面白いものを読むし、新しい組み合わせは人間にとってまたとない学習の機会になっているが、そこに情感を感じ取っているのは、読み手としての人間だけである。
第1章 宇野邦一
レイ・カーツワイル『シンギュラリティは近い』NHK出版2016
現代のコンピュータ技術ではメモリーのサイズが毎年2倍に増えている。5年たてば2の5乗で32倍に。2030年になると人間の脳、一人ひとりの個人の思考と記憶処理能力がそっくりダウンロードされるほどの容量が実現されるだろう。
このシンギュラリティに否定的な立場を取りつつも、内容は難解すぎて理解できなかった、、、
第2章 松田正隆
第3章 村山悟郎
忘れること。創造の過程では、しばしば忘れる働きがポジティヴに作用する。
画家がひとつの作風を確立しているのであれば、それは一連の制作プロセスの記憶をともなっている。この記憶をみずから意識して揺るがして、あらたな作品を作ることは容易ではない。スタイルとは膠着の別名といえる。
忘れることで、手順を違える。しくじったという感触と同時に別の可能性にかけるような決心も生まれる。
創造とは制作プロセスの別様な回路を探り当てることである。
中世から確立された油彩の古典技法にとって最大の問題はプロセスが確定していることだった。
セザンヌは、単層の画面をオールオーバーに描きすすめ制作のどの段階でも作品として不足のないよう筆触を配している。
クレーは、アトリエを複数持ち、油彩、水彩を時を経て加筆し、あるいは解体と再構成を行っていた。
第4章 稲垣諭
目の前に1匹のサルがいる。腹を空かせ牙をむき出しにしている。このサルと素手で戦い、息の根を止められる現代人はどれほどいるだろうか？たかがサルとはいえ、身体能力や攻撃力は人間よりもはるかに高い。走力も腕力も泳力も動物たちは圧倒的な強さを誇る。
それなのに人間は、自分が動物よりも格下だとは微塵も思わない。彼らに負けているとは、決して考えない。伝統的には、それが神名のもとに配置されたヒエラルキー最上部に位置する人間の自負であり、胡乱な瞳の動物たちに対峙する知性の勝利である。われらはあれら動物ではないと。
現に私たちは、動物から身を守るためにテクノロジーを用いて武器や罠を作り、都市を建築することで彼らを駆逐し、捕獲し、管理してきた。たとえ走力で負けても、車があれば彼らより早く目的地に到達できる。食物の多くは狩猟採取しなくても、農業と家畜で賄える。
テクノロジーは、人間の手段としての道具を産み、装置を産み、機械を産み出してきた。それぞれは社会化し、ネットワーク化し、汎化されていく。あらゆる場面にテクノロジーとその産物が浸透し、テクノロジーが便利になればなるほど、人間の理解が追いつかず、人間自身が疎外されてしまう。
多くの高齢者にとってスマホはすでにモンスターである。
問題は、私たちが現に生きている生活世界が、誰も理解できない無数の技術の浸透によってしか成立しないことにある。人間とは、技術なしには「欠陥動物」である。
地震や台風といった自然災害でテクノロジーが麻痺する場面を思い起こせばよい。薄暗い部屋を照らす蝋燭ですら、テクノロジーの産物である。人間はすでにテクノロジーの制御下に置かれている。
人間の生活の質が、テクノロジーがうまく機能するかどうかにかかっているのである。機械技術へのご機嫌取りは、もはや人間の債務である。
そのテクノロジーは、ごく一部の人間だけがそのクリエイティブの秘密を握っており、残りの凡庸な人類は与えられた道具や機械の恩恵にあずかるだけである。
さらに言えば、その少数の人間が道具や機械を造っているのかどうかもすでに怪しい。次々と新製品が産み出され、産み出されている最中に、すでに膨大な人員と資本が次の製品のために動員させられている。
すでにある機械技術が、次の機械を造るように人間に強いているのであり、人間はもうその製造競争から降りることはできない。
道具は家族よりも親密に私たちの日常に入り込み、ネットワーク化されたインフラとなって見えなくなることで世界と行為の可能性を拡張する。
道具は、
①あり得ないような問題の対処法を見つけ、
②へこたれることなく既存の能力をやすやすと超過し、
③不可能な課題を解消するために絶えずバージョンアップし、
④さらなる道具を作るように人間に競争を強いる。
⑤そして一切の経験を道具化することで技術と道具のネットワークを拡張し続ける。
道具は壊れ、あっという間に陳腐化する。10年前の携帯電話やビデオテープ、パソコンのOS等は古すぎて見る陰もなく、CDでさえ時代遅れになりつつある。人間はいまだにこの道具の代謝の速度感に順応できずにいる。
第5章 笠井叡
第6章 アダム・タカハシ＋高橋英之
アンリ・ベルクソン「意識と生命」という講演の冒頭で、本来問われるべき「根本的な問題」に直面するのを哲学者たちが避けていると述べた。
「根本的な問題」とは「私たち人間はどこからやってきたのか、私たち人間とは何なのか、私たち人間はどこへゆくのか」である。
アリストテレスの「技術は自然を模倣する」という言葉がある。アリストテレスの時代と現在では、「自然」に対する言葉の意味が違うのであるが、その後、この常套句は、「人工的な製作やそれによって生み出された作品が自然現象を模倣する」という意味で解釈されてきている。
そして、この常套句は、もうひとつ別の事も暗示していた。それは、自然現象が人工的な製作やその論理を通して理解されているという事だ。
（つまり、自然現象を物理や化学で捉えるという事。人間の思考を科学現象で再現しようという事）
より最新バージョンでは、「人間の心はコンピュータである」
「心は適切にプログラムされたコンピュータである」
→この考え方は１９５６年の「ダートマス会議」で提唱されたという。
さらに現在では、人間の脳をニューロンの結合によるニューラルネットワークのシステムとして語る考え方が主流である。→コネクショニズム
ところが、このコネクショニズムの考え方を支えているのは、「人工ニューラルネットワーク」であり、脳はきっとこの「人工ネットワークに違いない」と言っているのである。脳の構造に対して、「人工ニューラルネットワーク」という技術が最初にあり、脳は「自然のニューラルネットワーク」であるはずという議論の矛盾があるのだ。
※中国語を理解しない人にマニュアルを渡して部屋に閉じ込める。そのマニュアルには中国語に対する返答例が記載されている。その部屋に中国語の書かれた紙を入れるとマニュアルに沿って自然な返事が返ってくる。部屋の外にいる人は中国語を理解するのもが部屋の中にいると思い込む。しかし、中にいる人はやり取りされた中国語を理解していない。よって、コンピュータは計算は出来るが意味を理解しているとはいえない。つまり意識をもつ人工知能はありえない。
一方、認知科学者のダニエル・デネットは「哲学者たちはまるで自分たちが手品師の種を明かすプロの解説者」であると述べた。
この議論は、有機体か機械か、自然か技術か、人間か人工知能か、といった対で何かを見ることはその対立項が前提としている共通項を明らかにしない限りループが続くのだ。
....
第7章 松浦和也
かつて産業革命期に熟練労働者から労働を機械が奪ったのと同様、AIが人間から大部分の仕事を奪うのではないか？、特に「知性」が求められる類の人間の仕事を奪うのではないか？熟練のための学習が短期間ででき、複製も可能なうえに、人間以上の速度と正確性を持つAIは人間にとって代わるのではないか？
→シンギュラリティ（技術的特異点）
前半はレイ・カーツワイルの『ポスト・ヒューマン誕生』を引用しながら否定していく内容になっている。
機械が「知能」持ちうると技術者たちは考えているようだが、そもそもこの「知性」が何であるかは全く分かっていない。
チューリングテストさえクリアすれば、それが「知性」なのだろうか？
チューリングテストをクリアしたものは、単に「知性」っぽく見えるだけで「考える」ことをしたわけではない。「中国語の部屋」と同様の批判ができる。
機械が労働を奪うと考えられているが、果たして、人間よりもコストが安いのだろうか？
2016年に囲碁のイセドルに勝ったAlphaGOは1200個以上のCPUと170個以上のgpuを搭載し、小さな町1個分くらいの電力を消費するといわれている。
また、囲碁のプロに求められるのは勝つことだけではない、アマチュアに指導することも必要だろうし、対局の解説も必要だ、しかし、現状AlphaGOは勝つことしか出来ないのである。
第8章 古川萌
2016年4月、17世紀のオランダの画家レンブラントの新作が発表された。もちろん本人の作品ではない。本人らしくAIが作ったものだ。
これに対して、イギリスの美術批評家ジョナサン・ジョーンズは『ガーディアン』誌に次のような文章を寄せた。
「～デジタル・レンブラント：愚か者によって作られた、美術をあざ笑う新たな方法～
いかなる人であれ、またいかなる物であれ、レンブラントの人生を生きることによってのみ、レンブラントの芸術の創造を望むことができる。レンブラントによって愛人ヘンドリッキェの肖像にこめられた人間性を、どうやったらコンピュータが複製することができるのか？ そのためにはまず、彼女とベッドに入らなければならないだろう。それに疫病、貧困、老齢、そのほかあらゆる人間的経験を経なければならないだろう。それこそがレンブラントをレンブラントたらしめ、彼の芸術を彼の芸術たらしめているのだから」
人間の知性とは記憶と経験だと思う！！
終章 池上高志 河本英夫
「生命」とは何だろう。例えば火星に「生命」と呼べるものがいたとして、それらが地球上の生命と同じようにDNA-タンパク質系で作られているかどうかは不明だ。また、火星の生命は伝統的にタコのような姿で描かれてきたが、物のかたちから「生命」を捉えようとすると、地球の生物を基準としたイメージにとらわれてしまう。その意味では、人工的に生命に接近する際には、「生命」という運動のかたちをどう捉え、それをどのように人工的に作り上げていくかという課題が出てくる。
アンドロイドオペラを通じて、「同じことをしない」ことの中にむしろ生命性が現れる。揺らいでいるところに意識や生命性を見てしまう。
故・荒川修作
イタリア芸術系の補助金を受け、レオナルド・ダ・ヴィンチの膨大な量の未公刊の草稿を全部英語にして見せてもらった。その中に「生命をつくる」という言葉が出てきた。そのとき、理論研究では届かない、むしろ生命を実際に作ってこそ生命に到達できると確信した。実際に作る作業には、理論の延長ではない部分が相当ある、と。
「生命をつくる」過程で最初に彼が苦しんだのは、生命の中には「邪魔者」がいるということ。こいつを除去できれば、何とかなるが、この邪魔者が簡単に処理できない。
邪魔者とは「意識」である。
プログラムをコンピュータにインストールして、仮想空間の中で動かすのは簡単だ。けれど、現実世界に何かシステムを立ち上げる場合、季節は変わるし、天気も変わるし、触る人もいるし、、、そういうところにシステムを立ち上げ何もしなくても100年ぐらい生きのびるシステムを作ろうとしたら、仮想空間での構築とは異なる、はるかにたくさんの、まだ全然知らない技術が必要。
2010年Googleの研究員がアボガドロ数の1万分の1の場合の数を調べ上げて、ルービックキューブはどんなに悪いパターンでも20手あれば絶対に解けてしまうことを示した。
人には見つからないこの20手で解くアルゴリズムを「神のアルゴリズム」という。
AlphaGOの事例を出すまでもなく、いろいろな問題解決において、人間がボトルネックになっている。
働きたくないイタチと言葉がわかるロボット 人工知能から考える「人と言葉」
働きたくないイタチと言葉がわかるロボット 人工知能から考える「人と言葉」
第三章
アリ塚のロボットは、アメリカのクイズ番組「ジェパティ！」でチャンピオンに勝ったワトソンの事だ。
｢富士山の高さは」と質問すればAIは、「3776ｍ」と答えるし
「桶狭間の戦いで今川義元を破った人が1576年に建てた城は？」「織田信長」と答えられる。
しかし
「フクロウのフク子さんは居間で新聞を手に取り、台所を通って、仕事部屋へ行きました。新聞は今どこにあるでしょう？」という質問や
「モグラのモグ平くんは1個80円で買えるまんじゅうを12個持っていました。そのうち半分を妹にあげて、それから二人の友達に二つずつあげました。その後お店に行って、400円で買えるだけ買いました。モグ平くんは今、まんじゅうをいくつ持っているでしょうか？」
りんごを見せて「これはなんでしょう？」
等々の質問には答えられない。
AIは質問に対して、キーワードを抽出してそのキーワードを検索、出てきた新しいキーワードをランク付けして答えを導き出す。
一方で居間から新聞を仕事部屋に持っていったなどは検索しても出てこないので、答えられない。
イタチ「やっぱりおかしいよ、リンゴを見たことも食べたこともないのに、リンゴの質問に答えるなんて、本当の意味で「言葉が分かっている」とは言えないと思うよ」
機械の得意なこと、「記憶力」と「検索能力」。
第四章
レオンちゃんに「わたしに何色が似合う？」と聞かれ、「赤がいいよ」とか「黄色がいいよ」は分かる。しかし「赤か黄色が似合う」とか「暖色系がいいよ」とか「赤は似合わない」「黄色以外が似合う」となると難しい。
さらに「黄色以外は似合わない」「赤しか似合わない」「紫なら似合わないこともない」などなど。
つまり、「文と文との論理的な関係」が分からないとダメ。
時間がないので結論的なこと
窓のそばにいる友人に
「〇〇君、そこの窓あけられる？」という質問は、人間ならば「窓を開けろ」と解釈する。可能か不可能を知りたい質問じゃなくて、あけて欲しいんだという意図をくみとることができる。
泥棒たちがお金持ちの家を下見して、「あそこの金庫があけられるかい？」といったら、これは可能か不可能を聞いている。
AIに常識や意図を理解させることは難しい。
ロボットは東大に入れるか
電話や新幹線の開発するときは、技術者たちは「何が実現されるのか」がはっきりとわかっていた。電話は音声を電気信号に変えて電話回線を通じて離れたところにいる相手に伝えるもの。新幹線は時速200kmで走行できる列車を日本で走らせるプロジェクト。
開発には乗り越えねばならない困難はあったが、どうすれば実現できるかイメージできるものでした。
ところがAIの開発は違う。AIの技術者たちは今自分たちが研究していることは「人工知能」という大きなパズルの中でそのピースになるのか、はっきりわかっている人はいない。それが大きなパズルなのかさえよく分かっていない。
しかし、AIという技術は確実に私たちの生活になくてはならないものになってきている。
1997年、IBMのスーパーコンピューター「Deep Blue」が、チェスの世界チャンピオン、ガルリ・カスパロフから勝利を収めた。
2013年、東京大学駒場キャンパスにある新入生用のパソコン600台をつなげたのGPS将棋が、トッププロの一人である三浦弘行八段に勝つ。
2015年、DeepMind社が開発した「AlphaGo」がイ・セドルに勝つ。
はじめの2手で考えると、チェスは先手の白が20通り、後手の黒も20通り。20×20で400通りの組み合わせがある。一局にかかる平均手数は40手。
将棋の場合は、先手が30通り、後手も30通り。30×30で900通り。一局にかかる平均手数は100手。（さらに将棋の場合は相手の駒を取ると再利用できるために複雑さが増す）
囲碁の場合は、先手の黒は19×19の交点の数、361通り、後手の白は、残りの交点の数で360通り。361×360で129,960通り。一局にかかる平均手数は200手。
少々乱暴ですが、チェスの一局の分岐を20通りの20（40手÷2）乗、およそ10の26乗。将棋は900の50乗、およそ5×10の147乗。チェスと将棋の差が10の127乗分くらい違うわけです。少々乱暴ですよ。チェスから将棋まで16年かかったんですけど、16年かけて10の127乗分の計算力を高めたわけです。
囲碁の一局の分岐考えて見ましょう。129,960通りの100乗、およそ。。。2.5×10の511乗。。。カオスです。将棋との差10の364乗をたった2年で乗り越えちゃったんですね。
人間が犬と猫を簡単に見分ける仕組みはいまだに謎。
コンピュータは数学以外のものは何も入っていない。
計算できるとは何か？
アラン・チューリング（1912-1954）
チューリングいわく、計算というのはたった三つの事で成り立っている。
１．有限の知識
２．特定の条件下における特定の手続き
３．同様に繰り返す
例えば、この計算では何をするかというと、
４×７＝２８をする
九九ですね。九九は「有限の知識」といえる。
４の下に８を書き、繰り上がりの２を覚えておく。
４×４＝１６をする
繰上りがあったので、２を足して１８にする。
５の下に８を書いて繰り上がりの１を覚えておく。
つまり繰り上がりがあるかないかという条件の下で決まった特定の手続きをする。
これをケタがつきるまで「同様に繰り返す」
チューリングの言ったとおりでした。
この３つの操作だけで説明ができたときに、私たちはこれまで一度も1447×654.54を計算したことがなくても、それが計算できると感じる。コンピュータはみんなこの「計算できる」の中にいます。
どんなコンピュータも
１．有限の知識
２．特定の条件下における特定の手続き
３．同様に繰り返す
以外の何も出来ない。
トマス・ホッブス（1558-1679）
『リヴァイアサン』（1651）
人が推理reasonするとき、彼がするのは、諸部分の足し算によって総額を概念し、あるいはひとつの額から他の額を引き算して残額を概念することにほかならない。（『リヴァイアサン』岩波文庫）
何のことがよく分かりませんが、つまり、理性は「計算できる」と考えた。
ガリレオ・ガリレイ（1564-1642）
「宇宙は数学という言葉で書かれている」
近代科学の信念は、「何か法則が感じられるとき、それはきっと数式で表すことができるに違いない」ということ。
一方、
ルネ・デカルト（1596-1650）
機械はけっして言語を使うことは出来ない。（『方法序説』（1637））
IBMの「ワトソン」がアメリカのクイズ番組「ジェパティ！」でチャンピオンに勝つ（2011）
しかし、ワトソンは問題の意味を理解しているわけではない。「意味を理解する」ということは機械＝コンピュータにはとてつもなく難しい。
だから、機械は統計を用いて「近似」しようとする。
東ロボ君はリスニングは得意だったが、イラストを理解することができなかった。
イラストが理解できないので、マンガも読むことができない。
機械が人と同じような知性を持っているかどうかは、言葉を使ってコミュニケーションする力があるかどうかだ、と考え、
審判となる人、Aさんが隔てられたところにいるBさんおよび機械と、それぞれ１対１で会話（チャット）します。一定時間会話した後でどちらが人間かをAさんに判断してもらいます。もしうまく判断できなかったら、その機械は充分に知性を持っているといえる。
2014年「ユージーン」というAIが、チューリングテストにパスした。
ところがユージーンの設定がウクライナ在住の13歳の少年としてあり、妙に物知りであったり、突然非常識になったり、英語が理解できなかったり、人の気持ちがわからなかったりしても、ウクライナ在住の13歳であれば、不自然に感じられなかったという事だった。
りんな 天然で勝手な17歳の女子高生。
2016年、マイクロソフト社のTayは悪意のあるユーザーにヒトラー賞賛を教え込まれ、停止された。
文章の内容を理解できないコンピュータの限界だったかもしれない。
アマゾンについて
アマゾンはただ買う、買ったものが届いたでは終わらない。みなさんに次これを買いませんか？と推薦してくる。このサービスを始めたばかりの頃は、かなりトンチンカンなものを推薦してきたが、いまでは的確な営業を仕掛けてくる。機械学習によってドンドン精度が上がってきている。今後、営業職はなくなるのではないか？
アマゾンの「メカニカルタスク」
「機械仕掛けのトルコ人」という変わった名前のサービス。犬と猫の区別する判断の精度は機械学習によってドンドン上がってきている。しかし「かわいい猫はどれですか？」というのはまだコンピューターには答えられない。メカニカルタスクとは、このコンピュータにはできない判断を、人間に安く外注する仕組み。洋服を見て適当なタグ付けをするとか、場所検索して適切な場所が結果として表示されているかを評価するとか。。。この仕掛けは機械の下請けを日本の最低賃金に関係なく、世界の最低賃金のレベルにまで引き下げられる。
アマゾンのカスタマービュー
人間にしかできない仕事に、本のあらすじを書いたり、本の評価をしたりすることがあげられる。アマゾンではこの仕事を安く、どころかただで人間にやらせている。
アマゾンの倉庫について
アマゾンでは在庫をどのように持つべきか、この本がこのように売れいている、このような新商品が出た、先週の売上は〇〇でそのことから今週はこうなるので〇〇の商品を仕入れるべきだ、などはコンピューターで出来ている。
しかし「倉庫の棚から商品をおろして荷車に積む」という作業はまだ人間がしている。なぜか、商品は次々に新しいものが出てきてその都度、ロボットの仕様を更新するコストよりも人間の方が安いから。単にコストの関係で人間は選ばれている。
株のトレードについて
現在、株の取引の7割以上が人工知能でやられている。「アルゴリズム取引」。
電気屋さんで説明を受けて、ネットで購入。「ショールーミング」。
女性はもっと以前から職を奪われている
かつていた、タイピスト、キーパンチャー、電話交換士、経理事務。
今後は男もドンドン仕事を奪われていく。
科学や技術はいつでも人の役に立つように開発されてきたはずである。それはどういうことかというと、労働を機械に置き換える作業だった。水道やガスのインフラも洗濯機や掃除機も、人間の労働をどれだけ置き換えられるかが、社会の役に立つことだった。
しかし人工知能はどうだろう。
ドラえもんがいる世の中になったら、のび太君は何をして暮らしていると思いますか？
ドラえもんに働かせて遊んで暮らしていると思いますか？
でもロボットが働いて得た報酬は、ロボットを開発した会社だけが得ているのではないですか？
今後は、「役に立つ」「便利になる」以外の知恵や仕組みが必要になる！！
科学技術を止めることは出来ない。それならば、科学技術を見極められる、見極めようとする人間が、社会には必要になってくる。
科学技術に対して、なんかすごそうで怖そうで全然わからない、、、というふうに考えるのではなく、専門の人も専門でない人も、一緒に今は科学技術はこういうところまで来ているんだよと問題意識を共有する。そのことによって科学技術の暴走を止めることができるはず。
最後にこの問題。
この問題はコンピューターには出来ない。キーワードだけを拾うと「アメリカ合衆国 28 ドミニカ共和国 35」の図を選びたくなる。
ある番組でこの問題を東大の新入生に解いてもらったところ、正答率は52％。こういう問題もきちんと論理立てて読解して欲しい。
右脳パワー「新」仕事革命
立て続けに七田真の本。
①瞑想（目を閉じて心を落ち着かせる）
②丹田呼吸（10～20回）
③イメージ（自分が達成したいことをイメージする）
・座ったまま背筋を伸ばし、姿勢を正す
・目を閉じる
・手をおなかに当てて静かに深呼吸する
・はじめに8秒吐く（マイナスのイメージや汚れた空気をすっかり吐き出す）
・鼻から8秒吸う（プラスのイメージ、宇宙のエネルギーを体中にみなぎらせる）
・息を止めて、自分が成功しているイメージ
この丹田呼吸というのがいまいち分からない＞＜
・オレンジカードを明るい光の下で30秒じっと見つめる
・目を閉じてオレンジカードが
①中央の円のいろがオレンジに見える
②青いいろのままで見える
③青丸を自分の思いで色、形を変えられる
④青丸を自由なイメージに変えられる
そもそもこの残像がまったく残らない。。。
将棋の高徳さんも頭の中に将棋盤があるという。
やねうら王の磯崎元洋も頭の中で駒が高速で動くという。
中原16世名人は、年を取って頭の中の将棋盤が暗くなってきたという。
つまり、やっぱい漠然としたイメージでなくてはっきりしたイメージができる人がいるんですよね。
私は目をつぶれば真っ暗です。将棋のイメージは出来ても盤があるわけではないんです。それはランナーがランニングコースを無意識に走れるように、通勤時、特に道順なんかを考えなくても会社にたどり着けるように、、、
わたしの将棋のイメージはベルクソンのいう身体的記憶なのでしょうね。訓練の結果イメージできるけど、名人たちの右脳の作用と全然違うという、、、
いまから訓練できるかしら。。。
顧客と社員の心をつかむ波動経営力
会社の波動をよくするための3つの条件
・朝礼
・モーツァルトの音楽
・瞑想
よい波動を出すために必要なこと
・会社の経営理念
・お客様への思い
・善意と感謝
・社員の使命感
・人への奉仕
・人への思いやり
・プロ意識
※半田さんがスリップを印刷するときに値段を確認してくれたりしたことは、使命感であり、プロ意識の現われだと思う！！！
