自分が1000人居たら何をするか？

(2023-04-04)良い答えかどうかはわからないが思いついたものをメモしていく

断片的文章に対して「意味がわかる」「わからない」「面白い」「面白くない」がある

文章に対して、別のものを連想して繋げることがある

こういうことが発生したものは面白い

インポートして検索ではヒットするようにしたがリンクがつながってはない過去のはてなダイアリー、インポートもしてないTwitterやFacebook、一部インポートしたがやり方に疑問のある講演PDF

その「より良い知識表現の形」がまだわかっていない

ベクトル検索してみた

これらを読んで「質問に答えろ」だと「情報がない」になる。「要約せよ」だと「色々書いてます」になる。

僕がKozanebaで思考を強化するとき、まずはもっと細かい単位に刻む

Scrapboxが長期記憶で、ベクトル検索の結果が「連想したもの」

それを細かく刻んで空間配置する

空間配置とは？

連想距離の近いものを近くに置く作業

二次元にするのが人間の限界によるのか、本質的に重要なのかは謎

書籍を読んでレバレッジメモを作るところを上手いこと支援できないかな

読まずにレバレッジメモだけ作っても意味がなさそう

だが先にAIが読んでまどろっこしい書き方のところとかをバンバン削って箇条書きとかにした「レベル1レバレッジメモ」を作って、それを人間が読むというのは手かもしれない

必要に応じて原文に飛べるようにして。

AIが先にScrapboxに読書メモを書いてるイメージ

人間はその箇条書きに自分の考えを書いたりする

それをさらにレバレッジメモにする必要があるか？

多分、時を置いて人間が読み返すことは大事

読み返す時にAIが要約するかどうかはさておき

2023/11/20

大筋で賛成

A: 箇条書きへの変換

書籍その他の一般人向け文章は「そういうフォーマット」になっている

Scrapboxやアウトライナーのユーザが「知的生産に向いたフォーマット」だと考える箇条書きの形式になっていない

まずこの変換は汎用的に作れる

B: 主観的ピックアップ

次にその箇条書きから重要なところをピックアップすることに関して

これは「何を重要だと感じるか」が主観であるので個々人によって異なる

個性の強い一人の人間(たとえば僕)の学習データでモデルを作るべき

評価者を混ぜると面白くない

C: ピックアップした箇条書きから考えを膨らませる

ここは人間がすべきなのではないかと思う

ベクトル検索をして参考資料として示しても良いかもしれない

生の「ベクトル検索結果」がイマイチである件

検索対象もあらかじめAしておくべき

ピックアップしたものに対して、リンクを付与すること

これはできる

リンクがつながったら(リンクが大きすぎない限り)それは重要