🌀AIに長期並列プロジェクトのタスク管理をさせたい

AIに長期並列プロジェクトのタスク管理をさせたい

っていうか多分向いてない、どんどん散らかっていく

タスクが複雑につながりあったネットワーク上になっているのを、実行可能な単位に切り分けて行動していくことがタスクをこなすということ

ねりねりの対象はどちらかというとプロジェクトの目的

プロジェクトのタスク管理とは違う

プロジェクトの目的は遠くにあるゴール

プロジェクトの今実行可能なタスクは目の前1メートルの道

今実行可能でないタスクは？

多分あの辺に道があるだろう、その道を通ることになるだろう、というメモに過ぎない？

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ノートのダイジェスト

AIによる長期並列プロジェクトのタスク管理について考察。マルチヘッドねりねりシステムはタスク管理に必ずしも適していないと指摘。タスクを効率的に処理することが必ずしも良い結果をもたらさないとの見解を示し、タスクのネットワークを整理し、本当に行うべきことを判断することの重要性を強調。また、プロジェクトの目的とタスク管理は異なると述べ、それぞれの違いを明確にする。

フラグメントとの関連性

ノートとNishioのフラグメント「エンジニアの知的生産術 全階層目次」は、タスク管理の方法についての洞察を共有している。ノートでは、タスクのネットワークを整理し、本当に行うべきことを判断することの重要性を強調している。一方、フラグメントでは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られ、生産性向上のための具体的な手法を提供している。

深い思考

AIによるタスク管理は、単にタスクを効率的に処理するだけではなく、タスクのネットワークを整理し、本当に行うべきことを判断する能力が求められる。これは、AIが単に人間の作業を代行するだけでなく、より高度な意思決定を支援する存在としての役割を果たすことを示唆している。

思考のタイトル

「AIによるタスク管理：効率性だけでなく意思決定の支援も」

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generated: 2023-09-15 07:11

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ノートの要約

AIを用いた長期並列プロジェクトのタスク管理について考察。マルチヘッドねりねりシステムはタスク管理に必ずしも適していないと指摘。タスクを効率的に処理することの是非についても議論し、ネットワークを整理し、本当にやるべきことを判断することの重要性を強調。プロジェクトの目的とタスク管理は異なるとし、それぞれの特性を説明。

フラグメントとの関連性

「マルチタスク混乱」、「AIがタスク管理をしてくれたらいい」、「タスク再分割」のフラグメントがノートと関連性がある。ノートではタスク管理の難しさとAIの可能性について述べており、これらのフラグメントはそれぞれタスク管理の問題点、AIを用いた解決策、タスクの再分割という観点からそれらを補完している。

深い思考

ノートとフラグメントを通じて、タスク管理の難しさとその解決策について深く考える。特に、AIを用いたタスク管理の可能性と、タスクの再分割による効率化の可能性について注目する。しかし、それらの手法が必ずしも全ての問題を解決するわけではないという現実的な視点も忘れてはならない。

思考の要約とタイトル

AIとタスク再分割を用いたタスク管理の可能性と限界について考察した。タイトルは「AIとタスク再分割によるタスク管理の可能性と限界」。

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generated: 2023-09-16 07:13

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ノートの要約

AIを用いた長期並列プロジェクトのタスク管理について考察。マルチヘッドねりねりシステムはタスク管理に必ずしも適していないと指摘。タスクを効率的に処理することが必ずしも良いとは限らず、何が本当にやるべきことなのかを判断することが重要。また、プロジェクトの目的とタスク管理は異なると述べ、目的は遠くのゴール、タスクは目の前の道と例える。

フラグメントとの関連性

「不明瞭で長期的なタスクをAIにねりねりさせる」（日記2023-09-12）というフラグメントは、ノートの内容と関連がある。ノートではAIを用いた長期並列プロジェクトのタスク管理の問題点を指摘しており、フラグメントではその解決策としてAIに不明瞭で長期的なタスクをねりねりさせることを提案している。

深い思考

AIを用いたタスク管理は、単純な効率化だけでなく、本当にやるべきことを見極めるためのツールとしての可能性を秘めている。しかし、そのためにはAIがタスクの複雑さやプロジェクトの目的を理解し、適切な判断を下す能力が求められる。

思考の要約とタイトル

タイトル: "AIによるタスク管理の可能性と課題"

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generated: 2023-09-18 07:09

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ノートの要約

AIを用いた長期並列プロジェクトのタスク管理について考察。マルチヘッドねりねりシステムはタスク管理に必ずしも適していないと指摘。タスクを効率的に処理することが必ずしも良い結果をもたらさないとの見解を示し、タスクの本質的な価値を理解することの重要性を強調。ねりねりシステムはプロジェクトの目的に対して有効であると述べ、プロジェクトの目的とタスク管理は異なると指摘。

フラグメントとの関連性

フラグメント「pProject」は、タスク管理における問題点を指摘しており、ノートの中で述べられているタスク管理の課題と関連がある。また、「未来過去」はタスクの記録と振り返りの重要性を説明しており、これはノートで述べられているタスクの本質的な価値を理解することと関連している。

深い思考と質問

AIを用いたタスク管理は、タスクの本質的な価値を理解し、効率的な処理を行うための新たな視点を提供する可能性がある。しかし、AIがどのようにしてタスクの本質的な価値を理解し、それをどのように活用するのかはまだ明らかではない。また、AIがどのようにしてタスク管理を行い、それがどのように人間のタスクの詳細や文脈を見つけ出すのに役立つのかについては、さらなる調査が必要である。

思考のタイトル

「AIとタスク管理：新たな視点と課題」

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generated: 2023-09-19 07:09

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ノートの要約

AIを用いた長期並列プロジェクトのタスク管理について考察。マルチヘッドねりねりシステムはタスク管理に必ずしも適していないと指摘。タスクが複雑につながりあったネットワーク上になっているのを、実行可能な単位に切り分けて行動することが重要。しかし、ねりねりシステムはタスクをつなげてしまう傾向がある。タスクを効率的に処理することが必ずしも良いとは限らず、何が本当にやるべきことなのかを判断することが必要。ねりねりの対象はプロジェクトの目的であり、タスク管理とは異なる。

フラグメントとの関連性

「タスクリストを循環させる」、「タスクシュート時間術」、「タスク整理に無理やり使う」、「マルチタスク実験2015」、「スケジューラ」のフラグメントは、ノートの内容と関連がある。これらはタスク管理や効率性についての考察を含んでおり、ノートで述べられたAIを用いたタスク管理の問題点や改善策と関連している。

深い思考

ノートとフラグメントを組み合わせると、AIを用いたタスク管理の効率性と有効性について新たな視点が得られる。特に、タスクの明確化や優先順位付け、タスクの切り替えなどについての考察は、AIのタスク管理能力を向上させるための重要な要素となる。

思考の要約とタイトル

AIを用いたタスク管理には、タスクの明確化、優先順位付け、タスクの切り替えなどの要素が重要である。これらを適切に行うことで、AIのタスク管理能力を向上させることが可能となる。

タイトル: "AIによる効率的なタスク管理のための要素"

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generated: 2023-09-20 07:10

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ノートの要約

AIを用いた長期並列プロジェクトのタスク管理について考察。マルチヘッドねりねりシステムはタスク管理に必ずしも適していないと指摘。タスクを効率的に処理することが必ずしも良い結果をもたらさないとの見解を示し、何が本当にやるべきことなのかを判断することの重要性を強調。ねりねりの対象はプロジェクトの目的であり、タスク管理とは異なると述べている。

フラグメントとの関連性

フラグメント「nishio/🔁AIに長期並列プロジェクトのタスク管理をさせたい」はノートと直接的な関連性があり、同じテーマについて議論している。また、「nishio/不明瞭で長期的なタスクをAIにねりねりさせる」もAIを用いたタスク管理についての考察であり、ノートと関連性がある。

深い思考

AIを用いたタスク管理についての議論は、AIの能力と人間のタスク管理の方法の間のギャップを明らかにしている。AIが効率的にタスクを処理することが必ずしも良い結果をもたらさないという視点は、AIの適用範囲と限界についての理解を深める。

思考の要約とタイトル

AIの効率的なタスク管理は必ずしも良い結果をもたらさない。重要なのは、何が本当にやるべきことなのかを判断することである。

タイトル: "AIによるタスク管理の限界と重要性"

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code:fragments

🔁AIに長期並列プロジェクトのタスク管理をさせたい

AIに長期並列プロジェクトのタスク管理をさせたい

っていうか多分向いてない、どんどん散らかっていく

タスクが複雑につながりあったネットワーク上になっているのを、実行可能な単位に切り分けて行動していくことがタスクをこなすということ

ねりねりの対象はどちらかというとプロジェクトの目的

プロジェクトのタスク管理とは違う

プロジェクトの目的は遠くにあるゴール

プロジェクトの今実行可能なタスクは目の前1メートルの道

今実行可能でないタスクは？

多分あの辺に道があるだろう、その道を通ることになるだろう、というメモに過ぎない？

不明瞭で長期的なタスクをAIにねりねりさせる

不明瞭で長期的なタスクをAIにねりねりさせる

不明瞭で長期的なタスクをAIに🔁ねりねりさせる

まず「何をやるべきか」が言語化されないといけない

多分今のアルゴリズムではネクストアクションの決定支援が足りないと思うが、とりあえずやってみる

やってみた結果

後でリンク

関連

人間とAIが目的を共有するためには、目的をマイクロフォーマットで書くことが有効。Nishioのフラグメント「AIがタスク管理をしてくれたらいい」や「AIとの共同化」からは、人間がタスクの詳細や文脈を見つけ出し言葉にする必要があることが示唆されている。また、「AIとの共同化」では、AIが広い視野を提供できること、また、人間とAIが体験を共有する「共同化」を行うことが重要であることが示されている。

情報の伝達方法については、「書き込む」や「書き込まない方法での伝達」から考察が見られる。情報を手軽に使えるシステムにするためには、書き込みAPIの実装や、情報の自動生成・削除などが考慮されるべきである。

「Nが10~20前後の制約」では、Nの値による計算量の変化が示されている。これは、タスクの量や複雑さによる処理負荷を考慮する際に参考になる。

「技術と問題解決の図」では、技術と問題解決の関係性が示されている。これは、技術選択や問題解決のアプローチに影響を与える。

「エンジニアの知的生産術 全階層目次」からは、タスク管理や優先順位付けの方法についての洞察が得られる。これは、生産性向上のための具体的な手法を提供する。

普段、気持ちを持たないコンピュータをマネジメントしているので、気持ちを持つ人間に対して「待ち時間が非効率だから並列でタスクをさせよう」みたいな誤った思考に陥りがち

まず全体像を把握しないと、それぞれの修正タスクにどれくらいの時間をかけて良いかがわからない

締め切りにタイトでない仕事をしているとしても、終わりが見えないまま走るのはモチベーションを損ねる

デフォルトは「まず全体に目を通して、修正すべき箇所を全てリストアップする」である

すぐ修正したくなるのは、記録をしていないから

記録の粒度は？

明日の自分にわかるように

適度な詳細度の感覚は訓練によって徐々に身につく

やらなければ身につかない

明日の自分がわかる記録があるなら、どのタイミングでも「残りは明日」ができる

https://gyazo.com/fc6a8b16c96626f7f3024b3d38e25966

人間マルチタスクのスタベーション

コンカレンシーコントロールの話

長いタスクと短いタスクがぶつかった時に確率的に長いタスクが負けるので

短いタスクばっかりやられてしまって長いタスクがいつまでたっても実行されない

っていうスタベーションが起きる、

というのは、

人間のタスク管理で、小さいタスクと大きいタスクがあった時に小さいタスクばっかりやってしまって

大きいタスクが手つかずのまま残ってしまうという問題によく似ていると思った

後者はぶつかってリバートされるわけじゃなく

タスク選択のタイミングで一様ランダムではなく大きいタスクを避ける歪みがあることが原因で

ということは逆にバイアスを掛ければスタベーションが解決できるのではないか、ってとこまで考えた

表現が曖昧で複数の問題を含んでいるから切り分けが必要

リアルタイムの反応を求められる割り込み(CS用語)が頻発している場合の話は今回はしない

長期的な大きなタスクと、細かいタスクが混在している時に、細かいタスクにばかり時間が取られて大きなタスクが進まないという問題について

どのタスクを実行するかを決定する仕組みに問題がある説

マルチタスクをどうすればよいか

僕「暗黙に仮定しているシングルタスクのサイズが違うのではないか」

妻「結局人間は一度に一つしかできないのだからマルチタスクという幻想を捨てよ」

僕「一度に一つしかできなくて、かつ数か月かかるようなプロジェクトが複数ある場合にどうすればよいか」

妻「長期のプロジェクトでも無数の小さいタスクが入っている。できるタスクは1個。」

僕「例えばこの『論文を書く』というプロジェクトについて」

妻「まず何の論文を書くのか明記されていないのが良くなくて『俺はビッグになる！』みたい」

全体像を見通せていないのではないか

まず書き出してはどうか

どれにどれくらいの時間がかかるかの見積もりができていないのではないか

あまり好きではないがガントチャートを書くことによって密集しすぎだとかに気付けるのでは

タスクの細分化ができていないのでは

タスクの細分化のための時間をmallocしておくべき

それとは別に全然進んでないタスクの方は何が原因か？

これもまた自己顕示欲だ。プロトタイプを作った結果当初の予定ほど上手くいかないことに気づいて阻喪しているのだ。

そしてそれが原因で上手くいきそうな別のプロジェクトを立ち上げることを繰り返して、結果進んでない仕掛かりタスクが増えて、脳のワーキングスペースを食いつぶし、スラッシングが起こる。

自分にはそれらのプロジェクトを並列で走らせられるだけのメモリーが存在しないことを認める、外部記憶に書き出して、一部のプロセスを止めるしかない。

それでどのプロセスを止めるのか。短期的なタスクばかりやっていたのでは長期的タスクが全く進まないぞ、とバインド再び。

自分が長期的視野に基づいてタスクを進めることができない無能であることを認めるしかない。そこを認めないから両方やろうとしてバインドに落ち込むのだ。

馬鹿になって短期的タスクに取り組んでやっつけ、数を減らしていく必要がある。

generated: 2023-09-22 07:10

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ダイジェスト1

AIを用いた長期並列プロジェクトのタスク管理について考察。マルチヘッドねりねりシステムはタスク管理に向かない可能性がある。タスクは複雑なネットワークとして存在し、それを実行可能な単位に分割することが重要。しかし、効率的なタスク処理は必ずしも良い結果をもたらさない。ねりねりシステムはプロジェクトの目的に対して有効で、その目的は遠いゴールである。現在実行可能なタスクは目の前の道、実行不可能なタスクは未来の可能性として存在する。

ダイジェスト2

「🔁AIに長期並列プロジェクトのタスク管理をさせたい」の断片との関連性を考察。AIによるタスク管理は、タスクの複雑なネットワークを理解し、それを実行可能な単位に分割する能力が求められる。しかし、「🌀pOmni」の断片からは、AIが「何をやるべきか」を言語化することが必要で、現状のアルゴリズムではネクストアクションの決定支援が不足している可能性が示唆されている。「人間タスクスケジューラの負荷試験」の断片からは、人間のタスク管理における問題点が浮き彫りになり、これらをAIが解決できる可能性がある。

思考

AIによるタスク管理は、タスクの複雑なネットワークを理解し、それを実行可能な単位に分割する能力が求められる。しかし、効率的なタスク処理は必ずしも良い結果をもたらさない。AIが「何をやるべきか」を言語化することが必要で、現状のアルゴリズムではネクストアクションの決定支援が不足している可能性がある。また、人間のタスク管理における問題点が浮き彫りになり、これらをAIが解決できる可能性がある。

タイトル

「AIによるタスク管理：複雑なネットワークの理解と実行可能な単位への分割」

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generated: 2023-10-25 07:11