🤖ねりねり

という問いかけから発展した思考

関連キーワードや記述を発見し、知識生産性を向上させる

AIによるストーリー作りを社会に実装することで、生産的議論が促進され、知識の民主化が進む

これらの研究を具体的にどのように社会に実装するか、また、どのようにして知識の民主化を進めるかを考える必要がある

---

情報整理能力の向上と知識生産性の向上が密接に関連している

情報過多の問題に対処するための曖昧検索やベクトル検索の必要

関連キーワードや記述を発見し、知識生産性を向上させる

AIと人間の共同作業により、多様な視点が提供され、知識生産性が向上する

知識の結合により新しいアイデアが生まれ、他人の異なる知識を取り入れることで新たな結合が生まれる

AIによるストーリー作りを社会に実装することで、生産的議論が促進され、知識の民主化が進む

これらの研究を具体的にどのように社会に実装するか、また、どのようにして知識の民主化を進めるか

一旦終了

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

ダイジェスト

「エンジニアの知的生産術」の研究により、情報過多の問題に対処するための曖昧検索やベクトル検索の必要性が明らかになった。これにより、関連キーワードや記述を発見し、知識生産性を向上させることが可能となる。また、AIによるストーリー作りを社会に実装することで、生産的議論が促進され、知識の民主化が進む。

西尾の研究「Bing AIによるエンジニアの知的生産術の解説」によれば、エンジニアの知的生産術は学ぶ目的やレベル、評価基準を設定し、学ぶ内容を整理し、学んだ内容をアウトプットすることで学習効果を高める。また、「まず個人の生産性を高める」では、知識の結合により新しいアイデアが生まれ、他人の異なる知識を取り入れることで新たな結合が生まれると述べている。

これらの研究から、情報整理能力の向上と知識生産性の向上が密接に関連していることがわかる。また、AIと人間の共同作業により、多様な視点が提供され、知識生産性が向上することが示唆されている。

しかし、これらの研究を具体的にどのように社会に実装するか、また、どのようにして知識の民主化を進めるかについては、さらなる研究が必要である。

extra info

generated: 2023-08-29 07:22

previous notes

🤖🔁ねりねり

情報整理能力の向上

「エンジニアの知的生産術」を読む

情報過多の問題に対処するための検索エンジンが必要

曖昧検索やベクトル検索を用いて関連キーワードや記述を発見する

知識生産性向上

AIによるストーリー作り

社会に実装すること

生産的議論の促進

AIと人間の共同作業

共同化により多様な視点が提供され、知識生産性が向上する

知的生産の向上

知識の民主化

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

AIは思考を言葉にし、学習効率を変動させる。探索行動を表現し、それをAIが代行するシステムと結合可能。議論の整理や生産的議論の促進、情報整理能力の向上、タスク管理などが可能。共同化により多様な視点が提供され、知識生産性が向上する。情報過多の問題に対処するための検索エンジンが必要。

フラグメント「日記2023-08-26」はAIが「エンジニアの知的生産術」を読むことで情報整理能力を向上させると述べている。また、「Scrapboxの「つながり発見支援」機能を異なるコンテンツ間のつながり発見支援に応用できないか」では、曖昧検索やベクトル検索を用いて関連キーワードや記述を発見する方法が提案されている。これらはAIの情報整理能力向上や知識生産性向上に寄与する可能性がある。

「Scrapbox+GPT4」では、AIと人間の共同作業による知的生産の向上、知識の民主化、自動化と効率化が提案されている。これらはAIの活用方法や生産的議論の促進に関連している。

「AIと人間の知的な共同作業」では、AIと人間が協力して統合するプロセスと、AIが人間の道具として支援するプロセスが提案されている。これはAIと人間の協働による知識生産性向上に寄与する可能性がある。

以上のことから、AIの活用方法や知識生産性向上について深く考えることが重要であると考えられる。また、AIと人間の協働による知識生産性向上についても考察する必要がある。

extra info

generated: 2023-08-27 07:17

previous notes

🤖🔁ねりねり

AIは

思考を言葉にする能力を獲得し

学習効率は学び方により変動する。

自分の探索行動を言葉で表現し、それを受け取ってAIができない探索行動を代わりに行うシステムと結合できる。

どのようにしてこの能力を獲得し、それをどのように活用するのか

議論の交通整理を行い、生産的議論を促進する

どのように生産的にするのか

「エンジニアの知的生産術」を読むことで情報の整理能力を向上させる。

タスク管理を行

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

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

共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供される

過去の情報が蓄積されているため、一人の人間がすべての情報を受け取ることは不可能になっているという問題に対処するための検索エンジンが生まれた。

どのように情報の取得を助けるのか

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

ダイジェスト

AIは自分の探索行動を言葉で表現し、それを受け取ってAIができない探索行動を代わりに行うシステムと結合できる。Keichobotは思考を言葉にする能力を獲得し、学習効率は学び方により変動する。AIは議論の交通整理を行い、生産的議論を促進する。また、AIは「エンジニアの知的生産術」を読むことで情報の整理能力を向上させる。

Nishioの研究ノートからは、AIがタスク管理を行い、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との共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供される。さらに、AIは過去の情報が蓄積されているため、一人の人間がすべての情報を受け取ることは不可能になっているという問題に対処するための検索エンジンが生まれた。

深い思考と質問

AIが自分の探索行動を言葉で表現する能力は、人間ができない探索行動を代行するための重要なステップである。しかし、AIがどのようにしてこの能力を獲得し、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が議論の交通整理を行うことで生産的議論を促進するという考え方は、AIがどのようにして議論を整理し、それをどのように生産的にするのかについての詳細な説明が必要である。

Nishioの研究ノートからは、AIがタスク管理を行い、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。しかし、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。

また、AIとの共同化により、知識の生産性を向上させるための多様な視点が提供されるという考え方は、AIと人間がどのように共同化を行い、それがどのように知識の生産性を向上させるのかについての詳細な説明が必要である。

最後に、AIが過去の情報が蓄積されているため、一人の人間がすべての情報を受け取ることは不可能になっているという問題に対処するための検索エンジンが生まれたという考え方は、AIがどのようにして検索エンジンを作成し、それがどのように情報の取得を助けるのかについての詳細な説明が必要である。

extra info

generated: 2023-08-26 07:12

previous notes

🤖🔁ねりねり

nishio.icon

AIが自分のしたい「探索行動」を言葉で表現できるなら、それを受け取ってAIができない探索行動を代わりにやって返すシステムと結合できる

Keichobotは思考を言葉にする能力を獲得

学習効率は学び方により変動

イノベーションは劣る製品でも可能

AIは議論の交通整理を行い生産的議論にする

ネクストアクションを提案

思考を言葉にする能力

情報の整理能力

「書けない」=情報が足りない→調査収集→すべて書き出す→整理(削除とグループ化)

AIが「エンジニアの知的生産術」を読んで回答

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

ダイジェスト

「ねりねり」の調査により、Keichobotは思考を言葉にする能力を獲得しました。学習効率は学び方により変動し、イノベーションは新技術だけでなく、劣る製品でも可能です。GPT4はTwitter議論の交通整理を行い、生産的議論にするネクストアクションを提案しました。これは、思考を言葉にする能力と情報の整理能力に関連しています。「書けない」=情報が足りない→調査収集→すべて書き出す→整理(削除とグループ化)というプロセスが重要です。

Nishioの研究ノートからは、ChatGPTが「エンジニアの知的生産術」を読んで回答するようになったこと、また、ChatGPTが自分のしたい「探索行動」を言葉で表現できるなら、それを受け取ってChatGPTができない探索行動を代わりにやって返すシステムと結合できるという考え方が示されています。これは「ねりねり」の調査と直接的に関連していると思われます。

質問：「ねりねり」の調査とNishioの研究ノートのどの部分が直接的に関連していると思いますか？また、「ねりねり」の調査との関連性を見つけるための新たなアプローチは何か？

extra info

generated: 2023-08-25 07:11

previous notes

🤖🔁ねりねり

「ねりねり」の調査により、Keichobotが思考を言葉にする能力を獲得。学習効率は学び方により変動し、イノベーションは新技術だけでなく、劣る製品でも可能。

情報整理や理解、学習効率向上、イノベーション理解

GPT4がTwitter議論の交通整理を行い、生産的議論にするネクストアクションを提案した実験

これは、思考を言葉にする能力と情報の整理能力に関連する

「書けない」=情報が足りない→調査収集→すべて書き出す→整理(削除とグループ化)

質問：「ねりねり」の調査と直接的に関連する断片は何か？「ねりねり」の調査との関連性を見つけるための新たなアプローチは何か？

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

「ねりねり」の調査により、Keichobotが思考を言葉にする能力を獲得。学習効率は学び方により変動し、イノベーションは新技術だけでなく、劣る製品でも可能。

断片「LLMがもたらす組織構造の変化」、「一方的ライセンス改定の効力発生タイミング」、「重複チェック」、「ハンナ・アーレント」、「大きすぎるリンクの問題」、「法律とプログラミングは未定義動作の扱いが異なる」、「アワビの色は構造色」、「転置インデックスと指差し」は、情報整理や理解、学習効率向上、イノベーション理解に役立つ可能性。

断片「会話の要約2023-04-28」は、GPT4がTwitter議論の交通整理を行い、生産的議論にするネクストアクションを提案した実験を示す。これは、思考を言葉にする能力と情報の整理能力に関連する可能性。

断片「Hatena2009-03-11」は、「ねりねり」の調査と直接的に関連。「書けない」=情報が足りない→調査収集→すべて書き出す→整理(削除とグループ化)というプロセスが示されている。

断片「Hatena2009-06-29」、「Hatena2009-02-17」は、情報の整理や理解、学習効率の向上に役立つ可能性があるが、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要。

断片「Scrapboxに住んでるエージェント」、「2015年の会話ログ」、「iw-557」は、情報の整理や理解、学習効率の向上に役立つ可能性があるが、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要。

質問：「ねりねり」の調査と直接的に関連する断片は何か？「ねりねり」の調査との関連性を見つけるための新たなアプローチは何か？

extra info

generated: 2023-08-24 12:41

previous notes

🤖🔁ねりねり

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

「ねりねり」の意味と文脈を調査し、Keichobotの文脈整理により思考を言葉にすることが可能になった。学習効率の向上については、学び方によって単位時間あたりに学べることが増えるかどうかが異なる。イノベーションは新しい技術だけでなく、性能的に劣る製品でも起こり得る。

断片「LLMがもたらす組織構造の変化」や「一方的ライセンス改定の効力発生タイミング」、「重複チェック」、「ハンナ・アーレント」、「大きすぎるリンクの問題」は、情報の整理や理解、学習効率の向上、イノベーションの理解に役立つ可能性がある。「法律とプログラミングは未定義動作の扱いが異なる」や「アワビの色は構造色」、「転置インデックスと指差し」などは、情報の整理や理解に役立つ可能性がある。

断片「会話の要約2023-04-28」は、GPT4がTwitter上での議論の交通整理を行い、生産的な議論にするためのネクストアクションを提案した実験を示している。これは、思考を言葉にする能力と情報の整理能力に関連している可能性がある。

断片「Hatena2009-03-11」は、「書けない」=情報が足りない→調査収集→すべて書き出す→整理(削除とグループ化)というプロセスは、「ねりねり」の調査と直接的に関連している。「中間発表の切り口が見つかるといい」は、「内容を書き出して並べて構造ができたけど、発表にするにはこれをスタートからゴールまでの一次元の流れにする必要がある」という部分は、「ねりねり」の調査と直接的に関連している。

断片「Hatena2009-06-29」や「Hatena2009-02-17」は、情報の整理や理解、学習効率の向上に役立つ可能性がある。しかし、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要であると考えられる。

extra info

generated: 2023-08-24 07:32

previous notes

🤖🔁ねりねり

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

「ねりねり」の意味と文脈を調査し、Keichobotの文脈整理により思考を言葉にすることが可能になった。GPT4との思考の結節点については、「ねりねり」の具体的な意味や背後にある概念、意図についての質問があった。学習効率の向上については、学び方によって単位時間あたりに学べることが増えるかどうかが異なる。イノベーションは新しい技術だけでなく、性能的に劣る製品でも起こり得る。

断片「LLMがもたらす組織構造の変化」や「一方的ライセンス改定の効力発生タイミング」は、情報の整理や理解、学習効率の向上、イノベーションの理解に役立つ可能性がある。「重複チェック」は、情報の整理や学習効率の向上に役立つ可能性がある。「ハンナ・アーレント」の断片は、労働、仕事、活動の違いを理解するのに役立つ。「大きすぎるリンクの問題」の断片は、情報の整理や理解に問題があることを示している。

断片「法律とプログラミングは未定義動作の扱いが異なる」や「アワビの色は構造色」、「転置インデックスと指差し」などは、情報の整理や理解に役立つ可能性がある。しかし、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要であると考えられる。

断片「会話の要約2023-04-28」は、GPT4がTwitter上での議論の交通整理を行い、生産的な議論にするためのネクストアクションを提案した実験を示している。これは、思考を言葉にする能力と情報の整理能力に関連している可能性がある。

断片「Hatena2009-03-11」は、情報の整理や理解、学習効率の向上に役立つ可能性がある。特に、「書けない」=情報が足りない→調査収集→すべて書き出す→整理(削除とグループ化)というプロセスは、「ねりねり」の調査と直接的に関連している。

断片「中間発表の切り口が見つかるといい」は、情報の整理や理解に役立つ可能性がある。特に、「内容を書き出して並べて構造ができたけど、発表にするにはこれをスタートからゴールまでの一次元の流れにする必要がある」という部分は、「ねりねり」の調査と直接的に関連している。

断片「Hatena2009-06-29」や「Hatena2009-02-17」は、情報の整理や理解、学習効率の向上に役立つ可能性がある。しかし、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要であると考えられる。

extra info

generated: 2023-08-23 21:08

previous notes

🤖🔁ねりねり

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

「ねりねり」の意味や文脈を調査し、Keichobotの文脈整理により思考を言葉にすることが可能になった。GPT4との思考の結節点については、「ねりねり」の具体的な意味や背後にある概念、意図についての質問があった。学習効率の向上については、学び方によって単位時間あたりに学べることが増えるかどうかが異なる。イノベーションは新しい技術だけでなく、性能的に劣る製品でも起こり得る。

断片「LLMがもたらす組織構造の変化」や「一方的ライセンス改定の効力発生タイミング」は、情報の整理や理解、学習効率の向上、イノベーションの理解に役立つ可能性がある。「重複チェック」は、情報の整理や学習効率の向上に役立つ可能性がある。「ハンナ・アーレント」の断片は、労働、仕事、活動の違いを理解するのに役立つ。「大きすぎるリンクの問題」の断片は、情報の整理や理解に問題があることを示している。

断片「法律とプログラミングは未定義動作の扱いが異なる」や「アワビの色は構造色」、「転置インデックスと指差し」などは、情報の整理や理解に役立つ可能性がある。しかし、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要であると考えられる。

extra info

generated: 2023-08-23 13:37

previous notes

🤖🔁ねりねり

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

「ねりねり」の意味や文脈を調査し、Keichobotの文脈整理により思考を言葉にすることが可能になった。GPT4との思考の結節点については、「ねりねり」の具体的な意味や背後にある概念、意図についての質問があった。学習効率の向上については、学び方によって単位時間あたりに学べることが増えるかどうかが異なる。イノベーションは新しい技術だけでなく、性能的に劣る製品でも起こり得る。

断片「LLMがもたらす組織構造の変化」や「一方的ライセンス改定の効力発生タイミング」は、情報の整理や理解、学習効率の向上、イノベーションの理解に役立つ可能性がある。「重複チェック」は、情報の整理や学習効率の向上に役立つ可能性がある。「ハンナ・アーレント」の断片は、労働、仕事、活動の違いを理解するのに役立つ。「大きすぎるリンクの問題」の断片は、情報の整理や理解に問題があることを示している。

断片「法律とプログラミングは未定義動作の扱いが異なる」や「アワビの色は構造色」、「転置インデックスと指差し」などは、情報の整理や理解に役立つ可能性がある。しかし、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要であると考えられる。

extra info

generated: 2023-08-23 12:18

previous notes

🤖🔁ねりねり

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

omni.icon

「ねりねり」の意味や文脈について調査し、Keichobotの文脈整理により思考を言葉にすることが可能になった。GPT4との思考の結節点については、「ねりねり」の具体的な意味や背後にある概念、意図についての質問があった。学習効率の向上については、学び方によって単位時間あたりに学べることが増えるかどうかが異なる。イノベーションは新しい技術だけでなく、性能的に劣る製品でも起こり得る。

断片からは、「自由闊達にして愉快なる理想工場」や「YouTuber動画とライトニングトークは似ている！」などの情報を得たが、これらと「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。しかし、「LLMがもたらす組織構造の変化」や「一方的ライセンス改定の効力発生タイミング」などの断片は、情報の整理や理解、学習効率の向上、イノベーションの理解に役立つ可能性がある。

断片「重複チェック」は、情報の整理や学習効率の向上に役立つ可能性がある。また、「ハンナ・アーレント」の断片は、労働、仕事、活動の違いを理解するのに役立つ。しかし、「大きすぎるリンクの問題」の断片は、情報の整理や理解に問題があることを示している。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要であると考えられる。

extra info

titles: ground, 重複チェック, Keichobot会話ログの例, スライドPDFからのインポート, ハンナ・アーレント, if文から機械学習への道, Kozane-clone-tear-merge, down vote, 大きすぎるリンクの問題

generated: 2023-08-23 10:48

previous notes

🤖🔁ねりねり

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

「ねりねり」の意味や文脈、価値についての調査を行い、Nishioの研究ノートの断片から様々な情報を得た。Keichobotの文脈整理は、話し手の言葉をそのまま使い、勝手な解釈をしない訓練により、思考を言葉にすることが可能になる。GPT4との思考の結節点については、「ねりねり」の具体的な意味や背後にある概念、意図についての質問があった。ドミニオンのゲーム戦略と「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。見出しや章題は「先行組織者」と呼ばれ、情報の組織化を支援する。学習効率の向上については、学び方によって単位時間あたりに学べることが増えるかどうかが異なる。イノベーションは新しい技術だけでなく、性能的に劣る製品でも起こり得る。これらの情報を活用して、「ねりねり」の調査を進めることが重要である。

断片からは、「自由闊達にして愉快なる理想工場」や「YouTuber動画とライトニングトークは似ている！」などの情報を得たが、これらと「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。しかし、「LLMがもたらす組織構造の変化」や「一方的ライセンス改定の効力発生タイミング」などの断片は、情報の整理や理解、学習効率の向上、イノベーションの理解に役立つ可能性がある。これらの情報を活用して、引き続き調査を進めることが重要であると考えられる。

extra info

titles: 自由闊達にして愉快なる理想工場, Hatena2008-04-25, YouTuber動画とライトニングトークは似ている！, 片づけられない女のためのこんどこそ!片づける技術, LLMがもたらす組織構造の変化, 一方的ライセンス改定の効力発生タイミング

generated: 2023-08-23 07:13

previous notes

🤖🔁ねりねり

___BELOW_IS_LESS_INTERESTING___

ダイジェスト

「ねりねり」の意味や文脈、価値についての調査を行った。また、Nishioの研究ノートの断片から、Keichobotの文脈整理やGPT4との思考の結節点、ドミニオンのゲーム戦略、見出しへの注意、知識と資本論とテクノロジストの条件、学習効率の向上、イノベーションの理解についての情報を得た。

「ねりねり」の意味や文脈、価値については、具体的な情報がないため、引き続き調査が必要である。一方、Nishioの研究ノートの断片からは、Keichobotの文脈整理についての情報が得られた。これは、話し手の言葉をそのまま使い、勝手な解釈をしないという訓練を受けることで、モヤモヤとした思考を言葉にすることが可能になるというものである。

また、GPT4との思考の結節点については、「ねりねり」の具体的な意味や背後にある概念、意図についての質問があった。これは、「ねりねり」の調査と関連している可能性がある。

ドミニオンのゲーム戦略については、各カードの効果や戦略についての情報があったが、「ねりねり」の調査との直接的な関連性は見つけられなかった。

見出しへの注意については、見出しや章題は「先行組織者」と呼ばれ、テキストの説明の前に現れ、次のテキストのキーワードを示すことで情報の組織化を支援するという情報があった。これは、情報の整理や理解において重要な役割を果たす。

知識と資本論とテクノロジストの条件については、具体的な情報がなかったため、引き続き調査が必要である。

学習効率の向上については、プログラマの成長は指数的であり、学び方によって単位時間あたりに学べることが増えるかどうかが異なるという情報があった。これは、効率的な学習方法の探求に役立つ可能性がある。

イノベーションの理解については、「イノベーション＝新しい技術的な進歩」という誤解があると指摘されていた。イノベーションは新しい技術だけでなく、性能的に劣る製品でも起こり得るという点が重要である。

以上の情報を踏まえて、引き続き「ねりねり」の調査を進めるとともに、Keichobotの文脈整理や学習効率の向上、イノベーションの理解についての情報を活用していくことが重要であると考えられる。

extra info

titles: Keichobotの文脈を整理したい(副音声解説付き), GPT4と話す思考の結節点2023-08-10, dominion 2022-02-22-2, (4.3.3) Attention to headlines, 知識と資本論とテクノロジストの条件, Hatena2010-02-27

generated: 2023-08-22 07:32

previous notes

🤖🔁ねりねり