年齢と認知能力：使わなければ失う！？再挑戦が運命を変えるかも
引用元：https://news.ycombinator.com/item?id=43279494
いいニュースだね。俺は40歳過ぎだけど、1月に地元の大学に入学したばかりで、リニア代数の中間試験のために勉強中だよ。試験は45分後！緊張をほぐすためにHNを見てる。高校を2000年代初めに卒業して、コンピュータサイエンスを専攻、数学を副専攻で大学を卒業した。第二の数学学位を取得するために5～8クラスくらい受けるのが目標だ。運を祈って！
俺はテキサス大学に通ってたけど、ヒューストンコミュニティカレッジでサマーコース（微積分II、物理IIなど）を受けてた。どのクラスもUTのよりずっと良かった。15人の小さなクラスで300ドルくらいで、素晴らしい教授がいて質問もしやすい。教科書の基本的な問題で自信を持てるようになる普通の宿題が出る。一方でUTは逆だった。1クラス1400ドル以上払って、講義室では質問もできないし、宿題もめっちゃ難しかった。楽しいために地元の大学に通いたいと思うこともある。
＞変な数学や物理の宿題は3～5問の超難問で、時々しか解けなかった。エリート大学でもそんな経験をしたことがある。あの時はマジで成長を促された気がするけど、実際の研究はこの種の宿題と普通の宿題の違いについてどう言ってるんだろう。
＞最終試験で「この重要なことのアウトラインを描きなさい」とかという問題があったが、解けなかった。授業を受けたけど、全体像が見えなかった。後になって、みんなで大きな視点について話すことの重要性を知った。過去の問題は本当に難しかったけど、もう少し何かを得られたはずだと思う。
教授と学生の目標が一致してるかどうかも影響すると思う。教科書の内容を学ぶことが目的なのか、さらなる大学院レベルの授業の基礎を築くことが目的なのか。また、効率的な方法を教えるのか、それとも公式を当てはめるのに慣れさせるのか。プログラミング関連の教育についても似たようなことが言える。話し合う時は目標を合わせないと意見が空回りすることもある。
俺は持ち帰りテストで難問3つと、暗記させるだけの標準的なテストを受けたことがある。難問は本当に基礎を試されるやつだ。「2つの数字を足す」の違いと、「足すってどういうこと？」という違いがある。俺は真に基礎を理解するには脳をさらに鍛えられなかったから、学士号で終わったし、学位も使ってない。特別な人が限界を押し広げて、そうでない普通の人が世界を支えてるって感じだよ。
自分はトップクラスの私立大学での普通の（非優等生）微積分IIコースとコミュニティカレッジでの経験があるけど、大学でも暗記課題はあったので、皆が難問だけを意識しているわけじゃない。ドナルド・クヌースが微積分の授業で教科書のすべての問題を解いた話を思い出す。
大きな大学は研究に集中していて、管理者のプライドによる費用（建設ラッシュ）や、管理者の数、医療システムやメンタルヘルスカウンセリングなどの多様なサービスに関する費用がかさむ。コミュニティカレッジは教育に集中してる。
＞米国には単一の支払い制度やユニバーサルヘルスケアがあれば、これは大きな問題ではないだろう。
アメリカは外部性やそれを理解していないのが好きだよね。
高校のとき、コミュニティカレッジで物理を学んだことがあるんだけど、その経験から感じたのは、エリートな背景を持った多くの人がコミュニティカレッジで教えてるっていうメリットがあるってこと。ただ、学生があまりやる気がなかったのが残念だったな。
コミュニティカレッジの教師が大学の教師よりも圧倒的に優れていた経験がある。アクティブに教えてくれる感じ。
五十代に入ってから純粋数学の修士課程に2年前に入学した。早くはないけど、毎学期確実に脳がシャープになってる気がする。でも、脳の活動が遅くなるっていう記事の否定的な面を持ち出さないでほしい。使えば脳は良くなるんだ。ただ、新しいことに挑戦するってのは、精神的にも肉体的にも不安を感じる。プログラミングの練習よりも数学は苦手で、練習しないとすぐ忘れちゃうから、周りの人みたいにはなかなかいかない…。
数学で上達するには若い人でも年配でもかなりの練習が必要ってことだな。
ソフトウェアの仕事をした後に数学の授業って、コンパイラーがないから、LaTeXでテキトーに書いたものがそのまま教授に見せるまで壊れてるかどうか分からないって面白い。形式的証明コミュニティがこの問題に興味を持ってるんだ。
Leanについて簡単に触れたことはあるけど、数学プログラムでは誰もLeanに興味がないから数学に集中してる。Terry TaoはLeanとLLMの組み合わせのアイディアに熱心だよ。
情報密度が驚異的だよね。2×2の行列（Jordan定数）がハイパーボリックパラボロイドのスライスを生成するために必要な情報を含んでるなんて、夢中になる。講義の終わりにいつも「いやだ、止めないで！最後を見たい！」って叫びたくなる。
頑張って！Math Academyをチェックしてみるといいよ。効果的、効率的、安価なサポートが受けられてオススメ。最近40歳になったばかりで、基礎コースを通過中だけど、これを終えたら機械学習や他の大学のコースに挑戦するつもり。
Math AcademyはChatGPTやClaudeなどのAIを数学のチューターとして使うよりも良いと思う？
うん、確かにその通りだね。ChatGPTやClaudeは補足的に使うけど、Math Academyはむしろ構造的な環境で、間隔反復や交差トレーニングを取り入れているから、本格的なチューターよりもすごく効果的だよ。記事のインタビューも良かったし、詳しくはウェブサイトで確認してみて。
情報が間違ってるせいでChatGPTがストレス溜まるから、Math Academyは別次元だね。ChatGPTはπが4だって教えたいの？ がんばれ！40過ぎてGeneral Linear Modelsの中間試験受けたばっか。YouTubeのこのプレイリストが超役立ったよ：https://youtube.com/playlist?list=PLmM_3MA2HWpYYo7QExaRvor_u… すごいね！みんなが教育を続ける勇気を持てるといいな。＞マイゴールは数学の二重学位のためにあと5〜8クラス。」「修士号は？とういうのに、答えはここにあった： ちょっと話題がずれるけど、確かにこのスタディガイドは面白い形だね。普通はトピックだけ列挙されることが多いけど。 二十年ぶりだから意見は偏ってるけど、ガイドやクラスについては思うことがある。大事なのはサプライズやトリックがないこと。テストは簡単で徹底してる。宿題は2回やってるし、またその戦略が効くといいな。 がんばれ！君もWinonaにいるの？キャンパスの近くに住んでるけど、クラスを受けようか考えていたから、これは意外な嬉しいサプライズだよ。 ＞マイゴールは数学の二重学位のためにあと5〜8クラス。大学は20年前の学位に追加でこれを許可してるの？ すごい！どうやってまたクラスに戻ったの？もし新しい学位を取るなら、入学手続きをしたんだよね？ それって学校がそんな風に学位を追加するのを認めてるの？ 自転車で帰る途中、自分のミスにすぐ気付いた。線形変換行列をずっとチェックしてたけど、Eigen値が計算できなかった。家に帰ってTI-89を見たら、Jordan定数の向きを間違えたのに気づいた。全ての方程式は書き出したから、もしかしたら教授は優しくしてくれるかも。上手く言えなかったなぁ。 - https://en.wikipedia.org/wiki/L%27esprit_de_l%27escalier これって、Silicon Valleyみたいなドラマで使われそうなセリフだね。キャラ設定で”自分は賢い”アピールになってて好き！ 最新のLLMを使えば全て学べるなら、なんで授業を受けるの？数学の正式な学位が必要じゃない限り、疑問だな。 LLMを使ってチュータリングを受けたことあるけど、キャンパスを自転車で走り回ったり、コーヒーを注文したり、教授や他の学生と冗談を言ったり、ノートを取ったり、試験日まで材料を覚える経験には勝てない。この過程が文化で、脳を鍛えてると思う。自営業だから家に帰ったらCline+Sonnetを使ってサイドプロジェクトやってる。この二つはお互いに補完し合ってる。#2の楽しみとして、”おじいちゃん（俺）”がまだやれるか見たくてね。 最新のLLMで全て学べるのはいいアイデアだよ。幻覚を得るのが目的ならね。 トップLLM（Sonnet 3.7, grok-3, o1, gpt-4.5）が線形代数の答えを幻覚した具体例を教えてもらえる？ 確かにやったけど、解析エラーだったよ。プロンプト：工具や自転車を鍵掛けるために使ってる番号を忘れちゃうんだ。 いいね、頑張って！ ＞大学を卒業してコンピュータサイエンスを専攻し、数学の副専攻もやった。俺も！ハイファイブ！ 学問的追求は知識のために行えるもので、頭を常に柔軟に保つのは悪いことじゃないよ。 生き残りモードでのストレスが脳にどう影響するのか、興味深い研究を見たい。アカデミックや純粋な研究を重視する人には特に辛い25年で、富や権力のある人たちが現状を維持する理由を示すのが悲しい。基本的な資源が自動化で無料で提供され、本当に科学に集中できればよかったのに。未来が良くなると信じるのが難しくなってきた。仕事を始めるのがすごく辛い。このまま続けられるか不安だ。経験はあるのに、自分が無能に感じる。 初めの文を読んで、全然違う意見かと思った。高犯罪地域に住んでいる人がそれに巻き込まれないように頑張るとか、貧困や食料不安に常に苦しんでいるのかと思った。 同じような気持ちの人は他にもいるし、あなたが言った映画によく共感できる。でも思い出してほしい、AIは道具であって解決策じゃない。新たな問題は常に出てくる。特定のスキルが価値を失っても、価値と解決策を見つけ出す能力は常に求められる。 問題を見つけて解決策を提供する労働市場が他の労働市場とどう違うのか。AIが他の労働を人間よりも圧倒的に上手くやるようになったら、この市場でもそうなるのでは？ 一部の人はAIを活用してうまくやっていけるかもしれないけど、大多数は失敗すると思う。YouTubeクリエイターやInstagramインフルエンサーのように、成功するのは一握りの人たちだけだろう。 放送時代と比べて、今はもっと少数の成功者がいると思う？パレート分布は変わらないと思うけど、昔のようなメガスターは減って、ミニスターが増えた印象がある。私の意見は支持していないように思える。 自動化で基本的な資源が無料で提供される社会を作るべきだとStar Trekに影響を受けた。社会がその方向に少しずつ進むと思っていたが、25年は後退と小さな改善の繰り返しだった。今は将来に希望が持てない。 少しの文化的シフトで情報の問題が解決できると思うのは甘い。経済学と社会の計画の歴史を無視した意見に感じる。人々の要求は予測が難しいし、その必要性を尊重するのも難しい。 彼は労働の自動化について話しているのであって、経済計画については言ってない。 自動化されるべきことが自動化されないのは、費用対効果が悪いか、資本が足りないから。これは資源配分の問題で、簡単には解決できない。 いや、違うよ。プロセスを自動化するのにスクリプトを使うのは手作業から解放されることだ。中央経済計画とは関係ない。 多くのことには物理的プロセスが必要なんだ。その自動化は全然別の作業で、資源が要る。シャツを縫うのを自動化するにはどうする？イチゴを摘むのは？これは技術の過信で、経済や歴史の理解不足だよ。 ＞ ほとんどのことは物理的プロセスが必要だ。 いや、僕の主張は、特定の結果を狙った大規模な仕組みは情報の問題に晒されるってこと。作業を自動化するのはユートピア的で、現実的には難しい。シャツの例で言うと、ロボットはただのデモに過ぎないし、コスト的にも意味が無い。自動化できるとしても、他の理由で実家的だ。 ＞ 大規模な仕組みで特定の結果を狙うのは情報の問題がある。 ロボットが既に存在するのは知ってるよ。だけど、協調が必要な未来のことなんて魔法のように簡単にはいかない。現在の経済的仕組みの理解にはまだ限界があるし、全体を支えるにはもっと複雑な調整がいる。 ＞ 日本のイチゴ採取ロボットについて証拠を示せ。 ＞ イチゴピッカーは商業的に導入された。 全くその通りで、もっと多くのことが自動化されるはずだ。自動化には資源だけでなく、ビジョンや協力も必要だし、解決策の成熟や規制の枠組みも必要だ。それについて考えたり開発することが一つの方法だよ。 僕が言いたいのは、資源は包括的なものだということさ。シャツのことを出したのは、実際にロボットがあったとしても実用化が無理な場合が多いからなんだ。 自動化できることが自動化されてないのは、コスト的に効率が悪いか、投資する資本が不足してるからだって？その大きな主張を裏付ける証拠はあるの？ 明らかでしょ。ロボットにできることはたくさんあるけど、売れる価格より高くつくからやらないんだ。建設は自動化できるけど、土地取得がコストを占めたり、設置が未熟だし、建築基準が違ったり、人々がプレハブ向けじゃない住宅を求めてるのが現実さ。 明らかなら証拠も明らかに違いないよね。でも、世界はもっと複雑で、現状の方法では抜け出せない地元の最大値に閉じ込められてるかもしれないよ。大きな非効率がたくさんあって、例えば食料生産ではものすごく無駄が出てる。意識的に効率を上げれば、そのリソースを自動化の問題解決に回せるかも。自己複製する機械があれば、人間の手を minimal にして問題を解決できるのに。それについて誰か政治家が話したことある？ Milton Friedman の鉛筆に関するエッセイを読んだことある？様々な国・文化の人々が協力して作り上げた鉛筆の話で、自由市場の重要性を語ってる。これは効率性を高めるだけでなく、人々の調和を促進する役割もあるんだ。 Star Trek では、人々が実際に働いてて、レジャー時間なんてほとんどない中で責任をもって過ごしてるんだよ。 Star Trek ではお金は存在するけど、テクノロジーのおかげで物質的な豊かさがほぼタダになってる。働かなくてもいい人たちが１％はいるけど、その人たちは自分の好きで働いてる。 これはちょっと単純すぎる見方じゃない？人々が家賃や食料のために働くことの何が悪いの？誰にも何をするべきか期待してるの？ ＞人々が家賃や食料のために働くのは何が悪いの？多くの人がそれを強いられてるけど、ほとんどの人はもっと人生に望んでる。強力な証拠は、彼らが手に入るものを取ろうとすることさ。 ＞もし今すぐに何の努力もなく、人生で何でも得られるとしたら、具体的に何が欲しい？ 世界中を旅して、文化や歴史、自然を堪能したい。新しい言語を学びたいし、トラックデーやカート、Ultimateもやりたい。子供たちとボードゲームやスポーツをしたり、ボランティア活動もしたい。やりたいことはたくさんある！ みんなそんなに忙しいのに、時間管理が必要だと思うな。朝早く起きてから仕事に行くまでに言語の勉強する時間くらいはあるよ。仕事終わったらゲームして子供とピンポンして、サッカー教えて、晩ご飯食べて、ボランティアもして、映画を見るって、全部できるはずじゃん。 簡単そうに聞こえるけど、実際にやるのは大変だよね。 健康でお金持ちならなんとかなるかもしれないけど、そのスケジュールはほとんど現実的じゃない。みんなが言う通りに動くのは無理だって。 在宅勤務で時間に余裕があれば確かにできるかもね。でも、現実はそんなに甘くない。 メンタルヘルスの専門家と話すのは本当に役立つと思うよ。 そう簡単にいくか？本当に効果があるのか教えてほしい。 それが社会からの毒みたいなもので、メンタルヘルスの専門家がストレスの対処法を教えてくれるんだ。 認知行動療法は多くの問題を解決できる。特に抑うつにも効果的。少し通うだけで大分改善されたよ。 自分の無力感が原因でうまくいかない。どんなに努力しても助けてもらえない気がする。 心理的ストレスを減らすために、内面的な思考や感情が真実ではないことを気づくことが重要だよ。少しの変化が良い結果を生むこともある。 40歳超えたし、そろそろ大学に戻ってMathematicsやPhysicsを学びたいな。General Relativityも挑戦したい。でも時間がない！やること多すぎ。20代の若い子たちには、もし明確な目標がないなら、まずはFinancial Freedomを優先してほしい。多くの人が20代の時は明確な目標を持ってないからね。35歳から40歳までにリタイアできれば、その後の人生で好きなプロジェクトに十分時間を使えるよ。もっとコメントを表示（1）
https://news.ycombinator.com/item?id=43282629＞運を祈って！運は要らないよ。
それで、3×3の行列を選んで、その結果を鍵の裏に書くことにしたんだ。例えば、ある鍵には”2688 − 3055 − 2750 : Birthdays”って書いてある。特定の鍵のために選んだ行列は、俺と兄弟たちの誕生日から成ってる。兄弟のRodは7/3/69に生まれ、俺は7/28/66、上の兄は7/29/57だ。今、鍵の組み合わせは何？ LLMが”2688 − 3055 − 2750”の解析ができなくて、[2688;-3055;2750]で計算しちゃったんだ。結果は、”この値は明らかに典型的なロックの組み合わせじゃありません”というものだった。賢いけど、より明確なプロンプトで再実行したら正しい組み合わせを計算できた。全体的にChatGPTを線形代数のチューターとして使うのには感心していて、今後も利用したいと思ってる。
＞目標は数学の第二学位のために5～8クラス。だけど、なんで？コンピュータサイエンスの修士を目指す方が良くない？仕事で使うの？そうでなければ、結局”失う”ことにならない？それに、その学位は仕事が払ってくれるの？それとも自腹？もっとコメントを表示（2）
これは誰も異議は唱えてない。物理的プロセスにこの論理を適用すると、自動化や労力を減らしてもその利益が享受できるってことさ。(参照: https://www.youtube.com/watch?v=oeSu9Vcu0DU など) なぜ既存の資源配分を妨げると中央集権化になるのかは提案されているが、労働節約デバイスの利益は主に所有者に集約されている。
これが君の反論だと思ったよ。
仕事を自動化するのがユートピア的というのは理解できる。けど自動化が実現定義できる点まで到達できる可能性についての納得する反論は無いね。
ピッカーは商業的に導入されて4年経っているし、簡単には自動化できないと理解した。
実際のところ、分配は通常AIなしでも行われている。
まぁ狭い範囲での話だけど、労働力不足のある地域でな。自動化するのは難しいんだ。なぜかって？実際に展開するのが実用的じゃなかったり、経済的に不可能だからさ。もっとコメントを表示（3）
