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私の仕事のスタイルは、知識よりもIQに頼るという言葉がぴったりだろう。
Elasticsearchという検索システムを使いこなすにはどうすればいいのか、そんな問いに直面したとき、私は本を一冊読み込むような堅実なやり方ではなく、ドキュメントを目に焼き付け、実行しながら身につけるという方法をとる。
私はIQを馬力に例え、RQをエネルギー効率に例えることがある。
RQとは合理的知性のことで、知らない人もいるだろうから説明しよう。
「1/2で100円、1/2で-10円」の賭けと、「100%で50円」の賭けどちらを選ぶか、という問題に対して正しい答えが出せる能力がRQである。
私は学生時代にミクロ経済学を学んだことがあり、成績も優秀だったので、「合理的経済人」がどのような行動をとるのかは理解している。
しかし私は統合失調症であり、RQそのものは低いのだ。自制心がなく、ゲームなどにはまると抜け出せなくなる。
だからエネルギー効率よりも馬力で突き進もうとする。何かツールやフレームワークを学ぶときは、本を丁寧に読むのではなく、チュートリアルやドキュメントを一日で吸収しようとするのだ。
実は私は、引きこもり気味ながらも、スポーツは得意だった。特に体操はそうだった。
だから学ぶ方法も、マッスルメモリに頼るという筋肉質な方法になってしまうのだ。
私が設定するパスワードは長いのだが、これらはマッスルメモリで覚えている。
同じようにプログラミングも、「とにかく実行を試す。試行錯誤。トライアンドエラー。やってれば覚える」という感じだ。
パターン認識は、このような筋肉質な側面を持つのではないかと思うことがある。人工ニューラルネットワークも、同じようなものではないか。
馬力でなんとかしてきたことはわかった。ではなぜ地道な努力を避けてきたのか。それは、汎用性の低いものを学ぶのに時間をかけたくないからだ。
プログラミング言語ならまだ汎用性があるが、具体的なツールについては、その場で理解できるし、時間をかける必要がないと思うのだ。
私が数学が好きなのは、まさに汎用性という観点からだ。エドワード・フレンケル教授は汎用数学を「ペンキ塗りのようなつまらないもの」と言ったが、まさにそのペンキ塗りが仕事をするうえで重要なのだ。
そう考えると、私はコスパばかり気にしているという点でRQが高いのかもしれない。
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