[更新済み] Numbers Game と Waiting Game:機会と時間を使いこなす
「Numbers Game(数のゲーム)」と「Waiting Game(待ちのゲーム)」について。アクションの数を増やしながら学習をすること、時間の差や流れを戦略的に活用すること。この2つのゲームをバランスよく掛け合わせて、人生を実りあるものにしていきましょう。
「Numbers Game(数のゲーム)」と「Waiting Game(待ちのゲーム)」について。アクションの数を増やしながら学習をすること、時間の差や流れを戦略的に活用すること。この2つのゲームをバランスよく掛け合わせて、人生を実りあるものにしていきましょう。
一人の人間には2つの「セルフ」がいる。セルフ1は「うまくやれ」「失敗したらどうする?」「恥ずかしい」などと、セルフ2に余計な口出しをし、世話を焼く。この雑念から解放されて、セルフ2が無心で事に取り組めたら万事が上手く行く。僕の場合、曲作りとウォーキングの時はセルフ1が殆ど登場しない。
ラテン音楽やディスコ、ファンクを聴いて気分が塞ぐという人に会った事がない。好きな音楽ジャンルは沢山あるが、僕がこれらの音楽が特に好きなのは、ウンチクや評論、体裁が入り込む余地がなく、体と心が「楽しい!」と素直に反応するから。逆に「これは(格好)良い音楽です」と頭に言い聞かせてから楽しむのが好きな人もいるだろうけど、そういう情報で判断が揺らぐタイプはこの手の音楽にはあまり接近しない。
「言論には言論で」とはよく言われるが、世界中を見渡し、歴史を振り返ると、言葉が解決してきたことは意外にも少ない。解決策を暴力に求めるのは頂けないが(でも往々にしてそうなる)、「自分は賢い」という自負の強い論破型の人は、「人は気持ちで動く」ということに意外なほどに鈍感。言論や「正しさ」では、喜怒哀楽には勝てないんです。
本当の人生は「人生(この世)はばかばかしいもの」と気付いた瞬間から始まるのだと思う。少なくとも自分(と大事な人達)の人生だけは有意義なものにしなくてはならないと必死で考え、行動するようになるから。「やっても無駄」と冷めた目でニヒリズムに徹して生きるのもありだが、それだけでは人生は長すぎる。
2021年が終わるにあたり、今年最後のFindingsです。5月に始めたマイクロブログが思った以上に自分にしっくり来ているので、マイクロブログのページもご愛顧頂けると嬉しいです。
新作『Anti-Crime Breaks: Thrilling and Badass Jazz Funk Tracks』は、70年代のクライム・アクションや刑事ドラマのサウンドトラックに通じる、タフでスリリングなブレイクビーツ・トラック集。この作品を作るに至った経緯や制作スタイルの変化などを解説。
北斎、ピカソ、アイザック・アシモフ、そして立花隆。彼らは信じられないほど多作であり、作風のレンジが驚くほどに広範です。彼らは生涯に渡り作品を自発的に「書き散らし」、自らをも変身させてきました。クリエイターとしての雑食性が強靭な筆「圧」を生み、時代を超えて見る者読む者を圧倒する。僕が触発されるのは彼らの「創り散らかすパワー」なのです。
現実社会で「存在意義がある音楽」を創り続けること。音楽が持つ「効く、貢献する」力(ポテンシャル)を作り手として決して無駄にしないこと。そんなことを考えながらこの2か月間、制作に取り組んでいました。
Tatsuya Oe Updated: 2024/11/4 月曜日
(2/2) そして、その「(一神教的な文明にある)西洋人が最も難解に感じる世界」は、実は我々東洋人にとってはこうした難解な本を読まずとも「さらっと肌で感じられる」世界だったりする。彼が「無門関」など、禅の公案をいくつも紹介しているのは決して偶然ではない。僕も日々LLMを活用しているが、「言語化の自己ループ」を飛び出て「不思議の環」に到達する人間の知能は、AIが設計する知能とは全く違うということを忘れずに、AIと向き合いたい。
Dark Model – Cold Rain #cyberpunk #soundscape #pulse #timelapse
https://www.youtube.com/shorts/oCL8oGS06F8
(1/2) その昔「だまし絵」のエッシャーについて書かれた本を色々読んだ時期があった。『ゲーデル、エッシャー、バッハ―あるいは不思議の環』は今でも読み継がれている名著で、現在のAIの設計にも影響を与えたであろう「自己言及」について深堀りしている。ただ、著者が本当に模索していたのは、ここでは説明しきれていない(そして今のAI開発者が見落としがちな)『非言語的な混沌(カオス)の世界』に対する人間の認知の仕組みではなかったかと思う。
『ゲ-デル,エッシャ-,バッハ: あるいは不思議の環』
https://amzn.to/4acWxXV
AIや機械学習の普及で、フィールドワーク(野外調査)をしない研究者が増えているという。開花時期の予測や鳥の移動パターンの観察など、データサイエンスが可能にする領域は多く、テクノロジーの貢献は大きい。ただ、それが現場経験の価値を失わせるわけではない。「自然に触れずして自然を研究する」ことに、ワクワクを感じ続けられるかは、その人の取り組み方や動機次第だと思う。音楽も同じようなところがある。
「私はめったに外に出ません」AI時代に野外調査を見捨てる科学者達(Nature)
https://www.nature.com/articles/d41586-025-04150-w