Name: 激しく集中する方法
Uploaded: 2018-02-08T09:20:50.000Z
Duration: 16 min 11 s

様態の副詞

In a world that is growing in distraction,
the ability to focus is becoming increasingly

気晴らしが増えている世界では
集中力が高まってきている

It's a skill that, simultaneously, is becoming
increasingly valuable.

それは、同時に、そのスキルが
ますます価値が高まっています。

Its demand is rising while its supply is decreasing,
to put it in economic terms.

その需要は増加しているが、その供給は減少している。
経済的に言うと

In this essay, we'll establish a philosophy
for focusing and learn how we can get better

本エッセイでは、哲学を確立するために
焦点を合わせて、どのようにしたら良くなるのかを学ぶために

But, before we discuss the tactical advice,
let's construct a thought experiment that

しかし、戦術的なアドバイスの前に
という思考実験を組み立ててみましょう。

will let us get to the heart of what it actually
means to focus.

は、実際に何をするのかの核心に迫ります。
は集中することを意味します。

Imagine that our company - Robo Inc. - has
built an extremely complex AI that works in

私たちの会社 - ロボ社 - を想像してみてください。
で動作する非常に複雑なAIを構築しました。

Robo3000 has been programmed to insert a key
into a keyhole, turn it at a specific number

ロボ3000はキーを挿入するようにプログラムされています。
鍵穴に入れて、特定の番号でそれを回す

of rotations per minute (RPMs), and produce
as many boxes as it can.

分間の回転数（RPMs）を測定し、生成します。
可能な限り多くの箱を

Because our AI is extremely complex and expensive,
it's been programmed to sense any threats

なぜなら、私たちのAIは非常に複雑で高価だからです。
脅威を感知するようにプログラムされている

In the event of an emergency, the AI should
leave the building safely so that we can avoid

緊急時には、AIは
安全に建物を出ていくためには

However, the Robo3000 must also communicate
with the people in the building.

しかし、Robo3000はまた、通信しなければなりません。
建物の中の人たちと一緒に

It has to help them with lifting heavy objects,
or in an emergency.

それは重いものを持ち上げることでそれらを助けなければなりません。
または緊急時に

We hope that - in the case of a fire - it
will be able to accurately gauge threat levels,

火事の場合には、それを願っています。
は、脅威のレベルを正確に測定することができます。

save as many people as possible, and save
itself.

一人でも多くの人を救い
自体のことを指しています。

Our company has also invested in an even more
expensive and complex AI: the Robo5000.

また、当社では、さらに
高価で複雑なAI：ロボ5000

It can update all of our Robo3000's and
make them more efficient.

それは私たちのロボ3000のすべてを更新することができます。
より効率的なものにする。

Because Robo5000's are so expensive, we
only have one.

ロボ5000が高いので
一つしかない

Furthermore, it can only update one robot
at a time and that process takes several hours.

さらに、1台のロボットしか更新できない
一度に数時間かかります。

So, it travels around the building and our
Robo3000's have to interact with the Robo5000

だから、それは建物の周りを移動して、私たちの
ロボ3000はロボ5000と相互作用しなければならない

生産性を最大化するのに役立ちます。

When a Robo3000 goes to interact with the
Robo5000, it leaves its station and doesn't

ロボ３０００との対話に行くと
ロボ5000、それはそのステーションを残して、それはありません。

どんな箱でも作ることができます。

So, it must be careful not to leave its station
without good reason.

そのため、駅から離れないように気をつけなければなりません。
正当な理由もなく

The Robo3000's have to periodically communicate
with the Robo5000 to see if an update is worth

ロボ3000は定期的に通信する必要があります
アップデートの価値があるかどうかを確認するためにRobo5000で

getting; they have to determine whether the
benefits of an update outweigh the loss in

を取得しているかどうかを判断しなければなりません。
更新のメリットが、更新の損失を上回る

At this point in the thought experiment, I
would like to lay out some definitions.

思考実験のこの時点で、私は
いくつかの定義を並べてみたいと思います。

Consider the action of the AI inserting its
key into the keyhole, producing boxes, and

AIが自分の
鍵穴に鍵を入れて、箱を作り

ignoring all of the environmental stimuli.

Let's call this a state of directed focus.

これを直接焦点を合わせた状態と呼びましょう。

Directed Focus: Directing attention at a single
thought or action.

焦点を合わせる。注意を一つに向ける
思考や行動。

Providing an undivided attention while ignoring
environmental stimuli.

無視している間に細心の注意を払うこと
環境刺激。

The opposite state will be called generalized
focus.

反対の状態を一般化された
焦点を合わせます。

Generalized Focus: Broadly distributed attention.

一般化された焦点：広く分散された注意。

In a state of generalized focus, our AI will
do things such as analyzing if any one needs

一般化した状態では、私たちのAIは
必要かどうかを分析する

serious help, if there are any imminent threats,
and communicate with the Robo5000 to see if

差し迫った脅威がある場合は、深刻な助けを必要とします。
とロボ5000と通信して確認します。

アップデートは入手する価値があります。

Clearly, maximizing the amount of time spent
directing focus towards the production of

明らかに、費やした時間を最大化することで
せいさんちか

ボックスを使用すると、最大量が生成されます。

However, if the Robo3000 stays in a state
of directed focus too long, it might not catch

しかし、ロボ3000が状態のままであれば
焦点を合わせている間は、あまり長い間、それはキャッチできないかもしれません。

This could lead to a disaster such as getting
trapped in a burning building.

を取得するなどの災害につながる可能性があります。
燃えている建物の中に閉じ込められた

Clearly, there's a dilemma here; let's
explore this problem further.

明らかに、ここにはジレンマがあります。
この問題をさらに掘り下げてみましょう。

How can our AI maximize its production of
boxes while also reacting appropriately to

私たちのAIはどのようにして、その生産量を最大化することができるのでしょうか？
ボックスに適切に反応しながら

その環境はどうなっているのでしょうか？

How does it decide how much time to spend
in a state of directed focus producing boxes

どのようにして時間を決めるのか
はこばこ状態

and how much time to spend in a state of generalized
focus analyzing its environment?

と、一般化した状態でどれだけの時間を過ごすか
その環境を分析することに焦点を当てていますか？

How can the AI separate a fire from someone
cooking in the kitchen?

AIはどうやって火事を人から切り離すのか
厨房で料理？

How can the AI separate a trivial request
from an important request?

些細な依頼をAIがどうやって切り離すか
重要な依頼から？

どうすれば最適に動作するのか？

As the coders, we have to decide what actions
the Robo3000 prioritizes; there has to be

コーダーとして、どのような行動をとるかは
ロボ3000は優先順位を設定します。

a system for operating and a hierarchy of
priorities.

運用するためのシステムと
優先順位を決めています。

Here's an example of an operating system:
for every 30 seconds the Robo3000 spends in

ここでは、オペレーティングシステムの一例を紹介します。
ロボ3000はで過ごす毎に30秒のために

a state of directed focus, it must spend 5
seconds in a state of generalized focus.

焦点が合っている状態では、5つの時間を過ごさなければなりません。
秒間、一般的な焦点の状態で

During this period of generalized focus, the
Robo3000 has to prioritize the stimuli it

この一般化された焦点の期間に
ロボ3000は、それが刺激を優先させる必要があります。

detects in its environment and act accordingly.

環境で検出し、それに応じて行動します。

さて、これはどうやってやるのでしょうか？

What if we assigned it a point system based
on actions & priorities.

それをポイント制に基づいて割り当てるとどうなるか
行動と優先事項について。

Helping others with menial tasks - low to
no priority - 20 points

庶民的な仕事で他人を助ける - 低～中
優先順位なし-20点

Maximizing box production - medium priority
- 40 points

ボックス生産の最大化-中位の優先度
- 40点

Helping others with heavy lifting - high priority
- 60 points

重い荷物を持って他の人を助ける - 優先度の高い
- 60点

Saving its own life - higher priority - 80
points

自身の命を救う-優先度の高い-80
点

Saving the lives of others - highest priority
- 100 points

他人の命を救うこと-最優先事項
- 100点

Now, if we code the Robo3000 to maximize the
amount of points it achieves each day, it

今、我々はRobo3000を最大化するためにコード化した場合
毎日達成するポイント量、それは

は、その焦点を適切に向けるべきである。

It will maximize the production of boxes while
also accomplishing more important tasks.

それは箱の生産を最大化しながら
また、より重要なタスクを達成することができます。

If the robot does not maximize its points,
that means it has been inaccurate in its ability

ロボットがポイントを最大化しない場合
と言うことは、その能力に不備があるということ

to prioritize actions; there is a fault in
its code.

に欠陥があります。
そのコードを使用しています。

これが私たちにどう関係しているのか？

To change our ability to focus, we must - like
the AI - change our code; we have to optimize

フォーカスする能力を変えるためには、私たちがしなければなりません - のように
AI - コードを変更し、最適化する必要があります。

私たちの行動優先ポイントシステム。

However, I would like to borrow some terminology
from the philosophy of hedonism - which we

しかし、いくつかの用語をお借りしたいと思います。
快楽主義の哲学から

talked about in the virtual reality video
- for our condition.

バーチャルリアリティ動画で話題の
- 私たちの状態のために。

Instead of maximizing points, you can think
of humans as maximizing net pleasure.

ポイントを最大化するのではなく
ネットの快楽を最大化するものとしての人間の

In this case, pleasure refers to any state
that we would enjoy being in.

この場合、快楽とはあらゆる状態を指します。
楽しくなるような

The Robo3000 uses focus as a tool to maximize
the amount of points it achieves over its

Robo3000は、フォーカスを最大化するためのツールとして使用します。
達成したポイントの量に応じて

の生活を送ることができます。

Likewise, focus is a tool we use to maximize
our pleasure over an entire life.

同じように、フォーカスは最大化するために使うツールです。
私たちの喜びは人生全体に渡っています。

Like the robot, we do this through an action-priority
system.

ロボットのように、私たちは行動優先順位によってこれを行います。
システムを使用しています。

You would be correct in thinking that there
is, however, an asymmetry between humans and

と考えるのが正しいでしょう
は、しかし、人間との間には非対称性があります。

For the AI, the actions that would produce
the most pleasure were very clear.

AIにとっては、そのような行動を生み出すのは
最も喜ばしいことは、非常に明確でした。

The AI knew exactly what it had to do to maximize
its pleasure.

AIは、最大化するために何をすべきかを正確に把握していました。
その喜び。

私たちにとっては、そう単純なことではありません。

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激しく集中する方法

equivalent

extremely

prioritize

technique