『愛とか正義とか』はスゴ本
当たり前だと思っていたことが、あたりまえでないことに気付き、根本から世界が刷新される。もちろん刷新されたのは世界ではなく、わたしだ。OSレベルで無意識のうちにしてきた「考える」を、あらためて知る。読前読後で世界を（わたしを）変えるスゴ本なり。 本書は、哲学・倫理学の入門書になるのだが、そこらの「哲学入門」ではない。「自分で考える」ことを目的とした入門書という意味で、まったく新しい。 なぜなら、そこらの「哲学入門」は、哲学していないから。むしろ反対に、「哲学しないこと」を目指している。つまりこうだ、イラストや図解や簡単なセリフにまとめた哲学者や論を紹介しているだけにすぎぬ。哲学とは、「自分で考える」ことなのに、それを捨て去って、「これが哲学ですよ」という「答え」を提示しているのだ。 もちろん、「自分で考える」よすがとして過去の哲学者をとりあげ、たとえば現代的な問いに対し斬り込み方や論の立て方
日本哲学史研究への案内 « 京都大学大学院文学研究科・文学部
ここでは、日本哲学史あるいは日本思想史を研究するための入門となる基本的な文献を紹介します。主として、学部生が研究を始めるきっかけを提供することを目的として、本研究室の大学院生が書いています。 代表的な思想家の紹介 日本哲学史研究のための基本文献案内 思想家別文献案内 関連出版物 １．代表的な思想家の紹介 西周 1829-1897（文政12-明治30） 福沢諭吉 1835-1901（天保６-明治34） 中江兆民 1847-1901（弘化４-明治34） 内村鑑三 1861-1930（文久２-昭和５） 岡倉天心 1862-1913（文久２-大正２） 清沢満之 1863-1903（文久３-明治36） 大西祝 1864-1900（元治元-明治33） 北村透谷 1868-1894（明治元-明治27） 西田幾多郎 1870-1945（明治３-昭和20） 鈴木大拙 1870-1966（明治３-昭和41）
知の巨人たちが取り組んでいる問題はこれだ『いま世界の哲学者が考えていること』
やり方が分かっているものは、哲学に向いていない。森羅万象の問題のうち、やり方どころか、そもそも「問題」とすら認識されていないところから始まるのが哲学である。もしくは、問題の背景や根本領域からメタに捉え直し、やり方そのものを生み出すのが哲学である。 だから、哲学に取り組むことで、視野は拡張され、思考ツールが集まり、なによりも「問題」そのものを疑う目が養われる。 たとえば、与件を「物理学の問題」や「経済学の問題」に落とすならば、物理学や経済学の「やり方」で考えるしかない。それは一定の成果を生む一方、それぞれの「学」の前提から離れることはできない。 しかし、哲学なら、それぞれの学問領域の成果に加え、「問題」そのものを疑い、再定義することで、さらに深く・広く考えることができる。「〇〇とは何か」をその学問領域に囚われずに追求し、「〇〇からもたらされるものは、結局なんなのか」を新しい目で評価することが
今度こそは→難解な哲学書を読めるようにする１６の新書
文章を読むときのアタマの情報処理は、大きく分けると次の２つがある。 文章から情報を組み上げる（文章→アタマ）処理と、頭の中の情報を本の情報と結びつける（アタマ→文章）処理だ。 すぐにわかるように、自分の中に、その本の内容と結びつけるものが少ないと、文章から情報を組み上げる（文章→アタマ）処理が優勢となる。 実は、文章から情報を組み上げる（文章→アタマ）処理だけの読書はつまずきやすい。 頼りになるのが文章から来る情報だけになるから、単語や語句に、文や段落のつながりに、文章のテーマや取り上げられるトピックに、そのどこかに分からないところがあると、途端に理解に支障が出るからだ。 逆に、自分のアタマから文章へ向かう情報が豊富だと、文章から来る情報に不明な点があっても、何とか進むことができる。 このことは、特に難しい本や外国語の本を読むときには、心にとめておいた方が良い。 アタリマエのことだけれど、
人工知能＝科学∩技術∩哲学『人工知能のための哲学塾』
人工知能を実現するための、哲学的な手がかりとなる一冊。 人工知能は、科学、技術、哲学が交錯するところにある。「知能とは何か？」を問うのが哲学であり、この問いを探索するのが科学であり、実現するのが技術になる。最近の人工知能ブームでは、科学と技術に目が行きがちだが、本書は根本のところから応えようとしている。新しく見えるだけの場所から離れ、現象学や認識論を俯瞰することで、現在の人工知能の限界が逆説的に見えてくる。 ブームに乗っかって、たくさん本が出ているが、わたしが求める「本質」は無い。たいていの人工知能本は、「考える」が本質であるといい、意思決定用のモジュールを積めばよしとする。「考える」とは何かという問いは保留され、おなじみの「入力→処理→出力」ルーチンに落とし込まれる。 そして、意思決定のためのデータを機械学習で増やしたり、アルゴリズムに動的にフィードバックさせる話になる。プロ棋士に勝つソ
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