天才になるために気をつけるべき３つのこと - やねうらおブログ(移転しました)
お正月からいきなり何を言いだすのかという感じですが、ちょっと天才になるためのアドバイス的なものを機械学習の観点から書いてみたいと思ったんですよ。 そもそも天才とは何なのか。人間の脳って生物学的には同じ仕組みで学習しているわけですから、学習アルゴリズムに個体差はないと思うんです。しかし学習の早いとか遅いとかはあるわけです。 これは脳のなかでシナプスが形成される速度に個体差があるからだと思うのですが、なぜそういう差があるのかはいまの脳科学ではたぶん解明されていません。食べ物などの栄養バランスによるものか、心の持ちようによって何かの脳内物質が出て、それがシナプスの形成を促進するのか。 ともかく、同じ学習アルゴリズムで学習しているのが人間であります。 では、学習が早い人(習熟が早い人)ほど能力が高いのでしょうか？学習速度が天才と凡人とを分かつのでしょうか？世間的にはそう思われているかと思うのですが
圧倒的に生産性の高い人（サイエンティスト）の研究スタイル - ニューロサイエンスとマーケティングの間 - Being between Neuroscience and Marketing
Leica M7, 90mm Tele-Elmarit F2.8, PN400N @Santa Monica, CA アメリカで研究するようになって最も驚いたことの一つは、日本では考えられないほど生産性の高い研究者が存在することだ。 たとえば僕がローテーションして、最後までそこでdissertation work（博士論文のための研究、活動）をすることにするか迷っていたあるラボ。そこはポスドク、テクニシャンを含めて（註：undergraduate=学部生は殆どアメリカの研究室には居ない）たった5人でやっているにもかかわらず、毎年5-6本ぐらいはペーパーを出し、ほぼ全て一流紙。多いときは年に2本ネイチャーに出し，一本は表紙になったりしていた(#)。 しかも良く日本では見かける深夜も土日も働いて、朝はどちらかというと崩れ気味、みたいな重労働系の生活ではなく、普通に朝来て、「うーん今日は狂ったよ
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