目次

第1章　人工知能は必ずしも万能ではない

• 世界トップレベルの学者たちの間でも意見が対立
• 人工知能が抱える開発技術上の7つの問題点
• 機械中心的な設計がもたらす3つの弊害
• 人間が機械より優れる5つの特質，機械が人間より優れる5つの特質
• 2045年，シンギュラリティは到来しない

第2章　人間の強みは「直観」にある

• 直観とは何か
• ベテラン消防司令官たちの問題解決からわかった事実とは
• 再認主導意思決定モデルにおける3つの思考パターン
• 「センスメイキング」「暗黙知」「身体知」から読み解ける直観の性質とは
• 機械が直観による判断よりも劣る理由

第3章　直観的思考とアルゴリズム的思考はどう違うのか

• なぜ，直観は頼りにならないのか
• 「敵対的」共同研究から判明した直観とアルゴリズムの優劣関係
• マッキンゼー本社におけるクライン氏とカーネマン氏の公場対決の帰結
• 総合的思考と分析的思考　―「分ける」と「わかる」のか
• 定性的評価と定量的評価　―人間の主観や恣意性とどうつきあうか
• 「学習の結果，どのように創造性を発揮するのか」が人間と人工知能では異なる

第4章　直観を高める6つの認知科学的トレーニング方法

• 再認主導意思決定理論モデルにもとづくOJT（On-the-job training）
• シャドーボックス法（ShadowBox training method）
• 発見型マネジメント法（Discovery by Management method）
• 死亡前死因分析法（Pre-Mortem method）
• 生存理由分析法（Pro-Mortem method）
• リフレクション（Reflection）

第5章　直観を高める8つのコツ

• ある一定以上の学習時間と絶対量を確保する
• 記憶と忘却の繰り返しを面倒くさがらない
• 「ゆっくり丁寧な訓練」と「スピード重視の訓練」を使い分ける
• 緊張とリラックスを繰り返す
• ちょっとした「遊び心」を忘れない
• 細部や論理にこだわりすぎたら全体を眺める
• 異なる分野に触れて刺激を求める
• 能力を多角的に鍛える

第6章　人間だからこそできることとは

• 現場で判断と意思決定をする
• 個人的な体験や経験から独自の感覚や教訓を得る
• 社会的および文化的な意味づけを理解する
• 直接的な対人関係を構築する
• 責任の所在を示す
• リーダーシップを発揮する
• 目標と手段を柔軟に修正する
• 集団組織をマネジメントする

第7章　人工知能時代の教育と生き方を模索する

• テクノロジーが教育を変える4つの観点
• 学び方と教え方が変わる
• 教育内容が変わる
• 教育に対する価値観が変わる
• 教育制度が変わる
• 教育改革を促した3つの理由
• なぜ「アクティブラーニング」と「批判的思考」が教育現場に導入されるのか
• 「大学入試制度」と「学習指導要領の改訂」が教育改革の本丸
• 教育改革への異論や反論を超えて
• 受験対策より「ソフトスキル」養成を重視する英パブリックスクール
• 多重知能理論にもとづく「ハーバード・プロジェクト・ゼロ」
• 「木に竹を接ぐ」ような教育改革は必ず失敗する
• 教育改革の3つのポイント
• 開放性　～教室の壁，大学入試による選抜を超えて
• 多様性　～学習環境，教育方法，教材，学校そのものの形態，教員を見直す
• 柔軟性　～個別指導，「縦横の移動」を実現する
• 「記理判パワー」を求めるか，「創指決パワー」を求めるか
• 人工知能時代に求められる人材とは
• 激動の時代を生き抜くには直観しか頼りにならない
• 直観を中心に能力を高めれば，人工知能は人間の優秀な部下となる

第8章　直観 vs. 人工知能の先にあるもの

• 直観と人工知能の優劣を考えるときに考慮すべきこと
• 直観と人工知能のすみ分けがおこなわれる
• 偏った人工知能研究は人間の創造性をつぶす
• 直観研究は人工知能研究と同等に重要
• 「直観」と「現場主義意思決定」から「洞察力」と「マクロ認知」へ
• 「子どもの人工知能」開発で世界に挑む
• 人工知能時代の社会制度や倫理を考える
• 人間と人工知能が共創するための条件とは
• 「サイバニクス」という人工知能との新しい付き合い方
• 伝統的科学観の限界と21世紀の認知科学研究
• 「新しい心の旅」の先にあるもの