イーロン・マスクはどうやって学習しているのか
イーロン・マスクはロケットや電気自動車をつくったりしてます。しかも、垂直着陸可能な再使用ロケットや自動運転機能搭載の電気自動車です。最先端技術をつかっているわけです。
しかし、イーロン・マスクがもともとそのような専門知識をもっていたわけではありません。彼が名をあげたのはペイパル（オンライン決済サービス）ですし、最初に立ち上げたのもZIP2というソフトウェアの会社でした。
にもかかわらず、イーロン・マスクのインタビューや彼の周りにいる人たちの話を聞くと、彼が自分の事業領域にかんしてハイレベルな専門知識をもっていることがうかがえます。
彼はどのようにして膨大な量の情報を吸収していったのでしょうか。
イーロン・マスクの伝記を書いたアシュリー・バンスによると、彼は「友達からもらった教科書を読み、専門家や会社のスタッフから話を聞く」ことで、きわめて短い時間で専門家に近いレベルの知識を身につけることができるそうです。
イーロン・マスクは複雑で膨大な知識を高速で身につけることができるということ。
すごいですよね。彼の能力がずば抜けて高いからそういう芸当が可能、という一面はたしかにあると思います。しかし、もしそれが能力だけによるのではなく、彼の学習方法に秘密があるとすればどうでしょう。日々の学習に活かせるかもしれません。
ということで、そのあたりが気になって調べてみました。そして、イーロン・マスクの学習方法を分析したいろんな記事を読んでみてわかったのですが、彼の学習方法はかなり特徴的です。
今回、その特徴についてまとめてみることにしました。人生は学習の連続なので、きっと皆さんの役にも立つと思います。
セマンティック・ツリー・メソッド
セマンティック・ツリー・メソッドは、このブログで何度か紹介している学習方法です。どういうものかというと、まず、学習しようと思っている知識体系を一本の「木」に見立てます。そして、それらの知識を「木」を構成している要素（「幹」・「枝」・「葉」）に分けていきます。
で、最優先で学習すべきなのは「幹」となる知識です。それがないと、「枝」や「葉」といった情報がぶら下がれません。
たとえば、歴史上の出来事の年号のような「枝葉」の情報を先に覚えようとしても効率的ではないということです。まずは「幹」となる知識の吸収に集中するという感じで、優先順位をつけて学んでいきましょう、という話。
イーロン・マスクのことを詳しく分析したこちらのブログの説明がわかりやすいです。
もし何かを完璧に理解できないんだとしたら、君の頭のなかの（知識の）「木」には「幹」がないってことなんだ。トピックについての新しい知識は新しい「枝」や「葉」のこと。そいつらは「幹」がなかったら何にもぶら下がることができずに落っこちていくだけだよ。
How Tesla Will Change The World - Wait But Why
どうやって「幹」をつくるのか
セマンティック・ツリー・メソッドの有効性が納得できて、いざ実行してみようとしても、問題はどうやって「幹」を見つけるのかってところです。
これは、同じブログ内に答えがありました。
曖昧な箇所をクリアにしていくことで、僕は頭のなかの木に「幹」を作る。そうすれば、新しい情報はしっかりつかまることができる。
How Tesla Will Change The World - Wait But Why
さらに、イーロン・マスクの発言も引用できます。
例えば、エンジンの仕組みを誰かに教えるとします。伝統的なやり方では、「まずは、ねじ回しやレンチについて詳しく教えます」となるでしょう。この方法でエンジンの仕組みを学ぶのは非常に難しい。
「これがエンジンです。さぁ、分解してみましょう」。ではどうやってやるか。そこで、ねじ回しが必要になります。これがねじ回しが存在する理由です。すると、非常に重要なことがおきます。それぞれの道具の関連性が明らかになるのです。
Elon Musk created his own grade school for the children of SpaceX employees | The Verge
要するに、情報を「原因」と「結果」に分けて、芋づる式に「原因」をたどるというやり方ですね。「枝」や「葉」はもとをたどれば「幹」へと収束していくってことです。
Stefan Marti and Keith Emnett - Daboo - Paper
このセマンティック・ツリー・メソッドについてはイーロン・マスク本人も推奨していて、いわばイーロン・マスク公認の学習方法です。
様々な分野を学習する
じつは、一口に「幹」を理解したと言っても、理解の深さはバラバラ。「幹」の理解は、それが深くなるにつれ、他の知識体系＝「木」へも適用可能なものとなります。いわば、「幹」の本質を理解するわけです。
そして、イーロン・マスクの理解レベルはこの域まで達しています。なので、別な知識体系であってもたやすく「幹」へたどりつくことができるのです。
あらゆる知識体系に共通する「幹」の本質的理解ですね。
では、どうやって「幹」の理解を深めるのかですが、その答えは「様々な分野を学習する」というものです。
たとえば、「幹」を「A」としましょう。この場合、何が「A」を「A」として成立させているのか理解する、これが本質的に「A」を理解するということです。
「A」を本質的に理解するためのアプローチは２つ。いろんな「A」を眺めるか、１つの「A」を何度も眺めるか、です。図にしてみましょう。以下の、Approach#1（左の図）とApproach#2（右の図）です。
How Elon Musk Learns Faster And Better Than Everyone Else | Observer
いかがでしょう。Approach#1のほうが「A」の本質がわかってくるのではないでしょうか。様々な形の「A」を比較することで、「A」を定義づけている本質に迫れるわけです。一方、Approach#2だとむしろゲシュタルト崩壊して、「A」が何だったかよくわからなくなりそうですね。
つまり、いろんな知識体系の「幹」を学習していくことで、「幹」の本質がわかってくるということです。
そして、その「幹」の本質はあらゆる知識体系に共通するものなので、新しい知識体系の「幹」へ到達するスピードがあがり、「幹」も強固なものになるわけです。
専門化は危険？
１つの分野ばかりに打ち込むのではなく、いろんな分野を学習する。これはじつは社会通念とは逆の学習方法です。一般的には、何かをマスターしようと思ったら一生懸命それだけに打ち込むことが推奨されていますよね。
しかし、Dean Keith Simontonという人の調査で、いろんな分野を学ぶ効果を裏づける事実がわかりました。
Dean氏は20世紀におけるトップのオペラ作家59名を調査しました。彼らがどのようにして傑作を生みだしたのかを調べたのです。
調査によると、様々なジャンルの混合によってオペラの傑作が誕生したということがわかりました。専門的に１つのことに打ち込んだからというわけではなかったのです。
むしろ、優れたオペラ作家は、過剰な練習による硬直性をクロストレーニング（他分野の学習）によって回避していたそうです。つまり、専門化するより、いろいろな分野に手をだした方が効果的だということを示しています。
さらに言えば、専門化をうながす社会通念は弊害であるという指摘さえあります。引用してみましょう。
私たちは専門化することが論理的で、自然で、理想的だというトレンドの時代にいる。しかし、人間は包括的な理解をする生き物だ。専門化は孤独感や無力感、また個人的な混乱を呼び起こす。そして、他人に対する社会的な行動や思考をおこなう責任を放棄させる。
How Elon Musk Learns Faster And Better Than Everyone Else | Observer
実際に、イーロン・マスクはソフトウェア、オンライン決済、ロケット、自動車、エネルギー、人工知能等の多様なジャンルを学習して、それぞれで成果をだしています。１つの分野に閉じこもらないからこそ、これだけの成果がだせるのではないでしょうか。
まとめ
イーロン・マスクの学習方法をまとめるとこうなります。
①知識を「原因」と「結果」に分け、「原因」を追及することで知識体系の「幹」をつくる
②他の分野を学習することで、あらゆる知識体系に共通する「幹」の本質を理解する
興味のある複数の分野を①でどんどん掘り下げて「幹」に到達すれば、「幹」に共通する本質が見えてきます。＝②
そうなれば、新しく学ぶ分野の①のスピードがあがり、学習する分野が増えるほど、②が強化され、また①のスピードアップにつながるという好循環になります。
結果として、多くの「幹」をもつことになり、膨大な数の「枝葉」の知識がぶら下がれるようになるでしょう。
イーロン・マスクは頭のなかに多数の知識体系の「幹」をもち、「幹」の本質を理解している状態なんですね。
これによって、１つの分野だけに専門化して「枝」・「葉」・「幹」の優先順位をつけずに学習するよりも、大幅に少ない時間でめざましい学習効果をあげることができるというわけです。これが、イーロン・マスクが膨大な知識を高速で身につけることができる理由でした。
参考
北極がやばい
訳）BadAstronomerによる素晴らしい記事。最高温度に注意すべき。平均温度を気にしすぎ。最高温度がもっとも重要なのだ。
Great article by @BadAstronomer. Important to note max temp record. Too much attention on avg temp. Max matters most https://t.co/0FnIAVsbIu
— Elon Musk (@elonmusk) 2016年3月30日
地球温暖化の阻止はイーロン・マスクのミッションの１つ。彼がテスラを経営し、ソーラーシティに関わっている理由です。本日発表されたテスラのモデル３もそのために開発されました。そんなイーロン・マスクが絶賛した記事。内容をまとめてみました。
北極がどんどん小さくなっている
北極の面積が縮小しています。北極の氷は夏に溶けて、冬に育ち、氷の面積が最大化するのは３月。今年２０１６年は３月２４日で、海氷域面積は１４５２万平方キロメートルでした。これは観測史上もっとも小さい数字です。
北極はどんどん暑くなっている
北極は異常な温暖化を経験しています。１２月、１月、２月の気温は異常に高かった。平年より１１℃も高かったのです。北極の温暖化によって海氷域面積が減少したわけです。
古い氷もどんどんなくなっている
北極には夏になっても溶けずに数年残っている氷があります。そういう古い氷も溶けていってます。古い氷は冬に育つ氷のベースとなるので、海氷域面積の減少につながっていくのです。
北極の氷がなくなる
コンピューターモデルでは、２０４０年の夏に北極の氷は消滅すると予想されています。
北極の氷は毎年９月に面積が最小になるんですが、現在ではその面積はおよそ６０００立方キロメートル。そして、北極の氷は１０年で約３０００立方キロメートルというハイペースで減少していっています。北極に氷がないという異常な事態がやってくるんです。
狂った実験
さて、ここまでが記事の内容ですが、ここからわかることは何でしょう。
平均気温よりも注意すべきことがある
１９世紀から科学的な気温の観測がはじまりました。そこ（１９０６年）から２００５年までに、地球の平均気温は０．７８℃高くなりました。０．７８℃。どうってことないんじゃない？と感じる方もいるでしょう。
ですが、０．７８℃の上昇はあくまで地球の平均気温です。地域によって気温の上昇具合も違うし、影響も違う。北極の状況はその良い例なんです。イーロン・マスクが平均気温を気にしすぎと言ったのはこういうことでしょう。私たちは地球の全体的な温暖化を経験していると同時に、局所的に大きな気候変動も経験している。この事実を見過ごしてはいけませんね。
参考
スペースXの船上着陸失敗は予想どおりだけど打ち上げには成功したよ
ファルコン９ロケット２２号機の打ち上げが成功しました。SESの通信衛星の軌道投入です。人工衛星が投入されるのは静止軌道。最近の打ち上げでは人工衛星を低軌道へ投入していたので、ここらへんが今回のミッションの特徴でしょうか。
SESは人工衛星を取り扱う企業です。SESによると、今回の通信衛星をつかって北東アジア、南アジア、インドネシアへ通信サービスを提供するそうです。
打ち上げは何度か延期されてなかなか順調にはいきませんでした。色んな要因がありました。ロケットに搭載された液体酸素のトラブル、強風、進入制限エリアへのボートの侵入などです。カウントダウン残り数秒でのシャットダウンなんかはすごかったですね。最終的には成功したのでよかったですよ。
さて、注目されていたのはファルコン９ロケット一段目の船上着陸。再使用ロケットのための技術です。過去に何度も失敗している船上着陸ですが、スペースXは諦めません。
しかし、結果は「予想どおり」失敗。「静止軌道への投入ということもあり、着陸の成功は望めません」スペースXは事前にこのように述べていました。仕方ないですね。
イーロン・マスクのコメントはこちら。
ロケットの船上着陸は激しいものだった。期待はしてなかったけどね（非常に高温の再突入）。しかし、次の打ち上げは期待できる。
Rocket landed hard on the droneship. Didn't expect this one to work (v hot reentry), but next flight has a good chance.
— Elon Musk (@elonmusk) 2016年3月5日
今回の人工衛星（ペイロード）が目指すのは静止軌道でした。静止軌道は赤道から３万６０００キロも離れたところです。一方、低軌道は高度２０００キロ以下を指します。距離がぜんぜん違うわけです。
しかもペイロードの重さは５３００キロもありました。これはスペースXが静止軌道へ投入したペイロードのなかでもっとも重い。とまぁ、こんな感じの違いで最初から期待されてなかったのです。
ちなみに、スペースXのファルコン９ロケットは陸上への着陸には成功しています。しかし、海上への（船上）着陸は難しい。
それでもスペースXは海上に浮かべた船（ドローンシップ）へのロケット着陸に挑戦しつづけます。彼らがどうしても船上着陸技術を手に入れたい理由についてはこちらをご覧ください。
次のミッションは国際宇宙ステーション（ISS）への補給（の予定）です。ISSは約４００キロの低軌道をぐるぐるまわってます。静止軌道よりぜんぜん低いです。ロケットの着陸も予定されています。イーロン・マスクも成功を予感していますし、楽しみですね。
参考
イーロン・マスクのスピーチに隠された秘密
人々はイーロン・マスクに魅了されます。能力や実績はもちろんのこと、彼のスピーチもきわめて魅力的。そこにはある秘密が隠されていました。
その秘密とは「現在形（現在時制）の多用」です。
イーロン・マスクはスピーチのなかで現在形を多用するのです。
秘密を暴いたのはNoah Zandanという人物。コミュニケーションを分析し、その結果をサービスとして提供する会社であるQuantified Communicationsの創業者・CEOです。
彼によると、イーロン・マスクは一般的な人々より４倍も多く現在形をつかっているそうです。
一例として彼が提示したのがこちら。（黄色でハイライトされているのが現在形、未来時制は緑色です）
イーロン・マスクがいかに現在形を多用しているのかわかりますね。
ZandanはQuantified Communicationsで様々な人々の何百万というスピーチを定量化して人間のコミュニケーションのデータベースをつくりました。それらのスピーチを分析し、要素に分解して、徹底的に調査したのです。
その結果、イーロン・マスクに限らず、優れたリーダーは現在形を多用していることがわかりました。
彼らのスピーチでは一般的な人々よりも現在形が１５％多く、未来形は１４％少なかったそうです。
説得力があり、行動をおこさせるようなスピーチをするリーダーたちに共通する特徴だったのですね。
イーロン・マスクは火星移住、電気自動車や自動運転車の普及など輝かしい未来を約束してくれます。しかし、彼はそれをただ未来のこととして語るのではありません。現在すでに進行しはじめていることとして語っている。だから聴衆は魅了されるのです。
未来を現在に直結させる。イーロン・マスクの魅力的なスピーチの秘密は時制のつかい方にありました。
参考
イーロン・マスクが燃料電池車をバカにする理由
燃料電池車と電気自動車の比較。イーロン・マスクは電気自動車のほうが優れていると結論づけています。
燃料電池車と電気自動車
燃料電池車は水素をつかいます。空気中の酸素を外から取りこんで、水素と反応させることで電気を発生させます。その電気をつかって走る自動車です。
電気自動車は送電線からやってくる電気をつかいます。送電線からくる電気をバッテリーに貯めておいて、その電気をつかって走る自動車です。
現在、化石燃料をつかっている発電所が多いです。まだ発電のところがクリーンではない。しかし、将来的には再生可能な発電にシフトしていくでしょう。そうなれば、燃料電池車も電気自動車も完全に化石燃料フリーです。
水素の特徴
燃料電池車がつかうのは水素。なので、水素の特徴をみてみましょう。
水素をつくる） 水素はそのままのかたちでは（地球上に）存在していません。なので、水素をつくる必要があります。そのために、水を電気分解します。水に電圧をかけて水素をとりだす。つまり、電気をつかって水素をつくるわけです。
水素を運ぶ） とりだした水素を自動車まで運ばなければなりません。水素を運ぶには圧縮や液化させる必要があります。
つまり、電気で水素をつくり、運んだ水素から電気をとりだすわけです。
彼は太陽光パネルを持ちだしていますがちょっとそれは置いといて、一般的な送電線と比較してみましょう。
送電線との比較
つまり、どちらが発電所でつくった電気をロスなく自動車を走らせることにつかえるのか。ここをみればいいんです。一目瞭然の図があるのでご覧ください。
※リンク先の図を和訳したものです
つまり、電気自動車のほうがロスなく効率的に電気エネルギーをつかえます。
結論
そのような未来でも、電気エネルギーロスの差は縮まりません。水素の物理的性質によるものだからです。
ということで、ゴール到達時点でどうしようもない電気エネルギーのロスの差があります。なぜあえてロスの大きな水素をつかう社会を目指すのかわからない。イーロン・マスクが燃料電池車をバカげていると批判するのはこのためです。辛辣な言葉ですが、本質的な意見ではないでしょうか。
