学校を卒業すると勉強しなくなる人も多いと思いますが、身体知（繰り返して身体で獲得する）、暗黙知（間合いや気配などを理解する）、形式知（一般的な知識）が身につくような学び方が大事です。
やらなくてもいいんですけど、やる人とやらない人では、世の中の見え方も考え方も感じ方も変わるから、話が通じなくなる。
ZIKUUでは、学びのサイクルを低負荷で回す仕組みを作るのを優先しています。
モノづくりについては、テーマは自由、失敗を許容、挑戦に伴走するという形で、いつでも何度でもやれるように配慮してます。オープン時から、機械や道具を充実させたのはそのため。
手を動かし、身体で感じ、一緒に挑戦する。これは身体知と形式知を身につけるための大事なステップです。
形式知については、調べることを簡単にして、調べたことが無駄にならないようにしている。
Discordの論文調査チャンネルでキーワードを入力すると、サーバーのアプリが自動的に関連論文を検索してまとめます。
まとめた論文は、ZIKUU内のGitリポジトリにプッシュされ、自動的に知識化パイプラインが走って、Qdrantに保存される。同時に、タグごとにまとめられた一覧ページが作られる。
そしてWhisper による文字起こしのデータも、LLMを使って翻訳され文書としてGitリポジトリに置かれる。これも、自動的に知識化パイプラインが走ってQdrantに入る。
これはYouTube動画から文字起こした文章を日本語に翻訳したもの。
知識化といって、知識の種類に応じて、そのまま、圧縮、選別と保存の仕方は変えています。
調べる・探す・まとめる・保存する、が自動的に回る仕組みですが、知識を引き出すために、その知識の上でAI塾長がユーザーと対話します。
蓄積する知識によって、AI塾長は振る舞いを変えることになるので、ZIKUU以外のコミュニティーでも、そのまま使うことができます。
この他にも、世相、日々の体験、思索、規範などが、寝てる間に蓄積されて、知識の層を形成していきます。
至るところにAIを使っていますが、捏造させない、憶測で文章を生成させない、方向づけさせない、といったドライな使い方をして道具に徹底させます。
私の場合は、興味のあるAI、宇宙・天文、量子、ソフトウェア工学などの分野の動画や報道を観て、面白そうだと思ったら、すぐにこの知識化パイプラインを回します。さらに興味が湧けば、論文に書かれていることを手元で試して、一旦、知を身体に通します。「知ってるつもりから、知っている」に進むには、これがとても大事。
気になったことはすぐに調べるようにもしている。
コミュニティーのみんなが、それぞれに自分の興味のあることを調べて勉強するだけで、コミュニティー全体の知識の層が形成されいくわけです。
知を深めるためには、時間をかけて考えるのが大事です。
なので、AIのレスポンスの速さは重要ではなくて、静かに知の体系を整えてくれればいい。
そうなると、強いGPUやサーバーも、大きなLLMも不要になり、最終的にZIKUUのシステムのフルセットが１台のミニPCで動かせるようにもなります。
