「知性が高い人」の共通点とは？知性についてスティーブ・ジョブズの発言から考える

2023/03/13 19:07

ライフハッカー［日本版］

(ライフハッカー［日本版］)

自分が賢いかどうか、どうしたらわかるのでしょうか？

そして、もっと重要なことには、どうすればもっと賢くなれるのでしょうか？

ジェフ・ベゾスは、高い知性を示す最善の指標は自分の心を変えようとする意思だと述べています。

スティーブ・ジョブズが語る「知性」とは

科学によると、もっとも知性が高い人たちは1人の時間を過ごすのをとても好むそうです。

ほかの研究では、聡明な人ほどパターンを見つけて結果を予測できると信じる可能性が高いのだとか（一方では、それが間違っているという研究結果もあるのですが）。

そんな知性について、スティーブ・ジョブズが独自の意見を持っていたと聞いて驚く人はいないと思います。

知性の大部分は記憶です。しかし、一方でズームアウト思考ができる能力でもあります。
たとえば、あなたがある街にいるとします。ビルの80階から街全体を見渡せます。眼下では、ほかの人たちが地図を見ながらA地点からB地点へ行こうとしています。
あなたには、それの何もかもがすべて見渡せるのです。全体が見えるので、簡単にものごとを結びつけることができます。

ジョブズにとって、知性とはものごとを結びつけることに基づいていました。つまり、関連性を見つけることです。

多くの場合には、事後になってからその関連性が見えたとしてもです。

「ブックスマート」と「ストリートスマート」

知性には少なくとも8つのタイプがあるのですが、うち2つに焦点を当てましょう。

結晶化した知性「ブックスマート」

結晶化した知性というのは、蓄積された知識です。事実や数字などです。単純に言えば、「ブックスマート（本から得た知識の多い人）」ということになります。

もちろん、高い「教育を受けた」人すべてが賢く聡明であるとは限りません。そこで、流動性のある知能が関係してきます。

蓄積した知識を修正・応用する能力「ストリートスマート」

新しい情報を学習して記憶し、それを使って問題を解決したり、新しいスキルを習得したり、既存の記憶を思い出してはその記憶を新しい知識によって修正したりする能力。

これは、「ストリートスマート（体験から学んだ知識の多い、世慣れた人）」です。

ブックスマートな人は大勢いますし、ストリートスマートな人も大勢います。しかし、両方に当てはまる人は稀です。それは、結晶化した知性を高めるプロセスは、流動性のある知性を高めるプロセスとは根本的に異なる傾向があるため。

あるテーマやスキルについて知識を増やすプロセスは簡単です。テーマを深く掘り下げていけばもっと知識が増えます。

流動的な知性を高めるのはもっと難しいのです。それには、深く掘り下げては新しいことを学ぶ、それを何度も繰り返す必要があります。

なぜ新しいことを学ぶ必要があるのか

新しいことを学ぶためにがんばると、しばらくの間は脳の皮質の厚さと活動が増加します。このどちらも神経結合と学んだ専門知識が増えたという兆候なのですが、数週間後には皮質の厚さと活動は減少しはじめ、結局はベースラインのレベルに戻ります。

そうなると、知識が増え、できることも増えていることは間違いありません。でも、いったん知識やスキルを獲得してしまえば、つまり物事を理解してしまえば、脳がそれほど懸命に働く必要はなくなります。

これらすべてを考慮すると、流動的な知性を向上させ高いレベルで維持する唯一の方法とは、新しいことを経験し続けることです。

新しいことを学びましょう。新しいことを試しましょう。自分に挑戦を課しましょう。職場でも、自宅でも、どこででも。

「第3の知性」の高め方

これを行なえば、新しい情報とスキルがひっきりなしに得られることからのメリットがあるだけではなく、脳の「厚み」を維持し続けて、新しい神経結合がつくられ続けます。

それによって、学習を続けること、聡明になり続けることがますます簡単になっていきます。

ここでもう一度、ジョブズの発言に戻りましょう。

革新的なつながりをつくりたいなら、2つの体験をつなげたいなら、ほかの人とは違う経験をしなければなりません。
他人と同じ経験を持っているなら、つくられるつながりも同じになり、結局革新的にはなれません。だから、違う経験を積まなければならないのです。
（非常に知的な）人たちの話をたくさん耳にしますが、そこから見えてくる重要点は、聡明な人たちが、さまざまな経験から問題を解決法を思いついたり、ユニークな方法で苦境に立ち向かったりしたということなのです。

知れば知るほど、経験が幅広くなればなるほど、連合学習の力を活用することができます。

一見無関係に見えるものの間にある関係を見つけることによって、新しいものと既知のものを関連付けるというのが、そのプロセス。

わかりやすく言えば、「ああ、わかった。これはあれみたいなものだね」と表現する時には連合学習を使っているのです。

そして「これをあれに応用できるかも」と考える時には、連合学習を活用してスマートなつながりをつくっているのです