学習、訓練、実践を通じて獲得されます。
同じ仕事に活かすスキルであれば定型的な能力であり、他の仕事でも活かせるスキルであれば適応的な能力、そして新たな仕事を生み出すときに活かすのであれば創造的な能力が獲得されたと言えるのでしょう。
こうしたスキルの獲得と発揮は人によって異なります。
例えば、PCスキルのような基礎的なスキルにおいても違いが見られます。
勿論、当人の努力が大きく関わるのですが、「苦手意識の有無」や「センスの良し悪し」といった、学習前に保持している「感度」にも影響を受けているようです。
アリの中にはフェロモンを触覚で検出して行動を制御するそうですが、シミュレーションする際に、触覚の感度となる係数を下げたアリを入れいると、餌を発見する可能性が高まるそうです。
そもそも情報取得感度が低いため能力の獲得が困難である、という特性が偶然の発見の要因になっているのです。
こう考えると「センスの悪さ」は、実はとても大切なことなのかもしれません。
ソフトウエアのユーザーインターフェースもセンスの悪い人向けに考えるからこそ、使い勝手が向上しているのでしょう。
さて、Deep LearningによってArtificial Intelligence（AI、人工知能）はすごいスピードで学習を行っています。
その学習の中で、こうした一見、非ロジカルだけど、イノベーションにとってとても大切な事象の本質をどうやって学ぶのか、とても興味があります。
一見、出来の悪いAIが計画的に生み出され、それによってイノベーションが起きる、計画されたエラー。
いずれ、そんな局面が到来するのでしょうか・・・
センスが悪いAI？
