AIが研究を行うことの欠点を見つけました: 1. 明らかな情報が見落とされることがあります。この情報は非常に明白です。これは私も理解していますが、これは低レベルの誤りです。念のためお知らせします。 2. 最初の原理、つまり先ほど述べた要件から、その要件が本当に必要かどうかを分析することはできません。そうでなければ、直接間違った道を進んでしまいます。 でも、自分に何が必要なのか分かりません マスクのロケットを思い浮かべると、まず工学的な問題があります。まず第一に、愚かな質問に答えずに問いかけることです 3. 広告語が多すぎ、公共ネットワークでの宣伝が多すぎ、車の雑音は時間の無駄であり、類似ネットワークで実際に勝敗していない製品に対応しているため、AIで推奨されない場合があります 4. 利点は、できるだけ早く基礎調査を行い、その後専門家を見つけることです。 私の経験と調査は専門家を見つけるための基準であり、専門家のレベルを大まかに判断できます なぜなら、この核心的なポイントがどこにあるのかを見つけなければならないからです。その核心的なポイントはAIに頼ることはできませんし、専門家が必要です 私自身の例を挙げると、私は23年前に体系的にフィットネスの研究を始めましたが、インターネット上のコンテンツの90%以上がボディビルのトレーニングであり、これも交通ビジネスの社会と一致しています。 しかし、より効果的な方法はパワーリフティングです。 これまで調べたのは、パワーリフトは練習すべきでベンチプレスは練習しないといけず、オンラインコーチが必要だと知っていました しかし、コーチとやり取りを始めた頃、いろいろな疑問があり、調整したいと思いました しかし実際には、訓練計画に従って多くの問題が直接解決しました コーチはバーベルを下げたり、立ったりするなど、とても簡単に調整する方法を教えてくれます。 焦点が何であれ関係ありません AIは無関心な問題の分析を多く提供するもので、よく見てみるとある程度理にかなっているように思え、無関心な問題に対してさらに進🤣んでいきます