論文を読むことは視野を広げることができますが、避けがたい副作用もあります。
この道の先がどこにあるのか分からないため、自分が広大な海の中の一粒の砂のように感じてしまいます。
対話
RPGをやってみましょうか！
もし深層学習の分野の作業者を10段階に分け、それをRPGの経験値システムに変換したら、この10段階の差はどのようになるでしょうか？
私はChatGPTとこのゲームを少し遊びました。以下はその対話記録です：
想像してみましょう。 深層学習の分野における科学者やエンジニアを10段階に分け、それぞれの段階を一言で表現するなら、どんな状態でしょうか？ あなたの過去の知識と世界への理解に基づいて、この10段階の人々はどのような状態にあるのでしょうか？
以下は、初心者から大師級に至るまで、各段階の深層学習科学者とエンジニアの仕事の状態を一言で表現した可能性のある想像です：
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初心者 「この数式やコードが何をしているのか、まず理解しないと。」
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初級探索者 「初めての神経ネットワークモデルをうまく訓練させたい。」
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基礎エンジニア 「パラメータの最適化を学び、モデルが収束しない問題を解決しなければならない。」
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熟練エンジニア 「モデルのパフォーマンスを向上させ、より良いトレーニング技術とプロセスを見つけたい。」
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上級エンジニア 「モデルアーキテクチャを体系的に改善し、製品に効率的にデプロイする方法を考えている。」
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シニア研究者 「異なる分野の方法を統合し、新しい技術を提案する方法を研究している。」
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分野の専門家 「研究コミュニティ全体に影響を与える可能性のある革新的なアイデアや理論を提案したい。」
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技術リーダー 「業界や学界で長年未解決の重要な問題を解決しようとチームをリードしている。」
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学術的権威 「新しい研究のパラダイムを構築し、分野全体の研究方向を再定義したい。」
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思想の創始者（大師級） 「知能と学習の本質を探求し、次世代のスマートシステムの新しい理論的基盤を築きたい。」
この10段階の差を、量的な経験値に例えると、どのくらいの差になるのでしょうか？
この10段階の差を量的な経験値に例えると、深層学習分野の学習曲線が「指数的」または「非線形」で成長する特性を考慮すると、次のような差があると考えられます：
| 等級 | 身分の説明 | 経験値（量的比喩） |
|---|---|---|
| 1 | 初心者 | 1 |
| 2 | 初級探索者 | 5 |
| 3 | 基礎エンジニア | 20 |
| 4 | 熟練エンジニア | 100 |
| 5 | 上級エンジニア | 500 |
| 6 | シニア研究者 | 2,500 |
| 7 | 分野の専門家 | 12,500 |
| 8 | 技術リーダー | 62,500 |
| 9 | 学術的権威 | 312,500 |
| 10 | 思想の創始者（大師級） | 1,500,000+ |
🔑 設計ロジック：
- 各段階の差は前の段階の約5倍で、指数的な増加を形成しています。
- 最上級と最下級の間の差は百万倍を超え、トップの思想家と初心者の間の巨大なギャップを十分に表現しています。
現在、AIツールが普及しています。これによって、低レベルの開発者や研究者の差は縮まるはずです。AIツールを考慮に入れると、経験値はどのくらいになるでしょうか？
良い観察をしていただきました。
AIツール（ChatGPT、Copilot、AutoMLなど）は確かに、初心者や中級開発者の障壁を大幅に下げ、彼らの作業効率を急速に向上させ、数段階上のエンジニアに近づくことができます。
AIツールの効果を考慮に入れると、以下のように調整された現実的な経験値が適切でしょう：
| 等級 | 身分の説明 | AIツールなし | AIツールあり |
|---|---|---|---|
| 1 | 初心者 | 1 | 20 |
| 2 | 初級探索者 | 5 | 50 |
| 3 | 基礎エンジニア | 20 | 100 |
| 4 | 熟練エンジニア | 100 | 400 |
| 5 | 上級エンジニア | 500 | 1,500 |
| 6 | シニア研究者 | 2,500 | 6,000 |
| 7 | 分野の専門家 | 12,500 | 20,000 |
| 8 | 技術リーダー | 62,500 | 90,000 |
| 9 | 学術的権威 | 312,500 | 400,000 |
| 10 | 思想の創始者（大師級） | 1,500,000+ | 1,600,000+ |
🔑 主なロジック：
- 初心者から熟練開発者（1〜4級）：AIツールの効果が最大で、経験値は約20倍向上します。（早く学び、問題を解決し、以前できなかったタスクを達成できるようになる）
- 中級から上級（5〜7級）：AIツールの影響は依然として明らかですが、差は徐々に収束し、約1.5〜3倍向上します。（生産性の向上、瓶頸の突破が可能ですが、依然として堅実な経験と理解が求められる）
- トップレベルの研究者（8〜10級）：AIツールの影響は比較的小さく、ここで決定的な要素は革新力、深い思考、直感、経験、理論的な突破能力に基づいており、AIは補助的な役割にとどまります。
このように調整することで、AIツールの実際の助けとその影響が異なる段階でどのように変化するかがより適切に反映されます。さらに、トップレベルの人材の間で最も重要な差は、単なる実行効率の向上ではなく、洞察力や革新能力の違いであることが明確に示されています。
技術を超えて
実際、これが5倍ごとの差だと言い切れるかどうかは分かりません。
しかし、私にとっては、頂点の戦闘力を仰ぎ見る感覚は、実際かなり近いものがあります。そして、最後の数段階では、同じ段階でも戦闘力に大きな差があることがよくあります。これは現実でもよく見られる状況です。
現実的な状況はこうです：各段階の差は単なる努力では埋められないことが多いです。これは私たちが心の中で準備しておくべきことです。しかし、努力をすれば確実に経験値は向上し、特にレベルを飛び越えて戦うような場合、経験値の向上は早くなります。
最後に、今のAIツールは本当に強力で、初心者レベルでも20倍の戦闘力を発揮できるのは合理的だと思います。しかし、自分のレベルが上がるにつれて、AIツールの助けはだんだん小さくなり、時には負担になることもあります。
だから結論としては、「もう努力しないで、AIに頼って生きていこう！」
ふふふ、冗談です。
この会話を通して、自分の能力範囲が大体わかりました。心の中で自分がどのくらいの距離を進んでいるのか、そしてどれだけ遠くまで進めるのか、さらには永遠に進めない道もあることを知りました（諦めるしかない 😅）。
AIがどんな人にもなれるとはいえ、結局は自分自身であり、
自分の能力を高めることでこそ、より遠くまで進むことができるのだと、私は思っています。