ご指摘の論点について
- 基本的な学習は古典的な方法で習熟する必要があるか
• 古典的なAI（ルールベースや記号処理型）は、人間が明示的に知識を注入し、論理的な推論や問題解決を行うため、基礎知識やスキルを古典的な方法（例：教科書的な学習や繰り返し訓練）でしっかり身につけることは依然として重要です。
• 現代AI（機械学習・ディープラーニング）は大量データから自動学習しますが、基礎知識がないとAIの出力を評価・活用できず、知識の偏りや「知識の崩壊」リスクも指摘されています。 - デバイス経由の知識補充にタイムラグが発生するか
• デバイス経由で知識を補充する場合、リアルタイム性や応答速度はシステムの設計やバッファサイズ、ネットワーク遅延などに左右され、どうしても物理的・論理的なタイムラグは発生します。
• 特に即時性が求められる場面では、バッファや割り込み処理の影響で遅延が顕著になることもあり、現時点の技術では完全なリアルタイム知識補充は難しいのが現実です。
結論
• AI時代でも、基礎学習やスキル習得は古典的な方法でしっかり行う必要があり、AIやデバイスはその補助的役割と考えるのが妥当です。
• デバイス経由の知識補充には構造的なタイムラグが避けられず、即応性が重要な場面では限界があるため、基礎知識の習得とAI活用のバランスが重要です。
もう少し丁寧なプロンプトが必要だと思う