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人工智能的核心技术之一是神经网络。神经网络的特点是具有学习能力，但是当神经网络推理失败时，就会发生学习。换句话说，神经网络除非犯错误，否则不会学到任何东西。就像人类一样，你不能不犯错误就成长，所以我鼓励你犯很多错误。然而，有时你只是不想失败。在这种情况下，为什么不尝试模拟失败呢？围棋和将棋中的人工智能在模拟中仍然失败。我相信，反复的失败，无论是实际的失败还是模拟的失败，都是成长所必需的。

如果您的目标是重温前人的经历，那么模仿前人开创的有效方法是个好主意。但是，如果你想开辟一条新路，创造一个新事物，如果你害怕失败，你就无法完成。研究和开发的计划要考虑到失败的时间和成本，失败是成功过程的一部分。巨大的成功是建立在以前的成功和更多失败的基础上的，因此磨练利用失败的能力通常是成功的捷径。失败和做得不好不一定是同一件事。如果你有机会与研究人员和工程师，包括大学教授交谈，很高兴听到他们的成功故事，但我认为听到他们在取得成功之前经历的失败也很有趣。

如果你花费了一定的时间并获得了一定的效果，而如果你犯了错误却没有效果，那么从typa（花费时间的结果）的角度来看，前者更好。但是，根据失败的方式，判断可能会发生变化。失败和零效率相当于花费了大量的时间。即使失败了（即使需要很长时间），如果是一次严重的失败，可以让你找到下一次的线索，那么效果是不是应该设置为0呢？如果将未来价值添加到这些影响中，选择的结果将发生显着变化。在凼仔时代，评估有效性的技术和评估者的能力将受到质疑。

我不知道“凼仔”这个词，所以我查了一下。 “凼仔”是三省堂词典编辑评选的“2022年度新词”大奖获得者的词语。根据《神明会日语词典》，它的意思是“所花费时间的效果（满足感）”。我查这个的时间只有5分钟，但我认为Taipa很好，因为我对知道一个新词的含义感到满意。我认为对于个人来说，花费很长时间后所获得的结果，无论是成功还是失败，并没有太大的区别。如果你成功了，你应该高兴；如果你失败了，你应该利用这种挫败感作为前进的跳板。最后，我认为这取决于人的思维方式。 （如果考虑业绩和利润，情况可能就不同了。）

神经网络以称为节点（或单元）的单位执行计算。每个节点的计算内容一般仅限于加法、乘法以及判断数值是否大于等于0或小于0。换句话说，无论是超越人类能力的围棋、将棋AI，还是图像生成、问答等尖端AI，节点所做的只是简单的加法和乘法。一个人能做的事情是有限度的。然而，当人们聚集在一起时，他们可以做一些他们单独做不到的事情。我认为我们有时可能会意见不一致，但我认为这是实现伟大事业的必要条件。请通过“项目实验”等方式学习如何处理我们部门的矛盾意见。

想一下独自工作并在与朋友一起工作时安静地沉浸在某件事中的想法怎么样？质疑看似矛盾的常识很重要。计算机科学技术使以前不可能完成的事情成为可能，或者让计算机做你不想做的事情。尽管无法靠近某人却想要面对面交谈，待在家里做办公室工作，想要支付账单但不带钱包，即使外出也想要做研究，这些不再是相互排斥的，而现在，这些都可以通过几年前看起来像魔法的技术实现。你的烦恼可能会成为下一个魔法的催化剂，在不久的将来，独自工作和沉浸在协作风格中可能会成为常态。

如果一个问题总是有一个答案，那么您也许可以自己思考一下。另一方面，社会中的问题和挑战往往有多种答案，或者根本没有答案。仅靠思考得出多个答案并不容易。因此，通过与他人一起思考，你可能会学到一些你不知道的想法和方法，并可能得出多种其他答案。这比单独思考有更大的优势。但在组织你的想法时，与他人一起思考有时可能比单独思考更困难。因此，要仔细解释自己的想法，尊重别人的意见，并懂得总结自己的答案。

数据科学需要广泛的知识和技能，包括数据本身的知识、积累和管理数据的技术、准备分析的技术、分析数据的能力以及以易于理解的方式报告结果的能力。每个领域都高度专业化，那些喜欢默默专注于工作的人可能会致力于成为特定领域的专家。另一方面，善于与人合作的人，可以成为跨多个领域工作、协调整体工作的多面手。正如您所看到的，数据科学领域有各种各样的角色，并且根据您的个性和特点，您可以在某些领域以适合您的方式做出贡献。数据科学是一个有吸引力的领域，你不仅可以学习知识和技能，还可以发挥自己的优势。