• شیوه‌ای که شرکت زیمنس در پروژه‌های انتقال تکنولوژی به ایران (از جمله دوره‌های آموزشی مرتبط با صنایع ایرانی) به‌کار می‌گرفت، براساس یک فلسفه روشن بود: «آموزش باید از پایه و با درک عمیقِ اصول فنی آغاز شود و سپس ابزارهای پیشرفته و اتوماسیون وارد فرایند یادگیری شوند.» در عمل این به معنی آن بود که کارآموزان یا تکنسین‌ها ابتدا با ابزارهای دستی و فرآیندهای سنتی قالب‌سازی، تراش و فرز آشنا می‌شدند (سوهان‌کاری، سنگ‌زنی، اندازه‌گیری دقیق، بستن فیکسچر و اصلاح دستی قالب) و پس از آموختن این مبانی، وارد آموزش بر روی ماشین‌های NC/CNC و برنامه‌نویسی می‌شدند. دلیل ساده اما مؤثر بود: شناخت فیزیکی ماده، فهم دنباله عملیات ماشینکاری و توانایی تشخیص و اصلاح خطاها تنها از طریق تجربه دست‌به‌کار و درک حسی به‌دست می‌آید؛ درحالی‌که ماشین‌های خودکار و برنامه‌ها ابزارهایی برای اعمال آن درک‌اند نه جایگزینی برای آن.
  • تجربه‌های جهانی به‌ویژه نظام‌های آموزش فنی آلمان، سوئیس و ژاپن این رویکرد را به‌عنوان یک الگوی موفق تثبیت کرده‌اند. در آلمان، نظام آموزش دوگانه (Dual Education System) که در صنایع بزرگ مانند زیمنس اجرا می‌شود، بر تلفیق آموزش کارگاهی پایه با دوره‌های نظری تکیه می‌کند؛ کارآموزان بخش قابل‌توجهی از زمان را در کارگاه‌های عملی می‌گذرانند تا «چشمِ تکنسین» و «حسِ ابزار» شکل گیرد. در ژاپن نیز رویکردی مشابه در صنایع ماشین‌سازی و خودرو دیده می‌شود: مهندسان و تکنسین‌ها ابتدا مهارت‌های پایه تولید را می‌آموزند و سپس با ماشین‌آلات پیشرفته کار می‌کنند. این رویه باعث شده تا در مواجهه با خرابی‌ها، تغییرات فنی یا شرایط غیرمعمول، نیروی انسانی بتواند خلاقانه اندیشیده، تصمیم صحیح گرفته و مستقل عمل کند.
  • تعمیم این منطق به سایر حوزه‌ها بسیار طبیعی و مؤثر است. در پزشکی، مسیر آموزش همان الگو را دنبال می‌کند: پیش از کار با سیستم‌های جراحی رباتیک یا ابزارهای تشخیصی پیچیده، پزشک باید آناتومی، تکنیک‌های جراحی دستی و تجربه مستقیم روی مدل‌ها یا لاشه‌های آموزشی را به‌دست آورد. این پایه تجربی نه تنها دقت عمل را بالا می‌برد بلکه در شرایط بحرانی، هنگام بروز خرابی دستگاه یا شرایط غیرقابل‌پیش‌بینی، قابلیت تصمیم‌گیری طبی را تضمین می‌کند. عمل جراحیِ رباتیک بدون فهم بافت و تکنیک‌های پایه می‌تواند به نتایج فاجعه‌باری بینجامد. در مدیریت سازمانی نیز شرکت‌های پیشرو (به‌ویژه در ژاپن و اروپا) مدیرانی را تربیت می‌کنند که پیش از ورود به دفتر مدیریت، زمان قابل‌توجهی را در خط تولید یا واحد عملیاتی سپری کرده‌اند.
  • چنین مدیرانی بهتر مسائل عملی، تنگناها و محدودیت‌های واقعی را درک می‌کنند و تصمیمات‌شان مبتنی بر واقعیت میدان است نه صرفاً گزارش‌ها یا مدل‌های انتزاعی. این رویکرد به شکل‌گیری رهبری‌هایی منجر می‌شود که توان همدلی با کارکنان، تشخیص ریشه‌ای مشکلات و پیاده‌سازی اصلاحات عملیاتی را دارند. در حوزه فناوری و هوش مصنوعی نیز منطق پایه‌محور اهمیت دارد.
  • تحلیل‌گر داده یا مهندس یادگیری ماشین که فقط با فریم‌ورک‌ها و ابزارهای اتوماتیک کار می‌کند ولی دانش آماری، مفاهیم خطا، فرضیات مدل‌سازی و منطق پیش‌پردازش داده‌ها را نداشته باشد، در برابر نتایج گمراه‌کننده یا خطاهای مدل عاجز خواهد بود.
  • آشنایی با روش‌های دستی تحلیل داده، آزمون فرض‌ها، و بررسی خطاها زمینه درکی ایجاد می‌کند که ابزارهای خودکار قابل جایگزینی آن نیستند. حتی در شرایطی که AutoML (یادگیری خودکار ماشین) و ابزارهای پیشرفته می‌توانند مدل‌هایی تولید کنند، تفسیر، اعتبارسنجی و تصمیم‌گیری نهایی هنوز نیازمند فهم عمیقِ اصول است. چند مزیت کلان این رویکرد در همه حوزه‌ها مشترک است: اولاً پایداری مهارت فردی که اصول را می‌داند با تعویض ابزار یا تکنولوژی جدید همچنان مفید می‌ماند؛ ثانیاً توانایی عیب‌یابی و خوداتکایی افزایش می‌یابد؛ ثالثاً کیفیت خروجی و خلاقیت در مواجهه با چالش‌ها بهتر می‌شود.
  • با این منطق، برای افزایش بهره‌مندی مفید از هوش مصنوعی باید از هوش طبیعی بیشتر و بیشتر استفاده کنیم مانند کارهایی که در اوایل دهه هفتاد با رایانه‌های ساده برای شناسایی لکوموتیوهای پرخرابی، ضعف آموزش لکوموتیورانان، روند بهره‌وری نواحی در زمینه خط و لکوموتیو، مسیرهای مستعد افزایش تناژ لکوموتیو، قطعات پرمصرف و شناسایی خطای همکاران بکارگرفته میشد.
  • بدون این مهارتهای مقدماتی، هوش مصنوعی با استعداد بروز خطاهای ظریف و غیرمشهود میتواند ابزاری پرریسک برای ما باشد.