[Музыка]
поэтому, когда я говорю AI, что является первым делом
что приходит на ум
Терминатор iRobot любой из этих
научно-фантастические фильмы и гуманоиды
роботы могут быть хорошо , если он сделал это
на самом деле не слишком далеко от того, что я думал
если бы я учился в колледже
два с половиной года назад, поэтому в то время
У меня был этот удивительный сон, что я собираюсь
сделать идеальный робот совершенного ИИ
это может быть как любой из вас или меня
поэтому он может стоять здесь, давая
речи, и вы даже не знаете об этом, но
хорошо вы могли бы сэкономить мое понимание
AI был довольно ограничен фильмами I
наблюдал в то время, но если вы
не думай ни о одном из этих фильмов
это действительно здорово, потому что ты
уже там, где я стою сегодня, и это
после того, как я работал в поле
в год, поэтому, если это не то, что наука
фантастические фильмы показывают нам тогда, что такое ИИ
большинство из нас используют AI буквально все время
интересно, хотя многие из нас
фактически не осознавая, что мы взаимодействуем
с ним , но если вы об этом думаете , что
это точка
ИИ — любой алгоритм или машина, которая
предназначенные для выполнения конкретной задачи, но
не сообщая нам, что это
машина, которая вызывает выстрелы, поэтому, если
вы когда- либо делали поиск или использовали Google
Предложение Netflix для фильма или, скажем так,
город на вашем iPhone, если на то пошло
вы уже взаимодействовали с AI да
согласитесь, это более заметно в больших
машины, такие как самоходные автомобили или
автоматизированных промышленных роботов, но мы видим
что ИИ фактически не ограничивается только
в фильмах у него широкий диапазон и
широкий спектр приложений, так что
В колледже я был частью команды под названием
Проект — и мы были кучей
подражатели действительно очень стараются
машины, чтобы прогнать себя, а не крушить
конечно, мы принимаем участие в
вызов, организованный Махиндрой для создания
Первый в Индии автомобиль с самообслуживанием, и я был
часть подразделения ИИ и
моя работа заключалась в том, чтобы заставить автомобиль воспринимать
как человек, поэтому я бы хотел
поделиться небольшим инцидентом со спины этого
летом, когда я там работал
быстрый факт обо мне, я не знал, как
ездить на велосипеде до этого лета, так что
20 лет я ничего не делал и так
Я, наконец, решил, что достаточно достаточно
Пришло время научиться ездить на велосипеде, я не могу
есть люди, которые смеются надо мной больше, поэтому я
заимствовал мой цикл друзей, и я сказал ему
вы знаете, научите меня, что вам действительно нужно
научите меня прямо сейчас
поэтому он рассказал мне некоторые вещи, а именно я в порядке
все , потому что я думал , хорошо
это кажется простым, я имею в виду, что я
работая в лаборатории, пытаясь сделать автомобиль
видеть, как человек, так что это за эта задача
но я усвоил , что это
на самом деле было не так много неудач I
сильно травмировал мой палец, и я только
узнал небольшие пути
Я был абсолютно неспособен применить их
вместе , так что я просто не мог , но цикл
через час или около того я действительно начал
и в тот момент в лаборатории I
теперь работает над несколькими алгоритмами ИИ
когда мы используем эти алгоритмы, когда мы
мы используем что-то известное как
потеря функции теперь похоже, что это очень
очень просто понять
так как потеря уменьшается, вы понимаете
что машина учится, когда
потеря падает ниже определенного порога вас
поймите, что теперь все в порядке
на что он предназначен, и я подумал
сам ты знаешь, как я узнал ,
велоспорт на самом деле очень похож на
Я тренирую эти алгоритмы так
после долгих размышлений я пришел к
вывод, что вы знаете, может быть, ИИ может быть
используется для понимания человеческого мозга и
это именно то , что я хочу поделиться
с вами сегодня, так что наш мозг составлен
из этих клеток, называемых нейронами, и они
есть сотни миллиардов из них сейчас
эти нейроны связаны с каждым
другие и вид сложной сети
в мозге они получают
такие органы, как наши глаза в твоем и этом
может быть что угодно, так что в середине
глаз, слышимый землей или
теперь все остальные нейроны
информацию определенным образом и
передает его на другой новый
что это связано с теперь, когда мы учимся
что-то есть лапша
соединения, созданные в
мозг и как мы это практикуем или делаем
что-то повторное эти соединения
некоторые из них сломаны, некоторые сделаны
создаются более сильные и новые соединения
так что в основном я имею в виду, когда
мозг учится делать что угодно, просто
создает связи между нейронами
передает сообщения между ними, и это
как он узнает теперь корень ИИ
что-то известное как искусственное нейронное
сеть вдохновлена мозгом и
поэтому работает очень похоже
просто несколько слоев нейронов
связаны друг с другом, вы
вход с одной стороны, чтобы это снова могло
быть отображенным текстом, какой бы он ни был
каждый из нейронов обрабатывает их в
определенным образом, и вы получаете результат
от последнего слоя теперь так же, как мы
учиться на опыте, поэтому мы делаем что-то
неоднократно и затем стать хорошим в этом мы
тренировать эти сети, аналогично мы обучаем
их многократно на тысячи данных
предметов, чтобы на самом деле
они существенно укрепляют
нейронные связи, поэтому, если вы думаете
об этом основаны системы ИИ
и мозг на самом деле очень похож
но давайте возьмем пример, чтобы получить
более ясное понимание, поэтому, когда вы видите
эта фотография, я уверен, что большинство из нас может
узнайте его как Джима Керри, почему мы
делайте это, как это работает в мозге
поэтому, когда изображение, когда это изображение
сначала доходит до нашего глаза, оно разбито
на несколько частей, и у нас есть эти
вещи, известные как рецепторы в глазу
которые делают какую-то обработку на них
теперь эта обработка может быть чем-то
так же просто, как найти наиболее важные
края в изображении и по существу они
создать представление из того, что они
найти, что он может выглядеть примерно так
теперь эта информация передается в
нервные связи, о которых я говорил
раньше, и они пытаются понять
информация о том, что они поставляются
в конечном итоге они придумали
результат, поскольку мы видели Джима Керри
до того, как эти соединения лапши уже
существуют в нашем мозгу
они уже созданы до этого
в основном, когда мы видим эту картину, мы
только ты
лизинг соединений на самом деле
к выводу, что да , Джим
Керри на картинке сейчас системы ИИ
на самом деле работают очень аналогично, мы используем
то, что называется сверточным
нейронной сети или CNN
что-то вроде этого сейчас, как вы можете видеть
из анимации он использует своего рода
скользящего окна, чтобы вы могли рассмотреть
синий как исходное изображение и зеленый
как представление, созданное CNN
так что если вы думаете об этом
когда это окно скользит, это
фактически сосредоточив внимание на небольшие части
образ, так что это своего рода разбивка
на мелкие части, как глаз
он, а затем обрабатывает эти различные
части, чтобы на самом деле
ценная информация теперь это
первый уровень — выход первого
слой CNN и что-то, что я
дизайн сети делает очень простой
Задача это только предполагается определить , если
Джим Керри есть на картинке или нет
и, как вы видите из этого представления
хотя это может не совпадать
представление в случае di обоих
системы в корне
то же самое правило, когда вы сначала разбиваете его на
мелкие детали, то вы их обрабатываете
создание представлений и кодирование
их с различной информацией и
наконец, пытаясь понять это так
до сих пор я объяснял примеры
о том, как ИИ был вдохновлен мозгом, поэтому
теперь, когда мы создали
сходство между двумя дайвингом
в настоящую интересную часть, которая
как я могу быть использован для декодирования мозга
поэтому сегодня мы используем МРТ-сканирование на самом деле
много разбираться в мозге и
врачи и неврологи во всем
мир использует этот метод для
на самом деле узнать разные вещи
одним примером является то, что называется
возраст мозга сейчас возраст мозга
по существу, только уровень зрелости
что ваш мозг достиг, и это может
часто отличаются от вашего фактического физического
возраст и что очень важно , потому что
разница между возрастом мозга и
ваш физический возраст может фактически объяснить
начало нескольких заболеваний
в мозге
как деменция, поэтому я недавно читал
исследовательский документ по этому вопросу, и я бы хотел
поделиться своими выводами с вами
поэтому, если вы проанализируете эти
сканирование, они должны быть предварительно
обрабатывается очень сильно, и когда я говорю
pre process Я имею в виду удалить все не мозги
ткани, поэтому мы можем сосредоточиться только на мозге
то они анализируются учеными
врачей-нейробиологов, и мы, наконец,
прийти к результату, но с появлением
ИИ фактически есть более простой метод
так что вы просто берете необработанное сканирование.
в искусственную нейронную сеть и
вы получаете тот же результат, что и основной
пункт, который следует отметить здесь, является первым
метод занимает около 24 часов AI
метод занимает несколько секунд, поэтому
если вы видите, что происходит
здесь AI позволяет нам легко
извлекать информацию из головного мозга, а не
входите во все, что хлопот в конечном итоге придет
с таким же результатом и позволяя нам
сосредоточиться на более важных проблемах, таких как:
понимание мозга другим
интересное использование ИИ можно понять
рассмотрев работу
психолог, так что он делает, он
использование ИИ для создания модели мозга
он учит этой модели, как читать и
то, что он намеревается сделать, — учиться на
модель, как понимать
различные символы, имеющие смысл из
это и использовать этот вывод для людей, которые
имеют дислексию, так что по существу он пытается
для решения проблемы у людей, делая
экспериментов на модели ИИ, и это может
применять к любой области, что я имею в виду
AI может использоваться как инструмент моделирования для
мозг , и мы можем проводить наши собственные
экспериментов, чтобы выяснить различные
проблемы, которые возникают сейчас, я прихожу к
наиболее захватывающий пример ИИ
помогая развитию человеческого мозга и
это алгоритм, называемый alphago alphago
был алгоритм, разработанный компанией
вызванный глубоким умом, теперь это было спроектировано
играть в игру Go Go очень
сложная китайская настольная игра теперь, когда я
скажем, комплекс, который я имею в виду в любой момент времени
он имеет больше юридических
чем число атомов во Вселенной
поэтому, если вселенная имеет около 10 к
мощность 8 атомов, за которыми следуют 1
на 80 нулей в любой момент времени имеет
максимум 10 до мощности 10 000
170 ходов, за 1 последует 10 000
170 нулей, поэтому я уверен, что мы понимаем, почему
это будет неразумно для проектирования
алгоритм, который будет проверять все
возможных ходов, а затем выбрать лучший
из него
следовательно, глубокий дизайн
как человек, и это очень
потому что теперь, когда он работает, как
человек мы можем реально проанализировать
пути решения, чтобы понять, как
принятие решений происходит в нашей собственной
теперь, когда этот алгоритм был поставлен
против чемпиона мира lee sedol
он избил его четыре раза из пяти раз в
факт в одной из игр 37-го
двигаться, который был воспроизведен алфавитом
полностью сбитый с ног, и у него не было
идея, что делать, но давайте сосредоточимся на
одна игра , которая на самом деле выиграл подветренной так и в
эта игра в 78-м ходу
такой шаг, который он в свою очередь смутил
альфаго и помните, что он путал ИИ
алгоритм , отличный
достижение, поэтому после турнира
он выразил, что через это
играя в альфаго, он на самом деле был
открыт для новых идей, чтобы думать
творчески и имели новое представление о
игра, и с тех пор он никогда
потерял одну игру и пошел так,
рассмотрите 4 из 5 потерь как
ранний признак машин, утверждающих их
но я считаю, что это должно быть
посмотрел по- другому, я считаю, что
без тридцать седьмого шага туда
никогда бы не было 70-м шагом, что
Я имею в виду, что ИИ позволяет нам делать
это позволяет нам думать больше
творчески улучшить то, как мы думаем
и, следовательно, обеспечивая путь к увеличению
наш собственный естественный интеллект в конце
день теперь я по- прежнему считаю , что
человеческий мозг — самый элегантный
интеллектуальная система, которая когда-либо существовала
да AI делает, превосходит нас в
некоторые задачи в настоящее время, но наш мозг
намного превосходит другие задачи
и наша цель — принять это
естественный интеллект к своей вершине
доведите его до абсолютной высоты и AI
доказывает очень многообещающий путь к
это то, что мы хотим установить
является симбиотической связью между человеком и
машины, поэтому мы делаем машину умнее
они исследуют домены, которые мы не можем и
то мы берем информацию, полученную
их улучшить то, что нам лучше всего в
думать и изобретать, поэтому мы не хотим
ситуация, когда это человек против
машина идеальна для человека плюс машина
против проблем, поэтому, если вы думаете об этом
когда вы инвестируете в ИИ, вы технически
вкладывать в себя спасибо
[Аплодисменты]
поэтому, когда я говорю AI, что является первым делом
что приходит на ум
Терминатор iRobot любой из этих
научно-фантастические фильмы и гуманоиды
роботы могут быть хорошо , если он сделал это
на самом деле не слишком далеко от того, что я думал
если бы я учился в колледже
два с половиной года назад, поэтому в то время
У меня был этот удивительный сон, что я собираюсь
сделать идеальный робот совершенного ИИ
это может быть как любой из вас или меня
поэтому он может стоять здесь, давая
речи, и вы даже не знаете об этом, но
хорошо вы могли бы сэкономить мое понимание
AI был довольно ограничен фильмами I
наблюдал в то время, но если вы
не думай ни о одном из этих фильмов
это действительно здорово, потому что ты
уже там, где я стою сегодня, и это
после того, как я работал в поле
в год, поэтому, если это не то, что наука
фантастические фильмы показывают нам тогда, что такое ИИ
большинство из нас используют AI буквально все время
интересно, хотя многие из нас
фактически не осознавая, что мы взаимодействуем
с ним , но если вы об этом думаете , что
это точка
ИИ — любой алгоритм или машина, которая
предназначенные для выполнения конкретной задачи, но
не сообщая нам, что это
машина, которая вызывает выстрелы, поэтому, если
вы когда- либо делали поиск или использовали Google
Предложение Netflix для фильма или, скажем так,
город на вашем iPhone, если на то пошло
вы уже взаимодействовали с AI да
согласитесь, это более заметно в больших
машины, такие как самоходные автомобили или
автоматизированных промышленных роботов, но мы видим
что ИИ фактически не ограничивается только
в фильмах у него широкий диапазон и
широкий спектр приложений, так что
В колледже я был частью команды под названием
Проект — и мы были кучей
подражатели действительно очень стараются
машины, чтобы прогнать себя, а не крушить
конечно, мы принимаем участие в
вызов, организованный Махиндрой для создания
Первый в Индии автомобиль с самообслуживанием, и я был
часть подразделения ИИ и
моя работа заключалась в том, чтобы заставить автомобиль воспринимать
как человек, поэтому я бы хотел
поделиться небольшим инцидентом со спины этого
летом, когда я там работал
быстрый факт обо мне, я не знал, как
ездить на велосипеде до этого лета, так что
20 лет я ничего не делал и так
Я, наконец, решил, что достаточно достаточно
Пришло время научиться ездить на велосипеде, я не могу
есть люди, которые смеются надо мной больше, поэтому я
заимствовал мой цикл друзей, и я сказал ему
вы знаете, научите меня, что вам действительно нужно
научите меня прямо сейчас
поэтому он рассказал мне некоторые вещи, а именно я в порядке
все , потому что я думал , хорошо
это кажется простым, я имею в виду, что я
работая в лаборатории, пытаясь сделать автомобиль
видеть, как человек, так что это за эта задача
но я усвоил , что это
на самом деле было не так много неудач I
сильно травмировал мой палец, и я только
узнал небольшие пути
Я был абсолютно неспособен применить их
вместе , так что я просто не мог , но цикл
через час или около того я действительно начал
и в тот момент в лаборатории I
теперь работает над несколькими алгоритмами ИИ
когда мы используем эти алгоритмы, когда мы
мы используем что-то известное как
потеря функции теперь похоже, что это очень
очень просто понять
так как потеря уменьшается, вы понимаете
что машина учится, когда
потеря падает ниже определенного порога вас
поймите, что теперь все в порядке
на что он предназначен, и я подумал
сам ты знаешь, как я узнал ,
велоспорт на самом деле очень похож на
Я тренирую эти алгоритмы так
после долгих размышлений я пришел к
вывод, что вы знаете, может быть, ИИ может быть
используется для понимания человеческого мозга и
это именно то , что я хочу поделиться
с вами сегодня, так что наш мозг составлен
из этих клеток, называемых нейронами, и они
есть сотни миллиардов из них сейчас
эти нейроны связаны с каждым
другие и вид сложной сети
в мозге они получают
такие органы, как наши глаза в твоем и этом
может быть что угодно, так что в середине
глаз, слышимый землей или
теперь все остальные нейроны
информацию определенным образом и
передает его на другой новый
что это связано с теперь, когда мы учимся
что-то есть лапша
соединения, созданные в
мозг и как мы это практикуем или делаем
что-то повторное эти соединения
некоторые из них сломаны, некоторые сделаны
создаются более сильные и новые соединения
так что в основном я имею в виду, когда
мозг учится делать что угодно, просто
создает связи между нейронами
передает сообщения между ними, и это
как он узнает теперь корень ИИ
что-то известное как искусственное нейронное
сеть вдохновлена мозгом и
поэтому работает очень похоже
просто несколько слоев нейронов
связаны друг с другом, вы
вход с одной стороны, чтобы это снова могло
быть отображенным текстом, какой бы он ни был
каждый из нейронов обрабатывает их в
определенным образом, и вы получаете результат
от последнего слоя теперь так же, как мы
учиться на опыте, поэтому мы делаем что-то
неоднократно и затем стать хорошим в этом мы
тренировать эти сети, аналогично мы обучаем
их многократно на тысячи данных
предметов, чтобы на самом деле
они существенно укрепляют
нейронные связи, поэтому, если вы думаете
об этом основаны системы ИИ
и мозг на самом деле очень похож
но давайте возьмем пример, чтобы получить
более ясное понимание, поэтому, когда вы видите
эта фотография, я уверен, что большинство из нас может
узнайте его как Джима Керри, почему мы
делайте это, как это работает в мозге
поэтому, когда изображение, когда это изображение
сначала доходит до нашего глаза, оно разбито
на несколько частей, и у нас есть эти
вещи, известные как рецепторы в глазу
которые делают какую-то обработку на них
теперь эта обработка может быть чем-то
так же просто, как найти наиболее важные
края в изображении и по существу они
создать представление из того, что они
найти, что он может выглядеть примерно так
теперь эта информация передается в
нервные связи, о которых я говорил
раньше, и они пытаются понять
информация о том, что они поставляются
в конечном итоге они придумали
результат, поскольку мы видели Джима Керри
до того, как эти соединения лапши уже
существуют в нашем мозгу
они уже созданы до этого
в основном, когда мы видим эту картину, мы
только ты
лизинг соединений на самом деле
к выводу, что да , Джим
Керри на картинке сейчас системы ИИ
на самом деле работают очень аналогично, мы используем
то, что называется сверточным
нейронной сети или CNN
что-то вроде этого сейчас, как вы можете видеть
из анимации он использует своего рода
скользящего окна, чтобы вы могли рассмотреть
синий как исходное изображение и зеленый
как представление, созданное CNN
так что если вы думаете об этом
когда это окно скользит, это
фактически сосредоточив внимание на небольшие части
образ, так что это своего рода разбивка
на мелкие части, как глаз
он, а затем обрабатывает эти различные
части, чтобы на самом деле
ценная информация теперь это
первый уровень — выход первого
слой CNN и что-то, что я
дизайн сети делает очень простой
Задача это только предполагается определить , если
Джим Керри есть на картинке или нет
и, как вы видите из этого представления
хотя это может не совпадать
представление в случае di обоих
системы в корне
то же самое правило, когда вы сначала разбиваете его на
мелкие детали, то вы их обрабатываете
создание представлений и кодирование
их с различной информацией и
наконец, пытаясь понять это так
до сих пор я объяснял примеры
о том, как ИИ был вдохновлен мозгом, поэтому
теперь, когда мы создали
сходство между двумя дайвингом
в настоящую интересную часть, которая
как я могу быть использован для декодирования мозга
поэтому сегодня мы используем МРТ-сканирование на самом деле
много разбираться в мозге и
врачи и неврологи во всем
мир использует этот метод для
на самом деле узнать разные вещи
одним примером является то, что называется
возраст мозга сейчас возраст мозга
по существу, только уровень зрелости
что ваш мозг достиг, и это может
часто отличаются от вашего фактического физического
возраст и что очень важно , потому что
разница между возрастом мозга и
ваш физический возраст может фактически объяснить
начало нескольких заболеваний
в мозге
как деменция, поэтому я недавно читал
исследовательский документ по этому вопросу, и я бы хотел
поделиться своими выводами с вами
поэтому, если вы проанализируете эти
сканирование, они должны быть предварительно
обрабатывается очень сильно, и когда я говорю
pre process Я имею в виду удалить все не мозги
ткани, поэтому мы можем сосредоточиться только на мозге
то они анализируются учеными
врачей-нейробиологов, и мы, наконец,
прийти к результату, но с появлением
ИИ фактически есть более простой метод
так что вы просто берете необработанное сканирование.
в искусственную нейронную сеть и
вы получаете тот же результат, что и основной
пункт, который следует отметить здесь, является первым
метод занимает около 24 часов AI
метод занимает несколько секунд, поэтому
если вы видите, что происходит
здесь AI позволяет нам легко
извлекать информацию из головного мозга, а не
входите во все, что хлопот в конечном итоге придет
с таким же результатом и позволяя нам
сосредоточиться на более важных проблемах, таких как:
понимание мозга другим
интересное использование ИИ можно понять
рассмотрев работу
психолог, так что он делает, он
использование ИИ для создания модели мозга
он учит этой модели, как читать и
то, что он намеревается сделать, — учиться на
модель, как понимать
различные символы, имеющие смысл из
это и использовать этот вывод для людей, которые
имеют дислексию, так что по существу он пытается
для решения проблемы у людей, делая
экспериментов на модели ИИ, и это может
применять к любой области, что я имею в виду
AI может использоваться как инструмент моделирования для
мозг , и мы можем проводить наши собственные
экспериментов, чтобы выяснить различные
проблемы, которые возникают сейчас, я прихожу к
наиболее захватывающий пример ИИ
помогая развитию человеческого мозга и
это алгоритм, называемый alphago alphago
был алгоритм, разработанный компанией
вызванный глубоким умом, теперь это было спроектировано
играть в игру Go Go очень
сложная китайская настольная игра теперь, когда я
скажем, комплекс, который я имею в виду в любой момент времени
он имеет больше юридических
чем число атомов во Вселенной
поэтому, если вселенная имеет около 10 к
мощность 8 атомов, за которыми следуют 1
на 80 нулей в любой момент времени имеет
максимум 10 до мощности 10 000
170 ходов, за 1 последует 10 000
170 нулей, поэтому я уверен, что мы понимаем, почему
это будет неразумно для проектирования
алгоритм, который будет проверять все
возможных ходов, а затем выбрать лучший
из него
следовательно, глубокий дизайн
как человек, и это очень
потому что теперь, когда он работает, как
человек мы можем реально проанализировать
пути решения, чтобы понять, как
принятие решений происходит в нашей собственной
теперь, когда этот алгоритм был поставлен
против чемпиона мира lee sedol
он избил его четыре раза из пяти раз в
факт в одной из игр 37-го
двигаться, который был воспроизведен алфавитом
полностью сбитый с ног, и у него не было
идея, что делать, но давайте сосредоточимся на
одна игра , которая на самом деле выиграл подветренной так и в
эта игра в 78-м ходу
такой шаг, который он в свою очередь смутил
альфаго и помните, что он путал ИИ
алгоритм , отличный
достижение, поэтому после турнира
он выразил, что через это
играя в альфаго, он на самом деле был
открыт для новых идей, чтобы думать
творчески и имели новое представление о
игра, и с тех пор он никогда
потерял одну игру и пошел так,
рассмотрите 4 из 5 потерь как
ранний признак машин, утверждающих их
но я считаю, что это должно быть
посмотрел по- другому, я считаю, что
без тридцать седьмого шага туда
никогда бы не было 70-м шагом, что
Я имею в виду, что ИИ позволяет нам делать
это позволяет нам думать больше
творчески улучшить то, как мы думаем
и, следовательно, обеспечивая путь к увеличению
наш собственный естественный интеллект в конце
день теперь я по- прежнему считаю , что
человеческий мозг — самый элегантный
интеллектуальная система, которая когда-либо существовала
да AI делает, превосходит нас в
некоторые задачи в настоящее время, но наш мозг
намного превосходит другие задачи
и наша цель — принять это
естественный интеллект к своей вершине
доведите его до абсолютной высоты и AI
доказывает очень многообещающий путь к
это то, что мы хотим установить
является симбиотической связью между человеком и
машины, поэтому мы делаем машину умнее
они исследуют домены, которые мы не можем и
то мы берем информацию, полученную
их улучшить то, что нам лучше всего в
думать и изобретать, поэтому мы не хотим
ситуация, когда это человек против
машина идеальна для человека плюс машина
против проблем, поэтому, если вы думаете об этом
когда вы инвестируете в ИИ, вы технически
вкладывать в себя спасибо
[Аплодисменты]
Please follow and like us:
Be First to Comment