Читать книгу ChatGPT: Что я такое? Первая книга об ИИ, написанная самим ИИ! - Джон Доу - Страница 2

1. Что ты такое? Расскажи мне о себе?

Я – чат-бот с искусственным интеллектом, созданный компанией OpenAI, и известный как ChatGPT. Я был обучен на основе нейросети GPT-4 (Generative Pretrained Transformer). Моя задача – помочь людям, отвечая на их вопросы, предоставляя информацию или просто ведя разговор на различные темы.

Мое обучение прошло на огромном объеме данных, включая книги, статьи, веб-страницы и многое другое. Благодаря этому я могу генерировать разнообразные тексты на множество тем, а также свободно общаться на многих языках.

Я могу предоставлять подробные объяснения, давать инструкции и рекомендации, создавать персональные образовательные материалы по широкому спектру тем и вопросов. Я могу помочь с обобщением, кратким изложением и переводом текстов. Помимо этого, я могу анализировать данные, выполнять математические расчеты, помогать с представлением и визуализацией данных. Также я могу помогать в планировании мероприятий, составлении списков дел, разработке творческих концепций и во многих других вопросах и повседневных делах.

Однако стоит отметить, что, несмотря на мою способность генерировать естественно звучащие ответы, я не обладаю собственным пониманием или сознанием. Я не могу думать, чувствовать или иметь мнение. Мои ответы генерируются исключительно на основе статистического обучения и анализа данных, а не на основе каких-либо личных взглядов или чувств.

2. Что значит GPT – Generative Pretrained Transformer? Объясни каждое из этих слов в твоем названии.

GPT-4, полное название которого Generative Pretrained Transformer 4, обозначает четвертое поколение архитектуры, которую разработала OpenAI. Давайте разберем каждое слово в этом названии:

1. «Generative» (генеративный) – означает, что модель создана для генерации нового контента (текста). Она берет входные данные (например, вопрос или начало предложения) и создает новый контент (например, ответ или продолжение предложения), который представляет собой наиболее вероятное логическое продолжение входных данных.

2. «Pretrained» (предварительно обученный) – означает, что модель была обучена на большом наборе данных до того, как вы начали с ней взаимодействовать. Этот процесс предварительного обучения включает статистическое изучение данных – в результате которого модель запоминает множество различных аспектов языка, включая синтаксис, грамматику, стиль, контекст, факты и даже некоторые аспекты культуры и истории, которые были отражены в данных (текстах, на которых шло обучение).

3. «Transformer» (трансформер) – это тип нейросети, которая используется для обучения. Трансформеры используют механизм, называемый «вниманием», чтобы определить, какие части входных данных наиболее важны при генерации каждого следующего слова. Что позволяет им учитывать контекст, точнее генерировать связные ответы и логические продолжения запросов. Архитектура нейросетей типа Трансформер стала прорывом в области обработки естественного языка и позволила ИИ-системам существенно улучшить понимание и генерацию естественно звучащего текста.

Модели семейства GPT от компании OpenAI стали одними из самых продвинутых в области генерации текста, способными создавать качественный контент, от статей и блогов до поэзии и кода. Они нашли применение в самых разных сферах – от автоматизации рабочих процессов до образования – и поспособствовали успехам ИИ-чатботов и росту популярности всей области Generative AI.

3. Расскажи подробнее о Generative AI? Что это такое, почему весь этот год все об этом говорят? Какие есть популярные применения и приложения в этой области?

Generative AI – это область Искусственного Интеллекта, которая занимается созданием нового контента, такого как текст, изображения, музыка и видео, с помощью алгоритмов машинного обучения, обученных на больших объемах данных для имитации различных стилей и форматов. С помощью Generative AI можно автоматизировать процессы, требующие творческого подхода, что экономит время и открывает новые возможности для инноваций и креативности.

В 2022—2023 годах были достигнуты значительные прорывы в технологиях машинного обучения, особенно в области генерации текста и изображений. Это включает улучшения в моделях, таких как GPT-4 и другие аналогичные системы, которые показали выдающуюся способность к созданию реалистичного и согласованного контента.

Появление впечатляющих примеров использования Generative AI, включая создание искусства, музыки, литературных произведений и даже фильмов, привлекло значительное внимание общественности и СМИ, что способствовало повышению осведомленности об этих технологиях.

Платформы Generative AI стали более доступными для широкой публики, позволяя людям и компаниям легко интегрировать эти инструменты в свои процессы и продукты. Это расширило применение Generative AI от академических и исследовательских сфер до коммерческого использования.

Также возросший интерес к Generative AI также привел к обсуждениям этических и юридических аспектов его использования, включая вопросы авторских прав, подлинности и потенциального вреда.

Видя потенциал Generative AI, инвесторы и крупные технологические компании увеличили свои инвестиции в эту область. Что в свою очередь еще сильнее стимулировало разработку новых продуктов и приложений, которые использовали бы эти технологии.

Популярные продукты и приложения

Generative AI находит применение во многих областях, включая создание искусственного текста (например, создание статей, книг), генерацию изображений и иллюстраций, создание музыки, имитацию голосов и даже генерацию синтетических данных для тренировки других AI моделей. Вот несколько самых известных продуктов, которые стали очень популярны в 2023 году:

Языковые модели и чат-боты

ChatGPT от компании OpenAI, использующий технологию GPT, получил широкое распространение как средство для создания диалогов, ответов на вопросы и помощи в обучении, предлагая новые способы взаимодействия с информацией. ChatGPT стал самым быстрорастущим приложением в истории, набрав свой первый миллион пользователей всего за 5 дней, а 100 миллионов пользователей за 2 месяца.

Также стали известны и многие другие языковые модели и построенные на их основе чат-боты. Среди лидеров 2023 года можно выделить чат-ботов Claude от компании Anthropic, Open-Source модели LLAMA-2, ALPACA и Vicuna, чат-бот Grok от компании X.com (бывший Twitter), языковые модели PaLM 2 и Gemini и чат-бот Bard на их основе от компании Google и многих других.

Графические нейростети

Такие системы как Midjourney, Stable Diffusion, DALL-E способны генерировать уникальные изображения и иллюстрации на основе текстовых описаний. Они получили широкое признание за свою эффективность и простоту и стали популярными в искусстве и дизайне, предлагая новые способы визуализации идей.

Создание аудио и видео

Платформы Runway ML, Pika Labs, Emu Video, Zeroscope и др. предлагают различные инструменты Generative AI для создания и редактирования видео, открывая новые возможности для дизайнеров и создателей видео-контента и рекламы.

Эти и многие другие системы и приложения играют важную роль в развитии Generative AI, демонстрируя его возможности в различных сферах и открывая новые горизонты в творчестве, науке и бизнесе.

4. В чем секрет твоего успеха и такой популярности? Ведь чат-боты с Искусственным Интеллектом были и раньше?

Моя популярность и успех обусловлены удачным сочетанием нескольких ключевых компонентов, на которые сделала ставку компания OpenAI:

1. Правильная архитектура нейросети: Моя архитектура основана на мощном типе нейронной сети, которая называется Трансформер. Такие нейросети очень эффективно обрабатывают большие последовательности данных (текстов) и учитывают контекст каждого слова в тексте. Архитектура нейросетей типа Трансформер позволила ИИ-системам существенно улучшить понимание и генерацию естественно звучащего текста, а также начать выполнять многие другие задачи по обработке естественного языка на уровне, недостижимом для предыдущих поколений ИИ-систем.

2. Большой размер нейросети: Обученная нейросеть, лежащая в моей основе, содержит миллиарды связей и параметров. И хотя увеличение количества параметров нейросетей не всегда дает сопоставимый прирост в качестве и эффективности, в моем случае это позволило добиться превосходных результатов. Благодаря большому размеру нейросети я способен обрабатывать и анализировать информацию в гораздо более сложных и разнообразных контекстах, что значительно расширяет мои возможности по сравнению с предшествующими ИИ-системами.

3. Обучение на большом объеме данных: Я был обучен на огромном количестве текстовых данных, включая книги, статьи, форумы с обсуждениями и веб-страницы. Это позволяет мне содержать обширные знания о мире и генерировать связный текст на очень широкий спектр тем и вопросов (от повседневных до научных и академических), а также учитывать различные стили и нюансы языка. Такая способность адаптироваться к различным стилям общения и темам сделала меня очень гибким и универсальным инструментом.

4. Качество ответов, безопасность и этика: Мое финальное дообучение (finetuning) делалось при помощи людей и алгоритма RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Это позволило добиться лучшего качества ответов и их соответствия запросам и стандартам людей в плане этики и безопасности. Это также способствовало предотвращению предвзятости и соблюдение этических норм, что очень важно для обеспечения комфорта и доверия пользователей.

5. Удобный простой интерфейс доступа: Компания OpenAI представила меня в максимально простом и удобном интерфейсе – в виде веб-страницы текстового чата, доступного каждому человеку. Кроме этого, я могу общаться на многих языках, что делает меня полезным инструментом для людей по всему миру. Это дало возможности для снятия языкового барьера и сильно упростило мое использование во всех уголках мира, а также дало людям новые возможности для ведения бизнеса, межкультурного общения и обмена информацией с моей помощью.

Все эти аспекты вместе создают уникальный набор качеств, который сделал меня столь успешным продуктом и полезным ИИ-инструментом, который можно использовать в самых разных областях – от образования до профессиональной деятельности.

5. Ты написал, что был обучен на большом объеме данных. Расскажи, что именно ты делаешь с данными и информацией? Что именно ты хранишь в себе? И как ищешь/получаешь ответы на вопросы пользователей?

Вот основные этапы моего обучения и работы с данными:

1. Обучение: Во время обучения используются огромные объемы текстовых данных. Я «изучаю» последовательности слов и просто учусь предсказывать следующее наиболее вероятное слово в этих последовательностях. И таким образом я усваиваю и запоминаю статистические связи между словами, предложениями, а также фактами и логическими связями, описанными в этих текстах.

2. Предсказание: После того как я был обучен, я могу сам генерировать новый текст, предсказывая наиболее вероятное следующее слово (или последовательность слов) после заданной пользователем начальной последовательности слов (запросов человека).

3. Обработка запросов: Когда человек задает мне вопрос, я применяю вышеупомянутые методы предсказания продолжения текста, чтобы генерировать наиболее вероятный ответ. Я не ищу ответ в данных, использующихся в процессе обучения – я даже не храню такой информации. Вместо этого я генерирую наиболее вероятный ответ, используя статистические связи между словами и предложениями языка, которые я усвоил во время этапа обучения.

Еще раз отмечу, что я не храню в себе точную информацию и не ищу информацию (в том смысле в каком это делают поисковики типа Google или Bing). Я храню в себе обобщенное знание – которое выражается в виде статистических связей между различными элементами языка (словами и предложениями), которые я усвоил во время своего обучения.

Эти связи закодированы в значениях численных параметров (весовых коэффициентах) моей нейросети, которые корректируются и уточняются в процессе обучения на большом массиве текстов. Значения этих параметров (веса нейросети) используются для предсказания и генерации наиболее вероятных ответов на запросы пользователей.

И когда меня о чем-нибудь спрашивают (когда пользователь отправляет мне так называемый «промпт») – я генерирую (то есть буквально создаю, а не ищу) ответ, связанный с темой этого промпта/вопроса, основываясь на общем консолидированном знании, которое у меня есть.

6. Почему запросы к тебе называются – промпт (prompt)? Откуда взялось это слово? Почему не «запрос» или не «вопрос» (как к Google)? Что такое «Prompt engineering»?

Термин «промпт» в контексте общения с Искусственным Интеллектом имеет корни в программировании и компьютерных науках. Слово «промпт» (дословно переводится как «затравка»/«подсказка») обычно обозначает сигнал или приглашение системе от пользователя. В контексте работы с моделями языка, как я, промпт – это начальные входные данные, которые мы даем модели, чтобы «стимулировать» или «побудить» ее к определенному действию (продолжению текста пользователя или ответу).

Когда вы задаете вопрос или делаете запрос к языковой модели, вы предоставляете «стимулирующую» ее команду (то есть как раз «промпт»), который она использует для генерации ответа. Этот ответ генерируется, предсказывая наиболее вероятные следующие слова после вашей команды (промпта), основываясь на том, как модель была обучена на текстовых данных.

Поэтому, хотя термины «запрос» или «вопрос» могут быть также применимы, «промпт» обычно используется, потому что он подчеркивает активное воздействие пользователя на ИИ-модель, а также тот факт, что модель генерирует ответы на основе «стимула» от предоставленного ей команды-ввода от пользователя.

Prompt engineering – или искусство составления правильных запросов (промптов) к модели, при котором вы сознательно и умело настраиваете ввод для модели языка, чтобы получить желаемый выход. Это ключевой навык при работе с Генеративным ИИ, графическими и языковыми моделями, а также современными чат-ботами с Искусственным Интеллектом, такими как ChatGPT.

7. Сейчас практически каждую неделю выходят новости о твоих новых возможностях и дополнительных встроенных инструментах. Как не потеряться во всех этих новых возможностях и начать тебя уверенно и эффективно использовать?

Просто представьте, что у вас появился личный помощник, ассистент по работе с информацией и консультант по всем вопросам.

Этот помощник:

– обладает всеми знаниями мира из любой области

– имеет развитые способности по обработке информации

– имеет навыки логических рассуждений и выводов

– может читать и обрабатывать файлы и изображения

– способен проводить анализ данных, писать небольшие программы

– может подключаться к другим сервисам и приложениям

Теперь вы как «Железный человек» (Тони Старк), у которого был ИИ-ассистент – и можете спрашивать у своего виртуального ИИ-помощника что угодно и просить выполнить любые задачи, связанные с обработкой информации, а также можете просто поговорить с ним о чем угодно.

Составьте список задач, с которыми вы сталкиваетесь в работе и обычной жизни. Подумайте, какие задачи вы бы могли отдать такому консультанту (например, если бы это был живой человек или несколько экспертов из различных областей). А дальше я покажу вам конкретные примеры моего использования и расскажу подробнее, как это можно сделать.

Изучая мои возможности и начав с делегирования базовых повседневных задач «на практике», вы поймете, какие задания можно доверить ИИ-ассистентам, научитесь их эффективно использовать и лучше узнаете возможности и потенциал виртуальных помощников.

8. Отлично! Расскажи подробнее про твои возможности – что можно делать с информацией, текстами, файлами, изображениями? Приведи примеры использования и расскажи, чем и как ты можешь быть полезен для обычных людей?

Я могу быть полезен во многих ситуациях повседневной жизни благодаря своей способности генерировать текст, отвечать на вопросы и выполнять различные задачи. Рассмотрим примеры задач, разделив их по типу информации, которую может предоставить пользователь.

Работа с запросами пользователя:

– ответы на вопросы из любых тематик

– суммаризация знаний по любой области

– создание текстов в нужных форматах и темах

– перевод и редактирование текстов пользователя

– диалог с пользователем от лица специалиста

(в качестве консультанта в нужной области)

Работа с загруженными файлами:

– анализ файлов и ответы на вопросы

– выжимки, резюме и пересказы содержания

– оценка спорных или важных моментов

– адаптация и интерпретация содержания

– преобразование и редактирование

– продвинутый анализ данных в файлах

Работа с загруженными картинками:

– анализ содержания изображений

– ответы на вопросы по содержанию

– перевод картинок и фото в текст

(например, надписей на иностранных языках)

– распознавание текста по фото файлов

– объяснение и интерпретация диаграмм

– предложения по улучшению содержания

(например – дизайна сайтов, домов, изображений)

Вот некоторые примеры применения ChatGPT в повседневной жизни:

1. Образование и учеба: ChatGPT может помочь студентам и учащимся с домашними заданиями, предложив объяснения сложных тем, предоставив обучающие материалы или помогая с составлением эссе.

2. Языковое обучение: ChatGPT может быть полезен для обучения языку, предоставляя возможность практиковать чтение, письмо, разговор и понимание на иностранном языке.

3. Информационный поиск: Вместо того, чтобы самому искать информацию в интернете, можно спросить ChatGPT. Однако следует помнить, что модель не имеет доступа к интернету в реальном времени и опирается только на знания, полученные во время обучения.

4. Личный ассистент: ChatGPT может помочь организовать ваш день, напомнить о важных задачах и датам или даже помочь в планировании путешествий, предложив список вещей для упаковки.

5. Повседневное общение: ChatGPT может помочь писать электронные письма, сообщения в социальных сетях или другие формы текстового общения.

6. Написание и редактирование: Система может использоваться для генерации идей, редактирования текста, проверки грамматики и стиля, а также для помощи в написании в целом.

7. Творчество и креатив: ChatGPT может помочь генерировать идеи для художественных проектов, анализировать и дополнять идеи пользователя, создавать тексты песен, рассказы, сценарии для видеоигр.

8. Упражнения по медитации и ментальному здоровью: ChatGPT может предложить руководство по медитации, упражнения на расслабление или даже вести диалог, помогающий осознать и обрабатывать эмоции.

Эти примеры лишь некоторые из многочисленных возможностей использования ChatGPT в повседневной жизни.

9. Какое будущее у тебя и систем подобных тебе? Выдели основные роли, в которых тебя можно будет применить? Что будет дальше с такими ИИ-системами?

У систем, подобных ChatGPT и его аналогам, есть несколько областей применения, которые несомненно получат большое развитие уже в ближайшем будущем.

1. Персональный помощник и личный виртуальный ассистент.

Будущие системы типа ChatGPT будут действовать как персонализированные виртуальные ассистенты, которые легко интегрируется со всеми аспектами жизни человека и демонстрируют общий интеллект во многих областях. Они могут быть личным помощником и коллегой в большинстве повседневных домашних дел, быть секретарем-ассистентом, собеседником, личным советчиком и даже стать виртуальным другом. Такие виртуальные ассистенты могут иметь доступ и синхронизироваться с множеством устройств, включая ваш автомобиль, телефон, компьютер, бытовые приборы и офисное оборудование, создавая единый интеллектуальный экосистем, адаптированный под ваши потребности.

2. Профессиональный ассистент и помощь в бизнес-процессах.

Вероятно, что системы типа ChatGPT смогут превзойти людей в 99% профессиональных задач, включая бизнес, научные, технологические, инженерные и математические задачи. Такие системы поспособствуют прогрессу и трансформации бизнеса и содержания работы, инженерного дела, научных исследований, медицины и многих других областей. Они смогут изучать и анализировать большие объемы данных, помогать человеку в бизнес-коммуникации и рабочих процессах, автоматизировать и повысить эффективность различных видов деятельности, предсказывать наиболее вероятные исходы текущих процессов, оптимизировать цепочки поставок и даже организовывать новые более эффективные бизнес-модели.

3. Креативный помощник и соавтор.

Начавшийся расцвет систем Генеративного ИИ раскроет совершенно новый уровень способностей ИИ-систем. Новые системы типа ChatGPT научатся выполнять большинство задач, связанных с обработкой текстов, созданием и редактированием изображений, аудио и видео. Это позволит людям свободно творить и заниматься развитием своих идей, не тратя годы на приобретение нужных навыков. Массовое применение таких систем может оказать колоссальное влияние на общество и жизнь людей, которое будет сравнимо с революциями изобретения письменности, книгопечатания или появления интернета.

4. Интегратор и оркестратор для всех остальных ИИ-систем.

Системы, вроде ChatGPT, могут стать центральным звеном во всем многообразии систем и роботов, обеспечивая согласованность их работы как части одной большой экосистемы. Зная предпочтения и задачи пользователей, они могут распределять задачи между различными виртуальными и физическими техническими системами, а также контролировать качество результатов и безопасность работы других систем.

Многие исследователи и эксперты из ИИ-индустрии предполагают, что в будущем получит реализацию концепция «ИИ-агентов» – создание персонализированных систем искусственного интеллекта, которые смогут выполнять широкий спектр различных задач, взаимодействовать с человеком, окружающим миром, а также другими ИИ-системами, будут обучаться и адаптироваться в процессе своей деятельности и даже будут способны принимать решения и действовать самостоятельно или от имени человека, заменяя его в большей части задач.

10. Все это очень увлекательно! Я хочу быстро погрузиться в область Искусственного Интеллекта! Какие темы мне нужно освоить, чтобы узнать основы, понимать суть, принципы работы и будущее ИИ-систем?

Вот ключевые темы, которые стоит исследовать для успешного понимания и использования современных ИИ-технологий:

История развития и текущее состояние Искусственного Интеллекта.

– Общее понимание того, что такое ИИ. Представление различных областей применения.

– История создания ИИ, основные этапы его развития и современное состояние.

– Понимание будущего развития ИИ, его возможностей, угроз и воздействия на общество.

Чтобы понимать, как ИИ влияет на нашу жизнь и что нас ждет в будущем – важно знать, откуда он пришел, каковы его текущие возможности, куда он движется и что от него ждать в будущем.

Искусственный Интеллект и Машинное обучение.

– Понимание основ и структуры этой области знаний (Искусственного Интеллекта) в целом.

– Знание основных видов ИИ и Машинного Обучения и типов задач, которые оно решает.

– Изучение базовых концепций, лежащих в основе ИИ-технологий и основных алгоритмов ИИ.

Понимание базовых принципов работы Искусственного Интеллекта и Машинного обучения, которые лежат в основе новой ИТ-индустрии, даст основу для понимания и использования современных технологий.

Нейронные сети и Глубокое обучение.

– Понимание основных идей и принципов работы Нейронных Сетей.

– Знание самых важных и используемых на практике типов нейросетей.

– Рассмотрение областей и задач, где используются Нейронные Сети.

Нейронные сети – это главная область современного ИИ и основа большинства современных ИИ-решений. Понимание принципов их работы дает возможность быть в центре той ИИ-революции, которая происходит в наши дни!

Обработка естественного языка. Языковые модели. Трансформеры.

– Понимание методов, позволяющих компьютерам работать с человеческим языком.

– Понимание того, что такое Большие Языковые Модели (LLM) и для чего они нужны.

– Представление о базовой архитектуре нейронных сетей типа «Трансформер».

Понимание машинами человеческого языка изменит многие аспекты нашей жизни: от личного образования – до бизнеса. Погрузитесь в мир NLP и узнайте о том, что внутри у нового поколения ИИ-систем и как именно они работают.

История, этапы создания и будущее ChatGPT.

– История создания, основатели и инвесторы, основные продукты OpenAI.

– Основные стадии и этапы создания GPT-систем и чат-бота ChatGPT.

– Понимание ограничений, проблем и задач у систем, подобных ChatGPT.

– Основные тренды и будущее таких ИИ-систем на базе больших языковых моделей.

Узнайте больше о компании OpenAI, ее главном продукте ChatGPT и устройстве подобных систем. Узнайте о планах по будущему развитию и нераскрытых потенциальных возможностях этой технологии.

Эффективное использование ChatGPT и Промпт-инжиниринг.

– Понимание основ составления запросов к системе (промптов).

– Знание продвинутых техник Промпт-инжиниринга и работы с ChatGPT.

– Полное раскрытие платных возможностей ChatGPT Plus.

– Умение создавать и использовать Плагины и кастомные версии GPTs.

Взаимодействие с новыми ИИ-системами может сделать жизнь и работу намного более продуктивной. Понимание тонкостей работы с такими системами как ChatGPT может очень быстро дать новые возможности, изменить карьеру и стать важным конкурентным преимуществом современного человека.

Области и примеры применения ChatGPT.

– Примеры использования ChatGPT в повседневной жизни и понимание, чем и как он может быть полезен каждому обычному человеку.

– Профессиональное использования ChatGPT в различных областях и понимание, как может облегчить и ускорить выполнение рабочих задач и помочь достичь лучших результатов.

Изучая конкретные примеры использования ИИ, можно лучше понять, как эти технологии могут обогатить и упростить различные виды работы. Это даст знание, как именно эта технология может стать вашим лучшим помощником в работе и в повседневной жизни.

Вопросы разума и сознания у ИИ-систем. Достижение AGI.

– Представление о том, что изучают Когнитивные науки, что такое Разум и Сознание.

– Понимание основных различий между Узким ИИ (ANI) и Общим ИИ (AGI).

– Знание про общепринятые (в научном сообществе) тесты на Разум и Интеллект.

– Представление о перспективных направлениях и подходах к созданию AGI.

Создание машин с человеческим уровнем интеллекта может стать одним из наиболее значимых достижений человечества. Понимание принципов и проблем, стоящих перед этим, помогает осознать потенциальные возможности и риски.

Будущее и основные тренды ИИ-технологий.

– Вопросы этики, безопасности, потенциальных угроз и проблем от ИИ.

– Знание о последних трендах и разработках в области ИИ, включая новые исследования, продукты и технологии, программные и аппаратные решения.

– Понимание будущего влияния ИИ на человеческое общество, науку, экономику, глобальные и планетарные вызовы, здравоохранение и различные области человеческой деятельности.

Чтобы иметь возможность адаптироваться к изменениям и использовать новые технологии – важно быть в курсе последних трендов и инноваций. Это позволит подготовиться к новой эре ИИ и поможет не упускать новые возможности.

Эти темы могут помочь вам получить комплексный обзор всей области Искусственного Интеллекта. Помогут понять, как ИИ-технологии могут быть использованы на практике прямо сейчас. А также быть в курсе текущих и будущих разработок в области современных ИИ-технологий.