Ampliar: Cómo abordar el concepto de IA

Hola, en la serie Magnify, hacemos preguntas a los expertos cuyas respuestas queremos anunciar en el campo del crecimiento, nuestro invitado de hoy es Erdem Eser Ekinci, cofundador de galaxy y dp, quien tiene la visión de establecer una empresa de inteligencia artificial en 2009. Hemos hospedado a muchos de nuestros amigos aquí hasta ahora. Hicimos muchas preguntas y en todas ellas surgió el tema de la inteligencia artificial. Soportado. Me alegro de que finalmente podamos hacerle una pregunta que quiero hacerle muchas a un experto sobre inteligencia artificial y quiero comenzar rápidamente. Estamos hablando de que la IA tiene un efecto disruptivo, y todo el mundo dice algo al respecto. Como acabo de mencionar, has estado pensando en esto durante mucho tiempo. En este punto, se trata del futuro de la inteligencia artificial, especialmente de cómo las empresas deben abordarla, cómo adaptan este concepto a su propio negocio. ¿Qué cree usted que un propietario de empresa, un gerente, un director, personas de todos los niveles deben considerar como punto de partida para adaptar la inteligencia artificial a su negocio? El tema, por supuesto, es muy popular, casi todas las reuniones comienzan con inteligencia artificial y terminan con datos. El trabajo más importante que hay que realizar es entrenar una IA, utilizarla y poder llevarla a cabo de cualquier forma para incluirla en un escenario. El inventario de datos debe realizarse de manera saludable. Por lo general, no todos estos datos están incluidos en la empresa. Algunos datos deben traerse desde el exterior. Los procesos de integración son muy críticos. Por lo tanto, el mayor obstáculo para la implementación exitosa de un proyecto de inteligencia artificial no será el suministro de GPU, como se piensa, sino la necesidad. Se trata fundamentalmente de la recopilación de datos limpios y de calidad. La mayoría de las empresas también tienen datos. Se almacena, se archiva y se vuelve inutilizable debido a preocupaciones como la de que la inteligencia artificial no lo lleve a la nube. Por lo tanto, el mayor problema es tomar este inventario, determinar cómo funcionará en qué escenarios y producir nuevos escenarios integrándolo con el suministro de datos externos. Si pensamos que una empresa dice corto y largo plazo en ese momento, en realidad es corto y medio, educadamente dices editar los datos, pero un poco todavía la mayoría de las empresas mantienen los datos en excel. También existe tal realidad. Preparación de datos: ¿Es una configuración departamental prepararse para esto en el largo plazo? ¿Se trata de una compra de tecnología en una empresa o de trabajar con una agencia? ¿Este know-how se externaliza? ¿Cuál cree usted que debería ser la mejor práctica en este caso? Ahora, cuando hago tal evaluación en el último año, desde 2 hasta el presente, parece que todo el mundo piensa primero que esto es un campo aparte, un anhelo que requiere otra especialización, y ser un nivel de educación. En el punto en el que hemos llegado, Türkan se ha convertido en una pequeña herramienta que se ha extendido a casi todos los departamentos. Al principio, todo el mundo intentó crear unidades de inteligencia artificial. Por este lado se empezó a recibir una formación especializada, pero con el tiempo llegó. La inteligencia artificial se ha convertido en un elemento que aporta muchos beneficios a la democratización. En otras palabras, necesitas un desarrollador de software para resolver cualquier problema. Una vez que el tema anterior haya asegurado la interacción de los datos y la inteligencia artificial, las unidades de negocio y los usuarios finales ahora pueden amasar la tecnología como una masa de acuerdo a sus propios deseos. En resumen, no se trata de un mero salto tecnológico, sino de una evolución sociotécnica. Ya no se trata sólo de tecnología, sino de la estructura de las organizaciones. Su forma también está empezando a cambiar. Algunos roles son capaces de lograr el éxito de asumirlos. Algunos roles están desapareciendo y pueden delegarse completamente en máquinas o en inteligencias artificiales. Por lo tanto, en último término, la inteligencia artificial se ha convertido en una herramienta que puede ser utilizada por cualquier persona. Se trata, por tanto, de una inteligencia artificial diferenciada en las empresas. No creo que sea necesario un departamento especializado. Hay mucha información anáforica sobre este tema. El departamento de 60 personas se redujo a 10 personas. Hay mucho ruido sobre el aumento del trabajo que se hace con la inteligencia artificial, el hecho de que se desperdicie gente en ese sentido, o viceversa, como si una empresa que hiciera eso volviera a contratar gente porque tuvo pérdidas, claro que tengo mucha curiosidad por tu opinión porque has estado pensando en ello durante mucho tiempo, así que en realidad la pregunta es, no sé si debería interpretarlo, ya sabes, ¿causará desempleo? La inteligencia artificial también puede ser eso, o inteligencia artificial. También puedes responder sobre cómo el humano virtual debe desarrollarse o transformarse en sus propios estilos. Permítame intentar responder ambas preguntas. En realidad, está muy claro que la inteligencia artificial creará desempleo. Esto ya ha comenzado. Ahora se anuncia un crecimiento de la productividad. Incluso puedes hacer esta inferencia basándose en los salarios de los desarrolladores de software. Por ejemplo, casi todas las aplicaciones ahora. Se lanzó la solución de chatbot. Cuando surgió la necesidad de una nueva funcionalidad, inmediatamente comenzaron a ofrecer nuevos servicios sin desarrollar ningún software o casi ningún software. Esto abre el camino al desempleo. De hecho, yo evalúo la inteligencia artificial, especialmente jenerivia, de la siguiente manera, te ofrece 2 cosas. Te puede traer la información que archiva e indexa, en la que en su mayoría vives, cuando preguntas por mis datos, dice que 2,020 es hasta finales de cuatro, hasta una fecha, y te regresa diciendo que no tiene datos actualizados, pero si quieres, puedes buscar y encontrar la versión actual en la web. Así que uno es responsable de la indexación como lo hacía este viejo Google, y el segundo es la capacidad de hacer inferencias de Reznik, es decir, el coco del hombre heterosexual. Él tiene la capacidad de hacer todas las inferencias que ha aprendido desde niño, si llueve, será codicioso, hasta el punto de necesitar darle los datos de su registro comercial y su circular de firmas para poder darme una tarjeta de crédito. Ahora bien, si estás pensando en contratar inteligencia artificial como fuente y elemento de empleo, debes decidir de antemano a cuál de ellos se la asignarás. Me preguntarás qué sé. ¿O querrás que tu flujo de trabajo sea tu negocio? Las primeras preguntas y respuestas en realidad se hicieron rápidamente el año pasado, como si se estuvieran haciendo las prisas. Usted hace preguntas y nosotros recibimos respuestas. Ahora hemos llegado. Se llaman agencias, pero esto es lo que significa en turco. Los factores, por cierto, hace tiempo que se están desplazando hacia la academia, es decir, hacia el agente, a otro significado. Ajan está en turco, pero el ámbito académico en Turquía ha estado utilizando el concepto de agente desde aproximadamente 1990. También hay mucha controversia sobre esto. Quizás lo hayas visto en los medios, pero el equivalente académico de esto es en realidad para este mismo trabajo, es decir, en lugar de un ser humano como un ser humano. Los elementos de software que son responsables de realizar un trabajo exhibiendo un comportamiento tanto social como proactivo, de hecho, lo miras, por así decirlo, el elemento de software, cuando se trae el tema de la inteligencia artificial aquí, de hecho, sí, tendrá efectos muy profundos que reducirán el empleo, y será necesario evaluarlo sociotécnicamente y los organigramas deberán evaluarse una y otra vez. Por supuesto, sabemos que usted ha estado produciendo sobre este tema durante mucho tiempo en el ámbito académico y ha estado pensando en ello. Sabemos que estábamos hablando con usted hace un año, y estábamos hablando de agentes, pero quiero preguntarle esto, la intersección de la inteligencia artificial generativa y estos agentes, y puede ser cualquier empresa. El campo de las startups puede ser una herramienta. ¿Cuál es ese punto de intersección sobre cómo puedes incorporar eso a tu propia estructura? Porque todo lo que se habla sigue siendo muy teórico, y nosotros traducimos la teoría a la práctica. Ése es exactamente el punto. Podría ser un consejo, podría ser un punto de vista, podría ser un método, porque sé que en realidad es un negocio en estos momentos. Estás pensando en lo que ocurrirá dentro de 23 años y sería fantástico si pudiéramos obtener alguna idea tuya sobre cómo hacer realidad esa visión. No es necesario ir demasiado lejos. Después de 2 o 3 años, la tendencia que realmente se ha empezado a experimentar es que estás obteniendo CRM eygent de una empresa. Usted compra otro árbol de recursos humanos de otra empresa, y de repente más de un factor involucrado en las PYMES de las entradas y los factores basados ​​​​en resortes comienzan a formarse. Dice, y en este punto, su sincronización y comunicación entre sí. Como resultado de esta comunicación, se vuelve mucho más crítico para ellos comportarse de acuerdo con los objetivos de la empresa. En particular, puedes enseñar al factor que asignas a la agonta acerca de sus objetivos, otros factores con los que comunicarse, las propias limitaciones internas de la empresa, sus reglas, su visión y su misión. Garantizar que trabajen en armonía con los demás debe ser el objetivo más importante. Porque cuando la gente empieza a involucrarse en este negocio, es decir, cuando la gente no puede hablar el mismo idioma que los humanos, la gente necesita hablar el mismo idioma que la máquina, y esto necesita desarrollarse con la cultura de la empresa, las palabras de la empresa y los conceptos de la empresa. Por lo tanto, cada factor es el intermediario que proporciona velocidad al servicio. No tiene mucho sentido tomarlo y usarlo. Una de las empresas que da ejemplo publica anuncios en redes sociales durante el día en que muchas acciones son objeto. Dicen que lo hacen de forma proactiva mediante el uso de factores de inteligencia artificial. Sin embargo, cuando se considera en términos de la reputación de la marca, ese factor superinteligente que optimiza la publicidad en realidad daña la reputación de la empresa. Porque si bien la agenda del país es completamente distinta, tú quieres vender zapatos en tu plataforma de comercio electrónico y estás promocionando a los jóvenes un producto que está completamente fuera de la agenda. Aquí es donde comienza la historia. Otro factor dentro de la institución es evaluar la reputación de la marca. Lo tomaron desde afuera y así cambió la agenda. Existen riesgos y crisis en el país y es necesario gestionar la marca de esa manera, aconseja. Ahora bien, estos dos factores no pueden comunicarse entre sí. Dos departamentos diferentes se ocupan de estos factores. Por un lado, recibes la advertencia. La persona que recibe el aviso este mes remite el asunto a la persona interesada en otro departamento. Él tiene que ir y programar y gestionar el otro factor. Mientras tanto, si el anuncio continúa girando incluso durante una hora cuando se produce la diferencia de óxido, se crea un ambiente muy destructivo para la marca. En este punto, ya son pocos los que hacen que ambos hablen. Como dije antes, el negocio de la marca es empresarial, es decir, corporativo. Gestionar estos factores de manera que cumplan con el modelo de negocio, las reglas y las restricciones es una cuestión completamente diferente. Tampoco podrás comprarlo desde fuera. Quiero decir, ¿eso va a encajar con mi cultura si contratas a una persona como tú? ¿Continuará trabajando hombro con hombro conmigo aquí dentro de 10 años? Es exactamente lo mismo que cuando buscas una respuesta a tu pregunta. De hecho, si su inteligencia social, de la que se rumorea desde hace años que Openaymir se hubiera desarrollado, tal vez no habría producido la bomba atómica. El concepto está un poco basado en agentes y shir. Hablas del tema de la integración en tu cultura. Quisiera avanzar un poco más sobre esto desde aquí. Digamos que como cultura de empresa se tomó la decisión de invertir en inteligencia artificial y agencias. Pero hay un lado alucinatorio en mi trabajo aquí. Entonces tenemos que confiar en la inteligencia artificial, sí, tenemos que aumentarla a 10 asignadas a ella, pero también tiene sus propios problemas internos que se pueden experimentar aquí. ¿Crees que cualquier directivo puede confiar en esta empresa a estas alturas? La decisión de darle o no un puesto de trabajo en una determinada vertical a un eventual o aún estar distante debe ser abordada en términos de la toma de decisiones de la empresa. Permítame intentar responder a esta pregunta a través del concepto de factor. ¿Podemos confiar en un software, en una inteligencia artificial, para realizar un trabajo? De la misma manera, ¿puedes confiar en que una persona realice un trabajo? Mantengamos la pregunta igual. Así que vamos a homogeneizar ambos. ¿Cómo puedes confiar en ello? A una cierta intervención de unos confederados le sucede a una persona el realizar un trabajo. Es decir, en el intervalo de confianza y en lo que ya hemos imaginado durante siglos porque en realidad es humano. Como el factor es un concepto nuevo, nos resulta difícil asignar algo a 10. ¿El 10% responderá correctamente o el 98% responderá? Es un poco difícil de entender. Exactamente de la misma manera, es decir, cuando estás desarrollando una solución de agente de una empresa o de ti mismo, necesitas crear un entorno de banco de pruebas donde puedas aumentar esa confianza a 10 tomando el documento aislado de OO, creando un banco de pruebas, creando un entorno de prueba y alimentándolo con varios datos durante un período de tiempo determinado. De lo contrario, no hay una diferencia seria entre evaluar a un amigo que siempre recibirá la misma pregunta y asignar una tarea a un agente. Por el contrario, existe la ventaja de que puedes utilizar otro factor para probar un factor. De hecho, si lo controlas a él y a una agencia diferente, llegas a un factor de la misma manera. Quisiera desarrollar un factor más para cuestionar mi normativa interna, para poder cuestionar mi legislación. ¿Cómo deben ser las pruebas para esto? Un ejemplo para mí son 10,000 preguntas, y él podrá procesar estas 10,000 preguntas con preguntas y respuestas. ¿Puedes realizar una prueba sencilla? Cuando dices que los grandes modelos de lenguaje ya te brindan esta plataforma. También debes apuntar al otro, puedes probarlo con esto. ¿Podrías hacer lo mismo con un humano? Es más difícil y es un proceso diferente. Quisiera preguntar aquí y allá precisamente sobre la cultura, la cultura empresarial del negocio. Hablemos de una empresa cuya cultura dura una media de 20 años. Bebió durante 20 años. De hecho, se desarrolla con todo lo que sucede, pero la cultura de la que estamos hablando tiene algunos años y asumiendo que estamos tratando de adaptarla, ¿cómo deberíamos evaluar la adaptación cultural aquí en términos de la cultura corporativa de la empresa a nivel departamental, o qué tipo de brecha de tiempo de capacitación se debe reducir? De hecho, casi hay un dicho en cada palabra. Ya sabes, el mejor momento para plantar un árbol fue hace 10 años. El siguiente mejor momento es ahora mismo, no lo hace de inmediato. De hecho, la respuesta a esta pregunta es que la cultura, junto con los lenguajes naturales, ha comenzado a formar la base para seguir y crear la cultura de una empresa, y gracias a esta jerarquía o inteligencia artificial generativa, es posible leer y dar sentido a cada texto y las reglas de la empresa son nuevas. Cuando escribes las restricciones y los objetivos que has desarrollado, cada uno de ellos en lenguaje natural, estos se pueden conservar, gestionar e interpretar mediante otro inventario en tu fondo. Así que volvamos al primer problema de las empresas. pues, que hace falta hacer? Ya sea en la masa de datos, en Excel, en PDF, en páginas web, en bases de datos, todo está disperso. Existen conexiones entre ellos que los humanos conocemos y que la IA aún no conoce. La inteligencia artificial productiva tiene la capacidad de realizar estas conexiones y realizar un seguimiento de ellas. La única parte de lo que llamamos cultura son las emociones humanas, le mostrarás 100 risas al cliente. Jugarás un juego de equipo en tu relación interna, empatizarás. El resto se puede delegar completamente a la inteligencia artificial. En este caso, la vereyanina debe crearse de forma saludable. Incluso si no lo hiciera, volvería a la parte de datos. Digamos algo así: Esto se debe a que el inventario de datos se creó a partir de las cosas que se hablaron en los lugares en los que nos reunimos muy recientemente, pero como resultado, si asumimos que las personas que crearon esos datos también son humanos y el margen de error, se construye sobre los errores creados en el inventario de datos. De hecho, bien podría ser una realidad. Por ejemplo, se presentó un ejemplo: el período de garantía fue dado incorrectamente por un agente humano empleado real en una reunión el otro día, y el agente en inteligencia artificial dio el resultado incorrecto porque lo aprendió de datos incorrectos. Por lo tanto, cuando ponemos tantas culturas, tantas emociones, todo encima de otro, ¿no sería muy grande el error, el error, la alucinación de los datos o el problema o problema de algo que se pueda desarrollar aquí? Creo que la primera fase realmente se vuelve más crítica de lo que pensamos. Definitivamente es contemporáneo, y es como lo dijo para comentar la pregunta, ¿cómo deberían las empresas hacer la transición a la inteligencia artificial? En otras palabras, dos tipos de enfoques saben que se puede llegar a la inducción en la solución de casi cualquier problema, especialmente en la solución de problemas tan grandes. En otras palabras, una súper inteligencia artificial que pueda conocer todo tipo de detalles como planificación, documentación, etc., de toda la empresa que dará servicio a la empresa. Se puede intentar esta deducción, y también se puede llegar a una inducción. En otras palabras, se puede generar un factor representativo del cliente muy pequeño. Se pueden realizar muy pocos factores de prueba de planificación. En Negocios, usted puede decidir su área de negocios de acuerdo a su tema de negocio. De ambos, yendo de arriba hacia abajo, de arriba hacia arriba, sea lo que sea la Reserva Federal, las pruebas paso a paso aquí, los intervalos de confianza, como sea que lo llames, ese grande. Su participación se reducirá gradualmente y se comparará con la de los humanos. En otras palabras, si ya hubiera contratado a alguien, habría que incluir pausas en las que se pueda decir que podría haber hecho más que eso. En realidad estás diciendo que vas a mejorar lo que traerás aquí con el tiempo. Quiero entrar en esto. Estamos hablando de inteligencia artificial, que se está desarrollando a un ritmo exponencial, y el tema no es solo con los desarrollos tecnológicos, sino también con los desarrollos tecnológicos experimentados aquí, la regulación ética, la transformación de la fuerza laboral y muchas partes que realmente se reflejan en nuestra vida social diaria. Aquí también vivimos realmente hoy. Tal vez podamos predecir los próximos 12 años, pero tengo mucha curiosidad por saber qué nos viene a la mente cuando pensamos en dentro de 5 o 15 años, esta es la realidad en la que vivimos. Este es un problema socio-técnico. En otras palabras, a medida que la tecnología se desarrolla, los fenómenos sociales cambian. A medida que los fenómenos sociales comiencen a cambiar, nuestras expectativas sobre la tecnología comenzarán a cambiar. En este momento, cuando analizamos las líneas de negocio en general, la mayoría de nosotros tratamos con la mayoría de la población en las ciudades y con la burocracia. Burocracia, seguimiento, es decir, seguimos los números y datos en papel en la computadora. Tan pronto como las máquinas empezaron a realizar este trabajo, comenzaron de inmediato. ¿Qué se hará realmente a continuación? ¿Qué encontrará creativamente esa alma humana, esa multitud humana, y hacia dónde se dirigirá? Está más allá de mi capacidad. Leo mucho Harari Mustafa Suleiman. He estado tratando de seguir a todos los autores, pero realmente está empezando a ser un proceso muy difícil de predecir. Permítanme darles un ejemplo: con el detonante de la inteligencia artificial, se están produciendo grandes saltos en la computación cuántica en el otro campo importante de la genética. Por el momento, nos centramos específicamente en la composición cuántica. Permítanme darles un ejemplo: las computadoras cuánticas continuarían desarrollándose a este ritmo. La producción de modelos de inteligencia artificial empezará a ser una cuestión de tiempo y es muy, muy fácil. Entonces necesitaremos un modelo que tenga la capacidad de superinferir cualquier problema. Realmente, ¿qué vamos a hacer, desarrolladores de software? ¿Qué pasará cuando la burocracia desaparezca y podamos realizar este trabajo enteramente con máquinas? Realmente no puedo preverlo. Teniendo en cuenta los enfoques de los estados sobre este tema, me gustaría preguntarle sobre el hecho de que hemos estado ejecutando una empresa de tecnología durante mucho tiempo, debido a algunas discusiones recientes, como si estuviéramos entrando en una nube de polvo, realmente me pregunto acerca de 2000 de ellos, el desarrollo de software de inicio de Linux es en realidad un concepto con la metodología. En los últimos 15 años, pero teniendo en cuenta que incluso la mitad del código de muchas empresas de tecnología está desarrollado por IA, en realidad se trata de lo que la publicación proporcionará en términos de desarrollo de productos. Al menos 10 o 15 años es mucho, pero ¿puedes dar una opinión o dictamen sobre el futuro reciente? La hipótesis básica de la galaxia es que con IA generativa escribes código, pero ya no necesitas escribir código. Actualmente se están publicando recientemente los análisis del tiempo empleado en el GPT. Es decir, el tiempo aumenta rápidamente. La cantidad de tiempo que se pasa en la web en Google está disminuyendo rápidamente. Por lo tanto, está claro que a partir de ahora todas las plataformas de desarrollo de software estarán basadas en el chat. Así que ya no necesitamos un lenguaje de programación. La máquina nos entiende y ya no necesitamos pantallas corporativas como antes. Porque la respuesta a la pregunta que nos estamos haciendo es. Hay una plataforma que puede mostrarnos el camino que queremos. Te preguntas, ¿cómo distribuye una empresa su capital entre sus accionistas? Normalmente como lo esperas en una tabla o en un histograma en un paychard, es decir esperas un gráfico y pides alguna explicación. No necesitas escribir ningún código al respecto. Haz tu pregunta, la respuesta necesaria es un terremoto que viene del exterior o que viene de tus fuentes de datos internas, y no tiene por qué ser la misma imagen para todos los que más te gustan. Deja que se produzca y se refleje armoniosamente en tu pantalla con los colores que amas. Es decir, en un entorno así. El negocio del software es realmente así, solía haber una cosa, solíamos ver muchas revistas que decían que el software se come al mundo cuando finalizo la licencia. Ahora la inteligencia artificial se está comiendo al software. La palabra entorno de software, plataformas de software, etc., están desapareciendo. En entornos completamente basados ​​en chat, harás como debe hacerse un trabajo: chateando. Se lo dices a la inteligencia, y luego ella lo hace mediante el chat, y lo que estás diciendo realmente me impactó con una metáfora como esta. Hace 40 años, el lenguaje escrito en microprocesadores y luego el lenguaje llamado esem ahora está completamente en el lenguaje hablado cotidiano como de alto nivel, como si abriera muchas ventanas relacionadas con el software o rompiera puertas. En otras palabras, hay una situación como esta, ya sabes, el nivel del lenguaje estaba muy cerca del lenguaje natural. Esenbli si c plus plus vino obec ory más sobre idiomas. Describe un proceso de 20 o 25 años que se remonta a Python y que cada vez se acerca más al lenguaje natural. Pero al más alto nivel existía esa realidad. Los conceptos del lenguaje de programación, alguien que la máquina pudiera entender, quedaron reducidos a cero. Ahora hay chips en nuestras computadoras portátiles que entienden e interpretan el lenguaje natural. Por lo tanto, la máquina en sí está situada directamente sobre el chip de silicio. Estuvo muy cerca de entender la campana de la que estábamos hablando. ¿Es necesaria una pantalla en este caso? ¿Es necesario codificar las imágenes en la pantalla? ¿O las personas de este código deberían ser desarrolladores de software? 10 años no son 5 años, honestamente no puedo ver 2 años después. Muy interesante. Ahora quiero obtener respuestas cortas con preguntas cortas, porque un poco del concepto de inteligencia artificial que nos hacemos en este momento, tal vez incluso los patrones de preguntas necesitan cambiar. Pregunta rápida, voy a pedir respuestas rápidas, ¿existe alguna herramienta de IA que te sorprenda incluso a ti? No en este momento. Ya has elevado tu nivel de sorpresa a muchos de los de arriba, porque algunos de estos ensayos en el ámbito académico son ya de hace 5 años, de hace 10 años, de 2010 siete, por ejemplo, el procesamiento de imágenes es lo más sorprendente en el procesamiento de imágenes. Leemos en artículos académicos que se resolvieron todos los problemas en el procesamiento de imágenes del año 2,017. Así que estábamos anticipando esto. Por el momento, por ejemplo, no puedo decir que la producción de vídeo y los 3 modelos de Google hayan sorprendido en ningún sentido. En otras palabras, ¿cree que las empresas deberían prohibir la carga de datos de la empresa a herramientas de tipo mafioso para uso de sus propios empleados? Este es uno de los fallos más importantes, déjame responder la pregunta con una pregunta. Es importante ahora mismo, en muchas partes del mundo no hay una respuesta corta, pero lo siento. Yo he defendido los datos abiertos durante muchos años, he dicho que los datos deben ser abiertos, pero hay una realidad así, imaginemos que se ha desarrollado con un superordenador cuántico un robot que predice una acción magnífica, y gracias a ese robot se pueden comprar y vender acciones con muy buenas predicciones, y este es el poder que controla al robot. ¿Considerarías compartir los datos del mercado de valores de tu país con este robot? La respuesta no debe ser considerada, lo cual es de tan gran valor es poder preverla. Por lo tanto, es necesario abrir los datos de la empresa y del país al exterior de forma controlada para que realmente se pueda utilizar el beneficio de esa empresa y de ese país. Pero, por otro lado, las integraciones son muy críticas. En otras palabras, cuando usted sólo almacena sus datos y crea capas de firewalls con servidores encima, usted se está quedando atrás en innovación en este momento. Es decir, entre sí de empresas. También es importante que compartan datos y permitan que nazcan nuevas empresas. Lo único que quiero subrayar aquí es que puede ser información nueva, pero hay un concepto que se llama espacio de datos, que es el espacio de datos en el que Europa viene trabajando desde 2,010, y como sabéis, Europa se ha quedado a la zaga del mundo en cuanto a producción de unicornios. Quienes han conquistado el mercado europeo son siempre grandes empresas como las americanas Apple, Amazon o la china Ali Baba. Europa está aquí para no quedarse atrás. Beethoven tampoco puede hacer un trabajo exitoso, pero Beethoven es simplemente bueno. Luego dijo que nuestras empresas deberían compartir datos entre sí. Creemos un protocolo seguro para esto y desencadenemos su innovación de esta manera. Al mismo tiempo, cuando se presentan entornos de crisis como pandemias, yo voy a mis estados a favor de mis naciones y si es necesario, voy a los centros de datos en el formato que yo quiero, con el protocolo que yo quiero, con el protocolo que yo he determinado previamente, y vengo y obtengo esos datos. Él creó un bloque de construcción al decir que yo debería poder usarlo para la paz de mi nación y mis naciones. De hecho, de manera semiabierta, los datos están al mismo tiempo abiertos al exterior y completamente controlados y accesibles. Oímos hablar de un protocolo similar en Turquía bajo el nombre de espacio de datos públicos, pero tengo mucha curiosidad por sus resultados. Cada país puede estar en sociedades empresariales, puede estar dentro de la empresa. Creo que deberíamos seguir de cerca estos campos de datos. Justo aquí, realmente voy a preguntar. Se puede evaluar el enfoque del tema en Turquía y en el mundo. ¿Considera que las leyes y regulaciones sobre inteligencia artificial son suficientes en el mundo? En realidad, se trata de un círculo vicioso a medida que se emite la normativa. Se necesita más inteligencia artificial porque se trata de entrenar a la gente para leerlas, entenderlas, interpretarlas y actuar en consecuencia. Es muy difícil gestionarlos. Se convierte en una relación del tipo huevo y gallina. En otras palabras, ¿es realmente necesario trabajar aquí bajo control con prohibiciones y sanciones o la burocracia eliminará por completo al subordinado? ¿Está esto allanando el camino para la inteligencia artificial? Espero que nuestros mayores tomen la decisión correcta en este tema, y ​​luego llego a esto: ¿cree que los países deberían establecer ministerios de inteligencia artificial? El primer problema es: ¿crees que las empresas deberían crear un departamento de inteligencia artificial? Pienso que debería ser democrático y accesible para todos. En primer lugar, creo que hay que proteger al Ministerio. O el instituto de datos tiene una unidad llamada Detay You K en el Reino Unido. Así que, incluso si vas a comprar un mando a distancia para cualquier televisor en el Reino Unido, sus protocolos están definidos en el correo y los datos que conoces. Puedes encontrarlo en el listado. En otras palabras, el estándar de los datos que deben utilizar todos los datos está predeterminado por protocolos. Por lo tanto, ¿qué se puede hacer con estos datos después de que hayamos elaborado el mapa de datos de Turquía? Necesitamos pensar en esto con inteligencia artificial. Porque sólo cuando digamos "desarrollemos manos turcas", es decir, los mayores ya lo hayan hecho, entiendan el idioma natural, etc., lo importante es que Turquía pueda resolver los problemas aquí. Vuelvo a la parte de inferencia, se seguirán las líneas de negocio que puedan hacer inferencias. Necesitamos desarrollar modelos de lenguaje especiales más pequeños, modelos pequeños y grandes. Mis últimas dos preguntas están un poco fuera del tema aquí. ¿Hay alguna serie de televisión o película que creas que funciona mejor con la inteligencia artificial? Te gustó mucho verlo o te puedo recomendar un libro más que una película que trata muy bien el concepto de inteligencia artificial. O déjame decir autor, sugerir autor. En este momento, este trabajo es inteligencia artificial, de hecho, en realidad no es realmente inteligente en este momento, son modelos estadísticos muy grandes que predicen huellas humanas. Lo principal es la consciencia. Hay una gran brecha en términos de cuándo esta máquina va a estar consciente, o si realmente está consciente en este momento, cómo vamos a abordarlo hasta el momento. Es muy bueno. Hay 2 autores operativos. El padre de la ciencia ficción es Saydam Ayzek, Asimo. Sin duda, es una lectura obligada de la serie fundamental, e incluso hay un término de universo especial en su serie fundamental. Nombramos la galaxia en honor a la compañía. Otro es el escritor ruso Sanisila. Incluso si lees los cuentos cortos de estos dos. En casi todas las películas de ciencia ficción actuales no quiero hablar demasiado de ello, pero en todas las que he visto es un rastro. En todos ellos ya se han procesado los escenarios previstos. Déjame decirte que ambos autores te darán una imaginación horrible. Super consejo entonces hablando de consciencia, llego a la última pregunta. ¿Podría algún día la inteligencia artificial tomar el control del mundo o del universo? Déjame responder la pregunta con una pregunta. Si él toma el poder ¿lo sabremos? Entonces tal vez tomó el control y ese es realmente el punto. Tengo 5 historias familiares que gobiernan el mundo y demás, quizás sea cierto, quizás sea acostumbrarse, pero creo que la organización humana es autoorganizada, autoadaptada, los conceptos que se usan mucho en la academia, es decir, somos como una bandada de pájaros, volamos juntos a algún lugar. A veces, de vez en cuando, aparecen pioneros y cambian nuestra dirección, pero creo que el entorno está completamente autoorganizado y autoorganizado. Ahora algunos están entre nosotros. Hay pájaros robot. ¿Nos gobiernan o no? Creo que seguiremos viendo qué pasaría si lo lograran y qué pasaría si no. No creo que haya mucho que hacer al respecto. Elon Musk está haciendo lo correcto. Tenemos que abandonar este planeta y encontrar un planeta alternativo. La cuestión va en esa dirección. Así que erdem muchas gracias por compartir una idea en la que participaste, hoy hablamos de lo que nos espera en los próximos años para hacer crecer la tecnología, erdem eser segundo. 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