Olá, na série Magnify, fazemos aos especialistas perguntas cujas respostas queremos anunciar na área de crescimento. Nosso convidado de hoje é Erdem Eser Ekinci, cofundador da Galaxy e da DP, que tem a visão de fundar uma empresa de inteligência artificial em 2009. Já hospedamos muitos amigos aqui até agora. Fizemos muitas perguntas e em todas elas o tema surgiu com inteligência artificial. Suportado. Estou feliz que finalmente poderemos fazer uma pergunta que eu gostaria de fazer muitas a um especialista em inteligência artificial, e quero começar rápido. Estamos falando sobre a IA ter um efeito disruptivo, e todo mundo está dizendo algo sobre isso. Como acabei de mencionar, você vem pensando nisso há muito tempo. Neste ponto, trata-se do futuro da inteligência artificial, especialmente como as empresas devem abordá-la, como adaptar esse conceito aos seus próprios negócios. O que você acha que um proprietário de empresa, gerente, diretor, pessoas de todos os níveis, deve considerar como ponto de partida para adaptar a inteligência artificial ao seu negócio? O tópico é, obviamente, muito popular, quase todas as reuniões começam com inteligência artificial e terminam com dados. O trabalho mais importante que precisa ser feito é treinar uma IA, usá-la e ser capaz de executá-la de qualquer maneira para incluí-la em um cenário. O inventário de dados deve ser feito de forma saudável. Em geral, nem todos esses dados estão incluídos na empresa. Alguns dados precisam ser trazidos de fora. Os processos de integração são muito críticos. Portanto, o maior obstáculo para a implementação bem-sucedida de um projeto de inteligência artificial não será o fornecimento de GPUs, como se pensa, mas a necessidade. É principalmente a coleta de dados limpos e de qualidade. A maioria das empresas também tem dados. Ele é armazenado, arquivado e inutilizável devido a preocupações como não ser levado para a nuvem pela inteligência artificial. Portanto, o maior problema é fazer esse inventário, determinar como ele funcionará em quais cenários e produzir novos cenários integrando-o ao fornecimento de dados externos. Se pensarmos que uma empresa fala sobre curto e longo prazo naquele momento, na verdade é curto e médio prazo, você educadamente diz que está editando os dados, mas um pouco ainda, a maioria das empresas mantém os dados no Excel. Existe também essa realidade. Preparação de dados: é uma configuração departamental para se preparar para isso a longo prazo? É uma compra de tecnologia em uma empresa ou uma colaboração com uma agência? Esse know-how é terceirizado? Qual você acha que deveria ser a melhor prática aqui? Agora, quando faço essa avaliação no último ano, de 2 a 2,020 até o presente, parece que todos primeiro pensam que esse é um campo separado, um anseio que requer outra especialização e um nível de educação. No ponto em que chegamos, o Türkan se tornou uma pequena ferramenta que se espalhou para quase todos os departamentos. No início, todos tentaram criar unidades de inteligência artificial. Treinamento especializado começou a ser recebido neste lado, mas eventualmente chegou. A inteligência artificial se tornou um elemento que traz muitos benefícios à democratização. Em outras palavras, você precisa de um desenvolvedor de software para resolver qualquer problema. Enquanto o tópico anterior garantiu a interação de dados e inteligência artificial, as unidades de negócios e os usuários finais agora podem amassar a tecnologia como uma massa de acordo com seus próprios desejos. Em resumo, isso não deve ser considerado como um mero salto tecnológico, mas como uma evolução sociotécnica. Não é só a tecnologia, é a estrutura das organizações. Sua forma também está começando a mudar. Alguns papéis conseguem alcançar o sucesso de assumir. Alguns papéis estão desaparecendo, eles podem ser completamente delegados às máquinas ou à inteligência artificial. Portanto, no último ponto, a inteligência artificial se tornou de fato uma ferramenta que pode ser usada nas mãos de qualquer pessoa. Portanto, é uma inteligência artificial separada nas empresas. Não creio que haja necessidade de um departamento especializado. Há muitas informações anáforas sobre esse assunto. O departamento de 60 pessoas foi reduzido para 10. Há muito barulho sobre o aumento do trabalho feito com inteligência artificial, o fato de que as pessoas são desperdiçadas nesse sentido, ou vice-versa, como se uma empresa que fez isso levasse pessoas de volta porque deu prejuízo, é claro, estou muito curioso sobre sua opinião porque você vem pensando sobre isso há muito tempo, então, na verdade, a questão é, não sei se devo interpretar isso, sabe, isso causará desemprego? Inteligência artificial também pode ser, ou inteligência artificial. Você também pode responder sobre como o humano virtual deve se desenvolver ou se transformar em seu próprio estilo. Deixe-me tentar responder ambas. Na verdade, está muito claro que a inteligência artificial criará desemprego. Isso já começou. O crescimento da produtividade está sendo anunciado agora. Você pode até fazer essa inferência com base nos salários dos desenvolvedores de software. Por exemplo, quase todos os aplicativos agora. Lançou a solução de chatbot. Quando surgiu a necessidade de uma nova funcionalidade, eles imediatamente começaram a oferecer novos serviços sem desenvolver nenhum software e quase nenhum. Isso abre caminho para o desemprego. Na verdade, eu avalio a inteligência artificial, especialmente a jenerivia, da seguinte forma: ela oferece duas coisas. Ele pode trazer a você as informações que ele arquiva e indexa, nas quais você geralmente vive, quando você pergunta sobre meus dados, ele diz que 2,020 é até o final de quatro, até uma data, e ele retorna dizendo que não tem dados atualizados, mas se você quiser, pode pesquisar e encontrar a versão atual na web. Então, um é responsável pela indexação, como o antigo Google fazia, e o segundo é a capacidade de fazer inferência reznik, ou seja, o coco do homem hétero. Ele tem a capacidade de fazer todas as inferências que aprendeu desde criança. Se chover, ele ficará ganancioso, a ponto de eu precisar lhe dar as informações do registro da sua empresa e sua circular de assinatura para que você possa me dar um cartão de crédito. Agora, se você está pensando em contratar inteligência artificial como uma fonte de emprego e um elemento de emprego, você precisa decidir com antecedência a qual deles você irá atribuí-la. Você vai me perguntar o que eu sei. Ou você vai querer seu fluxo de trabalho, seu negócio? As primeiras perguntas e respostas foram feitas rapidamente no ano passado, como uma correria. Você faz perguntas e nós obtemos respostas. Agora chegamos. Elas são chamadas de agências, mas é isso que significa em turco. Fatores, aliás, já vêm há muito tempo mudando para academie, isto é, agente, para outro significado. Ajan é em turco, mas o meio acadêmico na Turquia usa o conceito de agente há cerca de 1990. Há também muita controvérsia sobre isso. Você pode ter visto isso na mídia, mas o equivalente acadêmico disso é, na verdade, para esse mesmo trabalho, ou seja, em vez de um ser humano como um ser humano. Elementos de software que são responsáveis ​​por fazer um trabalho exibindo comportamento social e proativo, na verdade, você olha para isso, por assim dizer, o elemento de software, quando o assunto de inteligência artificial é trazido aqui, na verdade, sim, ele terá efeitos muito profundos que reduzirão o emprego, e precisará ser avaliado sociotecnicamente e os organogramas precisarão ser avaliados repetidamente. Claro, sabemos que você vem produzindo sobre esse assunto há muito tempo no meio acadêmico e que vem pensando sobre isso. Sabemos que estávamos falando com você há um ano, e estávamos falando sobre agentes, mas eu quero te perguntar isso, a intersecção entre inteligência artificial generativa e esses agentes, e pode ser qualquer empresa. O campo de startups pode ser uma ferramenta. Qual é esse ponto de intersecção sobre como você pode incorporar isso à sua própria estrutura? Porque tudo o que se fala continua sendo muito teórico, e a gente traduz a teoria na prática. É exatamente esse o ponto. Pode ser um conselho, pode ser um ponto de vista, pode ser um método, porque eu sei que isso é realmente um negócio agora. Você está pensando em 23 anos a partir de agora, e seria ótimo se pudéssemos ter uma ideia sua sobre como concretizar essa visão. Não é preciso ir muito longe. Depois de 2 anos, 3 anos, a tendência que realmente começou a ser vivenciada é que você está obtendo CRM eficiente de uma empresa. Você compra outra árvore para recursos humanos de outra empresa e, de repente, mais de um fator envolvido nas PMEs das entradas e fatores baseados em molas começam a se formar. Ele diz, e neste ponto, sua sincronização e comunicação entre si. Como resultado dessa comunicação, torna-se muito mais crítico que eles se comportem em relação aos objetivos da empresa. Em particular, você pode ensinar o fator que você atribui ao agonta sobre seus objetivos, outros fatores para se comunicar, as restrições internas da empresa, regras, visão e missão. Garantir que eles trabalhem em harmonia com os outros deve ser o objetivo mais importante. Porque quando as pessoas começam a se envolver nesse negócio, ou seja, quando as pessoas não conseguem falar a mesma língua que os humanos, as pessoas precisam falar a mesma língua que a máquina, e isso precisa ser desenvolvido com a cultura da empresa, as palavras da empresa e os conceitos da empresa. Portanto, cada fator é o intermediário que fornece o serviço de velocidade. Não faz muito sentido aceitar e usar. Uma das empresas que dá exemplo publica anúncios nas redes sociais durante o dia, quando muitas ações são alvo de atenção. Eles dizem que fazem isso proativamente usando fatores de inteligência artificial. No entanto, quando considerado em termos de reputação da marca, esse fator superinteligente que otimiza a publicidade na verdade prejudica a reputação da empresa. Porque, embora a agenda do país seja completamente diferente, você quer vender sapatos na sua plataforma de e-commerce e está promovendo um produto para jovens que está completamente fora da agenda. É aqui que a história começa. Outro fator dentro da instituição é avaliar a reputação da marca. Foi tirado de fora, e foi assim que a agenda mudou. Existem muitos riscos e crises no país e você deve gerenciar sua marca dessa maneira, ele aconselha. Agora, esses dois fatores não conseguem se comunicar. Dois departamentos diferentes lidam com esses fatores. Por um lado, você recebe o aviso. A pessoa que recebe a advertência neste mês encaminha o problema para a pessoa responsável em outro departamento. Ele tem que ir, programar e gerenciar o outro fator. Enquanto isso, se o anúncio continuar rodando mesmo por uma hora quando ocorre a diferença de ferrugem, um ambiente muito destrutivo é criado para a marca. Nesse ponto, faltam poucos para fazer os dois conversarem. Como eu disse antes, o negócio da marca é enterprise, ou seja, corporativo. Gerenciar esses fatores de uma forma que esteja em conformidade com o modelo de negócio, regras e restrições é uma questão completamente diferente. Você também não pode comprá-lo de fora. Quer dizer, isso vai se encaixar na minha cultura quando você está empregando uma pessoa igual a você? Ele continuará trabalhando lado a lado comigo aqui em 10 anos? É exatamente o mesmo que quando você procura uma resposta para sua pergunta. Na verdade, se sua inteligência social, da qual se fala há anos em Openaymir, tivesse se desenvolvido, talvez ele não tivesse produzido a bomba atômica. O conceito é um pouco baseado em agentes e shir. Você fala sobre a questão da integração na sua cultura. Quero prosseguir um pouco mais a partir daqui. Digamos que, como cultura da empresa, foi tomada a decisão de investir em inteligência artificial e agências. Mas há um lado alucinatório no meu trabalho aqui. Então temos que confiar na inteligência artificial, sim, temos que aumentar para 10 o número de atribuições a ela, mas ela também tem seus próprios problemas internos que podem ser vivenciados aqui. Você acha que algum gestor pode confiar neste negócio neste momento? A decisão de dar ou não uma vaga em um determinado setor a um funcionário ou ainda permanecer distante deve ser abordada em termos de tomada de decisão da empresa. Deixe-me tentar responder a essa pergunta através do conceito de fator. Você pode confiar em um software, uma inteligência artificial, para fazer um trabalho? Da mesma forma, você pode confiar em uma pessoa para fazer um trabalho? Vamos manter a pergunta a mesma. Então vamos homogeneizar os dois. Como você confia nisso? Certos confederados intervêm para que uma pessoa faça um trabalho. Ou seja, no intervalo de confiança e no que já imaginamos há séculos porque na verdade é humano. Como o fator é um conceito novo, temos dificuldade em atribuir algo a 10. 10% responderão corretamente ou 98% responderão? É um pouco difícil de entender. Exatamente da mesma forma, ou seja, quando você está desenvolvendo uma solução de agente de uma empresa ou você mesmo, você precisa criar um ambiente de teste onde você pode aumentar essa confiança para 10 pegando o documento OO isolado, criando um ambiente de teste e alimentando-o com vários dados ao longo de um certo período de tempo. Caso contrário, não há uma diferença significativa entre avaliar um amigo que sempre receberá a mesma pergunta e atribuir uma tarefa a um agente. Pelo contrário, há uma vantagem em poder usar outro fator para testar um fator. Na verdade, se você controla isso e uma agência diferente, você vai para um fator da mesma forma. Gostaria de desenvolver mais um fator para questionar meus regulamentos internos a fim de questionar minha legislação. Como devem ser os testes para isso? Um exemplo para mim são 10,000 perguntas, e ele será capaz de processar essas 10,000 perguntas com perguntas e respostas. Você pode realizar um teste simples? Quando você diz que grandes modelos de linguagem já lhe dão essa plataforma. Você também deve mirar no outro, você pode testar com isso. Você pode fazer o mesmo com humanos? É mais difícil e é um processo diferente. Quero perguntar aqui e ali exatamente sobre a cultura, a questão da cultura empresarial do negócio. Vamos falar de uma empresa cuja cultura dura em média 20 anos. Ele bebeu 20 anos. Na verdade, ela se desenvolve com tudo o que acontece, mas a cultura da qual estamos falando tem alguns anos e, supondo que estejamos tentando adaptá-la, como devemos avaliar a adaptação cultural aqui em termos da cultura corporativa da empresa em uma base departamental, ou que tipo de tempo de treinamento deve ser reduzido. Na verdade, há quase um ditado em cada palavra. Sabe, a melhor época para plantar uma árvore foi há 10 anos. O próximo melhor momento é agora, ele não faz isso imediatamente. Na verdade, a resposta para essa pergunta é que a cultura, juntamente com as línguas naturais, começou de fato a formar a base para seguir e criar a cultura de uma empresa e, graças a essa inteligência artificial generativa, é possível ler e dar sentido a cada texto e as regras da empresa são novas. Quando você escreve as restrições e metas desenvolvidas, cada uma delas em linguagem natural, elas podem ser mantidas, gerenciadas e interpretadas por outro inventário em seu histórico. Então, vamos voltar ao primeiro problema das empresas. Então, o que precisa ser feito? Seja no cogumelo de dados, seja em Excels, PDFs, páginas da web, bancos de dados, bancos de dados, ele está espalhado. Há conexões entre eles que os humanos conhecem e que a IA ainda não conhece. A inteligência artificial produtiva tem a capacidade de fazer essas conexões e de monitorá-las. A única parte do que chamamos de cultura são as emoções humanas, você dará 100 risadas ao cliente. Você jogará um jogo de equipe em seu relacionamento interno e sentirá empatia. O resto pode ser completamente delegado à inteligência artificial. Nisso, o vereyanin deve ser criado de forma saudável. Mesmo que você não fizesse isso, eu voltaria para a parte dos dados. Digamos algo assim. Isso ocorre porque o data avante foi criado a partir de coisas que foram faladas nos lugares que conhecemos muito recentemente, mas, como resultado, se assumirmos que as pessoas que criaram esses dados também são humanas e a margem de erro, ele é construído sobre os erros criados no inventário de dados. Na verdade, isso pode muito bem ser uma realidade. Por exemplo, foi dado um exemplo: o período de garantia foi dado incorretamente por um agente humano real em uma reunião outro dia, e o agente de inteligência artificial deu o resultado errado porque ele aprendeu isso com dados errados. Portanto, quando colocamos tantas culturas, emoções, tudo em cima uns dos outros, o erro, o erro, a alucinação dos dados ou o problema ou problema que algo que pode se desenvolver aqui não seria muito grande? Acredito que a primeira fase realmente se torna mais crítica do que pensamos. É definitivamente contemporâneo, e é como ele disse para comentar a questão: como as empresas devem fazer a transição para a inteligência artificial? Em outras palavras, dois tipos de abordagens sabem que a indução pode ser alcançada na solução de quase qualquer problema, especialmente na solução de problemas tão grandes. Em outras palavras, uma super inteligência artificial que consegue conhecer todos os tipos de detalhes como planejamento, documentação, etc., de toda a empresa que atenderá a empresa. Essa dedução pode ser tentada, e também é possível chegar a uma indução. Em outras palavras, um fator representativo do cliente muito pequeno pode ser feito abaixo. É possível fazer muito pouco planejamento de testes de fatores. Em Negócios, você pode decidir sua área de atuação de acordo com seu assunto empresarial. De ambos, indo de cima para baixo, de cima para cima. Seja qual for o Fed, os testes passo a passo aqui, os intervalos de confiança, como você quiser chamar, aquele grande. A participação deles diminuirá gradualmente e se comparará à dos humanos. Em outras palavras, se eu já tivesse contratado alguém, você precisaria fazer pausas para poder dizer que ele poderia ter feito mais do que isso. Na verdade, você está dizendo que vai melhorar o que vai trazer aqui com o tempo. Quero entrar nisso. Estamos falando de inteligência artificial, que está se desenvolvendo em um ritmo exponencial, e o assunto não é apenas o desenvolvimento tecnológico, mas também os desenvolvimentos tecnológicos vivenciados aqui, regulamentação ética, transformação da força de trabalho e muitas partes que realmente se refletem em nossa vida social diária. Aqui também estamos vivendo o hoje. Talvez possamos prever os próximos 12 anos, mas estou muito curioso sobre o que vem à sua mente quando pensamos em 5 ou 15 anos a partir de agora. Essa é a realidade em que vivemos. Este é um problema sociotécnico. Em outras palavras, à medida que a tecnologia se desenvolve, os fenômenos sociais mudam. À medida que os fenômenos sociais começam a mudar, nossas expectativas em relação à tecnologia começarão a mudar. Atualmente, quando olhamos para as linhas de negócios em geral, a maioria de nós lida com a maior parte da população nas cidades e na burocracia. Burocracia, acompanhamento, ou seja, acompanhamos os números e dados no papel no computador. Assim que as máquinas começaram a fazer esse trabalho, elas começaram imediatamente. O que realmente será feito a seguir? O que essa alma humana, a multidão humana, encontrará criativamente e para onde ela irá? Está além da minha capacidade. Eu leio muito Harari Mustafa Suleiman. Tenho tentado acompanhar todos os autores, mas está começando a ser um processo muito difícil de prever. Deixe-me dar um exemplo: com o surgimento da inteligência artificial, houve grandes avanços na competição quântica em outro campo importante da genética. No momento, isso é especificamente sobre composição quântica. Deixe-me dar um exemplo: os computadores quânticos continuariam a se desenvolver nesse ritmo. A produção de modelos de inteligência artificial começará a ser uma questão de tempo e é muito, muito fácil. Então precisaremos de um modelo que tenha a capacidade de superinferir sobre qualquer problema. Sério, o que vamos fazer, desenvolvedores de software? O que acontecerá quando a burocracia for retirada do campo e pudermos executar esse trabalho inteiramente com máquinas? Realmente não consigo prever isso. Considerando as abordagens dos estados em relação a essa questão, gostaria de perguntar sobre o fato de que administramos uma empresa de tecnologia há muito tempo, por causa de algumas discussões recentes, como se estivéssemos entrando em uma nuvem de poeira, realmente me pergunto sobre 2000 delas, o desenvolvimento de software de startup Linux é na verdade um conceito com a metodologia. Nos últimos 15 anos, mas considerando que até metade do código de muitas empresas de tecnologia é desenvolvido por IA, o que realmente importa é o que a publicação fornecerá em termos de desenvolvimento de produtos. Pelo menos 10 ou 15 anos é muito, mas você pode dar uma opinião ou opinião sobre o futuro recente? A hipótese básica da galáxia é que você escreve código com IA generativa, mas não precisa mais escrever código. Atualmente, as análises do tempo gasto no GPT estão sendo publicadas recentemente. Ou seja, o tempo está aumentando rapidamente. A quantidade de tempo gasto na web no Google está diminuindo rapidamente. Portanto, está claro que todas as plataformas de desenvolvimento de software de agora em diante serão baseadas em chat. Então não precisamos mais de uma linguagem de programação. A máquina nos entende, e não precisamos mais de telas corporativas como antes. Porque a resposta para a pergunta que estamos fazendo é. Existe uma plataforma que pode nos mostrar o caminho que queremos. Você pergunta: como uma empresa distribui seu capital aos seus acionistas? Normalmente, como você espera isso em uma tabela ou em um histograma em um paychard, ou seja, você espera um gráfico e pede alguma explicação. Você não precisa escrever nenhum código sobre isso. Faça sua pergunta, a resposta necessária é um terremoto de fora ou trazido de suas fontes de dados internas, e esta não precisa ser a mesma imagem para todos que você mais gosta. Deixe que ela seja produzida e refletida harmoniosamente na sua tela com as cores que você ama. Isto é, em tal ambiente. O negócio de software é realmente assim, costumava haver uma coisa, costumávamos ver muitas revistas dizendo que o software devora o mundo quando eu termino a licença. Agora a inteligência artificial está devorando o software. As palavras ambiente de software, plataformas de software, etc., estão desaparecendo. Em ambientes totalmente baseados em bate-papo, você fará o que um trabalho deve ser feito por meio de bate-papo. Você conta à inteligência, e ela faz isso conversando, e o que você está falando realmente me impactou com uma metáfora como essa. Há 40 anos, a linguagem escrita em microprocessadores, e depois a linguagem chamada esem, agora está completamente na linguagem falada cotidianamente como de alto nível, como se ela pudesse abrir muitas janelas relacionadas ao software ou quebrar portas. Em outras palavras, há uma situação como essa, sabe, o nível da linguagem estava muito próximo da linguagem natural. Esenbli si c plus plus veio obec orand mais sobre idiomas. Descreva um processo de 20 ou 25 anos que remonta ao Python e que sempre se aproximou mais da linguagem natural. Mas no nível mais alto, havia tal realidade. Os conceitos da linguagem de programação, algo que a máquina pudesse entender, foram reduzidos a zero. Agora, há chips em nossos laptops que entendem e interpretam a linguagem natural. Então a máquina em si está diretamente no chip de silício. Ele chegou muito perto de entender o sino sobre o qual estávamos falando. Há necessidade de uma tela neste caso? É necessário codificar as imagens na tela? Ou a pessoa desse código deveria ser um desenvolvedor de software? 10 anos não são 5 anos. Sinceramente, não consigo ver 2 anos depois. Muito interessante. Agora, quero obter respostas curtas com perguntas curtas, porque um pouco do conceito de inteligência artificial que perguntamos neste momento, talvez até os padrões das perguntas precisem mudar. Uma pergunta rápida, vou pedir respostas rápidas: existe alguma ferramenta de IA que surpreenda até você? Não no momento. Você já elevou seu nível de surpresa para muitos dos principais, porque alguns desses testes na academia já foram feitos há 5 anos, há 10 anos, em 2010, por exemplo, o processamento de imagens é o mais surpreendente no processamento de imagens. Lemos em artigos acadêmicos que todos os problemas no processamento de imagens 2,017 foram resolvidos. Então estávamos prevendo isso. No momento, por exemplo, não posso dizer que a produção de vídeos do Google e os 3 modelos surpreenderam de alguma forma. Em outras palavras, você acha que as empresas deveriam proibir o envio de dados da empresa para ferramentas semelhantes às de gangues para uso de seus próprios funcionários? Essa é uma das falhas mais importantes. Deixe-me responder à pergunta com outra pergunta. É importante agora, em muitas partes do mundo não há uma resposta curta, mas sinto muito. Eu defendi dados abertos por muitos anos, eu disse que os dados deveriam ser abertos, mas existe uma realidade como esta: imagine que um robô que prevê uma ação magnífica foi desenvolvido com um computador superquântico, e graças a esse robô, ações podem ser compradas e vendidas com previsões muito boas, e esse é o poder que controla o robô. Você consideraria compartilhar os dados do mercado de ações do seu país com este robô? A resposta não deve ser considerada, o que é um valor tão grande que é poder prevê-la. Portanto, é necessário abrir os dados da empresa e do país para o exterior de forma controlada para que ele possa realmente usufruir do benefício desta empresa e deste país. Mas, por outro lado, as integrações são muito críticas. Em outras palavras, quando você apenas armazena seus dados e cria camadas de firewalls com servidores sobre eles, você está atrasado em inovação neste momento. Ou seja, entre si de empresas. Também é importante que eles compartilhem dados e permitam que novas empresas nasçam. A única coisa que vou destacar aqui é que pode ser uma informação nova, mas existe um conceito chamado espaço de data, que é o espaço de dados no qual a Europa vem trabalhando desde 2,010-XNUMX, e como vocês sabem, a Europa está atrasada em relação ao mundo em termos de produção de unicórnios. Quem conquistou o mercado europeu sempre foram grandes empresas como a americana, a Apple, a Amazon, a chinesa Ali Baba. A Europa está aqui para não ficar para trás. Beethoven também não consegue fazer um bom trabalho, mas beetee be eles estão ótimos. Então ele disse que nossas empresas deveriam compartilhar dados entre si. Vamos criar um protocolo seguro para isso e desencadear sua inovação dessa maneira. Ao mesmo tempo, quando ocorrem ambientes de crise, como pandemias, eu vou aos meus estados em favor das minhas nações e, se necessário, vou aos data centers no formato que eu quero, com o protocolo que eu quero, com o protocolo que eu determinei previamente, e venho buscar esses dados. Ele criou um bloco de construção ao dizer que eu deveria ser capaz de usá-lo para a paz da minha nação e das minhas nações. Na verdade, de forma semiaberta, os dados são abertos ao exterior e completamente controlados, acessíveis. Ouvimos falar de um protocolo semelhante na Turquia com o nome de espaço de dados públicos, mas estou realmente curioso sobre seus resultados. Cada país pode fazer parte de parcerias empresariais, pode ser dentro da empresa. Acredito que deveríamos acompanhar de perto esses campos de dados. Bem aqui, eu vou realmente perguntar. Você pode avaliar a abordagem da questão na Turquia no mundo. Você acha que as leis e regulamentações sobre inteligência artificial são suficientes no mundo? Na verdade, isso é um círculo vicioso à medida que a regulamentação é emitida. Você precisa de mais inteligência artificial porque ela serve para treinar as pessoas a ler, entender, interpretar e agir de acordo com elas. É muito difícil administrá-los. Isso se transforma em uma relação do tipo ovo e galinha. Em outras palavras, é realmente necessário trabalhar sob controle, com proibições e sanções, ou a burocracia eliminará completamente o subordinado? Isso está abrindo caminho para a inteligência artificial? Espero que nossos mais velhos tomem a decisão certa sobre essa questão e, então, chego à seguinte pergunta: você acha que os países deveriam criar ministérios de inteligência artificial? O primeiro problema é: você acha que as empresas deveriam criar um departamento de inteligência artificial? Acredito que deveria ser democrático e acessível a todos. Em primeiro lugar, acho que o Ministério deve ser protegido. Ou o instituto de dados tem uma unidade chamada Detay You K no Reino Unido. Então, mesmo que você vá comprar um controle remoto para qualquer televisão no Reino Unido, seus protocolos são definidos no correio e os dados que você conhece. Você pode encontrá-lo listado. Em outras palavras, o padrão dos dados a serem utilizados por todos os dados é predeterminado por protocolos. Portanto, o que pode ser feito com esses dados depois de elaborarmos o mapa de dados da Turquia? Precisamos pensar nisso com inteligência artificial. Porque somente quando dissermos vamos desenvolver as mãos turcas, ou seja, os mais velhos já o fizeram, entenderam a língua natural, etc., o importante é que a Turquia poderá resolver os problemas aqui. Volto à parte da inferência, as linhas de negócios que podem fazer inferências serão seguidas. Precisamos desenvolver modelos especiais de linguagem menores, modelos pequenos e grandes. Minhas últimas duas perguntas estão um pouco fora do assunto aqui. Existe alguma série de TV ou filme que você acha que funciona melhor com inteligência artificial? Você gostou muito de assistir, ou posso recomendar um livro em vez de um filme que trate muito bem do conceito de inteligência artificial. Ou deixe-me dizer autor, sugerir autor. No momento, esse trabalho é inteligência artificial, na verdade, não é tão inteligente assim, são modelos estatísticos muito grandes que preveem pegadas humanas. O principal é a consciência. Há uma grande lacuna em termos de quando essa máquina ficará consciente, ou se ela realmente estará consciente agora, e como vamos abordar isso até o dia 10. É muito bom. Há 2 autores operativos. O pai da ficção científica é Saydam Ayzek, Asimo. Esta é definitivamente uma leitura obrigatória na série Fundação, e há até um termo especial do universo em sua série Fundação. Demos o nome da empresa à galáxia. Outra é Sanisila, escritora russa. Mesmo que você leia os contos desses dois. Em quase todos os filmes de ficção científica atuais, não quero falar muito sobre isso, mas em todos os que vi, é um traço. Em todos eles, os cenários já foram processados. Deixe-me dizer que ambos os autores vão lhe dar uma imaginação horrível. Ótimo conselho, então falando de consciência, chego à última pergunta. A inteligência artificial poderá um dia assumir o controle do mundo ou do universo? Deixe-me responder à pergunta com outra pergunta. Se ele assumir, saberemos? Então talvez ele tenha assumido o controle e esse é realmente o ponto. Eu tenho 5 histórias de famílias que dominam o mundo e por aí vai, talvez seja verdade, talvez seja questão de se acostumar, mas eu acho que a organização humana é auto-organizada, autoadaptada, os conceitos que são muito usados ​​na academia, ou seja, somos como um bando de pássaros, voamos juntos para algum lugar. Às vezes, de vez em quando, pioneiros aparecem e mudam nossa direção, mas acho que o ambiente é completamente auto-organizado e auto-organizado. Agora alguns estão entre nós. Existem pássaros robôs. Eles nos governam ou não? Acho que vamos continuar vendo o que aconteceria se eles conseguissem e o que aconteceria se não conseguissem. Não creio que haja muito o que fazer sobre isso. Elon Musk está fazendo a coisa certa. Temos que deixar este planeta e encontrar um planeta alternativo. A questão vai nessa direção. Então, muito obrigado por compartilhar uma ideia da qual você participou. Hoje falamos sobre o que nos espera nos próximos anos para o crescimento da tecnologia. Se você quer ficar informado e apoiar nossos novos vídeos, cabe a você se inscrever, curtir, comentar ou compartilhar o quanto antes para que eu possa te ver.