ES reguliavimo modelis, pagal kurį DI sistemas prižiūri nacionalinės institucijos.

Skaitmeninė komunikacijos infrastruktūra, per kurią vyriausybės ir privačios korporacijos automatizuoja ir galiausiai kontroliuoja viešąjį diskursą.

Valstybės finansuojamų DI modelių tinklas, kuriuo piliečiai naudojasi nemokamai.

Valstybė, kurios institucijose valdininkus jau pakeitė DI agentai.

Sunkumai,

sprendžiant sudėtingas problemas, reikalaujančias konteksto, dviprasmybių ir

subtilių niuansų supratimo, ypač kalbos srityje.

Neuroninių

tinklų mokymosi lėtumas ir nepakankamas atgalinio sklidimo algoritmo

efektyvumas.

Didelių

duomenų rinkinių trūkumas ir ribotos kompiuterių apskaičiavimo galios.

Teisinių

ir reguliacinių sistemų nebuvimas, kėlęs etines rizikas ir stabdęs inovacijas.

Nes komiksai pateikia tik supaprastintus ir nekintančius faktus

Nes sujungia vaizdinį pasakojimą, tekstą ir emocinį įsitraukimą, padėdami paaiškinti sudėtingas idėjas

Nes komiksų turinys nepriklauso nuo auditorijos ir kultūrinio konteksto

Nes vizualinis pasakojimas leidžia atsisakyti mokslinių šaltinių

Pirmasis

veiksmas yra duomenų archyvavimas, o antrasis – prižiūrimasis mašininis

mokymasis.

Abu

veiksmai yra skaitmeninimo pavyzdžiai, nes fiziniai objektai (laiškai)

perkeliami į skaitmeninę erdvę.

Pirmasis

veiksmas yra skaitmenizavimas, o antrasis – duomenų analizė pasitelkiant NLP.

Pirmasis

veiksmas yra skaitmeninimas, o antrasis – skaitmenizavimas, transformuojant

duomenis analizei.

Tokių

specializuotų žodynų kaip „Oxford English Dictionary“ integravimas tiesiai į

modelio branduolį.

Perėjimas

nuo „transformer“ architektūros prie visiškai naujos sistemos, kuri geriau

imituoja žmogaus smegenų neuroninius tinklus.

Gebėjimas

mokytis realiu laiku iš kiekvienos vartotojo interakcijos ir nedelsiant

atnaujinti savo vidinę duomenų bazę.

Ženkliai

išaugęs parametrų skaičius (nuo milijonų iki šimtų milijardų), leidžiantis

modeliui įsiminti ir apdoroti daugiau kalbos niuansų.

Pirmai

užduočiai – Rekurentiniai Neuroniniai Tinklai (RNN), antrai – Ekspertų

Sistemos.

Pirmai

užduočiai – Konvoliuciniai Neuroniniai Tinklai (CNN), antrai – Natūralios

Kalbos Apdorojimas (NLP).

Pirmai

užduočiai – Natūralios Kalbos Apdorojimas (NLP), antrai – Sustiprintasis

mokymasis (RL).

Abiem

užduotims geriausiai tiktų Konvoliuciniai Neuroniniai Tinklai (CNN).

ePaveldas

ekultura.lt

Lietuviška Vikipedija

Martyno Mažvydo biblioteka

Uždrausti DI naudojimą rinkimų kampanijose.

Perduoti politinius sprendimus DI sistemoms, nes jos nešališkos.

„Apsaugotas asamblėjas“: atsitiktinai atrinkti piliečiai gauna subalansuotą informaciją ir ją svarsto apsaugotoje aplinkoje, panašiai kaip prisiekusieji.

Kiekvienam piliečiui asmeniškai atsitraukti nuo ekranų.

Meistro mokytojo ir prieštaraujančio bendradarbio

Prieštaraujančio bendradarbio ir šiuolaikinės mūzos

Įtakingo rėmėjo ir meistro mokytojo

Dviejų šiuolaikinių mūzų