ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਅਨੁਮਾਨ , ਤਾਂ ਉਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸ ਬਿੰਦੂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ AI "ਸਿੱਖਣਾ" ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਅਸਲ ਕੰਮ। ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ। ਫੈਸਲੇ। ਵਿਹਾਰਕ ਚੀਜ਼ਾਂ।
ਪਰ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਕਟੌਤੀ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗਣਿਤ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਵਾਲਾ ਸ਼ੇਰਲਾਕ - ਨਹੀਂ, ਬਿਲਕੁਲ ਨਹੀਂ। ਏਆਈ ਅਨੁਮਾਨ ਮਕੈਨੀਕਲ ਹੈ। ਠੰਡਾ, ਲਗਭਗ। ਪਰ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦਾ ਚਮਤਕਾਰੀ ਵੀ, ਇੱਕ ਅਜੀਬ ਅਦਿੱਖ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ।.
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਏਆਈ ਪ੍ਰਤੀ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਪਹੁੰਚ ਅਪਣਾਉਣ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
ਪੜਚੋਲ ਕਰੋ ਕਿ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਵਿਕਸਤ ਅਤੇ ਤੈਨਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਵਿਆਪਕ, ਵਧੇਰੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੋਚ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।
🔗 AI ਵਿੱਚ LLM ਕੀ ਹੈ? - ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਡੁੱਬੋ
ਅੱਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਟੂਲਸ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦਿਮਾਗਾਂ ਨਾਲ ਪਕੜ ਬਣਾਓ - ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕੀਤੀ ਗਈ।
🔗 AI ਵਿੱਚ RAG ਕੀ ਹੈ? - ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਵਧਾਈ ਗਈ ਪੀੜ੍ਹੀ ਲਈ ਇੱਕ ਗਾਈਡ
ਸਿੱਖੋ ਕਿ RAG ਖੋਜ ਅਤੇ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਚੁਸਤ, ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ AI ਜਵਾਬ ਬਣ ਸਕਣ।
🧪 ਇੱਕ AI ਮਾਡਲ ਦੇ ਦੋ ਹਿੱਸੇ: ਪਹਿਲਾਂ, ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਫਿਰ, ਇਹ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਜਿਹਾ ਸਮਾਨਤਾ ਹੈ: ਸਿਖਲਾਈ ਖਾਣਾ ਪਕਾਉਣ ਦੇ ਸ਼ੋਅ ਦੇਖਣ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਉਦੋਂ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਰਸੋਈ ਵਿੱਚ ਜਾਂਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਭਾਂਡਾ ਕੱਢਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਘਰ ਨੂੰ ਸਾੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।.
ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਅੰਦਰੂਨੀ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ - ਵਜ਼ਨ, ਪੱਖਪਾਤ, ਉਹ ਗੈਰ-ਸੈਕਸੀ ਗਣਿਤਿਕ ਬਿੱਟ - ਜੋ ਇਹ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਉਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਿਨ, ਹਫ਼ਤੇ, ਜਾਂ ਬਿਜਲੀ ਦੇ ਸ਼ਾਬਦਿਕ ਸਮੁੰਦਰ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ।.
ਪਰ ਅੰਦਾਜ਼ਾ? ਇਹੀ ਨਤੀਜਾ ਹੈ।.
| ਪੜਾਅ | ਏਆਈ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਭੂਮਿਕਾ | ਆਮ ਉਦਾਹਰਣ |
|---|---|---|
| ਸਿਖਲਾਈ | ਇਹ ਮਾਡਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਘੁੱਟ ਕੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਐਡਜਸਟ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਜਿਵੇਂ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਲਈ ਘੁੱਟ ਕੇ ਘੁੱਟ ਕੇ। | ਇਸਨੂੰ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਲੇਬਲ ਵਾਲੀਆਂ ਬਿੱਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਤਸਵੀਰਾਂ ਖੁਆਉਣਾ |
| ਅਨੁਮਾਨ | ਇਹ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਉਸ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਸਨੂੰ "ਜਾਣਦੀ ਹੈ" - ਹੋਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਹੀਂ ਹੈ। | ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਫੋਟੋ ਨੂੰ ਮੇਨ ਕੂਨ ਵਜੋਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰਨਾ |
🔄 ਅਨੁਮਾਨ ਦੌਰਾਨ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਠੀਕ ਹੈ - ਤਾਂ ਮੋਟੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ:
-
ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕੁਝ ਦਿੰਦੇ ਹੋ - ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ, ਇੱਕ ਚਿੱਤਰ, ਕੁਝ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਸੈਂਸਰ ਡੇਟਾ।
-
ਇਹ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਸਿੱਖ ਕੇ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਉਸ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਗਣਿਤਿਕ ਪਰਤਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਰਾਹੀਂ ਚਲਾ ਕੇ।
-
ਇਹ ਕੁਝ ਨਾ ਕੁਝ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਲੇਬਲ, ਇੱਕ ਸਕੋਰ, ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ... ਜੋ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਥੁੱਕਣ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਚਿੱਤਰ ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਧੁੰਦਲਾ ਟੋਸਟਰ ਦਿਖਾ ਰਹੇ ਹੋ। ਇਹ ਰੁਕਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸੋਚਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਪਿਕਸਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਨੋਡਾਂ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ - ਬੈਮ - "ਟੋਸਟਰ"। ਇਹ ਸਾਰੀ ਗੱਲ? ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਹੈ।.
⚖️ ਅਨੁਮਾਨ ਬਨਾਮ ਤਰਕ: ਸੂਖਮ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ
ਤੇਜ਼ ਸਾਈਡਬਾਰ - ਅਨੁਮਾਨ ਨੂੰ ਤਰਕ ਨਾਲ ਉਲਝਾਓ ਨਾ। ਆਸਾਨ ਜਾਲ।.
-
ਅਨੁਮਾਨ ਸਿੱਖੇ ਹੋਏ ਗਣਿਤ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਮੈਚਿੰਗ ਹੈ।
-
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਤਰਕ ਕਰਨਾ
ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਏਆਈ ਮਾਡਲ? ਕੋਈ ਤਰਕ ਨਹੀਂ। ਉਹ ਮਨੁੱਖੀ ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ "ਸਮਝਦੇ" ਨਹੀਂ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਹਿਸਾਬ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਅੰਕੜਿਆਂ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਸੰਭਾਵਿਤ ਹੈ। ਜੋ ਕਿ, ਅਜੀਬ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਅਕਸਰ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।.
🌐 ਜਿੱਥੇ ਅਨੁਮਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਬੱਦਲ ਜਾਂ ਕਿਨਾਰਾ - ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਕੀਕਤਾਂ
ਇਹ ਹਿੱਸਾ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਕਿੱਥੇ ਚੱਲਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਗਤੀ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਲਾਗਤ।
| ਅਨੁਮਾਨ ਕਿਸਮ | ਉਲਟੀਆਂ | ਨੁਕਸਾਨ | ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ |
|---|---|---|---|
| ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ | ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ, ਲਚਕਦਾਰ, ਰਿਮੋਟਲੀ ਅੱਪਡੇਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ | ਦੇਰੀ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਜੋਖਮ, ਇੰਟਰਨੈੱਟ-ਨਿਰਭਰ | ਚੈਟਜੀਪੀਟੀ, ਔਨਲਾਈਨ ਅਨੁਵਾਦਕ, ਚਿੱਤਰ ਖੋਜ |
| ਕਿਨਾਰੇ-ਅਧਾਰਿਤ | ਤੇਜ਼, ਸਥਾਨਕ, ਨਿੱਜੀ - ਔਫਲਾਈਨ ਵੀ | ਸੀਮਤ ਕੰਪਿਊਟ, ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਔਖਾ | ਡਰੋਨ, ਸਮਾਰਟ ਕੈਮਰੇ, ਮੋਬਾਈਲ ਕੀਬੋਰਡ |
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡਾ ਫ਼ੋਨ ਦੁਬਾਰਾ "ਡਕਿੰਗ" ਨੂੰ ਆਟੋਕਰੈਕਟ ਕਰਦਾ ਹੈ - ਤਾਂ ਇਹ ਐਜ ਇਨਫਰੈਂਸ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਿਰੀ ਦਿਖਾਵਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਹੀਂ ਸੁਣਿਆ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਪਿੰਗ ਕਰਦੀ ਹੈ - ਤਾਂ ਇਹ ਕਲਾਉਡ ਹੈ।.
⚙️ ਕੰਮ 'ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ: ਰੋਜ਼ਾਨਾ AI ਦਾ ਸ਼ਾਂਤ ਤਾਰਾ
ਅਨੁਮਾਨ ਚੀਕਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਬਸ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚੁੱਪਚਾਪ, ਪਰਦੇ ਦੇ ਪਿੱਛੇ:
-
ਤੁਹਾਡੀ ਕਾਰ ਇੱਕ ਪੈਦਲ ਯਾਤਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦੀ ਹੈ। (ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਅਨੁਮਾਨ)
-
Spotify ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਗੀਤ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਭੁੱਲ ਗਏ ਸੀ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਿਆਰ ਹੈ। (ਤਰਜੀਹੀ ਮਾਡਲਿੰਗ)
-
ਇੱਕ ਸਪੈਮ ਫਿਲਟਰ “bank_support_1002” ਤੋਂ ਉਸ ਅਜੀਬ ਈਮੇਲ ਨੂੰ ਬਲਾਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। (ਟੈਕਸਟ ਵਰਗੀਕਰਣ)
ਇਹ ਤੇਜ਼ ਹੈ। ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲਾ। ਅਦਿੱਖ। ਅਤੇ ਇਹ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ - ਨਹੀਂ, ਅਰਬਾਂ - ਵਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
🧠 ਅਨੁਮਾਨ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗੱਲ ਕਿਉਂ ਹੈ
ਇਹ ਉਹ ਚੀਜ਼ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਲੋਕ ਗੁਆ ਦਿੰਦੇ ਹਨ: ਅਨੁਮਾਨ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਹੈ
ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਖਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦੀ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਕੋਈ ਪਰਵਾਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਚੈਟਬੋਟ ਨੂੰ ਕਿੰਨੇ GPU ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੇ ਨਰਵਹਲ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਅਜੀਬ ਅੱਧੀ ਰਾਤ ਦੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਘਬਰਾਇਆ ਨਹੀਂ।
ਨਾਲ ਹੀ: ਅਨੁਮਾਨ ਉਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਜੋਖਮ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਮਾਡਲ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ? ਤਾਂ ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ 'ਤੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਇਹ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ? ਹਾਂ - ਅਨੁਮਾਨ। ਜਿਸ ਪਲ ਕੋਈ ਸਿਸਟਮ ਅਸਲ ਫੈਸਲਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਫੈਸਲੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।.
🧰 ਅਨੁਕੂਲ ਅਨੁਮਾਨ: ਜਦੋਂ ਆਕਾਰ (ਅਤੇ ਗਤੀ) ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਕਿਉਂਕਿ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਤਾਰ ਚੱਲਦਾ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਗਤੀ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਚਾਲਾਂ ਨਾਲ ਨਿਚੋੜਦੇ ਹਨ:
-
ਕੁਆਂਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ - ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਲੋਡ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁੰਗੜਨਾ।
-
ਛਾਂਟੀ - ਮਾਡਲ ਦੇ ਬੇਲੋੜੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਕੱਟਣਾ।
-
ਐਕਸਲੇਟਰ - ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿਪਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ TPU ਅਤੇ ਨਿਊਰਲ ਇੰਜਣ।
ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਸੁਧਾਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਥੋੜ੍ਹੀ ਹੋਰ ਗਤੀ, ਥੋੜ੍ਹੀ ਘੱਟ ਊਰਜਾ ਬਰਨ... ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ।.
🧩ਅਨੁਮਾਨ ਹੀ ਅਸਲੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਹੈ
ਦੇਖੋ - ਏਆਈ ਦਾ ਸਾਰਾ ਨੁਕਤਾ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਉਹ ਪਲ । ਉਹ ਅੱਧਾ ਸਕਿੰਟ ਜਦੋਂ ਇਹ ਅਗਲੇ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਕੈਨ 'ਤੇ ਟਿਊਮਰ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਜੈਕੇਟ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਅਜੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਸਟਾਈਲ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ।
ਉਹ ਪਲ? ਇਹੀ ਤਾਂ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਹੈ।.
ਇਹ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਿਧਾਂਤ ਕਿਰਿਆ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਮੂਰਤ ਗਣਿਤ ਅਸਲ ਦੁਨੀਆਂ ਨਾਲ ਮਿਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੋਣ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਪੂਰਨ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਤੇਜ਼। ਫੈਸਲਾਕੁੰਨ।.
ਅਤੇ ਇਹੀ ਏਆਈ ਦੀ ਗੁਪਤ ਚਟਣੀ ਹੈ: ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਨਹੀਂ ਕਿ ਇਹ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ... ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਦੋਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ।.