Kas tekst kõneks on tehisintellekt? [Video ja viktoriin]

Lühike vastus: Tekstist kõneks on kirjutatud teksti kõneheliks muutmise ülesanne; see, kas tegemist on tehisintellektiga, sõltub sellest, kuidas see on üles ehitatud. Kaasaegsed loomuliku kõlaga hääled põhinevad tavaliselt masinõppe mudelitel, samas kui vanemad süsteemid võivad tugineda reeglitele või kokku pandud salvestistele. Kui vajate tõestust, kontrollige, mis toimub „kapoti all“, mitte ainult seda, kuidas see kõlab.

Peamised järeldused:

Definitsioon: TTS on eesmärk; tehisintellekt on üks võimalik meetod selle saavutamiseks.

Tuvastamine: Kui prosoodia ja pausid tunduvad loomulikud, on see tõenäoliselt mudelipõhine.

Töövoog: Valige mastaapsuse tagamiseks pilveteenus; privaatsuse ja prognoositavate kulude jaoks valige kohalik.

Ligipääsetavus: Tugev tekstisisene tugi eeldab selget struktuuri: pealkirjad, lingid, järjekord, alt-tekst.

Väärkasutuse tõkestamine: kontrollige ebatavalisi häälpäringuid teise kanali, mitte ainult heli kaudu.

Artiklid, mida võiksite pärast seda lugeda:

🔗 Kas tehisintellekt oskab kursiivkirja lugeda?
Kui hästi tehisintellekt kursiivkirja ära tunneb ja millised on selle levinumad piirangud.

🔗 Kui täpne on tehisintellekt tänapäeval?
Mis mõjutab tehisintellekti täpsust ülesannete, andmete ja tegeliku kasutuse lõikes.

🔗 Kuidas tehisintellekt anomaaliaid tuvastab?
Lihtne selgitus ebatavaliste mustrite märkamise kohta andmetes.

🔗 Kuidas samm-sammult tehisintellekti õppida
Praktiline viis tehisintellekti õppimise alustamiseks nullist.

Miks tundub „Tekst kõneks tehisintellekt” alguses segane 🤔🧩

Inimesed kipuvad midagi tehisintellektiks nimetama, kui see tundub:

• adaptiivne

• inimlik

• "Kuidas see seda teeb?"

Ja tänapäevane tekstisisene kõnepruuk võib kindlasti sellise tunde anda. Aga ajalooliselt on arvutid "suhelnud" meetodite abil, mis on pigem nutikale inseneritööle kui õppimisele sarnased.

Kui keegi küsib, kas tekst on kõneks tehisintellekt, siis ta mõtleb sageli järgmist:

• "Kas see on loodud masinõppe mudeli abil?"

• „Kas see õppis andmete põhjal inimlikult kõlama?“

• „Kas see saab hakkama fraseerimise ja rõhutamisega ilma, et see kõlaks nagu GPS-il, millel on halb päev?“

Need instinktid on korralikud. Mitte täiuslikud, aga korralikult sihitud.

Kiire vastus: enamik tänapäevaseid tekstisisestusi on tehisintellektil põhinevad – aga mitte kõik ✅🔊

Siin on praktiline, mittefilosoofiline versioon:

• Vanem/klassikaline tekstisisene kõne: sageli mitte tehisintellekt (reeglid + signaalitöötlus või kokkuõmmeldud salvestised)

• Kaasaegne loomulik tekstisisene kõnepruuk: tavaliselt tehisintellektil põhinev (närvivõrgud / masinõpe) [2]

Kiire „kõrvatest” (mitte küll lollikindel, aga korralik): kui häälel on

• loomulikud pausid

• sujuv hääldus

• järjepidev rütm

• tähendusele vastav rõhutus

...see on ilmselt mudelipõhine. Kui see kõlab nagu robot, kes loeb fluorestseeruvas keldris tingimusi, võib tegemist olla vanemate lähenemisviisidega (või eelarvepiiranguga... ilma hinnanguta).

Seega… kas tekstist kõneks on tehisintellekt? Paljudes tänapäevastes toodetes küll. Aga kõneks süntees kui kategooria on suurem kui tehisintellekt.

Kuidas tekst kõneks toimib (inimkeele abil), robotlikust realistlikuni 🧠🗣️

Enamik TTS-süsteeme – olgu need lihtsad või uhked – kasutavad mingit selle torujuhtme versiooni:

1. Tekstitöötlus (ehk „teeb teksti kõnelevaks“)
   Laiendab „Dr.“ asesõnaks „doktor“, käsitleb numbreid, kirjavahemärke, akronüüme ja püüab mitte paanikasse sattuda.

2. Keeleline analüüs.
   Jaotab teksti kõnelaadseteks ehitusplokkideks (näiteks foneemideks, väikesteks hääldusühikuteks, mis eristavad sõnu). Siin muutub „registreeri“ (nimisõna) ja „registreeri“ (tegusõna) vastandamine terveks seebiooperiks.

3. Prosoodia planeerimine
   Valib ajastuse, rõhuasetuse, pausid, helikõrguse liikumise. Prosoodia on põhimõtteliselt erinevus „inimese“ ja „monotoonse rösteri“ vahel.

4. Heli genereerimine
   Tekitab tegeliku helilainekuju.

Suurim „tehisintellekti või mitte” lõhe kipub ilmnema prosoodia ja heli genereerimise. Kaasaegsed süsteemid ennustavad sageli vahepealseid akustilisi esitusi (tavaliselt mel-spektrogramme) ja teisendavad need seejärel vokoodri (ja tänapäeval on see vokooder sageli närvipõhine) [2].

TTS-i peamised tüübid (ja kus tehisintellekt tavaliselt ilmub) 🧪🎙️

1) Reeglitel põhinev / formantne süntees (klassikaline robotipõhine)

Vanakooli süntees kasutab käsitsi paika pandud reegleid ja akustilisi mudeleid. See võib olla arusaadav... aga kõlab tihti nagu viisakas tulnukas. 👽
See pole "halvem", see on lihtsalt optimeeritud erinevate piirangute jaoks (lihtsus, ennustatavus, pisiseadmete arvutusvõimsus).

2) Konkatenatiivne süntees (heli „lõika ja kleebi“)

See kasutab salvestatud kõnelõike ja seob need kokku. See võib kõlada korralikult, aga on habras:

• Imelikud nimed võivad selle katki teha

• ebatavaline rütm võib kõlada katkendlikult

• stiilimuutused on rasked

3) Neuraalne TTS (kaasaegne, tehisintellektil põhinev)

Neuraalsüsteemid õpivad andmetest mustreid ja genereerivad sujuvamat ja paindlikumat kõnet – sageli kasutatakse eespool mainitud mel-spektrogrammi → vokoodri voogu [2]. Tavaliselt mõeldakse seda tehisintellekti hääle all

Mis teeb TTS-süsteemi heaks (peale "vau, see kõlab päriselt") 🎯🔈

Kui olete kunagi TTS-häält testinud, lisades midagi sellist:

"Ma ei öelnud, et sa varastasid raha."

...ja siis kuulates, kuidas rõhk tähendust muudab... oled juba sattunud tegeliku kvaliteeditesti otsa: kas see tabab kavatsust, mitte ainult hääldust?

Tõeliselt hea TTS-i seadistus kipub tabama:

• Selgus: selged kaashäälikud, pole pehmeid silpe

• Prosoodia: rõhuasetus ja tempo, mis vastavad tähendusele

• Stabiilsus: see ei vaheta lõigu keskel juhuslikult isiksust

• Häälduskontroll: nimed, akronüümid, meditsiiniterminid, kaubamärgid

• Latentsus: kui see on interaktiivne, tundub aeglane genereerimine katki

• SSML-tugi (kui oled tehniline): näpunäited pauside, rõhu ja häälduse kohta [1]

• Litsentsimine ja kasutusõigused: tüütu, aga oluline

Hea kõnepruuk pole lihtsalt "ilus heli". See on kasutatav heli. Nagu kingad. Mõned näevad suurepärased välja, mõned sobivad kõndimiseks ja mõned on mõlemat (haruldane ükssarvik). 🦄

Kiire võrdlustabel: TTS-i „marsruudid” (ilma hinnakirjadeta) 📊😅

Hinnakujundus muutub. Kalkulaatorid muutuvad. Ja „tasuta astme” reeglid on mõnikord kirjutatud nagu mõistatus arvutustabelisse pakitud.

Seega, selle asemel, et teeselda, et numbrid järgmisel nädalal ei muutu, on siin vastupidavam seisukoht:

(Kui valid teed: sa ei vali „parimat häält“, vaid töövoogu .See on osa, mida inimesed alahindavad.)

Mida „tehisintellekt” tänapäeva tekstisuhete loomisel tegelikult tähendab 🧠✨

Kui inimesed ütlevad, et TTS on „tehisintellekt”, peavad nad tavaliselt silmas, et süsteem kasutab masinõpet ühe või mitme järgmise toimingu tegemiseks:

• ennustada kestust (kui kaua helid kestavad)

• ennustada helikõrguse/intonatsiooni mustreid

• genereerida akustilisi tunnuseid (sageli mel-spektrogramme)

• genereerida heli (sageli neuraalse) vokooderi abil

• mõnikord tehakse seda vähemate etappidena (otsast lõpuni) [2]

Oluline punkt: tehisintellekti TTS ei loe tähti ette. See modelleerib kõnemustreid piisavalt hästi, et kõlada tahtlikult.

Miks mõned TTS-id pole ikka veel tehisintellektil põhinevad – ja miks see pole "halb" 🛠️🙂

Mitte-tehisintellektiga TTS võib siiski olla õige valik, kui vajate:

• järjepidev ja etteaimatav hääldus

• väga madalad arvutusnõuded

• võrguühenduseta funktsionaalsus pisikestes seadmetes

• „robotihääle” esteetika (jah, see on olemas)

Samuti: „kõige inimlikumalt kõlav” ei ole alati „parim”. Ligipääsetavuse funktsioonide puhul võidavad selgus ja järjepidevus sageli dramaatilise näitlemise

Ligipääsetavus on üks parimaid põhjuseid, miks TTS eksisteerib ♿🔊

See osa väärib eraldi tähelepanu. TTS võimed:

• ekraanilugejad pimedatele ja vaegnägijatele

• lugemistugi düsleksia ja kognitiivse ligipääsetavuse korral

• kätega hõivatud olukordades (toiduvalmistamine, pendeldamine, lapsevanemaks olemine, jalgratta keti parandamine... noh) 🚲

Ja siin on salakaval tõde: isegi täiuslik TTS ei suuda korratut sisu salvestada.

Head kogemused sõltuvad struktuurist:

• päris pealkirjad (mitte „suur paks tekst, mis teeskleb pealkirja“)

• sisukas lingitekst (mitte „kliki siia“)

• mõistlik lugemisjärjekord

• kirjeldav alt-tekst

Tipptasemel tehisintellekti hääl, mis loeb ette sassis struktuuri, on ikka sasipundar. Lihtsalt... etteloetud.

Eetika, hääle kloonimine ja „oota – kas see on tõesti nemad?“ probleem 😬📵

Kaasaegsel kõnetehnoloogial on õigustatud kasutusvõimalusi. See loob ka uusi riske, eriti kui sünteetilisi hääli kasutatakse jäljendamiseks .

Tarbijakaitseagentuurid on selgesõnaliselt hoiatanud, et petised võivad tehisintellekti abil hääle kloonimist kasutada „perekonna hädaolukordade” skeemides, ning soovitavad hääle usaldamise asemel kontrollida seda usaldusväärse kanali kaudu [5].

Praktilised harjumused, mis aitavad (mitte paranoiline, lihtsalt… 2025):

• ebatavaliste taotluste kontrollimine teise kanali kaudu

• määrake perekondlik kood hädaolukordadeks

• käsitle „tuttavat häält” mitte tõendina (tüütu, aga reaalne)

Ja kui avaldate tehisintellekti loodud heli: avalikustamine on sageli hea mõte isegi siis, kui teid selleks seaduslikult ei sunnita. Inimestele ei meeldi, kui neid petetakse. Neile ei meeldi.

Kuidas valida TTS-lähenemisviisi ilma spiraali minemata 🧭😄

Lihtne otsustusprotsess:

Valige pilvepõhine TTS, kui soovite:

• kiire seadistamine ja skaleerimine

• palju keeli ja hääli

• jälgimine + töökindlus

• lihtsad integratsioonimustrid

Valige kohalik/võrguühenduseta, kui soovite:

• võrguühenduseta kasutamine

• privaatsust esikohale seadvad töövood

• prognoositavad kulud

• täielik kontroll (ja nokitsemisega on kõik korras)

Ja üks väike tõde: parim tööriist on tavaliselt see, mis sobib teie töövoogu. Mitte see, millel on kõige uhkem demoklipp.

Kokkuvõttes: kas tekst kõneks on tehisintellekt? 🧾✨

• Tekstist kõneks teisendamine on ülesanne: kirjutatud teksti muutmine kõneheliks.

• Tehisintellekt on tänapäevases tekstisisenemise süsteemis (TTS) kasutatav levinud meetod , eriti realistlike häälte puhul.

• Küsimus on keeruline, sest TTS-i saab luua nii tehisintellektiga kui ka ilma selleta.

• Vali vastavalt oma vajadustele: selgus, kontroll, latentsusaeg, privaatsus, litsentsimine… mitte lihtsalt „vau, see kõlab inimlikult“

• Ja kui see on oluline: kontrollige häälepõhiseid päringuid ja avalikustage sünteetilist heli asjakohaselt. Usaldust on raske teenida ja lihtne rikkuda.

Reaalse maailma näide: veebikursuse jaoks TTS-i töövoo loomine

Stsenaarium

Kujutage ette väikest veebikursuse loojat, kes soovib kirjalikud tunnimärkmed lühikesteks heliversioonideks muuta õpilastele, kes eelistavad kuulata tööle sõites või õpitut kordades. See on väljamõeldud, kuid realistlik olukord: üks looja, 20 õppetundi, igaüks umbes 1200 sõna, avaldatud ainult liikmetele mõeldud õppesaidil.

Eesmärk ei ole õpetaja häält „kloonida“ ega teeselda, et tegemist on otseülekande salvestisega. Eesmärk on lihtne: selge ja järjepidev tunnijutustus, mis järgib kirjalikku struktuuri, hääldab põhitermineid õigesti ja mida saab enne avaldamist kontrollida.

Kuna artiklis on juba selgitatud pilve- ja lokaalse valiku erinevusi, kasutatakse selles näites hübriidlähenemist: pilvepõhine tekstitöötlus lõpliku avaliku heli jaoks ja kohalik/võrguühenduseta tekstitöötlus privaatsete mustandite jaoks, kus looja alles redigeerib tundlikku õppematerjali.

Mida töövoog vajab

• Puhas õppetunni tekst sobivate pealkirjade, täpploendite ja lühikeste lõikudega

• Nimede, akronüümide ja tehniliste terminite hääldusloend

• Avalikustamismärkus, näiteks: „Heliversioon genereeriti kõnesünteesi abil ja enne avaldamist üle vaadati”

• Lihtne kontrollnimekiri selguse, häälduse, tempo ja puuduvate osade kontrollimiseks

• Valikulised SSML-stiilis juhtelemendid, kui valitud tööriist toetab pause, rõhutusi või hääldusvihjeid

• Inimese kinnitus enne heli avaldamist

Näidisjuhis

Kasutage seda juhist iga TTS-i õppetunni ettevalmistamisel:

Muuda see õppetund selge ja hariva jutustamise jaoks kõnesünteesi stsenaariumiks. Jäta tähendus muutmata, aga tee sõnastust valjusti kuuldavamaks. Jaota pikad laused lühemateks. Märgi ära lühikesed pausid pärast peatükkide pealkirju. Märgi ära kõik sõnad, mille hääldus võib vajada ülevaatamist, eriti nimed, akronüümid, tehnilised terminid või kaubamärgid. Ära lisa uusi fakte. Lõpus lisa lühike kontroll-leht asjadest, mida inimene peaks enne avaldamist kuulama.

Kuidas seda testida

Enne kõigi 20 õppetunni loomist testige kolme näidisskripti:

1. Üks lihtne õppetund selges keeles

2. Üks tehniline õppetund akronüümide ja ebatavaliste terminitega

3. Üks õppetund loendite, pealkirjade ja linkidega, mis võivad ettelugemisel kohmakalt kõlada

Iga testi puhul kuulake üks kord ilma teksti lugemata ja seejärel kuulake uuesti kirjalikku õppetundi järgides. Hinne:

• Valesti hääldatud sõnad

• Laused, mis on liiga pikad, et neid kõrvaga jälgida

• Pealkirjad, mis ei kõla piisavalt selgelt

• Puuduvad pausid

• Kõik kohad, kus hääl kõlab liiga dramaatiliselt, liiga lamedalt või eksitavalt

Hea tulemus kõlab nagu selge jutustaja, kes juhendab õpilast tunnis. Halb tulemus aga nagu keegi loeks veebilehte märkamata, kus lõigud, näited ja hoiatused algavad või lõpevad.

Tulemus

Illustreeriv tulemus: Põhineb kolme näidistunni ajastusel enne ja pärast selle töövoo kasutamist.

Enne töövoogu võttis ühe 1200-sõnalise helisalvestise ettevalmistamine umbes 55 minutit: 20 minutit teksti puhastamiseks, 15 minutit ebamugava fraasi parandamiseks, 10 minutit heli taastamiseks ja 10 minutit häälduse ülevaatamiseks.

Pärast korduvkasutatava TTS-skripti ülesande ja häälduskontrollnimekirja loomist kulus sama ülesande täitmiseks umbes 25 minutit tunni kohta: 8 minutit skripti ettevalmistamiseks, 7 minutit heli genereerimiseks ja 10 minutit inimese poolt ülevaatamiseks.

20 õppetunni peale vähendaks see tootmisaega umbes 18 tunnilt umbes 8 tunni ja 20 minutini, mis on hinnanguline kokkuhoid 9 tundi ja 40 minutit. Looja saaks seda kontrollida iga õppetunni ajastamise, hääldusparanduste loendamise ja enne kinnitamist uuesti genereeritavate helifailide arvu jälgimise abil.

Mis võib valesti minna

Kõige levinum viga on realistliku heli käsitlemine loomupäraselt korrektsena. Loomulik hääl võib ikkagi nime valesti lugeda, konteksti vahele jätta, valet fraasi üle rõhutada või tehnilise selgituse jälgimist raskendada.

Privaatsus on veel üks risk. Mustandõppetunde, õpilaste näiteid või tasulisi kursusmaterjale ei tohiks pilvetööriista saata, kui looja pole tööriista andmeid ja säilitustingimusi kontrollinud. Tundlike mustandite puhul võib kohalik tekstisisene kõnetuvastus olla turvalisem isegi siis, kui lõplik hääl on vähem lihvitud.

Samuti on usaldusprobleem. Kui kursusel kasutatakse sünteetilist jutustamist, ei tohiks õpilastele jätta muljet, et tegemist on otseülekande salvestisega. Lühike selgitus hoiab ootused selged.

Praktiline kaasavõetav toit

Hea TTS-töövoog ei ole lihtsalt „kleepi tekst, hangi heli“. Tugevam versioon sisaldab puhast struktuuri, häälduse kontrolli, inimese poolt ülevaatamist ja mõõdetavat kvaliteedikontrolli. See ongi erinevus tehisintellekti loodud heli vahel, mis tundub kasulik, ja tehisintellekti loodud heli vahel, mis kõlab esimese 10 sekundi jooksul muljetavaldavalt.

KKK

Kas tekst kõneks on tehisintellekt või on see lihtsalt tavaline programm?

Eesmärk on tekstist kõneks teisendamine (TTS): kirjutatud teksti muutmine kõneheliks. See, kas tegemist on tehisintellektiga, sõltub kasutatavast meetodist. Vanemad süsteemid võivad olla reeglipõhised või salvestatud tükke kokku liita, samas kui tänapäevased loomulikud hääled on tavaliselt masinõppepõhised. Kui vajate kindlust, keskenduge kasutatavale tehnoloogiale, mitte ainult heli põhjal otsustades.

Kui inimesed küsivad: „Kas tekst kõneks on tehisintellekt?“, mida nad tegelikult küsivad?

Enamasti küsivad nad: „Kas see on loodud masinõppe mudeli abil?“ või „Kas see õppis andmete põhjal inimlikult kõlama?“. Seetõttu võib see küsimus tunduda ebamäärane: TTS on kategooria, mitte üksiktehnika. Paljudes tänapäevastes toodetes on kõige loomulikumad hääled tehisintellektil põhinevad, kuid on ka muid lähenemisviise, mis on endiselt usaldusväärsed ja praktilised.

Kuidas ma saan pelgalt kuulamise abil aru, kas TTS-hääl on tehisintellekti loodud?

„Kõrvatest“ võib aidata, aga see pole lollikindel. Kui hääles on loomulikud pausid, sujuv rütm ja rõhuasetus, mis järgib tähendust, on see tõenäoliselt mudelipõhine. Kui see kõlab lamedalt, tihedalt segmenteeritult või komistab fraseerimisega, võib tegemist olla vanemate sünteesimeetodite või madala kvaliteediga seadistusega. Parim kinnitus on ikkagi süsteemi dokumenteeritud lähenemisviisi kontrollimine.

Kuidas tänapäevane tehisintellekti tekstist kõneks konverteerimine tegelikult töötab?

Enamik süsteeme järgib teatud protsessi: muudab teksti kõnelevaks, analüüsib hääldusühikuid, planeerib prosoodiat ja seejärel genereerib heli. Suurim „tehisintellekti ja mitte-tehisintellekti” lõhe ilmneb sageli prosoodia planeerimisel ja heli genereerimisel. Paljud tänapäevased süsteemid ennustavad vahepealseid akustilisi tunnuseid (sageli mel-spektrogramme) ja teisendavad need seejärel vokooderi abil heliks. Paljudes tänapäevastes seadistustes on see vokooder neuroloogiline.

Kas peaksin oma projekti jaoks kasutama pilvepõhist TTS-i või käitama TTS-i lokaalselt?

Valige pilveteenus, kui soovite kiiret seadistamist, lihtsat skaleerimist, laia hääl- ja keelemenüüd ning stabiilseid töökindluse mustreid. Pilve API-sid mõõdetakse sageli teksti helitugevuse ja hääle taseme järgi, seega võivad kulud kasutamisega tõusta. Valige kohalik/võrguühenduseta neuraal-TTS, kui privaatsus, võrguühenduseta toimimine ja prognoositavad kulud on olulisemad kui mugavus, mida pakub pistikprogramm. Hübriidlähenemisviis pakub teile pilvekvaliteeti võrguühenduseta varuvariandiga.

Kuidas on kõige parem panna TTS veebisaitide või dokumentide ligipääsetavuse tagamiseks hästi toimima?

Tugev teksti ettelugemine eeldab puhast struktuuri, mitte ainult „esmaklassilist“ häält. Kasuta päris pealkirju (mitte ainult suuremat paksu kirja), sisukat lingiteksti ja mõistlikku lugemisjärjekorda. Lisa kirjeldavat alt-teksti, et pildid ei muutuks vaikseteks tühikuteks, ja väldi paigutusnippe, mis segavad sisu ettelugemist. Isegi suurepärane teksti ettelugemine ei suuda halba struktuuri lahti harutada – see lihtsalt jutustab sasipuntra edasi.

Kuidas vähendada hääle kloonimispettuste või võltsitud "perekonna hädaabi" kõnede ohtu?

Tuttavat häält ei tohiks enam iseenesest lõpliku tõendina käsitleda. Praktiline harjumus on ebatavaliste päringute kinnitamine teise kanali kaudu, näiteks teadaolevale numbrile sõnumi saatmine või usaldusväärse kontaktmeetodi kaudu tagasihelistamine. Paljud inimesed määravad hädaolukordadeks ka lihtsa perekondliku koodsõna. Eesmärk ei ole paranoia – see on kiire kinnitusetapp, kui panused on kõrged.

Mis on SSML ja millal peaksin seda kõnesünteesi puhul kasutama?

SSML on viis anda TTS-süsteemile lisavihjeid teksti hääldamise kohta. See aitab pauside, rõhuasetuse ja hääldusega, eriti nimede, akronüümide või tehniliste terminite puhul. Kui loote midagi interaktiivset või bränditundlikku, saab SSML parandada järjepidevust ja vähendada ebamugavat lugemist. See on kõige väärtuslikum siis, kui vaikimisi hääldus on ligilähedane, aga mitte piisavalt lähedal.

Viited

1. W3C - Kõnesünteesi märgistuskeel (SSML) versioon 1.1 - loe edasi

2. Tan jt (2021) - Uuring närvikõne sünteesi kohta (arXiv PDF) - loe edasi

3. Google Cloud – tekstist kõneks teisendamise hinnakiri – loe lähemalt

4. OHF-Voice - Piper (lokaalne neuraalne TTS-mootor) - loe edasi

5. USA FTC - Petised kasutavad tehisintellekti "perekonna hädaolukorra" skeemide täiustamiseks - loe edasi

Leia uusim tehisintellekt ametlikust tehisintellekti abilise poest

Meist