Mākslīgā intelekta tērzēšana, Jūsu personīgais MI tērzēšanas robots

Kas ir MI tērzēšana un mākslīgā intelekta tērzēšana mūsdienu pasaulē

Mākslīgā intelekta tērzēšana (MI tērzēšana) ir revolūcija cilvēka un tehnoloģiju mijiedarbībā. Tā ir sarežģīta mākslīgā intelekta sistēma, kas spēj vadīt jēgpilnas sarunas ar lietotājiem dabiskā valodā. Atšķirībā no tradicionālajiem tērzēšanas robotiem, kas balstīti uz iepriekš definētiem scenārijiem, mūsdienu tērzēšanas roboti ar mākslīgo intelektu izmanto progresīvus valodu modeļus, kas saprot kontekstu, atceras iepriekšējās sarunas daļas un spēj ģenerēt oriģinālas, kontekstuāli atbilstošas atbildes. [→ Sīkāk par MI tērzēšanu un tās funkcijām]

MI tērzēšanas pamatā ir plaši valodu modeļi, kas apmācīti uz miljardiem teksta datu no interneta, grāmatām un citiem avotiem. Šie modeļi izmanto dziļo mācīšanos, lai saprastu valodas nianses, kontekstu un lietotāju nodomus. Mūsdienu MI tērzēšana tādējādi spēj ne tikai atbildēt uz jautājumiem, bet arī palīdzēt sarežģītos uzdevumos, ģenerēt radošu saturu vai sniegt personalizētus ieteikumus.

Tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu attīstības vēsture un to evolūcija

Tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu vēsture aizsākās 20. gadsimta 60. gados, kad Džozefs Veizenbaums izveidoja programmu ELIZA, kas simulēja psihoterapeitu un izmantoja vienkāršus modeļus atslēgvārdu identificēšanai. Īsts izrāviens notika tikai ar dziļās mācīšanās un neironu tīklu parādīšanos pēdējā desmitgadē. Galvenais pagrieziena punkts bija Google modeļa BERT izveide 2018. gadā, kas revolucionāri mainīja dabiskās valodas apstrādi, pateicoties divvirzienu kontekstuālai izpratnei.

Jaunākās paaudzes MI tērzēšanas roboti, piemēram, GPT-4, Claude vai Gemini, ir nākamais attīstības solis. Šie modeļi izceļas ne tikai ar teksta ģenerēšanu, bet arī ar multimodālu apstrādi, ilgtermiņa kontekstuālu izpratni un spēju sekot sarežģītām instrukcijām. Šī evolūcija no vienkāršām teksta programmām līdz sarežģītiem sarunu aģentiem atspoguļo eksponenciālo izaugsmi mākslīgā intelekta jomā.

Mākslīgā intelekta tērzēšanas pielietojuma jomas mūsdienu uzņēmējdarbībā un ikdienas dzīvē

Tērzēšanas roboti ar mākslīgo intelektu tiek izmantoti dažādās nozarēs, pateicoties to daudzpusībai un spējai automatizēt komunikāciju. Uzņēmējdarbības vidē tie revolucionāri maina veidu, kā uzņēmumi mijiedarbojas ar klientiem, optimizē iekšējos procesus un palielina produktivitāti. Ikdienas dzīvē tie atvieglo piekļuvi informācijai, sniedz palīdzību un vienkāršo ikdienas uzdevumus. Galvenā priekšrocība ir to pieejamība 24/7, spēja vienlaikus apstrādāt lielu pieprasījumu skaitu un nodrošināt konsekventu atbilžu kvalitāti. [→ Atklājiet MI tērzēšanas izmantošanas iespējas dažādās nozarēs]

MI tērzēšanas ieviešana sniedz izmērāmus ieguvumus: klientu atbalsta izmaksu samazinājums līdz 30%, konversiju pieaugums e-veikalos par 15–25% un ievērojams laika samazinājums, kas nepieciešams rutīnas uzdevumu risināšanai. Pateicoties progresīviem valodu modeļiem, pielietojuma joma nepārtraukti paplašinās no pamata atbilžu automatizācijas līdz sarežģītām lietojumprogrammām, kas ietver datu analīzi, personalizētus ieteikumus un kompleksu palīdzību.

Tērzēšanas roboti ar mākslīgo intelektu mārketingā un klientu atbalstā

Mārketinga un klientu atbalsta jomā tērzēšanas roboti ar mākslīgo intelektu ir transformējošs rīks, kas ievērojami palielina efektivitāti un klientu apmierinātību. Šo sistēmu ieviešana tīmekļa vietnēs un sociālajos tīklos nodrošina tūlītēju mijiedarbību ar potenciālajiem klientiem, kas noved pie augstākas konversijas likmes un samazina lapu pamešanas rādītāju. Mārketinga speciālisti izmanto MI tērzēšanu, lai personalizētu klienta ceļu, kad sistēma, pamatojoties uz iepriekšējām mijiedarbībām un preferencēm, var piedāvāt atbilstošus produktus un pakalpojumus.

Klientu atbalstā MI tērzēšana atrisina līdz pat 80% biežāko jautājumu bez cilvēka iejaukšanās. Tas ietver atbildes uz jautājumiem par produktu pieejamību, cenām, piegādes nosacījumiem, pasūtījumu statusu vai pamata problēmu risināšanu. Uzņēmumi, kas ieviesuši progresīvu MI tērzēšanu, ziņo par vidējo klientu apmierinātības pieaugumu par 25% un vienlaikus klientu atbalsta izmaksu samazinājumu par 30–40%.

MI tērzēšanas izmantošana cilvēkresursos un iekšējā komunikācijā

Cilvēkresursu jomā MI tērzēšana pārveido tradicionālos procesus un nodrošina ievērojamu efektivitātes pieaugumu visā darbinieku ciklā. Jaunu darbinieku pieņemšanā tā kalpo kā pirmais kontaktpunkts, atbildot uz kandidātu pamata jautājumiem par amatu, prasībām un uzņēmuma kultūru. Progresīvas sistēmas spēj veikt sākotnējās pārbaudes intervijas, novērtēt pamata kvalifikācijas un ieteikt piemērotus kandidātus nākamajām atlases kārtām.

Pēc jaunu darbinieku pieņemšanas MI tērzēšana atvieglo ievadīšanas procesu, sniedzot informāciju par uzņēmuma politikām, procedūrām un pabalstiem. Iekšējās komunikācijas jomā tā kalpo kā centrālais informācijas mezgls, kas nodrošina konsekventu un aktuālu komunikāciju visā organizācijā. Organizācijas, kas ievieš MI tērzēšanu personāla vadībā un iekšējā komunikācijā, ziņo par 35% samazinājumu laikā, kas pavadīts, risinot rutīnas jautājumus, un 28% pieaugumu darbinieku apmierinātībā ar iekšējo komunikāciju.

Sarunu mākslīgā intelekta lietošanas veidi mijiedarbības un efektivitātes uzlabošanai

Sarunu mākslīgais intelekts (MI tērzēšana) pārveido mijiedarbību starp lietotājiem un tehnoloģijām, pateicoties spējai saprast dabisko valodu un sarunas kontekstu. Šī tehnoloģiskā inovācija rada revolūciju lietotāja pieredzē, kur sarežģītu meklēšanu, dokumentācijas pārlūkošanu vai atbalsta dienesta kontaktēšanu aizstāj vienkārša saruna. Lietotāji var formulēt savas prasības saviem vārdiem, iteratīvi precizēt jautājumus un saņemt tūlītējas atbildes 24/7 bez gaidīšanas. [→ MI tērzēšanas izmantošanas veidi efektīvākai komunikācijai]

Galvenā MI tērzēšanas priekšrocība ir tās pielāgošanās spēja – tā var pielāgoties dažādiem komunikācijas stiliem, zināšanu līmeņiem un specifiskām lietotāju vajadzībām. Pateicoties progresīviem valodu modeļiem, piemēram, GPT-4, Claude vai Gemini, šīs sistēmas ne tikai reaģē uz pieprasījumiem, bet arī proaktīvi piedāvā risinājumus, identificē slēptās vajadzības un personalizē mijiedarbību, pamatojoties uz iepriekšējām sarunām, tādējādi ievērojami palielinot produktivitāti un lietotāju apmierinātību.

Interaktīvs asistents problēmu risināšanai un informācijas iegūšanai

MI tērzēšana izceļas interaktīvo asistentu lomā, kas vada lietotājus problēmu risināšanas un informācijas meklēšanas procesā. Atšķirībā no tradicionālajām meklēšanas sistēmām, tā ļauj veikt sarunveida tēmas izpēti, kur lietotājs var pakāpeniski precizēt savu jautājumu, pamatojoties uz saņemtajām atbildēm. Šis iteratīvais process noved pie precīzākiem rezultātiem un dziļākas problēmas izpratnes.

Risinot tehniskas problēmas, MI tērzēšana var uzdot diagnostikas jautājumus, ieteikt risinājuma soļus un pielāgot savus ieteikumus, pamatojoties uz lietotāja atgriezenisko saiti. Īpaši vērtīga ir MI tērzēšanas spēja izskaidrot sarežģītus jēdzienus dažādos veidos. Ja lietotājs nesaprot pirmo skaidrojumu, viņš var lūgt alternatīvu pieeju, piemēram, analoģijas izmantošanu, vienkāršošanu vai, gluži pretēji, vairāk tehnisku detaļu, kas padara MI tērzēšanu par ārkārtīgi efektīvu rīku izglītībai un sarežģītu problēmu risināšanai.

Tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu tehnoloģija: no pamatiem līdz attīstītiem valodu modeļiem

Aiz mūsdienu tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu plūstošās komunikācijas slēpjas sarežģīta tehnoloģiskā infrastruktūra, kas apvieno vairākas galvenās MI jomas. Šo sistēmu kodols ir lieli valodu modeļi (LLM), kas izmanto transformatoru arhitektūru – revolucionāru neironu tīklu veidu, kas optimizēts dabiskās valodas apstrādei. Šie modeļi tiek apmācīti uz milzīgiem teksta datu korpusiem, kas ietver simtiem miljardu vārdu, ļaujot tiem uztvert dziļus cilvēka valodas modeļus un nianses. [→ Viss par tehnoloģijām, kas darbina mūsdienu MI tērzēšanu]

MI tērzēšanas tehnoloģiskā ekosistēma ietver ne tikai pašus valodu modeļus, bet arī specializētus komponentus ievades apstrādei, kontekstuālai izpratnei, atbilžu ģenerēšanai un izvades pēcapstrādei. Kritiska sastāvdaļa ir arī drošības filtri un sistēmas nevēlama satura ierobežošanai. Pašreizējie flagmaņi, piemēram, GPT-4, Claude vai Gemini, ir sarežģīti modeļi ar triljoniem parametru, kas spēj ģenerēt atbilstošas, saskaņotas un informatīvas atbildes uz plašu jautājumu klāstu.

Lielie valodu modeļi (LLM) kā mūsdienu MI tērzēšanas pamats

Lielie valodu modeļi (LLM) ir tehnoloģisks izrāviens, kas ļāvis rasties pašreizējai progresīvo MI tērzēšanas paaudzei. Šie modeļi ir neironu tīkli, kas apmācīti uz masīviem teksta datu korpusiem, bieži ietverot triljoniem tokenu no dažādiem avotiem. To arhitektūra balstās uz transformatoriem, kas tika ieviesti revolucionārajā rakstā "Attention Is All You Need" 2017. gadā, un kas izmanto uzmanības mehānismu, lai efektīvi apstrādātu garas secības.

Galvenais LLM aspekts ir to lielums – mūsdienu modeļi satur simtiem miljardu līdz triljoniem parametru. Šis bezprecedenta mērogs ļauj modeļiem uztvert smalkas valodas nianses, kompleksas zināšanas un izrādīt emergentas īpašības. LLM apmācība notiek divās galvenajās fāzēs: priekšapmācība uz milzīga tekstu korpusa un sekojoša precizēšana, izmantojot mācīšanās ar cilvēka atgriezenisko saiti tehniku, kas optimizē modeli, lai ģenerētu noderīgas, patiesas un drošas atbildes.

Vadošo sarunu mākslīgā intelekta modeļu salīdzinājums: Claude, Gemini un citi

Mūsdienās tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu tirgū konkurē vairāki ievērojami modeļi, no kuriem katrs piedāvā unikālas īpašības un specializācijas. Claude no uzņēmuma Anthropic izceļas ar drošību, ētiku un spēju sekot sarežģītām instrukcijām. Tā arhitektūra ir veidota uz „konstitucionālās MI” principa ar uzsvaru uz vērtībām kā godīgums, nekaitīgums un cieņa pret lietotāja autonomiju. Claude izceļas humanitārajās zinātnēs, ētiskās diskusijās un niansētu atbilžu formulēšanā. [→ Detalizēts pieejamo mākslīgā intelekta sarunu modeļu īpašību un spēju salīdzinājums]

Gemini no Google piedāvā multimodālas spējas, integrējot tekstu, attēlus un audio. Modelis gūst labumu no integrācijas ar Google ekosistēmu un piekļuves aktuālai informācijai. Gemini izceļas tehniskajās jomās, ieskaitot matemātiku, programmēšanu un dabaszinātnes. GPT-4 no OpenAI piedāvā līdzsvarotu spēju kombināciju ar ievērojamu daudzpusību dažādās jomās. Tā spēks slēpjas teksta ģenerēšanā, radošos uzdevumos un zināšanu pielietošanā plašā kontekstu klāstā.

Kā efektīvi lietot mākslīgā intelekta tērzēšanu maksimāliem rezultātiem un produktivitātei

Efektīva tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu izmantošana prasa vairāk nekā tikai pamata spēju formulēt jautājumus. Lai sasniegtu optimālus rezultātus, ir būtiski saprast specifiskus komunikācijas principus ar šīm sistēmām. Vērtības maksimizēšana sākas ar skaidru prasību formulēšanu, kur specifiskums, konteksts un strukturēts uzdevums ievērojami uzlabo atbilžu kvalitāti. Pieredzējuši lietotāji izmanto tehnikas, piemēram, pakāpenisku jautājumu precizēšanu, dažādu veidu pieprasījumu kombinēšanu un efektīvu iepriekšējās sarunas konteksta izmantošanu. [→ Ceļvedis efektīvai MI tērzēšanas lietošanai]

Svarīgs aspekts ir arī pašreizējo MI tērzēšanas ierobežojumu izpratne – piemēram, to zināšanas, kas ierobežotas līdz konkrētam datumam, tendence uz neregulārām neprecizitātēm vai aizspriedumiem. Stratēģiskā pieeja ietver galvenās informācijas pārbaudi, ģenerētā satura kritisku novērtēšanu un MI palīdzības kombinēšanu ar savu spriedumu. Organizācijas, kas ievieš MI tērzēšanu, sasniedz visaugstāko produktivitāti, ja tās investē darbinieku apmācībā par efektīvām jautājumu uzdošanas tehnikām un integrē šīs sistēmas esošajās darba plūsmās.

Promptu inženierijas pamati komunikācijai ar tērzēšanas robotiem ar mākslīgo intelektu

Promptu inženierija ir tehniku un principu kopums optimālai ievades formulēšanai tērzēšanā ar mākslīgo intelektu, kas maksimizē ģenerēto atbilžu kvalitāti, atbilstību un lietderību. Šī pieeja ir būtiska, lai efektīvi izmantotu lielo valodu modeļu potenciālu, jo ievades kvalitāte tieši ietekmē izvades kvalitāti. Atšķirībā no tradicionālās meklēšanas, komunikācija ar MI tērzēšanu prasa specifisku pieeju, kas ņem vērā to arhitektūru un valodas apstrādes veidu.

Efektīvas promptu inženierijas pamatprincipi ietver prasību specifiskumu un skaidrību, sarežģītu jautājumu strukturēšanu skaidri definētos soļos, atbilstoša konteksta nodrošināšanu, vēlamā atbildes formāta norādīšanu un vēlamā atbildes veida piemēru izmantošanu. Progresīvas tehnikas ietver promptu ķēdēšanu, lomu spēles pieejas un meta-promptu izmantošanu, kas norāda, kā modelim jāpieiet konkrētai problēmai. Promptu inženierijas pamatu apgūšana ir būtiska prasme, lai maksimizētu vērtību, kas iegūta no mijiedarbības ar mūsdienu valodu modeļiem.

Tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu drošība un ētika digitālajā vidē

Tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu ieviešana papildus ieguvumiem rada arī būtiskus izaicinājumus drošības un ētikas jomā. Ar valodu modeļu pieaugošo sarežģītību palielinās arī to ļaunprātīgas izmantošanas vai netīšu negatīvu seku potenciāls. Pašreizējās sistēmas var ģenerēt pārliecinošu saturu, ko ir grūti atšķirt no cilvēka radīta, kas rada jautājumus par dezinformāciju, dziļviltojuma tekstiem un potenciālu ļaunprātīgu izmantošanu. Halucināciju problēma, kad modelis ģenerē faktiski nepareizu, bet pārliecinoši skanošu informāciju, ir vēl viens būtisks risks. [→ MI tērzēšanas izmantošanas drošības un ētikas aspekti]

Ētiskie aspekti ietver jautājumus par pārredzamību, piekrišanu, datu privātumu un atbildību par ģenerēto saturu. Īpaša uzmanība tiek pievērsta potenciālajiem aizspriedumiem, kas kodēti MI sistēmās. Regulatīvās iestādes visā pasaulē aktīvi strādā pie regulējuma izveides šo risku pārvaldībai. Organizācijām, kas ievieš MI tērzēšanu, ir jāpieņem visaptveroša pieeja šo risku pārvaldībai, ieskaitot robustus mehānismus ļaunprātīgas izmantošanas atklāšanai un novēršanai, kā arī pārredzamas politikas, kas informē lietotājus par tehnoloģijas ierobežojumiem un iespējamiem riskiem.

Halucināciju un neprecizitāšu problēma tērzēšanā ar mākslīgo intelektu

Halucinācijas ir viena no nopietnākajām problēmām pašreizējā tērzēšanā ar mākslīgo intelektu. Šis fenomens rodas, kad valodu modelis ģenerē informāciju, kas ir faktiski nepareiza, maldinoša vai pilnībā izdomāta, lai gan tā tiek prezentēta ar augstu pārliecības līmeni. Atšķirībā no apzinātiem meliem cilvēkiem, MI sistēmu halucinācijas ir rezultāts raksturīgiem ierobežojumiem valodu modeļu arhitektūrā un apmācībā, kas mācās prognozēt iespējamās vārdu secības, pamatojoties uz statistiskiem modeļiem, nevis uz faktisko pareizību.

Halucināciju risks palielinās, uzdodot jautājumus par informāciju ārpus apmācības datu apjoma, par ļoti specifiskiem jautājumiem, vai kad modelis ir spiests atbildēt uz jautājumiem, kur nezināšanas atzīšana būtu piemērotāka. MI tērzēšanas lietotājiem ir kritiski svarīgi apgūt stratēģijas halucināciju riska mazināšanai, piemēram, galvenās informācijas pārbaude no neatkarīgiem avotiem, konkrētu avotu vai skaidrojumu pieprasīšana un atbilžu kritiska novērtēšana, īpaši kontekstos, kas prasa augstu precizitāti, piemēram, veselības aprūpē vai tieslietās.

Biežāk uzdotie jautājumi par mākslīgā intelekta tērzēšanu un atbildes uz tiem

Šajā sadaļā mēs atbildam uz biežāk uzdotajiem jautājumiem par tērzēšanu ar mākslīgo intelektu, tās funkcijām, ierobežojumiem un praktisko pielietojumu. Ar sistēmu, piemēram, ChatGPT, Claude vai Gemini, pieaugošo popularitāti, lietotājiem rodas arvien vairāk jautājumu par darbības pamatprincipiem, ieviešanas iespējām un potenciālajiem riskiem. Šo aspektu izpratne ir būtiska efektīvai un atbildīgai MI tērzēšanas izmantošanai personīgajā un profesionālajā kontekstā. [→ BUJ: Viss, ko vēlējāties zināt par MI tērzēšanu]

Bieži uzdotie jautājumi ietver tehniskus jautājumus par valodu modeļu darbību, praktiskus ieviešanas aspektus uzņēmējdarbības vidē, drošības sekas un ekonomisko ietekmi. Daudzi jautājumi attiecas arī uz veidiem, kā maksimizēt MI tērzēšanas lietderību konkrētos uzdevumos. Eksperti uzsver reālistisku cerību un pašreizējo tehnoloģiju ierobežojumu izpratnes nozīmi, ieskaitot problēmas ar faktisko precizitāti, kontekstuālo izpratni un potenciālajiem aizspriedumiem.

Kā darbojas MI tērzēšana un kāda ir atšķirība no tradicionālajiem tērzēšanas robotiem?

Būtiskā atšķirība starp mūsdienu MI tērzēšanu un tradicionālajiem tērzēšanas robotiem slēpjas to arhitektūrā, spējās un pieejā valodas izpratnei un ģenerēšanai. Tradicionālie tērzēšanas roboti parasti darbojas, pamatojoties uz iepriekš definētiem noteikumiem un scenārijiem. Šīs sistēmas izmanto tehnikas, piemēram, atslēgvārdu atpazīšanu, lēmumu kokus vai modeļu meklēšanu atbilžu datubāzē. To funkcionalitāte ir ierobežota šauri definētās jomās un specifiskos lietošanas gadījumos, kuriem tie tika skaidri ieprogrammēti.

Mūsdienu MI tērzēšana, kas balstīta uz lieliem valodu modeļiem (LLM), izmanto neironu tīklus, kas apmācīti uz masīviem teksta datu apjomiem, kas ļauj tiem ģenerēt oriģinālas atbildes, saprast kontekstu un dabiskās valodas nianses, pielāgoties plašam tēmu klāstam bez pārprogrammēšanas un uzturēt saskaņotas ilgtermiņa sarunas. Kamēr mijiedarbība ar klasisko tērzēšanas robotu atgādina navigāciju koka struktūrā, saruna ar MI tērzēšanu tuvojas dabiskai komunikācijai ar cilvēku.

Sarunu mākslīgā intelekta nākotne un stratēģiskais skatījums organizācijām

Tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu nākotne iezīmējas kā straujas evolūcijas un transformējošas ietekmes periods dažādās nozarēs. Tehnoloģiskās tendences norāda uz pāreju no pašreizējām ģeneratīvajām sistēmām uz multimodāliem asistentiem ar progresīvām kognitīvajām spējām, integrāciju ar specializētiem rīkiem un dziļāku kontekstuālo izpratni. Attīstība virzās uz sistēmām, kas spēs ne tikai reaģēt uz jautājumiem, bet arī proaktīvi palīdzēt, paredzēt lietotāju vajadzības un iesaistīties sarežģītākos lēmumu pieņemšanas procesos. [→ Vairāk par sarunu mākslīgā intelekta nākotni]

Organizācijām šī evolūcija ir stratēģisks izaicinājums un iespēja. Uzņēmumi, kas spēs efektīvi ieviest MI tērzēšanu savos procesos, iegūs konkurences priekšrocības, pateicoties paaugstinātai efektivitātei, personalizētākiem pakalpojumiem un ekspluatācijas izmaksu samazināšanai. Pētījumi liecina, ka līdz 2027. gadam vairāk nekā 80% klientu mijiedarbību digitālajā vidē tiks nodrošinātas ar MI asistentu starpniecību, kas fundamentāli mainīs klientu atbalsta modeļus un iesaistes stratēģijas.

Tehnoloģiskās tendences un tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu attīstība nākamajos gados

Nākamo 3–5 gadu horizontā mēs varam sagaidīt vairākus būtiskus tehnoloģiskus pavērsienus, kas pārveidos tērzēšanas robotu ar mākslīgo intelektu spējas un pielietojuma potenciālu. Multimodālā integrācija ir viena no nozīmīgākajām tendencēm – nākamās paaudzes šīs sistēmas pārsniegs tīri tekstuālās komunikācijas robežas un dabiski strādās ar teksta, attēlu, skaņas un video kombināciju, kas ļaus veidot dabiskākas un sarežģītākas mijiedarbības.

Autonomie aģenti ar paplašinātām kognitīvajām spējām ir vēl viens attīstības virziens. Atšķirībā no pašreizējām reaktīvajām sistēmām, progresīvi MI asistenti spēs proaktīvi plānot, pieņemt lēmumus un rīkoties lietotāju vārdā sarežģītos scenārijos. Personalizācija sasniegs jaunu dimensiju, pateicoties progresīviem lietotāju preferenču modeļiem un nepārtrauktai mācībai. No tehniskā viedokļa var sagaidīt ievērojamu progresu modeļu efektivitātē, kas ļaus ieviest progresīvu MI tērzēšanu arī edge ierīcēs vai vidēs ar ierobežotiem resursiem.