AI AV. Je, AI itabadilishaje AV na Professional AV?

AI inaingia kwenye AV kama vile mtu mwenye ujuzi wa kupiga picha anavyoingia kwenye seti nyeusi - unaiangalia tu wakati kila kitu kinaonekana ghafla na kusikika vizuri zaidi. Au wakati kitu kinapoharibika na hakuna anayeweza kusema kwa nini. 😅

Hiyo ndiyo hadithi kuu ya AI AV : si bidhaa moja inayong'aa, bali ni mkusanyiko wa uwezo unaofanya sauti, video, udhibiti, ufuatiliaji, na mtiririko wa kazi wa maudhui kuwa nadhifu zaidi, haraka, na wakati mwingine kiotomatiki. Na AV ya kitaalamu (wabunifu, waunganishaji, waendeshaji, watengenezaji) itahisi hivyo katika kila awamu - kuanzia muundo wa mfumo hadi usaidizi wa kila siku.

Hapa chini kuna mtazamo wa vitendo, unaozingatia AV kuhusu kinachobadilika, kinachofuata, na cha kufanya kuihusu.

Makala unayoweza kupenda kusoma baada ya hii:

🔗 Je, AI ya maandishi-kwa-usemi inafaa kutumika leo?
Jifunze ni nini, jinsi inavyofanya kazi, na matumizi muhimu.

🔗 Je, ni sahihi kiasi gani akili bandia (AI) katika matumizi halisi?
Tazama kinachoathiri usahihi na jinsi matokeo yanavyopimwa.

🔗 Je, akili bandia hugunduaje kasoro katika data?
Kuelewa mbinu, mifumo, na mahali ambapo ugunduzi wa anomali hutumika.

🔗 Jinsi ya kujifunza AI hatua kwa hatua
Fuata njia ya vitendo kuanzia misingi hadi miradi halisi.

Maana halisi ya "AI AV" ni nini🧠🔊🎥

Watu wanaposema AI AV , kwa kawaida humaanisha moja (au zaidi) kati ya haya:

Mtazamo : AI inayoelewa sauti/video - hotuba dhidi ya kelele, nyuso dhidi ya mandharinyuma, nani anaongea, kinachoonyeshwa kwenye skrini.
Uamuzi : AI inayochagua vitendo - badilisha kamera, rekebisha viwango, elekeza miale, mawimbi ya njia, mipangilio ya awali ya vichochezi.
Kizazi : AI inayounda maudhui - manukuu, muhtasari, tafsiri, vioo vya kuangazia, hata wawasilishaji bandia (ndio).
Utabiri : AI inayotabiri matatizo - vifaa vinavyoharibika, ongezeko la kipimo data, mifumo ya matumizi ya vyumba, mitindo ya tiketi.
Uboreshaji : AI inayoboresha mifumo kila mara - uelewa bora, mikutano safi zaidi, na uingiliaji kati mdogo wa waendeshaji.

Kwa hivyo si "roboti kwenye raki" bali ni "programu (na programu dhibiti) inayobadilisha jinsi raki inavyofanya kazi." Nyepesi. Nguvu. Wakati mwingine ni jambo la kutisha. 👀

Kwa nini AI inatua kwa shida sana kwenye AV hivi sasa ⚡🖥️

Nguvu chache zinaongezeka:

AV tayari ina data nyingi : maikrofoni, kamera, ishara za umiliki, kumbukumbu, metadata ya mikutano, telemetri ya mtandao… ni buffet.
AV inazidi kubainishwa na IP na programu : mara tu ishara na udhibiti vinapokuwa programu kwanza, AI inaweza kukaa moja kwa moja kwenye mtiririko wa kazi.
Matarajio ya mtumiaji yamebadilika : watu wanataka vyumba ambavyo "hufanya kazi tu" na huviita "vinasikika vizuri tu," hata wanapokuwa kwenye sanduku la glasi karibu na mashine ya kusagia kahawa. ☕🔊
Rafu ya AV/conferencing inasafirisha AI kama chaguo-msingi (sio "ramani ya baadaye"), ambayo huvuta matarajio juu iwe uliiomba au la. [1][2]

Pia kuna jambo la kijamii: mara tu timu zinapozoea vipengele vya "otomatiki" (kuweka fremu kiotomatiki, kutenganisha sauti, manukuu kiotomatiki), kurudi nyuma kunahisi kama kurudi kwenye enzi ya mawe. Hakuna mtu anayetaka kuwa mtu anayesema, "Je, tunaweza kuibadilisha kuwa kamera zilizokatwa kwa mikono?" 😬

Ni nini kinachofanya uwasilishaji mzuri wa AI AV ✅🧯

Toleo zuri la AI AV si “tuliiwasha.” Ni kama vile: “tuliiwasha, tukaiangalia, tukaifundisha org, na kuweka vizuizi kuizunguka.”

Sifa za usanidi mzuri wa AI AV

Matokeo wazi : "Punguza malalamiko ya sauti ya mkutano" kuliko "tumia akili bandia kwa sababu ni akili bandia."
Kubadilisha kwa kibinadamu ni rahisi : waendeshaji wanaweza kuingilia kati, na watumiaji wanaweza kuzima vipengele bila kuita ukuhani wa msimamizi.
Hali za kushindwa zinazoweza kutabirika : wakati AI haiwezi kuamua, hushindwa kwa uzuri (picha pana chaguo-msingi, wasifu salama wa sauti, uelekezaji wa kihafidhina).
Faragha na utawala vimejengewa ndani : hasa kwa chochote kinachohusisha nyuso, sauti, au uchanganuzi wa kitabia. (Ikiwa unataka muundo thabiti kwa hili, NIST AI RMF ni mfumo wa vitendo wa "jinsi ya kufikiria kuhusu hatari", si hisia.) [3]
Imepimwa, haijafikiriwa : msingi kwanza, thibitisha baada ya (tikiti, muda wa kukaa chumbani, kuacha mikutano, ubora wa sauti unaoonekana).

Sifa za mpangilio wa AV wa AI usiofaa

Hali za "Otomatiki" kila mahali, lakini hakuna anayejua "otomatiki" inafanya nini.
Hakuna ukaguzi wa usalama kwa sababu "ni AV tu" ... maneno ya mwisho maarufu 😬
Vipengele vya AI vinavyofanya kazi vizuri katika chumba kimoja na kuanguka katika hali tofauti ya akustisk au mwanga.
Uhifadhi wa data ambao si dhahiri, chaguo-msingi, au wa bahati mbaya.

Jinsi AI itakavyobadilisha sauti katika AV ya kitaalamu 🎚️🎙️

Sauti ni mahali ambapo akili bandia tayari inalipa kodi, kwa sababu tatizo ni la kibinadamu kikatili: watu huchukia sauti mbaya kuliko wanavyochukia video mbaya. (Ni kutia chumvi kidogo tu. Kidogo.)

1) Kuzuia kelele ambayo hufanya kama ina ladha

Katika utekelezaji halisi, "kukandamiza kelele" si lango tu - mara nyingi ni utenganisho wa sauti unaoendeshwa na AI dhidi ya "kila kitu kingine," ndiyo maana inaweza kukabiliana na kelele zinazobadilika-badilika.

Athari ya AV ya kitaalamu:

Mahitaji machache ya vyumba "vya ukimya kamili"
Maikrofoni chache za dharura hubadilishana katikati ya mkutano
Uvumilivu zaidi kwa nafasi zinazonyumbulika (maeneo ya ushirikiano wazi, vyumba vinavyoweza kugawanywa)

Pia: vipengele vinavyolenga sauti vinazidi kuhusishwa na wasifu na ruhusa za sauti. Kwa mfano, utenganishaji wa sauti wa Timu za Microsoft unaelezewa waziwazi kama unaoendeshwa na akili bandia (AI) na hutegemea wasifu wa sauti wa mtumiaji uliohifadhiwa kwenye kifaa cha ndani, pamoja na vidhibiti vya sera ya msimamizi kuhusu matumizi. Hilo ni jambo kubwa kwa mazungumzo ya faragha ya AV + IT +. [1]

2) Kutenganisha sauti na usindikaji unaozingatia spika

Utenganishaji wa sauti unalenga kudumisha sauti inayokusudiwa na kuchuja kelele zinazozunguka na spika zinazoshindana.

Athari ya AV ya kitaalamu:

Uelewa bora zaidi ukiwa na maikrofoni chache (wakati mwingine)
Shinikizo kubwa zaidi kuelekea wasifu wa sauti wa kila mtumiaji (ambao huibua maswali ya utambulisho, ridhaa, na utawala - sio "maswali ya AV," lakini unayarithi hata hivyo). [1]

3) Chaguo nadhifu zaidi za AEC na mihimili

AI haitachukua nafasi ya muundo mzuri wa akustisk. Lakini inaweza kusaidia mifumo kufanya kazi kwa uthabiti zaidi chini ya hali ngumu za maisha ya kila siku:

Kubadilika haraka kwa mabadiliko ya idadi ya watu
Ugunduzi wa "mzunguko mbaya" wa mapema (hatari ya maoni, kuongezeka kwa msongamano, hali za ajabu za uelekezaji)
Tabia ya mwangaza inayozingatia muktadha zaidi (nani anaongea, yuko wapi, chumba kinafanya nini)

Na ndiyo, wakati mwingine inaweza "kuwinda" kama njiwa aliyechanganyikiwa ikiwa chumba kinaakisi sana. Hiyo ndiyo sitiari ya siku - karibu 🐦

4) Interop bado ni muhimu

Hata kwa akili bandia (AI) kila mahali, misingi ya sauti ya kitaalamu inabaki kuwa ya msingi:

Muundo wa faida bado upo
Uwekaji wa maikrofoni bado ni muhimu
Ubunifu wa mtandao bado ni muhimu
Watu bado wananung'unika kuhusu kompyuta mpakato kana kwamba ni burudani 😭

AI husaidia, lakini haiandiki upya fizikia. Inajadiliana tu na fizikia kwa upole zaidi.

Jinsi AI itakavyobadilisha video, kamera, na maonyesho 📷🧍♂️🖥️

Video AI katika AV ya kitaalamu inahama kutoka "ujanja mzuri" hadi "matarajio chaguo-msingi."

Kuweka fremu kiotomatiki, kufuatilia spika, na mantiki ya kamera nyingi

Vipengele vya kamera ya AI vitafanya hivi:

Weka wawasilishaji katika fremu bila opereta
Badili hadi kwa yeyote anayezungumza (bila kuchelewa sana)
Tumia sheria za uundaji zinazozingatia chumba (mipaka, maeneo, mipangilio iliyowekwa mapema) ili kamera iache kufanya "tafsiri bunifu" za mkutano wako

Kwa mfano, Zoom Rooms huweka kumbukumbu za hali nyingi za kamera na tabia ya kutunga kulingana na programu (ikiwa ni pamoja na kutunga mipaka), pamoja na vikwazo vya vitendo karibu na kamera zilizoidhinishwa na utangamano wa vipengele. Tafsiri: kamera AI sasa ni kigezo cha muundo , si ukurasa wa mipangilio tu. [2]

Mzunguko wa AV wa kitaalamu:

Vyumba vitabuniwa kwa kuzingatia uwezo wa kamera (taa, utofautishaji, jiometri ya viti)
Uwekaji wa kamera kwa kiasi fulani unakuwa tatizo la utendaji kazi wa akili bandia, si tatizo la kuona tu

Tabia ya kuonyesha maudhui yanayozingatia maudhui

Tarajia maonyesho na alama ili ziweze kubadilika zaidi:

Rekebisha mwangaza na utofautishaji kulingana na hali ya mazingira
Weka alama kwenye mifumo ya "hatari ya kuungua"
Rekebisha tabia ya uchezaji kwa kutumia ishara za umakini/utulivu (muhimu… na pia “hmm” kidogo, kulingana na utawala)

Udhibiti wa ubora wa kuona katika AV ya uzalishaji

Katika utangazaji wa AV na utengenezaji wa matukio karibu, AI inaweza kuangalia kila mara:

Uzito/uthabiti wa kiwango
Maonyo ya kuteleza kwa usawazishaji wa midomo
Ugunduzi wa fremu nyeusi
Hitilafu za uadilifu wa mawimbi katika mtiririko wa IP

Hapa ndipo AI AV inapoacha kuwa "vipengele" na kuwa "maonyesho." Urembo mdogo, thamani zaidi.

AI itabadilisha udhibiti, ufuatiliaji, na shughuli za usaidizi wa AV 🧰📡

Hii ndiyo sehemu isiyo na umaarufu, ndiyo maana hasa ni muhimu. ROI kubwa zaidi katika AV ya kitaalamu mara nyingi hutegemea usaidizi.

Matengenezo ya utabiri na "kuirekebisha kabla haijaharibika"

"Ushindi wa AI" wa vitendo si uchawi - ni uhusiano wake:

ishara za tahadhari za mapema (joto, tabia ya feni, majaribio ya mtandao),
mifumo ya meli (firmware sawa + modeli sawa + dalili sawa),
mizunguko michache ya lori "hakuna kosa lililopatikana".

Uchambuzi wa tiketi kiotomatiki na vidokezo vya chanzo

Badala ya "Chumba cha 3 kimevunjika," usaidizi unapata:

"Kukosekana kwa utulivu wa salamu ya HDMI kunawezekana kutoka mwisho A"
"Mwelekeo wa upotevu wa pakiti unaendana na kueneza kwa mlango wa swichi"
"Wasifu wa DSP ulibadilishwa nje ya dirisha lililoidhinishwa"

Ni kama kuanzia kukisia hali ya hewa kwa kulamba kidole chako hadi kutumia utabiri halisi. Sio kamili, lakini si ya zama za kati. 🌧️

Vyumba vinavyojirekebisha vyenyewe

Utaona tabia zaidi ya kitanzi kilichofungwa:

Ikiwa malalamiko ya mwangwi yanaongezeka, AI inapendekeza/hujaribu wasifu salama zaidi
Ikiwa ufuatiliaji wa kamera ni wa kutetemeka, unarudi kwenye picha pana
Ikiwa idadi ya watu itapungua, ishara na hali ya umeme hubadilika kiotomatiki

Hapa ndipo AI AV inakuwa "usimamizi wa uzoefu," si ujumuishaji wa vifaa tu.

Vipengele vya ufikiaji na lugha huwa chaguo-msingi, si vya ziada 🧩🌍

AI itarekebisha ufikiaji katika AV kwa sababu huondoa msuguano:

manukuu ya moja kwa moja ambayo "yanatosha" kwa vyumba vingi,
muhtasari wa mikutano kwa watu ambao hawakupokea simu,
tafsiri ya wakati halisi kwa mashirika ya kimataifa,
kumbukumbu za video zinazoweza kutafutwa kwa mada/spika/slaidi.

Hii pia hubadilisha wigo wa kitaalamu wa AV:

Waunganishaji huulizwa kuhusu usahihi , sera za uhifadhi, na kufuata sheria - si tu uwekaji wa maikrofoni.
Timu za AV za Matukio huvutwa katika "vifurushi vya maudhui baada ya tukio" kama matarajio ya msingi.

Na ndio, mtu atalalamika kwamba muhtasari umekosa utani wake. Hilo haliepukiki. 😅

Jedwali la Ulinganisho: chaguo za AI AV zinazofaa ambazo utatumia 🧾🤝

Mtazamo wa msingi wa uwezo wa kawaida wa AV unaoendeshwa na AI na mahali unapofaa. Bei hutofautiana sana, kwa hivyo hii hutumia viwango vya "uhalisia" badala ya kujifanya kuna nambari moja nadhifu.

Chaguo (zana/mbinu)	Bora kwa (hadhira)	Vibe ya bei	Kwa nini inafanya kazi	Maelezo (yasiyo ya kawaida lakini ni kweli)
Kuzuia kelele za akili bandia / kutenganisha sauti katika mifumo ya mikutano	Vyumba vya mikutano, nafasi za mkusanyiko	Mara nyingi "hujumuishwa" au hudhibitiwa na sera	Huimarisha uwazi unaoonekana kwa kuweka kipaumbele sauti	Vizuri hadi mtu ajaribu kucheza muziki kupitia hiyo ... kisha inakuwa na hasira [1]
Uundaji wa fremu otomatiki wa kamera ya AI + uundaji wa fremu ya eneo/mpaka	Vyumba vya mafunzo, vyumba vya mikutano, upigaji picha wa mihadhara	Vifaa + tegemezi la jukwaa	Huweka mada zilizopangwa na hupunguza hitaji la mwendeshaji	Mwanga ni muhimu zaidi kuliko watu wanavyokubali; vivuli ni adui 😬 [2]
Ufuatiliaji wa chumba unaotegemea akili bandia (AI) + uchanganuzi	Meli za kampasi, utendaji wa AV wa biashara	Usajili	Husawazisha makosa, hupunguza mizunguko ya lori, huboresha uthabiti	Ubora wa data ndio kila kitu - kumbukumbu chafu = maarifa chafu
Manukuu otomatiki + unukuzi	Sekta ya umma, elimu, mashirika ya kimataifa	Kwa kila mtumiaji / kwa kila chumba / kwa dakika	Ufikiaji + utafutaji huwa ushindi rahisi	Usahihi hutegemea ubora wa sauti - takataka zinaingia, takataka za kishairi zinatoka
Uwekaji lebo wa maudhui + utafutaji mahiri wa maktaba za video	Mawasiliano ya ndani, mafunzo, timu za vyombo vya habari	Katikati	Hupata matukio haraka, huunda mambo muhimu	Watu huiamini kupita kiasi mwanzoni, kisha huipuuza baadaye… usawa unahitajika
Zana za usanifu na usanidi zinazosaidiwa na AI	Waunganishaji, washauri	Inatofautiana	Huongeza kasi ya michoro, rasimu za BOM, violezo vya usanidi	Inasaidia, lakini bado unahitaji mtu mzima chumbani (wewe)

Sehemu isiyofurahisha sana: faragha, biometriki, na uaminifu 🛡️👁️

Mara tu AV inapokuwa "uelewa," inakuwa nyeti.

Utambuzi wa uso na hatari ya kibiometriki

Ikiwa mfumo wako wa AV unaweza kutambua watu (au hata kukisia utambulisho), uko katika eneo la kibiometriki.

Athari za vitendo kwa AV ya kitaalamu:

Usitumie vipengele vya utambulisho kwa bahati mbaya (vigezo chaguo-msingi vinaweza kuwa… vya shauku)
Hati msingi halali, uhifadhi, ufikiaji, na uwazi
Tenganisha "ugunduzi wa uwepo" na "ugunduzi wa utambulisho" inapowezekana

Ikiwa unafanya kazi katika muktadha wa Uingereza, mwongozo wa utambuzi wa kibiometriki wa ICO ni wa moja kwa moja kuhusu kuhitaji kufikiria kupitia usindikaji halali, uwazi, usalama, na hatari kama vile makosa na ubaguzi - na ni aina ya hati unayoweza kuwapa wadau wakati chumba ghafla kinapokuwa mjadala wa faragha. [4]

Upendeleo na utendaji usio sawa (hata katika vipengele "vibaya")

Hata kama matumizi yako ni "kuweka fremu kiotomatiki tu," mara tu mifumo inapoanza kufanya maamuzi kulingana na nyuso/sauti, unahitaji kujaribu watumiaji halisi na hali halisi - na uchukue usahihi + usawa kama mahitaji, sio dhana. Wadhibiti hutaja waziwazi hatari kutokana na makosa na ubaguzi katika miktadha ya kibiometriki, ambayo inapaswa kuathiri jinsi unavyotumia vipengele, alama, kujiondoa, na tathmini. [4]

Mifumo ya uaminifu husaidia (hata kama inasikika kama kavu)

Kwa kawaida, "AI inayoaminika" katika AV humaanisha:

ramani ya hatari,
vidhibiti vinavyopimika,
njia za ukaguzi,
kupindua kunakotabirika.

Ukitaka muundo wa vitendo, NIST AI RMF ni muhimu kwa sababu imejengwa kuzunguka utawala na fikra za mzunguko wa maisha (sio tu "kuwasha na kutumaini"). [3]

Usalama utakuwa sharti la AV, si "la kufurahisha kuwa nalo" 🔐📶

Mifumo ya AV imeunganishwa kwenye mtandao, imeunganishwa kwenye wingu, na wakati mwingine inasimamiwa kwa mbali. Hiyo ni sehemu nyingi za mashambulizi.

Hii ina maana gani katika lugha ya kitaalamu ya AV:

Weka AV kwenye sehemu za mtandao zilizoundwa vizuri (ndio, bado)
Tumia violesura vya msimamizi kama vile mali halisi za TEHAMA (MFA, upendeleo mdogo, kumbukumbu)
Ujumuishaji wa wingu la mifugo na programu za wahusika wengine
Fanya usimamizi wa programu dhibiti kuwa wa kuchosha na wa kawaida (kuchosha ni vizuri)

Mfano mzuri wa kiakili hapa ni kutokuwa na uaminifu kabisa : usidhani kwamba kitu ni salama kwa sababu kiko "ndani ya mtandao," na uzuie ufikiaji wa kiwango cha chini kinachohitajika. Kanuni hiyo imeelezwa wazi katika mwongozo wa Usanifu wa Zero Trust wa NIST. [5]

Ikiwa vipengele vya AI vinategemea makadirio ya wingu, ongeza:

ramani ya mtiririko wa data (nini kinatoka chumbani, lini, na kwa nini),
Vidhibiti vya uhifadhi na ufutaji,
uwazi wa muuzaji kuhusu tabia na masasisho ya mfumo.

Hakuna anayejali usalama hadi tukio la kwanza litokee, kisha kila mtu anajali kwa wakati mmoja. 😬

Jinsi mtiririko wa kazi wa kitaalamu wa AV utakavyobadilika siku hadi siku 🧑💻🧑🔧

Hapa ndipo kazi inapobadilika, si vifaa tu.

Mauzo na ugunduzi

Wateja watauliza matokeo:

"Je, unaweza kuhakikisha uwazi wa usemi?"
"Je, vyumba vinaweza kujiripoti matatizo?"
"Je, tunaweza kutengeneza klipu za mafunzo kiotomatiki?"

Kwa hivyo mapendekezo hubadilika kutoka orodha ya vifaa hadi kupata matokeo (kama vile mtu yeyote anavyoweza kuahidi matokeo).

Ubunifu na uhandisi

Wabunifu watajumuisha:

Malengo ya mwanga na utofautishaji kwa utendaji wa kamera ya AI,
malengo ya akustisk kwa usahihi wa unukuzi/manukuu,
QoS ya mtandao si tu kwa ajili ya kipimo data, bali pia kwa ajili ya ufuatiliaji wa kutegemewa,
maeneo ya faragha na nafasi za "hakuna uchanganuzi".

Uanzishaji na urekebishaji

Uagizaji unakuwa:

vipimo vya msingi + uthibitishaji wa kipengele cha AI,
majaribio ya hali (chumba chenye kelele, chumba tulivu, spika nyingi, taa ya nyuma… sarakasi nzima 🎪),
"Sera ya tabia ya AI" iliyoandikwa (inayoruhusiwa kufanya kiotomatiki, wakati lazima ishindwe salama, na ni nani anayeweza kuibatilisha).

Huduma za uendeshaji na usimamizi

Timu za huduma zinazosimamiwa zitafanya:

Tumia muda mfupi zaidi kwenye "je, imeunganishwa" na muda zaidi kwenye uchambuzi wa ruwaza,
kutoa SLA zinazohusiana na uzoefu (muda wa kufanya kazi, mitindo ya ubora wa simu, muda wa wastani wa suluhisho),
kuwa wachambuzi wa data kwa kiasi fulani… jambo ambalo linasikika la kupendeza hadi unapoangalia kumbukumbu usiku wa manane.

Mpango wa utekelezaji wa vitendo wa AI AV katika mashirika halisi 🗺️✅

Ukitaka faida bila machafuko, fanya hivyo kwa tabaka:

Anza na ushindi usio na hatari kubwa

Vipengele vya sauti/kelele
Kuweka fremu kiotomatiki kwa kutumia njia rahisi za kurudi nyuma
Manukuu kwa matumizi ya ndani

Kifaa na msingi

Fuatilia kiasi cha tikiti, malalamiko ya watumiaji, muda wa kukaa chumbani, viwango vya kushuka kwa mkutano

Ongeza ufuatiliaji wa meli

Kuunganisha matukio, kupunguza mizunguko ya malori, kusawazisha mipangilio

Fafanua faragha na utawala

Sera zilizo wazi za biometriki, uchanganuzi, uhifadhi, ufikiaji (tumia mfumo kama NIST AI RMF ili kuzuia hili lisigeuke kuwa utawala unaotegemea mitetemo) [3]

Kiwango na mafunzo

Wafundishe watumiaji kile "otomatiki" inafanya
Wafundishe wafanyakazi wa usaidizi jinsi ya kutafsiri arifa zinazoendeshwa na akili bandia

Kagua mara kwa mara

Tabia ya akili bandia (AI) inaweza kubadilika kadri masasisho yanavyoendelea - ichukulie kama mfumo hai, si kama fanicha iliyosakinishwa

Mustakabali wa AI AV unahusu zaidi kujiamini 😌✨

Njia bora ya kufikiria kuhusu AI AV ni hii: haichukui nafasi ya ufundi wa kitaalamu wa AV. Ni kuibadilisha.

Muda mfupi unaotumika kwa mikono kupanda ngazi na kubadilisha kamera
Muda mwingi unaotumika kubuni mifumo inayofanya kazi kwa uaminifu chini ya hali chafu za kibinadamu
Wajibu zaidi kuhusu faragha, usalama, na utawala
Matarajio zaidi kwamba vyumba ni "bidhaa zinazosimamiwa," si miradi ya mara moja

AI itafanya AV ionekane ya kichawi zaidi inapofanywa vizuri. Inapofanywa vibaya, itahisi kama nyumba yenye vituko na kebo za HDMI. Na hakuna mtu anayetaka hilo. 👻🔌

Marejeleo

Pata AI ya Hivi Punde kwenye Duka Rasmi la Msaidizi wa AI

Kuhusu Sisi

Rudi kwenye blogu

Nchi/eneo