Урок 4. Критическое мышление в работе с AI
На протяжении наших прошлых уроков мы многократно упоминали о важности критического мышления в работе с искусственным интеллектом. В частности, для того чтобы критически оценивать выдаваемый ИИ результат, потому что существующие системы ИИ пока что несовершенны и могут ошибаться.
Критическое мышление – это система суждений, применяемая для анализа событий, фактов, обстановки с формулировкой обоснованных выводов, на основе которых делаются те или иные оценки, трактовки, интерпретации. И это само умение всесторонне анализировать информацию и делать обоснованные объективные выводы. Именно критическое мышление является залогом того, что вы сможете «выжать» из искусственного интеллекта максимум, не поддавшись на его ошибки и «провокации».
Сегодня мы углубимся в тему и изучим самые разные аспекты критического мышления при работе с ИИ. В идеале работа с информацией, выдаваемой искусственным интеллектом, не должна вызывать у нас затруднений, и мы должны научиться быстро распознавать нерелевантную информацию и не «плодить» свои ошибки на основе ошибок, сделанных ИИ.
В частности, мы рассмотрим планирование на основе данных, узнаем, как применять данные, полученные с помощью AI, для стратегического планирования и принятия решений, и изучим практические техники и упражнения для развития критического мышления в работе с AI.
Содержание:
- Анализ и интерпретация данных
- Планирование на основе данных
- Практические техники, советы и упражнения
- Проверочный тест
В этот раз видится целесообразным обратиться к весьма занимательной книге «Все об искусственном интеллекте за 60 минут» [П. Бентли, 2020]. Пожалуй, было бы более правильно ее назвать «Все об истории искусственного интеллекта за 60 минут», однако нам она, в любом случае, будет полезна, потому, что, зная все перипетии создания ИИ, мы уже вряд ли будем бездумно боготворить машинный разум просто за то, что он пишет и считает быстрее, чем мы.
Для более глубокого проникновения в тему мы рекомендуем наш курс «Критическое мышление», а сегодня мы дадим самые основы, чтобы вы могли успешно работать с системами ИИ.
Анализ и интерпретация данных
Работа с данными, предоставляемыми AI, требует как технических, так и аналитических навыков критического мышления для извлечения ценной информации и принятия обоснованных решений. AI может анализировать огромные объемы данных, находить паттерны и предлагать прогнозы, но успешная интерпретация этих данных требует человеческого участия.
Итак, анализ и интерпретация данных: как эффективно работать с информацией, предоставляемой AI, и делать на ее основе обоснованные выводы? Давайте посмотрим, что для этого нужно.
Понимание данных и контекста
Чтобы правильно использовать данные от AI, важно начать с ясного понимания целей анализа. Четко определите, какие вопросы вы хотите решить с помощью данных и какую информацию вам необходимо получить. Приведем небольшой пример.
Если AI помогает с прогнозированием спроса на продукт, задайте себе вопросы:
- Какие факторы влияют на спрос?
- Что может изменить ситуацию на рынке?
- Как изменения в экономике могут повлиять на эти прогнозы?
Так вам будет проще составить релевантный запрос для систем AI, чтобы получить наиболее точный результат. Что дальше? AI может предоставить числовые результаты, но важно понимать контекст этих данных. Проанализируйте, откуда пришли данные, насколько они актуальны, какова их структура и какие переменные влияют на результаты.
Например, данные могут включать сезонные факторы или влияния маркетинговых кампаний. Если игнорировать эти аспекты, прогнозы могут быть неверными.
Критический анализ результатов
Критический анализ – это, прежде всего, проверка достоверности. Даже самые продвинутые AI-инструменты могут ошибаться. Прежде чем делать выводы, важно оценить достоверность данных и проверить, нет ли ошибок в алгоритмах или искажений в выводах.
Как это сделать:
- Сравните результаты AI с прочими данными по теме и известными фактами, проведите перекрестную проверку с другими источниками (научные статьи, статистические отчеты, интервью экспертов).
- Посмотрите, насколько совпадают данные от ИИ с данными из традиционных проверенных источников.
- Проверьте, нет ли серьезных пробелов или неохваченных вниманием областей в данных, выданных ИИ.
Иногда речь идет не собственно об ошибке, а, скажем так, о недостаточно полных данных. В этом случае можно просто задать уточняющие вопросы с тем, чтобы ИИ поискал дополнительную информацию. Более того, можно запросить, чтобы ИИ оформил ее в готовом «для употребления» виде, и вы не тратили свое время на рутину, соблюдая отступы справа и слева, сводя информацию в столбик или табличку.
Например, если модель AI предсказывает что-либо с точностью 80%, это значит, что в 20% случаев прогнозы могут быть ошибочными. Следует учитывать вероятность ошибки в планировании и стратегии.
Анализ паттернов и трендов
AI часто находит скрытые закономерности в данных, которые не видны при обычном анализе. Важно уметь распознавать эти паттерны и понимать их значение для бизнеса. Обнаружение таких закономерностей позволит быстрее реагировать на изменения и вывести управление изменениями на качественно новый уровень.
Например, если AI обнаруживает, что продажи увеличиваются при определенных погодных условиях, это может помочь планировать маркетинговые акции или запасы товаров в зависимости от прогнозов погоды. Допустим, подвоз в магазины резиновой обуви и зонтов в преддверии дождей или купальников и пляжных полотенец на случай слишком раннего наступления жары.
Помимо выявления закономерностей, AI может выявлять долгосрочные тенденции, которые помогут лучше прогнозировать будущее. Однако важно разделять краткосрочные всплески и устойчивые тренды. В случае с продажами продукта временный рост спроса может быть вызван внешними факторами, такими как праздники или культурно-массовые мероприятия, и не обязательно указывать на долгосрочную тенденцию.
В любом случае, выявление закономерностей и анализ долгосрочных трендов – это то, в чем ИИ однозначно силен и грех не воспользоваться такими возможностями машинного разума для человеческого благополучия.
Корреляция и причинно-следственная связь
При работе с искусственным интеллектом важна осторожность с выводами. AI может выявить корреляции между переменными, но не всегда это означает причинно-следственную связь. Необходимо различать, где есть связь между событиями, а где одно событие действительно влияет на другое.
Например, если AI показывает, что продажи и реклама имеют сильную корреляцию, это не обязательно означает, что каждая рекламная кампания напрямую увеличивает продажи. Возможно, есть другие факторы, влияющие на рост.
К примеру, может оказаться, что ваша активация рекламы по пятницам совпадает с выдачей зарплаты в офисе иностранной компании, расположенной неподалеку. Во многих иностранных компаниях принято рассчитываться с работниками раз в неделю, а не раз или два в месяц, как у нас. Возможно, вы сможете сэкономить на рекламе по пятницам и поднять продажи, просто посадив за пустующую кассу еще одного кассира, чтобы не отпугивать часть покупателей очередями.
Прогнозирование и сценарное моделирование
Использование AI для прогнозов – это одно из перспективных направлений управления ИИ. Искусственный интеллект может предоставить различные сценарии на будущее, основываясь на исторических данных. Важно уметь работать с этими прогнозами и разрабатывать стратегические планы для различных сценариев.
Так, если AI прогнозирует увеличение спроса на продукт в ближайшие месяцы, важно иметь готовую стратегию для разных вариантов. Например, что вы будете делать, если спрос вырастет на 10%, 30% или останется на прежнем уровне. Это уже новый уровень – сценарное моделирование.
Используйте данные от AI для моделирования различных сценариев и определения потенциальных рисков и возможностей. Разработайте несколько альтернативных сценариев, основываясь на прогнозах AI, и подготовьте соответствующие действия для каждого из них. Это поможет быстро реагировать на изменения рыночной ситуации.
Совмещение данных от AI с экспертным мнением
Когда мы говорили про критический анализ результатов, выдаваемых ИИ, мы уже упомянули необходимость перепроверить полученные данные с помощью других источников. Научные статьи, статистические отчеты, интервью экспертов и все, что уже «легитимизировало» те или иные данные и выводы поможет вам оценить достоверность полученной от ИИ информации и совместить ее с экспертным мнением.
Помимо этого, играет роль баланс между данными и интуицией. AI часто предоставляет важную информацию, но не всегда учитывает человеческие факторы, такие как корпоративная культура, непредвиденные изменения на рынке или эмоциональные аспекты. Комбинирование данных с экспертным мнением повышает точность выводов.
Поэтому нужно включать в анализ «живое мнение живых людей», знакомых с ситуацией, темой, проблемой, чтобы учесть не только чисто математические результаты, но и нюансы, которые могут повлиять на бизнес. Данные от AI могут быть особенно полезны, если обсуждаются и анализируются командой. Это позволяет посмотреть на информацию с разных точек зрения и повысить качество принимаемых решений.
Создайте рабочие группы для обсуждения результатов AI. Каждое подразделение (маркетинг, финансы, продажи) может предложить свой взгляд на данные, что приведет к более сбалансированным решениям.
Таким образом, перепроверка данных от ИИ с помощью различных источников и экспертных мнений, баланс между данными и интуицией и совместная работа с командой позволит повысить качество использования возможностей ИИ.
Кроме того, помощь ИИ может быть полезна для визуализации данных. Конечно, не каждый бесплатный ИИ картинки рисует корректно, однако во многих случаях можно запросить простейшую визулизацию в виде графика или сводной таблицы у того сервиса ИИ, который выдал вам данные.
Для самостоятельного изучения, выходящего за рамки нашего курса материала, мы рекомендуем обзор «Нейросети для рисования: 12 лучших сервисов для генерации изображений» [М. Друковский, 2024]. А мы переходим к следующему аспекту нашей темы.
Планирование на основе данных
Применение данных, полученных с помощью AI, для стратегического планирования и принятия решений позволяет значительно улучшить процесс прогнозирования, минимизировать риски и разрабатывать более точные стратегии. Как же применять данные, полученные с помощью AI, для стратегического планирования и принятия решений?
Определение целей и задач
Давайте рассмотрим ключевые шаги, которые помогут эффективно интегрировать данные, предоставленные AI, в процесс стратегического планирования.
Четко сформулируйте бизнес-цели: прежде чем применять данные, необходимо определить стратегические цели компании. Какие ключевые показатели вы хотите улучшить с помощью данных (рост прибыли, снижение затрат, увеличение доли рынка)?
Целью может быть увеличение доли рынка на 10% в течение года. AI может помочь с анализом потребительских предпочтений или прогнозированием рыночных изменений, чтобы достичь этой цели.
Ставьте конкретные задачи для AI: определите, как именно AI может помочь достичь этих целей. Например, это может быть улучшение прогнозирования спроса, оптимизация цепочки поставок, улучшение клиентского сервиса или анализ эффективности маркетинговых кампаний.
Если задача заключается в повышении эффективности маркетинга, AI может анализировать предыдущие кампании, сегментировать аудиторию и рекомендовать оптимальные стратегии взаимодействия с клиентами.
Анализ данных и прогнозирование
Анализ данных мы подробно рассмотрели в предыдущем разделе этого урока, поэтому сейчас об этом совсем кратко.
Сбор и обработка данных: AI собирает и анализирует огромные объемы данных, включая исторические данные компании, рыночные данные, данные о клиентах, конкурентах и тенденциях. На основе этого анализа AI предлагает свои прогнозы.
AI может предоставить прогнозы по спросу на продукцию, учитывая факторы, такие как сезонность, экономические условия, поведение конкурентов и изменения в потребительских предпочтениях.
Прогнозирование будущих тенденций: AI можно задействовать для построения прогнозов по ключевым показателям. Это может быть прогнозирование объемов продаж, анализа поведения клиентов или изменения рынка.
AI может предсказать, какие продукты будут пользоваться спросом в будущем на основе анализа предыдущих покупок, экономической ситуации и поведения потребителей в интернете.
Разработка стратегии на основе данных
Ранее мы уже рассмотрели прогнозирование и сценарное моделирование в контексте анализа данных, теперь посмотрим, как это использовать для планирования.
Создание стратегий с учетом данных: используйте данные для разработки стратегии, которая учитывает полученные прогнозы и выявленные тенденции. Стратегии должны быть гибкими, чтобы быстро адаптироваться к изменениям.
Если прогнозы AI указывают на рост спроса в определенных регионах, стратегией может быть увеличение инвестиций в маркетинг и продажи в этих регионах, а также усиление логистических возможностей.
Сценарное планирование: AI позволяет моделировать несколько сценариев будущего, что помогает создать стратегию, способную быстро адаптироваться. Планирование на случай разных исходов (лучшего, среднего и худшего) поможет подготовиться к любому развитию событий.
Для компании, которая зависит от глобальных поставок, AI может предложить сценарии, в которых анализируются разные уровни производственных задержек. Это позволяет компании подготовить план действий в случае сбоев в цепочке поставок.
Оптимизация бизнес-процессов
Оптимизация бизнес-процессов – это постепенное перепроектирование процесса с целью получить результат, согласованный со стратегией предприятия. Обращаем ваше внимание на слово «постепенное», т.к. оптимизация не должна идти везде и сразу и парализовать работу компании.
Идентификация неэффективности: AI может анализировать внутренние процессы компании и выявлять узкие места или неэффективные действия. Это позволяет оптимизировать ресурсы и снижать затраты.
Анализ цепочек поставок с помощью AI может выявить, что некоторые поставщики регулярно задерживают доставку, что замедляет производство. Компания может пересмотреть договоры или найти альтернативных поставщиков.
Принятие решений на основе оптимальных данных: на основе рекомендаций AI принимайте решения по оптимизации, например, распределения ресурсов, увеличению или сокращению бюджета на определенные задачи.
AI может предложить сократить затраты на маркетинг там, где нет должной отдачи, и направить бюджет на более успешные каналы продвижения, увеличив отдачу от инвестиций.
К слову, мы можем предложить вам краткий экспресс-курс «Введение в интернет-маркетинг», который поможет вам начать продвижение в Сети уже в ближайшие пару недель.
Мониторинг и адаптация стратегии
Достижение положительного результата – это не конец ваших усилий. Ваше критическое мышление должно быть в тонусе, потому что при изменении условий наработанная схема может оказаться не слишком эффективной. Управление изменениями требует постоянного мониторинга ситуации.
Отслеживание ключевых показателей: постоянно мониторьте результаты на основе данных и рекомендаций, предоставленных AI. Это поможет вовремя увидеть, какие действия работают, а какие требуют корректировки.
Если данные указывают на снижение эффективности в одном из каналов продаж, AI может предложить переориентировать ресурсы на другие каналы или сегменты рынка.
Адаптация стратегии в реальном времени: AI позволяет анализировать данные в режиме реального времени, что дает возможность оперативно корректировать стратегию в ответ на изменения. Гибкость в принятии решений повышает эффективность управления.
Если прогнозы указывают на неожиданные изменения в предпочтениях клиентов (например, спад интереса к определенным продуктам), AI может порекомендовать изменить ассортимент или маркетинговую стратегию в кратчайшие сроки.
Интеграция данных в долгосрочное планирование
Мы уже упоминали долгосрочное планирование в уроке 2, когда вели речь о значении стратегического мышления в эпоху ИИ. Теперь посмотрим, как это работает в контексте критического мышления и использования инструментов ИИ.
Планирование долгосрочных инициатив: AI помогает не только с краткосрочными решениями, но и с долгосрочным планированием. Используйте архивные данные, исторические справки и долгосрочные прогнозы для разработки многолетних планов.
Если AI показывает, что рынок постепенно движется к внедрению новых технологий или повышению спроса на экологичные продукты, компания может начать подготовку к этому заранее, инвестируя в разработку таких продуктов или технологии.
Выявление возможностей для инноваций: AI помогает находить перспективные ниши и области для внедрения инноваций. Использование данных о рыночных трендах, изменениях в поведении клиентов или технологическом прогрессе помогает находить новые источники доходов.
На основе анализа данных о предпочтениях клиентов и поведении конкурентов AI может предложить разработку нового продукта или выход на новый рынок, который компания раньше не рассматривала.
Управление рисками на основе данных
Наша сегодняшняя жизнь – само по себе сплошные риски. Однако их можно минимизировать, если задействовать инструменты ИИ.
Анализ рисков и их прогнозирование: AI может оценивать потенциальные риски и прогнозировать их влияние на бизнес, что позволяет строить более безопасные стратегии.
AI может спрогнозировать возможные экономические спады или изменения в законодательстве и предложить меры для минимизации рисков. Например, поиск альтернативных рынков сбыта или новых моделей ценообразования.
Подготовка к непредвиденным обстоятельствам: AI позволяет учитывать множество факторов в планировании (от природных катастроф до экономических колебаний) и предлагать различные сценарии для каждого события.
Если AI предсказывает возможные сбои в логистике, компания может заранее подготовить альтернативные маршруты доставки или запастись необходимыми материалами.
Этичные аспекты стратегического планирования с использованием AI
Теме этики и ответственности при работе с ИИ будет посвящен урок 8 нашего курса, поэтому сейчас – буквально пару слов.
Этика использования данных: учитывайте этические аспекты при работе с данными, особенно если они касаются конфиденциальной информации о клиентах. Стратегическое планирование должно опираться на соблюдение правовых норм и уважение к персональным данным.
При использовании клиентских данных для разработки персонализированных стратегий убедитесь, что это делается с согласия клиентов и в соответствии с законами о защите данных.
Итак, AI предоставляет мощные инструменты для анализа данных, которые могут значительно улучшить стратегическое планирование и принятие решений. Применяя данные для прогнозирования, оптимизации и сценарного моделирования, компании могут разработать гибкие, долгосрочные стратегии, которые помогут им оставаться конкурентоспособными и минимизировать риски.
Однако важно помнить, что данные от AI – это лишь один из элементов принятия решений, и они должны всегда сочетаться с экспертным мнением, человеческой интуицией и этическими принципами.
Практические техники, советы и упражнения
Как мы уже поняли, критическое мышление играет ключевую роль в работе с AI, поскольку помогает анализировать результаты, выявлять скрытые взаимосвязи и принимать взвешенные решения. Поэтому самое время заняться развитием критического мышления вплотную. Для этого, напомним, у нас есть курс «Критическое мышление», а сейчас дадим несколько практических техник и упражнений, которые помогут развить критическое мышление в контексте использования AI.
Метод «5 Почему?»
Эта техника помогает глубже понять корневую причину проблемы или анализа, который предоставил AI. Она заключается в последовательной постановке вопроса «Почему?» до тех пор, пока не будет выявлена истинная причина.
Как выполнять: после получения результата от AI задавайте себе вопросы, почему именно такие выводы сделаны.
AI прогнозирует снижение продаж. Задайте вопрос: «Почему продажи снижаются?» Ответ может быть: «Потому что падает спрос». Затем спросите: «Почему падает спрос?», и так, пока не дойдете до основной причины.
Польза: этот метод помогает выявить скрытые факторы, которые могли быть пропущены в первом анализе AI, и позволяет вам более точно формулировать дальнейшие действия.
SWOT-анализ для AI-решений
SWOT-анализ – это метод оценки сильных и слабых сторон, возможностей и угроз. SWOT расшифровывается как Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats. Данный метод можно использовать для критического анализа решений, предложенных AI.
Когда AI предоставляет рекомендации или результаты анализа, разделите их на четыре категории:
- Сильные стороны – какие аспекты предложений AI действительно могут быть полезны?
- Слабые стороны – какие ограничения или недостатки присутствуют в результатах?
- Возможности – как можно использовать результаты для поиска новых возможностей?
- Угрозы – какие риски связаны с реализацией рекомендаций AI?
AI предлагает оптимизировать маркетинговый бюджет. Проанализируйте сильные и слабые стороны предложенных стратегий, оцените возможности для роста и определите потенциальные риски.
Польза: SWOT-анализ помогает структурировать мыслительный процесс, выявлять слабые места в выводах AI и принимать более взвешенные решения.
Техника «Ментальные карты» (Mind Mapping)
Из прошлого урока мы уже знаем, что Mind Mapping – это способ представления информации с помощью диаграммы связей. Сейчас мы рассмотрим майндмэппинг подробнее, потому что это действенный инструмент для развития критического мышления.
Как выполнять: начните с центрального вопроса или вывода, предоставленного AI, и добавляйте к нему все релевантные аспекты, которые можно развить или проанализировать дальше. Связывайте идеи между собой.
AI предлагает несколько сценариев развития рынка. Постройте ментальную карту, чтобы рассмотреть, как эти сценарии могут влиять на различные аспекты бизнеса, такие как продажи, маркетинг, логистика и финансы.
Польза: ментальные карты помогают визуализировать взаимосвязи между различными аспектами данных, предоставленных AI, и стимулируют критическое мышление при анализе различных сценариев.
Техника «Адвокат дьявола»
Этот метод предполагает активный поиск контраргументов против предложенных AI решений. Цель – выявить возможные ошибки или недостатки в предложениях.
Как выполнять: после получения анализа или рекомендаций от AI попробуйте занять противоположную точку зрения. Найдите как можно больше аргументов, почему выводы могут быть неверными или недостаточными.
Если AI предлагает стратегию снижения затрат, играйте роль «адвоката дьявола» и найдите причины, по которым такая стратегия может привести к снижению качества продукции или услуг.
Польза: Эта техника помогает выявить потенциальные риски и недостатки, которые могут быть упущены в исходном анализе, предоставленном AI.
Больше интересных фактов о применении техники «Адвокат дьявола» вы можете узнать из Большой Российской Энциклопедии [БРЭ, 2023]. Для дальнейшего расширения кругозора можно почитать статью «Тактика допроса "Адвокат дьявола" – новый подход в детекции лжи (опыт Великобритании и США)» [А. Холевчук, 2015].
Упражнение «Анализ источников данных»
Как мы уже знаем, AI работает на основе данных, и важной частью критического мышления является понимание, откуда поступают данные и насколько они достоверны.
Как выполнять: возьмите конкретные данные, на основе которых AI сделал выводы. Можно прямо спросить ИИ-систему, откуда взяты те или иные цифры, или попросить ссылку на источник данных. Далее проведите анализ их источников и оцените достоверность, актуальность и репрезентативность данных.
AI предлагает прогнозы спроса на основе данных о продажах за последние 5 лет. Удостоверьтесь, что источник данных заслуживает доверия, и проанализируйте, были ли за этот период значительные внешние факторы (например, экономический кризис), которые могли повлиять на эти данные. Оцените их релевантность для текущей ситуации.
Польза: это упражнение помогает улучшить понимание того, насколько правильны данные, на которых основаны рекомендации AI, и уменьшить риск принятия решений на основе недостоверной информации.
Техника «Гипотезы и тестирование»
AI часто делает выводы на основе данных и моделей, но важно уметь проверять гипотезы. Построение и проверка гипотез помогает убедиться в точности рекомендаций.
Как выполнять: создайте гипотезу на основе данных AI, а затем разработайте способы ее тестирования.
Если AI прогнозирует увеличение продаж при увеличении бюджета на рекламу, создайте гипотезу: «Увеличение рекламного бюджета на 20% повысит продажи на 15%». Проведите небольшой эксперимент (например, A/B-тестирование), чтобы проверить эту гипотезу.
Польза: проверка гипотез помогает подтверждать или опровергать выводы AI, улучшая точность принятия решений и предотвращая ошибки.
Техника «Вопросы критического мышления»
Регулярное задавание вопросов помогает развивать критическое мышление и более глубоко анализировать выводы AI. Включите в свой процесс работы с AI следующие вопросы:
- Какие предположения заложены в анализ AI?
- Какие данные использовались, и все ли важные данные были учтены?
- Какие альтернативные объяснения могут быть для этих выводов?
- Какие потенциальные ошибки могут быть допущены?
- Какие еще факторы могут повлиять на результаты?
AI рекомендует сменить поставщика для снижения затрат. Задайте вопросы: «Какие факторы кроме цены должны быть учтены?» и «Есть ли риски для качества продукции?»
Польза: эти вопросы помогают лучше оценивать выводы AI и предотвращать принятие решений на основе неполной или искаженной информации.
Упражнение «Анализ долгосрочных последствий»
AI может предоставлять рекомендации для краткосрочных улучшений, но важно также учитывать долгосрочные последствия предложенных действий.
Как выполнять: после того как AI предлагает решение, задайте вопрос: «Какие долгосрочные последствия могут быть от реализации этого решения?» Примените анализ возможных плюсов и минусов, которые могут проявиться через несколько лет.
AI предлагает стратегию экономии на производственных затратах. В краткосрочной перспективе это снижает издержки, но в долгосрочной перспективе может ухудшить качество продукта и репутацию компании.
Польза: это упражнение помогает учитывать долгосрочные последствия решений и строить более устойчивые стратегии.
Таким образом, мы рассмотрели основные техники и упражнения, направленные на развитие навыков критического анализа, которые помогут лучше понимать выводы, предоставляемые AI, и принимать более осознанные и взвешенные решения. Регулярная практика этих методов позволяет улучшить способность анализировать данные, выявлять слабые места в предложениях AI и разрабатывать более точные стратегии. Далее вас ждет проверочный тест, а затем мы перейдем к следующей теме.
Проверьте свои знания
Если вы хотите проверить свои знания по теме данного урока, можете пройти небольшой тест, состоящий из нескольких вопросов. В каждом вопросе правильным может быть только один вариант. После выбора вами одного из вариантов система автоматически переходит к следующему вопросу. На получаемые вами баллы влияет правильность ваших ответов и затраченное на прохождение время. Обратите внимание, что вопросы каждый раз разные, а варианты перемешиваются.
Далее мы будем говорить про креативность как навык работы с AI.
Ольга Обломова
