Роботи-дворецькі: обіцянки проти реальності та прогноз на майбутнє

Чи справді роботи складуть нам омлет на сніданок наступного року? Погляд на хайп і реальність

Нещодавно мій друг, розробник, поділився зі мною відео, де робот майстерно складав рушник. “Ліло, це вже майже майбутнє! Через рік-два такі будуть у нас вдома”, – написав він захоплено. Переглянувши ролик, я, замість захоплення, відчула легке занепокоєння. Як людина, що стежить за технічними новинами, за цими витонченими рухами та ідеально змонтованими кадрами я бачила зовсім іншу картину. Картину, де за цим стоїть не блискучий штучний інтелект, а звичайний інженер із пультом дистанційного керування.

2024 рік обіцяли роком роботів-гуманоїдів. Figure AI анонсували масове виробництво своїх роботів. Tesla влаштувала цілу презентацію для свого Optimus. 1X відкрили передзамовлення на домашнього асистента. Boston Dynamics модернізували свого Atlas, зробивши його електричним. Газети кричали: “ШІ в тілі! Революція робототехніки! Ваш майбутній помічник!”. Це змушує задуматися: “А чи скоро я замовлятиму піцу, не встаючи з дивана, поки робот-дворецький її готує?”.

Я тут, щоб показати, чому за цими блискучими шоу-відео приховується зовсім інша історія. Історія, де люди тягнуть за ниточки, буквально. Де “автономний” означає “автономний” приблизно 12 секунд, доки не втрутиться інженер. Де прірва між можливостями цих роботів у демонстраціях і тим, що їм потрібно, щоб вижити на вашій кухні, – величезна.

Сьогодні розберемо:

• Що насправді стоїть за “телеопераційними” демонстраціями, які нам не показують.
• Чек-лист автономності: 8 вимог до справжнього AGI-робота, щоб працювати без нагляду.
• Де роботи дійсно працюють зараз. Спойлер: це не ваша вітальня.
• І, звичайно, чесний прогноз: коли універсальні роботи з’являться в реальному житті.

До речі, якщо вам важко розібратися в океані AI-хайпу, раджу звернути увагу на AI Master Pro [посилання на AI Master Pro]. Це ваш особистий провідник у світі штучного інтелекту: короткі уроки, щотижневі дайджести, де чітко розмежовано реальність і маркетинг, та спільнота, що тримає вас у курсі справ. Сама ним користуюся, щоб не загубитися в інформаційному шумі. Більше інформації буде згодом, а зараз перейдімо до суті.

Карнавал обіцянок 2024: Коли робот складає рушник, а ви – передплачуєте

Перш ніж розібрати все по кісточках, давайте помилуємося хайпом. Адже 2024 рік виглядав як рік прориву.

1. Figure AI у жовтні представили Figure 03: витонченіший дизайн, кращі маніпулятори, власна модель бачення, мови та дій Helix. Робот потрапив на обкладинку Time. Обіцяли масове виробництво за 12 місяців, розгортання в логістиці, виробництві, а потім – і вдома. Демонстрація показувала, як робот складає білизну, сортує предмети, відповідає на голосові команди. Все виглядало гладко, реалістично. Це те, як би виглядав анонс GPT6R від OpenAI: витончено, відшліфовано, сповнено обіцянок.

2. Tesla пішли ще далі. На заході Wii robot у жовтні роботи Optimus ганяли по сцені, роздавали напої, грали з гостями, навіть танцювали. Ілон Маск заявив, що за кілька років вони коштуватимуть $20 000-30 000 і зможуть робити все, що ви забажаєте. Натовп шаленів, соцмережі вибухнули, аналітики оновлювали свої моделі.

3. Потім з’явився норвезький стартап 1X. У вересні вони показали Neo, позиціонуючи його як першого робота-гуманоїда для дому. У відео він приносив речі, прибирав, природно рухався будинком. Відкрили список очікування. Wall Street Journal зробили власний тест. Слоган? “Ваш домашній помічник на основі ШІ”. Передзамовлення стартували від $20 000 плюс щомісячна підписка за оновлення.

Коротка ремарка перед тим, як перейти до фактів (Receipts): Це відео спонсороване Speechmatics [посилання на Speechmatics]. Час ідеальний. Що спільного у всіх цих роботах? Вони мають реагувати на голосові команди. Ви кажете: “Склади рушник”, і робот бездоганно це робить. Але більшість голосових агентів повністю відмовляються працювати, коли починають говорити двоє людей. Хтось перебиває, транскрипт плутається, агент не розуміє, хто що сказав. Хаос. Speechmatics відрізняється. Їхній API перетворення мови на текст створений спеціально для високої точності в розмові з кількома учасниками. Speaker diarization автоматично розділяє голоси. Speaker ID позначає, хто говорить. Крім того, він підтримує понад 55 мов, акцентів, діалектів – те, що зносить deepgram, assemblyAI, і навіть 11Labs у реальних умовах. Я тестував це, створюючи голосового агента за допомогою їхнього API. Двоє людей говорять один через одного, один з сильним акцентом. Speechmatics впорався ідеально. Транскрипт показав “Speaker 1”, “Speaker 2” – чисте розділення, без плутанини. Це не магія. Це просто дійсно якісні тренувальні дані. Якщо ви створюєте агенти з голосовим інтерфейсом, інструменти транскрипції, боти для зустрічей – Speechmatics пропонує $200 безкоштовних кредитів [посилання для безкоштовної реєстрації]. Просто зареєструйтеся і протестуйте. Я це зробив, і це працює.

Гаразд, повертаємося до роботів. Поговорімо про те, що вони реально роблять… за лаштунками.

За лаштунками: Коли робот – це просто лялька на ниточках

Boston Dynamics відправили на “пенсію” гідравлічний Atlas і представили електричну версію. Швидший, тихіший, адаптивніший. Ролик демонстрував, як він крутить тулубом, переміщає деталі двигуна на імітованому заводському полігоні. Boston Dynamics завжди були золотим стандартом мобільності. І цей реліз відчувався як їхнє “Окей, тепер ми йдемо в комерцію”.

І це ще не все. Agility Robotics Digit переміщує ящики на складах Amazon. Sanctuary AI Phoenix має настільки чутливі маніпулятори, що може сортувати дрібні компоненти. Unitree G1 продається за $16 000 як дослідницька платформа, але з явними амбіціями вийти за межі лабораторії. Agile Robotics Apollo співпрацює з NASA та Mercedes-Benz. The Robot Report назвав 2024 рік “точкою перегину”.

Отже, якщо ви дивитеся тільки найяскравіші промо-відео, вам може здатися, що до робота-дворецького залишається 6 місяців. Але ось що вони вам не показують.

Почнемо з Tesla, бо це найгучніший приклад, і всі його бачили. Пам’ятаєте тих роботів Optimus, що спілкувалися з натовпом, наливали напої, грали в “камінь-ножиці-папір”? Виявилося, вони зовсім не були автономними. Bloomberg повідомили, що роботами керували люди дистанційно. The Verge це підтвердили. Аналітики Morgan Stanley зазначили “певний рівень людського втручання”.

Але ось у чому суть. На самій події, якщо ви були уважні, це можна було помітити. Кілька людей опублікували відео, де голос робота змінювався посеред діалогу.

Людина: “Wait just a second” (Зачекайте хвилинку)
Робот: “Okay.” (Добре.)
Людина: “You look a little too young. I’m going to need some identification.” (Ви виглядаєте надто молодо. Мені потрібне посвідчення особи.)
Робот: “Are you serious?” (Ви серйозно?)
“Людина”: “I’m serious.” (Я серйозно.)
“Людина”: “No way.” (Та ну!)

Жести були надто миттєвими. Хтось ставить питання, робот відповідає миттєво. Жодної затримки на обробку. Жодної паузи на “роздуми”. Це не затримка інференсу (inference latency). Це людина у VR-шоломі, яка дивиться крізь камери робота. Tesla… не зовсім збрехала. Вони просто не виправляли чужих припущень. І коли Ілон написав у Твіттері, він переключився на “Optimus зможе робити це автономно зрештою“.

“Зрештою” – це не жовтень 2024 року. Ось саме це відбудеться після запуску GPT6R від OpenAI: та сама операційна схема, та сама обіцянка “з часом стане автономним”. Сподіваюся, що ні. Такого ми не очікуємо від OpenAI.

Тепер до 1X. Їхнє демо Neo виглядало чудово. Джоанна Стерн з Wall Street Journal отримала ранній доступ і протестувала його. Її вердикт: “Це на 100% телеопераційна система”. Ось як це працює: ви замовляєте певне завдання через додаток. Запит надходить до команди “Turin” компанії OneX. Це так вони називають своїх операторів. Людина одягає VR-шолом, бачить крізь камери робота і керує його рухами в реальному часі. Джоанна Стерн попросила Neo принести пляшку води. Це зайняло більше хвилини. Вона попросила його прибрати безлад. Робот рухався повільно, незграбно, явно керований.

І ось найнеприємніше. Ці камери транслюють дані завжди. Умови використання 1X підтверджують це: відеодані надсилаються на їхні сервери для навчання та роботи. Тобто, ви платите $20 000 за робота, який 24/7 шпигує за вашою вітальнею… через людину, якій ви не довіряєте. Навіть коли робот вимкнений, камери можуть працювати. Це не дворецький. Це ризик безпеки з руками.

Figure обережніші зі своїми формулюваннями. Бретт Адкок, CEO, написав у жовтні: “Нічого з того, що робить Figure, не є телеопераційним”. Сильна заява. Але коли Time magazine робили репортаж “за лаштунками”, виявилися тріщини. В одній сцені робот складає рушник, завмирає на півдорозі. Інженер входить у кадр, поправляє рушник, виходить, і робот продовжує. У статті це описується як “автономна навігація та маніпуляція з періодичними скиданнями”. Окей, але якщо людині доводиться втручатися кожні 30 секунд, це автономія чи просто “менш телеопераційна” система?

Модель Helix від Figure дійсно вражаюча. Вони навчили систему бачення/мови/дії на мільйонах взаємодій роботів. Але навчена на даних телеоперації означає, що робот вчився, спостерігаючи за людьми, які керують ним. Він імітує дії операторів, а не міркує на основі перших принципів. Це величезна різниця. Це як між папугою, що повторює фразу, і людиною, яка розуміє слова.

Як розпізнати фейк: 8 сигналів, що за роботом стоїть людина

Отже, як же розпізнати, коли демо робота – це просто “допомога з людиною”? Ось маркери, на які я звертаю увагу:

1. Жодних довгих дублів: Якщо кожен успіх передує монтажна склейка – це червоний прапорець. Справжній автономний робот не потребує монтажу. Старі відео Boston Dynamics з паркуром були зняті одним дублем, бо робот дійсно це робив.
2. Невідповідність затримки: Якщо робот реагує на голосову команду миттєво, без жодної затримки, він, ймовірно, не запускає інференс локально. Це людина вас чує і натискає кнопку.
3. Неприродні монтажні склейки: Шукайте моменти, коли положення робота трохи стрибає між кадрами, або коли ракурс камери змінюється прямо перед складною маневрою. Це зазвичай місце, де вони вирізали невдачу і почали заново.
4. Видиме обладнання: Зверніть увагу на рюкзаки, товсті кабелі або незвичайні антени. Це часто означає зовнішні комп’ютери або пряме радіоз’єднання з оператором.
5. Відсутність невдач: Це головне. Справжні роботи часто виходять з ладу. Якщо ви дивитеся 5-хвилинне демо, і нічого не йде не так, нічого не падає, нічого не переробляється – ви дивитеся на нарізку зі ста спроб, де, ймовірно, працює справжня людина.

Гаразд, більшість цих роботів не такі вже й автономні, як їх малює маркетинг. Але що насправді потрібно для справжньої автономії?

8 Воротарів Автономії: Чек-лист для Справжнього AGI-Робота

Давайте поговоримо про те, що потрібно справжньому GPT6R, універсальному автономному гуманоїду, щоб функціонувати. Я називаю це 8-вратною перевіркою. Пропустите хоча б одні врата – і у вас не AGI-робот, а дорогий прототип.

1. Сприйняття (Perception): Робот має бачити і розуміти світ у реальному часі. Це означає 360-градусний огляд, датчики глибини, розпізнавання об’єктів при дивному освітленні, роботу з перекриттями, коли щось частково приховане. Він мусить відстежувати рухомі цілі, відрізняти чашку води від чашки кави, помічати, чи підлога мокра, чи сходи зламані. Зараз більшість роботів використовують RGB-камери плюс лідар або датчики глибини – це працює в контрольованих умовах. Але поставте їх у захаращену кухню з поганим освітленням і блискучою стільницею – і їхнє сприйняття руйнується. Вони не відрізняють тінь від ями. Це проблема.

2. Планування (Planning): Сприйняття – це введення. Планування – це мислення. Робот має отримати завдання “прибери цю кімнату” і розбити його на підзавдання: “Підніми черевик, постав у шафу, візьми чашку, понеси до раковини, витри стіл”. Йому потрібно послідовно виконувати ці завдання, адаптуватися, коли щось йде не так, пам’ятати, що вже зроблено, і відновлюватися після невдач, не починаючи все спочатку. Великі мовні моделі тут здаються обнадійливими, так? Можна дати роботові команду “прибери кухню”, і він згенерує план. Але є нюанс: LLM не мають моделі світу. Вони не знають, що мокра чашка зісковзне з нахиленого підноса, або що шафу треба відкрити, перш ніж поставити туди черевик. Вони “галюцинують” кроки, які звучать правдоподібно, але не працюють у фізичному світі. У результаті ви отримуєте план, який граматично правильний, але фізично неможливий.

3. Контроль (Control): Це виконання. Навіть якщо робот знає, що йому потрібно взяти чашку, він мусить це зробити. Це означає обернену кінематику, обмеження крутного моменту суглобів, балансування під час протягування руки, тактильний зворотний зв’язок, щоб не роздавити чашку і не впустити її. І це має відбуватися в циклі замкненого контуру, тобто постійно перевіряти: “Чи моя рука там, де я думав? Чашка ковзає? Чи потрібно мені скоригувати рух?”. Люди роблять це несвідомо. Роботи – ні. Більшість демо, які ви бачите, – це відкритий цикл. Робот розраховує траєкторію, виконує її і сподівається на краще. Якщо щось зсувається під час руху, робот цього не помічає.

4. Маніпуляція (Manipulation): Це близнюк контролю. Не просто перемістити руку в потрібне місце, а маніпулювати об’єктами, які є м’якими, крихкими, слизькими, дивної форми або еластичними. Ці завдання тривіальні для людей і майже неможливі для роботів, тому що реальні об’єкти не поводяться як жорсткі тіла в симуляторі. Рушник складається щоразу по-різному. Бананова шкірка має змінний опір. Кабель має пам’ять і вигини. Роботи, навчені в симуляції, стикаються з реальними об’єктами, які ламають усі їхні припущення. Це називається “розрив сим-ту-рі” (sim-to-real gap), і він величезний.

5. Безпека (Safety): Якщо робот має працювати поруч з людьми, він мусить бути безпечним. Це означає уникнення зіткнень, обмеження сили, щоб він не поранив вас, поведінку аварійного вимкнення, і, що критично важливо, передбачуваність. Ви повинні мати можливість пройти повз робота, не боячись, що він раптово махне рукою вам в обличчя, бо не помітив вас. Це не просто “не бий людей”. Це “розумій, що дитина може вибігти на твій шлях, що собака може на тебе стрибнути, що хтось може випадково штовхнути двері у твій робочий простір”. Це просторове усвідомлення плюс передбачення намірів плюс захисні механізми. Більшість промислових роботів вирішують це, працюючи в клітках, подалі від людей. Гуманоїди не мають такого розкішного варіанту.

6. Швидкість/Рефлекси (Speed/Reflexes): Сприйняття, планування, контроль, маніпуляція, безпека – все це має відбуватися швидко. Якщо робот витрачає 2 секунди, щоб вирішити, чи хапати падаючу чашку, чашка буде вже на підлозі. Рефлекси мають значення.

7. Енергоефективність (Energy Efficiency): Для робота потрібна енергія, багато енергії. Ходьба – це дорого. Піднімати предмети – дорого. Запуск комп’ютерних обчислень – дорого. Більшість гуманоїдних роботів зараз працюють 1-2 години активного використання за один заряд. Це недостатньо. Порівняйте з людиною, яка може працювати 8-годинну зміну, зробити перерву на обід і продовжувати. Якщо ваш робот мусить повертатися на док-станцію кожні 90 хвилин, це не універсальний помічник. Це іграшка з коротким терміном роботи від батареї.

8. Навчання/Узагальнення (Learning/Generalization): Щоб робот був справді автономним, він мусить побачити мільйони сценаріїв у симуляції та в реальності. Він мусить знати, що робити, коли стілець стоїть несподівано, коли двері заїли, коли чашка має відколотий край. Це вимагає масивних наборів даних. Зараз більшість роботів тренуються на кількох тисячах годин даних телеоперації або синтетичних даних симуляції. Цього недостатньо для узагальнення. Люди навчаються роками в незліченних середовищах. Роботам потрібен той самий досвід, але стислий. Ми ще не там. Навіть близько.

Отже, 8 воріт. Якщо робот проходить усі вісім, у вас є щось, що можна розумно назвати автономним. Якщо він не проходить хоча б одні, у вас є прототип, демо або дорогий дистанційно керований іграшковий робот.

Тепер вгадайте: скільки роботів з того параду проходить усі вісім воріт? Жоден.

Де роботи КОЛИВАЮТЬ роботу: справжні локації успіху

Гаразд, я була жорсткою, але будемо справедливими. Є області, де роботи дійсно працюють. Справжню роботу. Не демо, не прототипи. Реально розгорнуті системи, що виконують реальні завдання. Просто це не ті завдання, які маркетинг хоче, щоб ви уявляли.

Це місце, де роботи процвітають:

• Склади та логістика: Agility Robotics Digit переміщує контейнери на Amazon. Він не робить нічого вишуканого. Піднімає ящик, несе кілька метрів, ставить. Але середовище контрольоване. Ящики стандартизовані. Маршрути попередньо нанесені. Освітлення стабільне. Digit не потребує бути розумним. Йому потрібна надійність.

• Виробничі лінії: Те саме стосується Boston Dynamics Stretch. Він розвантажує вантажівки. Те саме завдання, знову і знову, в тому самому типі причепа, з тим самим типом коробок. Така вузька спеціалізація робить це можливим. Agile Robotics Apollo заходить на автомобільні заводи. Знову вузьке завдання. Переміщення деталей з poin A до poin B на заводському полігоні. Цей полігон не має домашніх тварин, дітей чи несподіваних меблів. Він має відомі перешкоди та передбачувані робочі процеси.

Це “золота середина” для роботів. Структуровані середовища з повторюваними завданнями. Не тому, що роботи тупі, а тому, що усунення змін робить автономію можливою. І знаєте що? Навіть GPT6R тут би процвітав. Роботу OpenAI не потрібен був би AGI-рівень інтелекту, щоб переміщати ящики. Йому просто потрібна надійність.

Справжній тест – це скрізь інакше.

Є й інша модель, яка працює. Гібриди телеоперації. Найкращий приклад – хірургічні роботи. Робот Da Vinci не приймає рішень. Людський хірург керує ним, але робот забезпечує точність, стабільність і охоплення, яке людські руки не можуть забезпечити. Те саме стосується роботів для знешкодження бомб або роботів для дослідження глибокого моря. Це не поразка. Це чесний дизайн. Ви використовуєте робота для механічної переваги, а не для інтелекту, і зберігаєте людину в циклі для прийняття рішень. Деякі компанії пропонують це як шлях вперед і для гуманоїдів. У вас буде парк роботів, що виконують прості завдання автономно, з операторами-людьми на чергуванні, щоб взяти керування, коли станеться щось дивне. Це може спрацювати. Але це не AGI. Це віддалена робоча сила з кращим обладнанням.

Чесний прогноз: Коли ж ви побачите робота-помічника у своїй вітальні?

Ось жорстка правда. Універсальні домашні роботи – мінімум за 5 років, а ймовірно, через 10. Чому? Тому що домівки – це хаос. Кожен будинок різний. Кожна родина має різні звички. Ваш малюк залишає іграшки на підлозі. Ваш собака гавкає на пилосос. Стільниця на вашій кухні має дивний виступ, через який чашки ковзають. Це “крайові випадки” (edge cases) для робота, але це щоденне життя для вас. І саме крайові випадки ламають роботів.

Neo від 1X може вийти в 2026 році, але він буде телеопераційним, обмеженим дуже специфічними завданнями і залежатиме від сервісної підписки на віддалену робочу силу. Це не робот. Це Task Rabbit з затримками. Терміни розгортання вдома – кінець 2020-х. Можливо, якщо вони вирішать проблеми маніпуляції, безпеки та тривалості роботи батареї. Це великі “якщо”.

Optimus від Tesla за $20 000. Ілон каже, що наступного року, вже 3 роки поспіль. Повірю, коли побачу немонтоване 10-хвилинне відео, як він прибирає будинок без людського втручання.

Отже, ось що, на мою думку, реально станеться в наступні 12-24 місяці:

• Більше складів та заводів використовуватимуть гуманоїдних роботів для вузьких завдань. Цей ринок зростатиме. Інвестиції будуть литися. Роботи стануть кращими у виконанні цих конкретних завдань.
• Телеоперація стане перевагою, а не секретом. Компанії почнуть рекламувати “людина в циклі” як функцію. “Наші роботи підкріплені досвідченими операторами для складних завдань”. І, чесно кажучи, це може бути кращим пітчем, ніж удавати, що роботи автономні.
• Домашні роботи залишаться “паперовим продуктом”. Ви побачите більше демо, більше списків очікування, більше передзамовлень, але реального розгортання в домах, що працюють без нагляду, – не буде. І різниця між демо та реальністю буде зростати, бо демо ставатимуть все кращими у приховуванні трюків.

Я не намагаюся зруйнувати мрію. Я теж хочу роботу-помічника. Хочу зайти додому і сказати: “Гей, роботе, прибери цей безлад”, щоб це сталося. Це було б неймовірно. Але ми ще не там. І вдавати, що ми там, тому що це робить кращий запуск чи кращий раунд фінансування, – не допомагає нікому. Це породжує хибні очікування. Це руйнує довіру. І це відволікає від реального прогресу, який відбувається.

Бо ось що: роботи, які працюють зараз на складах і заводах, – це справді вражаюче. Дослідження, що проводяться в галузі маніпуляції та сприйняття, вирішують складні проблеми. Компанії, що створюють системи телеоперації, розробляють інструменти, які можуть реально допомогти людям у лікарнях, у зонах лих, у місцях, де “віддалені руки” мають значення. Це варто святкувати. Але це не AGI в тілі. Це не універсальний помічник. І це точно не те, що варто передзамовляти за $20 000, базуючись на 3-хвилинному демо-відео.

Тож, ось моя порада. Коли побачите наступний запуск робота, поставте ці запитання:

• Це автономно чи телеопераційно?
• Який найдовший немонтований дубль роботи, що працює?
• Що станеться, коли станеться щось несподіване?
• Як довго тримає батарея?

Не вірте загальним заявам, вірте фактам.

І, до речі, про AI-інструменти, які справді працюють: якщо ви знайшли цей аналіз корисним, вам, ймовірно, сподобається AI Master Pro [посилання на AI Master Pro]. Саме такий аналіз ми робимо щотижня: відсікаємо хайп, показуємо, що є реальністю, і вчимо вас використовувати AI-інструменти, які дійсно дають результат сьогодні. Зараз ми пропонуємо першим тисячі учасників 24% знижки на річну підписку. Це курси, інструменти, промпти, спільнота та щотижневі оновлення – все в одному місці. Посилання в описі. Роботи не потрібні.

Дякую за увагу. До зустрічі в наступному відео.

Підсумовуючи, галузь робототехніки-гуманоїдів перебуває на ранній стадії розвитку, попри вражаючі демонстрації. Рекламні обіцянки значно випереджають реальні можливості, де значна частина “автономності” насправді є телеоперацією. Процес досягнення справжньої універсальної автономії надзвичайно складний та потребує вирішення фундаментальних проблем у сприйнятті, плануванні, контролі, маніпуляції, безпеці, швидкості, енергоефективності та навчанні.

У підсумку: реальні, надійні роботи вже працюють у вузькоспеціалізованих, контрольованих середовищах, таких як склади та заводи. Однак, справжні домашні роботи, здатні впоратися з хаосом повсякденного життя, залишаються перспективою принаймні на 5-10 років.

У результаті: споживачам та інвесторам варто зосереджуватися не на блискучі презентаціях, а на реальних, перевірених можливостях. Важливо ставити правильні питання про автономність, надійність та практичне застосування.

Заклик до дії: Не піддавайтеся хайпу. Будьте критичними. Інвестуйте свій час та ресурси в ті AI-інструменти та дослідження, які вже сьогодні показують реальні результати. Якщо ви хочете поглибити свої знання та навчитися відрізняти реальність від маркетингу в світі AI, приєднуйтесь до спільноти AI Master Pro [посилання на AI Master Pro] та скористайтеся нашою спеціальною пропозицією 24% знижки для перших 1000 учасників. Адже майбутнє будується на знанні, а не на ілюзіях.