Suures, nii naljakasena on mõelda, kuidas ikkagi kümne aasta tagant tehnoloogiad vahetuvad ja noh, ikkagi ei tohi kadedust tunda, aga ma ikka veits tunnen kadedust, et. Et minu põlvkond sattus selle aja peale, kus kõik asjad kolisid internetti, ehk siis kõik, kes tegid veebirakendusi noh ja kokkuvõttes ju kõik ettevõtted pidid sinna lõpuks jõudma, onju. Et need olid nii-öelda võis ees ja, ja kasumis ja, ja me oleme saa kurta, aga meil kokkuvõttes läkski ju hästi, eks. Aga näiteks, kui mina veel ülikoolis käisin, siis närvivõrkudest räägiti suhteliselt teoreetilisel tasemel. Ja ma mäletan, et ma isegi mõtlesin oma esimest lõputööd teha närvivõrkutest, aga noh, ütleme niimoodi, et see oli ikkagi veel alles noh, ikka nii toores ja nii roheline ja no ütleme noh. Noh, ütleme nii, et läks, jäin sellest ilma. Ja teine Taavi nüüd on kümme aastat noorem, eks, ja täpselt nagu õigel ajal selleks ajaks on tehnoloogia saavutanud teadutava küpsuse ja, ja, ja võimaldas nagu ehitada järgmist dimensiooni, et. Kui sa praegu nüüd vaatad, Taavi, sellele järgi ja, ja üldse sellele peale, mis siis maailmas toimub, et. Kus kohas me selles Gartneri hype cycle'is nii-öelda oleme, et kas me oleme juba nagu mingi esimese languse läbi teinud ja nüüd on mingi tasakaalustumine selle AI teemas? Või me ikkagi raputame, praegu oleme ikkagi veel alles sinna nii-öelda tipu poole ronimas, hype mõttes.
peame vaatama põlvkond tagasi. Lugesin keskkooli õpilaste neid teadustöid ja üks laps oli teinud siis. Ta oli võrrelnud, kuidas erinevad AI-mudelid käituvad kui sporditreener, ehk siis oli võtnud ühe spordivaldkonna ja siis noh, ta ise on selles, ise on treener selles valdkonnas. Ja siis oli vaadanud, et, et umbes, et noh, et, et mis kvaliteedidega nõu annab ja siis oli nii-öelda noh, nii-öelda treeneri vaatest ära nagu mõõtnud selle nii-öelda nõu, nõude, nõude, nõude kvaliteedi, et. Väga lahe võrdlustöö oli, et väga hästi tehtud. Aga