ຖ້າທ່ານເຄີຍໃຊ້ເວລາຫຼາຍຊົ່ວໂມງໃນການຂູດເອກະສານເອກະສານສໍາລັບເນື້ອຫາ, ຄໍາສັບຕ່າງໆ, ຫຼືຂໍ້ມູນອື່ນໆ, OCR ສາມາດເປັນຫມູ່ທີ່ດີທີ່ສຸດໃຫມ່ຂອງເຈົ້າ. ມີຄວາມສາມາດໃນການໃຊ້ເຄື່ອງອ່ານ PDF ຫຼືເຄື່ອງມືການຈັດການເອກະສານອື່ນໆສາມາດປະຫຍັດເວລາຫຼາຍ. ສ່ວນໃຫຍ່ຂອງພວກເຮົາໃນທຸລະກິດແມ່ນສືບຕໍ່ຊອກຫາວິທີການປັບປຸງປະສິດທິພາບແລະປັບປຸງການດໍາເນີນງານ.
ໃນຄວາມພະຍາຍາມນີ້, OCR ສາມາດເປັນເຄື່ອງມືທີ່ເປັນປະໂຫຍດ. ພວກເຮົາຈະພິຈາລະນາຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບ Optical Character Recognition (OCR) ໃນຊິ້ນສ່ວນນີ້, ລວມທັງວ່າມັນແມ່ນຫຍັງ, ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ດັ່ງນັ້ນ, ການຮັບຮູ້ລັກສະນະ Optical (OCR) ແມ່ນຫຍັງ?
ການຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມແມ່ນຊື່ອື່ນສໍາລັບການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນ optical (OCR).
ຂໍ້ມູນແມ່ນໄດ້ຖືກແຍກອອກແລະ repurposed ຈາກເອກະສານສະແກນ, ຮູບພາບກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ແລະ pdf ຮູບພາບເທົ່ານັ້ນໂດຍການນໍາໃຊ້ເຄື່ອງມື OCR. ຊອບແວ OCR ສະກັດຕົວອັກສອນຈາກຮູບພາບ, ປ່ຽນເປັນຄໍາສັບ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນປະກອບປະໂຫຍກ, ອະນຸຍາດໃຫ້ເຂົ້າເຖິງແລະການປ່ຽນແປງຂອງຂໍ້ຄວາມຕົ້ນສະບັບ.
ມັນຍັງເອົາຄວາມຈໍາເປັນສໍາລັບການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມື. ລະບົບ OCR ປ່ຽນເອກະສານທີ່ພິມອອກເປັນຕົວໜັງສືທີ່ເຄື່ອງສາມາດອ່ານໄດ້ໂດຍໃຊ້ຮາດແວ ແລະຊອບແວປະສົມກັນ. ຂໍ້ຄວາມຖືກຄັດລອກຫຼືອ່ານໂດຍຮາດແວ (ເຊັ່ນ: ເຄື່ອງສະແກນ optical ຫຼືແຜ່ນວົງຈອນທີ່ອຸທິດຕົນ), ແລະການປຸງແຕ່ງເພີ່ມເຕີມມັກຈະຖືກຈັດການໂດຍຊອບແວ.
ປັນຍາປະດິດ (AI) ສາມາດໃຊ້ໃນຊອຟແວ OCR ເພື່ອບັນລຸເຕັກນິກທີ່ຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂອງການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນອັດສະລິຍະ (ICR), ເຊັ່ນ: ການຈໍາແນກພາສາ ຫຼືຮູບແບບການຂຽນດ້ວຍມື. OCR ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນໃຊ້ເພື່ອປ່ຽນເອກະສານທາງກົດໝາຍ ຫຼື ປະຫວັດສາດທີ່ເປັນເອກະສານ pdf, ເຊິ່ງສາມາດດັດແກ້, ຈັດຮູບແບບ ແລະຄົ້ນຫາໄດ້ຄືກັບວ່າມັນຖືກຂຽນໂດຍໃຊ້ຕົວປະມວນຜົນຄຳສັບ.
ເມື່ອທ່ານສະແກນແບບຟອມ ຫຼືໃບຮັບເງິນ, ຕົວຢ່າງ, ຄອມພິວເຕີຂອງທ່ານເກັບຮັກສາມັນເປັນໄຟລ໌ຮູບພາບ. ທ່ານບໍ່ສາມາດແກ້ໄຂ, ຊອກຫາ, ຫຼືນັບຄໍາສັບຕ່າງໆໃນໄຟລ໌ຮູບພາບທີ່ມີຕົວແກ້ໄຂຂໍ້ຄວາມ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ທ່ານສາມາດນໍາໃຊ້ OCR ເພື່ອປ່ຽນຮູບພາບເຂົ້າໄປໃນເອກະສານຂໍ້ຄວາມແລະບັນທຶກເນື້ອຫາເປັນຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ.
ມັນເຮັດວຽກແນວໃດ?
ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວກ່ອນຫນ້ານີ້, ລະບົບ OCR ປະກອບດ້ວຍທັງຮາດແວແລະຊອບແວ. ເປົ້າຫມາຍຂອງການບໍລິການແມ່ນເພື່ອປະເມີນເນື້ອໃນຂອງເອກະສານທາງດ້ານຮ່າງກາຍແລະຫັນປ່ຽນຊິ້ນສ່ວນເຂົ້າໄປໃນສະຄິບທີ່ຫຼັງຈາກນັ້ນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປະມວນຜົນຂໍ້ມູນ.
ພິຈາລະນາການບໍລິການຈັດລຽງໄປສະນີແລະໄປສະນີ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ. OCR ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນຕໍ່ຄວາມສາມາດຂອງເຂົາເຈົ້າໃນການປະມວນຜົນແຫຼ່ງທີ່ມາ ແລະສົ່ງຄືນທີ່ຢູ່ຢ່າງໄວວາ ເພື່ອຈັດປະເພດຈົດໝາຍໃຫ້ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ. ສາມວິທີການຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ຄວາມສໍາເລັດຂອງໂຄງການ:
1. ຮູບພາບກ່ອນການປະມວນຜົນ
ເຕັກນິກການປ່ຽນຮູບຮ່າງຕົວຈິງຂອງເອກະສານເປັນຮູບພາບ, ເຊັ່ນ: ຮູບບັນທຶກ, ໃນຂັ້ນຕອນທໍາອິດ. ເປົ້າຫມາຍຂອງຂັ້ນຕອນນີ້ແມ່ນເພື່ອເຮັດໃຫ້ການເປັນຕົວແທນຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນຖືກຕ້ອງເທົ່າທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນຂະນະທີ່ຍັງກໍາຈັດຄວາມບ່ຽງເບນທີ່ບໍ່ຕ້ອງການໃດໆ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ແນວຄວາມຄິດໄດ້ຖືກປ່ຽນເປັນສີດໍາແລະສີຂາວແລະປະເມີນສໍາລັບພື້ນທີ່ສົດໃສທຽບກັບຄວາມມືດ (ລັກສະນະ). ໂດຍໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີ OCR, ຮູບພາບຈະຖືກແບ່ງອອກເປັນສ່ວນທີ່ແຍກກັນ, ເຊັ່ນ: ສະເປຣດຊີດ, ຂໍ້ຄວາມ, ຫຼືກາຟິກໃສ່ເຂົ້າ.
2. ການຮັບຮູ້ລັກສະນະ AI
ເພື່ອຈຳແນກຕົວອັກສອນ ແລະຕົວເລກ, AI ຈະກວດເບິ່ງພື້ນທີ່ມືດຂອງຮູບພາບ. ເພື່ອກໍານົດເປົ້າຫມາຍຫນຶ່ງຄໍາ, ປະໂຫຍກ, ຫຼືຫຍໍ້ຫນ້າໃນເວລານັ້ນ, AI ປົກກະຕິແລ້ວໃຊ້ຫນຶ່ງໃນວິທີການດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:
- ການຮັບຮູ້ຮູບແບບ: ເພື່ອຝຶກອົບຮົມລະບົບ AI, ເຕັກໂນໂລຢີຕ່າງໆໄດ້ນໍາໃຊ້ພາສາ, ຮູບແບບຂໍ້ຄວາມ, ແລະການຂຽນດ້ວຍມື. ເພື່ອກໍານົດສິ່ງທີ່ກົງກັນ, ສູດການຄິດໄລ່ຈະປຽບທຽບຕົວອັກສອນໃນຮູບຕົວອັກສອນທີ່ກວດພົບກັບບັນທຶກທີ່ມັນໄດ້ຮຽນຮູ້ແລ້ວ.
- ການຮັບຮູ້ຄຸນສົມບັດ: ເພື່ອຮັບຮູ້ຕົວລະຄອນໃໝ່, ລະບົບຈະນຳໃຊ້ກົດລະບຽບໂດຍອີງໃສ່ຄຸນລັກສະນະຂອງຕົວອັກສອນສະເພາະ. ລັກສະນະໜຶ່ງແມ່ນຈຳນວນຂອງເສັ້ນມຸມ, ຂ້າມ ຫຼືເສັ້ນໂຄ້ງໃນຕົວອັກສອນ.
ສູດການຄິດໄລ່ໃຊ້ເງື່ອນໄຂທີ່ອີງໃສ່ຄຸນສົມບັດຂອງຕົວອັກສອນສະເພາະເພື່ອກວດຫາລັກສະນະທີ່ເປັນເອກະລັກ. ຈໍານວນຂອງມຸມ, ຂ້າມ, ຫຼືເສັ້ນໂຄ້ງໃນລັກສະນະ, ສໍາລັບການຍົກຕົວຢ່າງ, ເປັນລັກສະນະຫນຶ່ງ.
3. Post-preprocessing
ໃນລະຫວ່າງການປະມວນຜົນຫຼັງ, AI ແກ້ໄຂຂໍ້ຜິດພາດໃນໄຟລ໌ສຸດທ້າຍ. ຍຸດທະສາດຫນຶ່ງແມ່ນການສຶກສາ AI ໃນວັດຈະນານຸກົມຂອງຄໍາສັບທີ່ຈະໃຊ້ໃນເຈ້ຍ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ເພື່ອຮັບປະກັນວ່າບໍ່ມີການຕີຄວາມຫມາຍເກີນກວ່າຄໍາສັບຂອງ AI, ຈໍາກັດຜົນຜະລິດຂອງ AI ກັບຄໍາ / ຮູບແບບເຫຼົ່ານັ້ນ.
ຜົນປະໂຫຍດຂອງ OCR
- ຜົນປະໂຫຍດຕົ້ນຕໍຂອງເຕັກໂນໂລຢີ OCR ແມ່ນການປະຫຍັດເວລາແລະຄວາມຜິດພາດທີ່ຫຼຸດລົງ. ມັນຍັງອະນຸຍາດໃຫ້ຂໍ້ມູນຖືກບີບອັດເຂົ້າໄປໃນໄຟລ໌ zip, ບາງສິ່ງທີ່ຫນ້າພິມທີ່ແທ້ຈິງບໍ່ສາມາດເຮັດສໍາເລັດໄດ້.
- ຂໍ້ມູນສາມາດຄົ້ນຫາໂດຍໃຊ້ Optical Character Recognition. ໄຟລ໌ທີ່ສະແກນຖືກປ່ຽນເປັນໄຟລ໌ທີ່ເຄື່ອງສາມາດອ່ານໄດ້ສາມາດຖືກເກັບໄວ້ໃນທຸກຮູບແບບທີ່ສາມາດຊອກຫາຢູ່ໃນເຊີບເວີພາຍໃນຂອງອົງກອນ ຫຼືມີໃຫ້ທົ່ວໂລກໃນອິນເຕີເນັດ.
- OCR ຖືກນໍາໃຊ້ເລື້ອຍໆໂດຍສົມທົບກັບລະບົບປັນຍາປະດິດອື່ນໆ. ຕົວຢ່າງ, ລົດທີ່ຂັບລົດດ້ວຍຕົນເອງສະແກນແລະອ່ານປ້າຍທະບຽນແລະປ້າຍຖະຫນົນ, ຮັບຮູ້ໂລໂກ້ຍີ່ຫໍ້ໃນການໂຄສະນາສື່ມວນຊົນສັງຄົມ, ແລະຮັບຮູ້ການຫຸ້ມຫໍ່ຜະລິດຕະພັນໃນຮູບພາບໂຄສະນາ. ເທັກໂນໂລຍີປັນຍາປະດິດເຊັ່ນນີ້ຊ່ວຍບໍລິສັດໃນການຕັດສິນໃຈດ້ານການຕະຫຼາດ ແລະການປະຕິບັດງານທີ່ດີຂຶ້ນ ເຊິ່ງປະຢັດເງິນ ແລະເພີ່ມຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ.
- ຂໍ້ມູນທີ່ມີຢູ່ແລະໃຫມ່ສາມາດປ່ຽນເປັນບ່ອນເກັບຄວາມຮູ້ທີ່ຄົ້ນຫາໄດ້ຢ່າງເຕັມສ່ວນ. ພວກເຂົາຍັງສາມາດໃຊ້ເຄື່ອງມືການວິເຄາະຂໍ້ມູນເພື່ອປະມວນຜົນຖານຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມອັດຕະໂນມັດສໍາລັບການປະມວນຜົນຄວາມຮູ້ເພີ່ມເຕີມ.
- Optical Character Recognition (OCR) ເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສາມາດຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນພາສາໃດກໍໄດ້. ຄວາມສາມາດນີ້ຂອງ OCR, ເມື່ອຈັບຄູ່ກັບມາດຕະຖານ Unicode ແລະຊອບແວການແປພາສາເຊັ່ນ Google Translate, ອະນຸຍາດໃຫ້ທຸກເອກະສານທີ່ສະແກນ ແລະເປັນດິຈິຕອລສາມາດແປເປັນພາສາອື່ນໄດ້. ຜົນປະໂຫຍດທີ່ກໍາຈັດຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບນັກແປຂອງມະນຸດແລະຄວາມພະຍາຍາມທີ່ໃຊ້ເວລາຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ໃຊ້ກໍລະນີຂອງ OCR
ການນໍາໃຊ້ທີ່ຮູ້ຈັກຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງການຮັບຮູ້ຕົວອັກສອນ optical ແມ່ນການປ່ຽນເອກະສານເຈ້ຍພິມເຂົ້າໄປໃນເອກະສານຂໍ້ຄວາມທີ່ເຄື່ອງອ່ານໄດ້ (OCR). ຫຼັງຈາກ OCR-ປະມວນຜົນເອກະສານເຈ້ຍທີ່ສະແກນແລ້ວ, ຂໍ້ຄວາມສາມາດຖືກແກ້ໄຂໂດຍໃຊ້ຕົວປະມວນຜົນຄໍາເຊັ່ນ Microsoft Word ຫຼື Google Docs.
ລະບົບ ແລະການບໍລິການທີ່ມີຊື່ສຽງຫຼາຍອັນໃນຊີວິດປະຈຳວັນຂອງພວກເຮົາແມ່ນອີງໃສ່ OCR, ເຊິ່ງໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວແມ່ນໃຊ້ເປັນເທັກໂນໂລຍີທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ.
ການປ້ອນຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ຊ່ວຍເຫຼືອຄົນຕາບອດ ແລະພິການທາງສາຍຕາ, ແລະການດັດສະນີເອກະສານສໍາລັບເຄື່ອງຈັກຊອກຫາ, ເຊັ່ນ: ໜັງສືຜ່ານແດນ, ປ້າຍທະບຽນລົດ, ໃບແຈ້ງໜີ້, ໃບແຈ້ງຍອດທະນາຄານ, ບັດທຸລະກິດ, ແລະການຈຳແນກປ້າຍທະບຽນອັດຕະໂນມັດ, ລ້ວນແລ້ວແຕ່ເປັນການນຳໃຊ້ເທັກໂນໂລຢີ OCR ໜ້ອຍລົງ. .
ໂດຍການປ່ຽນເຈ້ຍແລະເອກະສານຮູບພາບທີ່ສະແກນເປັນໄຟລ໌ PDF ທີ່ເຄື່ອງສາມາດອ່ານໄດ້, ຄົ້ນຫາໄດ້, OCR ຊ່ວຍໃຫ້ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ໂດຍບໍ່ມີການນໍາໃຊ້ OCR ໃນເບື້ອງຕົ້ນກັບເອກະສານທີ່ບໍ່ມີຊັ້ນຂໍ້ຄວາມ, ການປຸງແຕ່ງແລະການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນທີ່ສໍາຄັນບໍ່ສາມາດອັດຕະໂນມັດໄດ້.
ດຽວນີ້ເອກະສານທີ່ສະແກນສາມາດຖືກລວມເຂົ້າໃນລະບົບຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ສາມາດອ່ານຂໍ້ມູນລູກຄ້າຈາກໃບແຈ້ງຍອດທະນາຄານ, ສັນຍາ, ແລະເອກະສານອື່ນໆທີ່ພິມອອກທີ່ສໍາຄັນຍ້ອນການຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມ OCR.
ອົງການຈັດຕັ້ງສາມາດນໍາໃຊ້ OCR ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນອັດຕະໂນມັດ, ແທນທີ່ຈະມີບຸກຄະລາກອນວິເຄາະເອກະສານຮູບພາບຈໍານວນຫລາຍແລະປ້ອນຂໍ້ມູນປ້ອນເຂົ້າໄປໃນທໍ່ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນໃຫຍ່ແບບອັດຕະໂນມັດ.
ຊອບແວ OCR ສາມາດຮັບຮູ້ຂໍ້ຄວາມໃນຮູບພາບ, ສະກັດຂໍ້ຄວາມຈາກຮູບຖ່າຍ, ແລະບັນທຶກໄຟລ໌ຂໍ້ຄວາມໃນຮູບແບບດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້: JPG, JPEG, PNG, BMP, tiff, PDF, ແລະອື່ນໆ.
ທຸລະກິດທາງດ້ານກົດຫມາຍ, ເຊິ່ງສ້າງເອກະສານຫຼາຍທີ່ສຸດ, ໃຊ້ການຮັບຮູ້ລັກສະນະທາງ optical ໃນຫຼາຍວິທີ. ເອກະສານທີ່ພິມອອກທັງໝົດ - ເອກະສານຢັ້ງຢືນ, ຄຳຕັດສິນ, ເອກະສານ, ໃບປະກາດ, ເຈດຈຳນົງ, ແລະອື່ນໆ - ສາມາດຖືກແຍກເປັນດິຈິຕອລ, ເກັບຮັກສາ ແລະຄົ້ນຫາໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງສະແກນ OCR ທີ່ງ່າຍທີ່ສຸດ.
ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບການບັນທຶກທາງດ້ານກົດຫມາຍໃນຕົວອັກສອນພາສາອື່ນໆ, ເຊັ່ນພາສາຍີ່ປຸ່ນແລະຮິນດູ, ເນື່ອງຈາກວ່າເຕັກໂນໂລຊີ OCR ຂະຫຍາຍໄປສູ່ພາສາທີ່ບໍ່ໄດ້ໃຊ້ຕົວອັກສອນ Roman. ເທກໂນໂລຍີ OCR ສາມາດສະຫນອງການເຂົ້າເຖິງທີ່ລຽບງ່າຍກັບຕົວຢ່າງຈໍານວນຫລາຍຈາກອະດີດສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ອີງໃສ່ອະດີດ.
ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຂອງ OCR
- ການຮັບຮູ້ປ້າຍຈະລາຈອນ.
- ດ້ວຍກ້ອງຖ່າຍຮູບ, ທ່ານສາມາດຮັບຮູ້ປ້າຍທະບຽນໄດ້.
- ການເຂົ້າ, ການສະກັດເອົາ, ແລະການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນທັງຫມົດແມ່ນອັດຕະໂນມັດ.
- ຢູ່ສະຫນາມບິນ, ຫນັງສືຜ່ານແດນຖືກຮັບຮູ້ແລະຂໍ້ມູນຖືກສະກັດ.
- ການສ້າງລາຍຊື່ຜູ້ຕິດຕໍ່ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບບັດທຸລະກິດ.
- ຖອດລະຫັດເອກະສານສຳລັບຄົນຕາບອດ ແລະຜູ້ພິການທາງສາຍຕາໃຫ້ອ່ານດັງໆ.
- ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດຄົ້ນຫາຜ່ານຮູບພາບເອເລັກໂຕຣນິກຂອງວັດສະດຸພິມ.
- ການສ້າງສາງເກັບມ້ຽນເອກະສານປະຫວັດສາດເຊັ່ນ: ວາລະສານ ແລະໜັງສືພິມ.
- ການປ້ອນຂໍ້ມູນສໍາລັບເອກະສານການຄ້າເຊັ່ນ: ເຊັກ, ຫນັງສືຜ່ານແດນ, ໃບແຈ້ງຫນີ້, ໃບແຈ້ງຍອດທະນາຄານ, ໃບຮັບເງິນ, ແລະໃບແຈ້ງຫນີ້ proforma, ແລະອື່ນໆ.
ສະຫຼຸບ
OCR (Optical Character Recognition) ແມ່ນເຕັກນິກການສະແກນ ແລະ ແຍກເອກະສານເຈ້ຍ. ມັນສ້າງໄຟລ໌ດິຈິຕອນທີ່ສາມາດຄົ້ນຫາໄດ້ຢ່າງສົມບູນຈາກຮູບພາບ, ເອກະສານທີ່ຂຽນດ້ວຍມື, ແລະເອກະສານພິມ.
ຍ້ອນວ່າເຕັກໂນໂລຢີເຫຼົ່ານີ້ກາຍເປັນປະຫຍັດແລະສາມາດໃຊ້ໄດ້, OCR ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ສົມບູນແບບຂອງວິທີການແກ້ໄຂບັນຫາ AI ກໍາລັງຂັບລົດຄວາມທັນສະໄຫມຂອງຖານຂໍ້ມູນ.
ເພື່ອສະຫຼຸບ, OCR ແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີທີ່ດີເລີດທີ່ມີທ່າແຮງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ. ເຄື່ອງມືດັ່ງກ່າວແມ່ນມີຄວາມຊັບຊ້ອນ pretty ໃນໂລກມື້ນີ້. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຮັບຮູ້ລັກສະນະ Optical ຈະປັບປຸງໃນອະນາຄົດ.
ປັນຍາປະດິດ (AI) ກຽມພ້ອມທີ່ຈະກາຍເປັນຫນຶ່ງໃນທ່າອ່ຽງທີ່ມີຜົນກະທົບທີ່ສຸດໃນຊຸມປີຕໍ່ໄປ, ປ່ຽນແປງວິທີທີ່ພວກເຮົາຄິດກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນ.
ອອກຈາກ Reply ເປັນ