KokkuvÔte
Kogu maailm rÀÀgib tehisintellektist, kuid siinkohal â vastupidiselt! â ei ole siiani olemas selget, ĂŒldiselt mĂ”istetavat, loogiliselt struktureeritud ja sĂŒgavat mÀÀratlust âintellektistâ (isegi mitte tehisest). Miks mitte vĂ”tta julgust ja pĂŒĂŒda leida ja pakkuda sellist mÀÀratlust? MÀÀratlus on ju see aluskivi, millele kĂ”ik muu rajatakse, eks? Kuidas me saame luua tehisintellekti, kui kĂ”ik nĂ€evad erinevalt seda, mis peaks olema selle alus? Liigume edasiâŠ
MÀrksÔnad: intellekt, vÔime, omadus, objekt, kohanemine, kÀitumine, keskkond, sÀilitamine, ellujÀÀmine.
JuurdepÀÀsuks olemasolevatele intellekti mÀÀratlustele on kasutatud artiklit âA Collection of Definitions of Intelligenceâ (S. Legg, M. Hutter. A Collection of Definitions of Intelligence (2007), ), mille tsitaadid on esitatud koos kommentaaridega (kursiiv).
Sissejuhatus
See artikkel (A Collection ofâŠ) annab ĂŒlevaate suurest hulgast (ĂŒle 70!) mitteformaalsest definitsioonist mĂ”iste "intellekt", mille autorid on kogunud aastate jooksul. Loomulikult oleks tĂ€ieliku nimekirja koostamine vĂ”imatu, kuna paljud intellekti tĂ”lgendused on sĂŒgaval varjatud artiklites ja raamatutes. Siiski on siin esitatud definitsioonid suurim kogu, millele on lisatud ĂŒksikasjalikud viidatudâŠ
Hoolimata pikaajalistest uuringutest ja aruteludest ei ole siiani olemas ĂŒhtset intellekti definitsiooni. MĂ”ned arvavad, et intellekti saab mÀÀratleda ainult umbkaudselt, mitte tĂ€ielikult. Peame sellist pessimismi taset liiga tugevaks. Kuigi ei ole ĂŒhte kindlat definitsiooni, siis paljude pakutud mÀÀratlemiste vaatamisel muutub kiiresti ilmseks, et paljude definitsioonide vahel on tugev sarnasus.
Intellekti mÀÀratlemine
Ăldallikate mÀÀratlemised (sĂ”naraamatud, entsĂŒklopeediad jne)
(antud on 3 parimat mÀÀratlust intelligentsist 18-st, mis on toodud artikli originaalosas. Valik tehti kriteeriumi jĂ€rgi â omaduste, vĂ”imete, tunnuste ja muude aspektide katvate omaduste laius ja sĂŒgavus.).
- VĂ”ime tĂ”husalt kohaneda ĂŒmbritseva keskkonnaga, kas muutes ennast, keskkonda vĂ”i otsides uutâŠ
- Intelligents ei ole ĂŒks vaimne protsess, vaid pigem paljude vaimsete protsesside kombinatsioon, mis on suunatud tĂ”husale kohandumisele ĂŒmbritseva keskkonnaga.
Kohanemine on mitmete tĂ€psustamata omaduste vĂ€ljendumise tulemus, mis koos moodustavad intelligentsi. Oluline on, et ĂŒmbritsev keskkond on mainitud â olemasolev vĂ”i isegi uus.
- VÔime Ôppida ja mÔista vÔi toime tulla uute vÔi keeruliste olukordadega;
- MÔistuse oskuslik kasutamine;
- VÔime rakendada teadmisi keskkonna mÔjutamiseks vÔi vÔime mÔelda abstraktselt, nagu seda oskust mÔÔdetakse objektiivsete kriteeriumide abil (katsetamisel).
Oluline on, et ĂŒmbritsev keskkond on mainitud! Puudused:
- AmetiĂŒhingu âvĂ”iâ kaudu on seotud erinevad kategooriad: â Ă”ppimisvĂ”imeâ ja âuute olukordadega toimetulemineâ.
- Kuid âmeele oskuslik kasutamineâ ei sobi mÀÀratlemiseks.
- Inimesed erinevad ĂŒksteisest oma vĂ”imetes mĂ”ista keerulisi ideid, keskkonnaga kohanemise tĂ”hususes, oma kogemustest Ă”ppimises, erinevates mĂ”ttevormides osalemises ning takistuste ĂŒletamises mĂ”tlemise abil.
Noh, vĂ€hemalt on mainitud inimesi, s.t. inimest, kellel on vĂ”imed! Mainitud on kohanemise tĂ”husust â see on oluline, kuid kohandumine ise ei ole loendis! Takistuste ĂŒletamine on tegelikult probleemide lahendamine.
PsĂŒhholoogide antud kirjeldused (toodud on 3 parimat 35 definitsioonist)
- Ma eelistan nimetada intelligentsi «edu intelligentsiks». PÔhjus on selles, et rÔhk on asetatud intelligentsi kasutamisele elus edu saavutamiseks. SeetÔttu mÀÀratlen ma intelligentsi oskuseks saavutada seda, mida soovitakse elus, sotsiaal-kultuurilises kontekstis, mis tÀhendab, et inimestel on erinevad eesmÀrgid: kellelegi on see vÀga heade hindete saamine koolis ja edukas eksamite sooritamine, kellegi jaoks vÔib-olla saada vÀga heaks korvpalluriks, nÀitlejaks vÔi muusikuks.
EesmĂ€rk on selgelt elus edu saavutamine, kuid sellega see ka piirdubâŠ
Ăldiselt on intelligents seal, kus ĂŒksikloom vĂ”i inimene tajub, isegi hĂ€guselt, oma kĂ€itumise asjakohasust seoses eesmĂ€rgiga. Paljusid mÀÀratlusi, mille on esitanud psĂŒhholoogid, et kirjeldada seda, mis on mÀÀratlematu, on enam-vĂ€hem vastuvĂ”etavad:
- vÔime reageerida uutele olukordadele vÔi Ôppida seda tegema uute kohanduvate reaktsioonide kaudu ning
- vĂ”ime testide tegemiseks vĂ”i ĂŒlesannete lahendamiseks, sealhulgas seoste mĂ”istmine, samas kui intelligentsuse tase on proportsionaalne keerukuse vĂ”i abstraktsuse tasemega vĂ”i nende kahega koos.
Nii et tekkis hierarhia: âKĂ”ige ĂŒldisemas mĂ”ttesâŠâ, see on juba hea. Aga sellega kĂ”ik hea lĂ”ppebâŠ
- Tautoloogia: reageerida⊠uute kohanemisvÔimeliste reaktsioonide abil. Pole vahet - vanade vÔi uute reaktsioonide kaudu, peamine on reageerida!
- NĂŒĂŒd testidest⊠Seoste mĂ”istmine pole halb, kuid kaugeltki mitte piisav!
- Intelligentsus ei ole ĂŒksnes ĂŒks vĂ”ime, vaid kompleks, mis koosneb mitmest funktsioonist. See tĂ€histab vĂ”imete kombinatsiooni, mis on vajalik ellujÀÀmiseks ja arenguks teatud kultuuri raames.
Oh, lĂ”puks on mĂ€rgitud ellujÀÀmine intelligentsuse abil! Kuid sellega on kadunud kĂ”ik muuâŠ
Kirjeldused, mida on andnud tehisintellekti uurijad (3 parimat 18 seast)
- Intellektuaalne agent tegutseb vastavalt oma oludele ja eesmÀrkidele; ta on paindlik muutuvate tingimuste ja eesmÀrkide suhtes, Ôpib oma kogemusest ning teeb vastava valiku, mis on tingitud tajumise piirangutest ja töötlemise vÔimalustest.
VÔib-olla parim (kÔikide siin esitatud seas) intelligentsuse mÀÀratlemine.
EesmĂ€rk on mÀÀratletud, tĂ”si kĂŒll, aga mitte spetsiifitseeritud.
Kohanduvus â nii tingimustes kui ka eesmĂ€rkides. Viimane tĂ€hendavad, et ei ole mĂ”istet peamisest eesmĂ€rgist!
Ăppimine â keskkonna omaduste tuvastamine (tĂ”si, selgelt pole vĂ€lja toodud), meeldejĂ€tmine, kasutamine.
Valik â tĂ€hendab, et on mĂ”istetavad kriteeriumid.
Piirangud â tajumise ja mĂ”ju poolest.
- âOmandus Ă”ppida on vajalikud, valdkonnast sĂ”ltumatud oskused, mis on vajalikud laia valiku ainealaste teadmiste omandamiseks. Selle saavutamiseks, mida nimetatakse âĂldiseks AI-ksâ, on vaja kĂ”rgelt kohandatavat, universaalset sĂŒsteemi, mis suudab iseseisvalt omandada ÀÀrmiselt laia valiku spetsiifilisi teadmisi ja oskusi ning suudab oma kognitiivseid vĂ”imekusi tĂ€iustada enesetĂ€iendamise kaudu.â
NĂ€ib, et siin on Ă”ppimise oskus lĂ”ppeesmĂ€rk... Ja sellest tulenevad Ăldise AI omadused â kĂ”rge kohanemisvĂ”ime, universaalsus...
- Intelligentsete sĂŒsteemide peab töötama ja toimuma hĂ€sti paljusid erinevaid keskkondi. Nende intelligentsus vĂ”imaldab neil maksimeerida eduvĂ”imaluste tĂ”enĂ€osust, isegi kui olukord pole tĂ€ielikult tuntud. Intelligentsete sĂŒsteemide toimimist ei saa kĂ€sitleda eraldi keskkonnast, konkreetsest olukorrast ega eesmĂ€rgist.
Mis on âhĂ€sti töötamineâ? Milles seisneb edu?
VÔime kokkuvÔtlik kirjeldamine
Kui vÔtta arvesse sageli esinevaid funktsioone (omadusi, iseloomu jms) esitatud mÀÀratlustest, saame jÀreldada, et intelligentsus:
- See on omadus, mis on individuaalsel agentil tema suhtlemisel ĂŒmbritseva keskkonna/sĂŒmptomitega.
- See omadus viitab agendi vĂ”imele saavutada edu vĂ”i kasu teatud eesmĂ€rgi vĂ”i ĂŒlesande suhtes.
- See omadus sÔltub sellest, kui hÀsti agent suudab ja peab kohanduma erinevate eesmÀrkide ja keskkondadega.
Nende vĂ”tmeatribuutide ĂŒhendamine annab meile mittetĂ€pse mÀÀratlemise: intelligentsust mÔÔdetakse agendi vĂ”imega saavutada eesmĂ€rke laias tingimuste ulatuses.
Aga oota, meil on vaja vastust kĂŒsimusele: mis on intelligentsus, mitte kuidas (vĂ”i millega) seda mÔÔdetakse (hinnatakse)! Artikli autorite Ă”igustamiseks vĂ”ib öelda, et need mÀÀratlemised on peaaegu kĂŒmne kolme aasta vanused ja vĂ”iks eeldada, et viimase aastakĂŒmne jooksul on midagi muutunud â IT valdkond areneb tohutu kiirusel... Allpool on nĂ€ide 2012. aasta artiklist (M.Hutter, Ăks kĂŒmnend universaalsest tehisintellektist, ) kus intelligentsuse mÀÀratlemises ei ole praktiliselt midagi muutunud:
Argumenteerimine, loovus, assotsiatsioon, ĂŒldistamine, mustrite Ă€ratundmine, probleemide lahendamine, mĂ€letamine, planeerimine, eesmĂ€rkide saavutamine, Ă”ppimine, optimeerimine, enesesĂ€ilitamine, nĂ€gemine, keele töötlemine, klassifitseerimine, induktsioon ja deduktsioon, teadmiste omandamine ja töötlemine... Intelligentsuse tĂ€pse mÀÀratlemine, mis hĂ”lmab igat selle aspekti, tundub olevat keeruline.
JĂ€llegi samad probleemid (isegi â veel rohkem) mÀÀratlemises nagu 8 aastat tagasi: intelligentsuse avaldumine on esitatud struktureerimata omaduste nimekirjana!
Intelligentsuse mÀÀratlemine Vikipeedias (ligipÀÀs 22. mai 2016):
âIntellekt (ladina keelest intellectus â tunne, tajumine, arusaamine, mĂ”istmine, mĂ”isted, mĂ”istus) on psĂŒĂŒhika kvaliteet, mis koosneb vĂ”imest kohaneda uute olukordadega, Ă”ppida kogemuse pĂ”hjal, mĂ”ista ja rakendada abstraktseid kontsepte ning kasutada oma teadmisi ĂŒmbritseva keskkonna juhtimiseks. Ăldine vĂ”ime tunnetada ja lahendada raskusi, mis ĂŒhendab kĂ”iki inimese kognitiivseid vĂ”imeid: tunne, tajumine, mĂ€lu, kujutlus, mĂ”tlemine, kujutlusvĂ”ime.â
Sama Vikipeedia, kuid juba vÀrskemas redaktsioonis 24. jaanuaril 2020:
«Intellekt (ladina keeles intellectus âtunneâ, âmĂ”istmineâ, âarusaamineâ, âmĂ”istedâ, âarutusâ) vĂ”i meel on vaimse tegevuse kvaliteet, mis seisneb vĂ”imes kohaneda uute olukordadega, Ă”ppimise ja kogemuste pĂ”hjal mĂ€letamise oskustes, abstraktsete kontseptsioonide mĂ”istmises ja rakendamises ning oma teadmiste kasutamises ĂŒmbritseva keskkonna juhtimiseks. Ăldine tunnetamisvĂ”ime ja probleemide lahendamise oskus, mis ĂŒhendab kognitiivseid vĂ”imeid: aisting, tajumine, mĂ€lu, kujutlus, mĂ”tlemine, kujutlusvĂ”ime, samuti tĂ€helepanu, tahe ja refleksioon.»
On möödunud nii palju aastaid, kuid me nĂ€eme ikka veel sama - omaduste komplekti ilma igasuguse struktuurita⊠Ja inimese â intellekti kandja mainimine alles teksti lĂ”pus. See tĂ€hendab, et asendamine: âabstraktne objekt intellektiga â> inimene intellektigaâ ja seejĂ€rel selle definitsiooni selgitamine: âMida on inimesel vaja, et olla intellektuaalne?â, ei ole vĂ”imalik. VĂ”i viib see asendamine lihtsate soovideni: Inimesel, et olla intellektuaalne, tuleb omandada vĂ”ime kohanduda uute olukordadega, Ă”ppida kogemuste pĂ”hjal, mĂ”ista ja rakendada abstraktseid kontseptsioone ning kasutada oma teadmisi keskkonna juhtimiseks jne. LĂŒhidalt, nii saab targaks, mitte jÀÀda rumalaksâŠ
Nii et selle alusel pakutakse jĂ€rgmine definitsioon, mis on seotud Objektiga, kuna intellekt ei saa âĂ”hus rippudaâ, see peab olema kellegi omadus. Sama kehtib ka kĂ€itumise kohta, mis vĂ”ib olla ainult kellegi vĂ”i millegi omane:
Objekti intellekt on omaduste kogum, mida kasutatakse:
(1) Keskkonna ja/vÔi kÀitumise seaduste tuvastamine, formaliseerimine ja meeldejÀtmine (mudeli kujul):
     (1.1) Ămbrikus, ja
     (1.2) Objekti siseÔhkes.
(2) Eelnevate seisundite ja/vÔi kÀitumisvÔimaluste modelleerimine:
     (2.1) Ămbrikus, ja
     (2.2) Objekti siseÔhkes.
(3) Objekti seisundi ja/vÔi kÀitumise rakendamise kirjeldamine, kohandatud:
     (3.1) Ămbrikus, ja
     (3.2) Objekti siseÔhkes
maksimeerides Objekti KĂ€itumise/KĂ€itumise kulude suhet
ja Objekti eesmĂ€rgil (olemine, eksisteerimine, pĂŒsimine) sĂ€ilitada Objekti esinemist Ămbrikus.
ŃŃДЎД.
Nii see diagrammil vÀlja nÀeb:
»
NĂŒĂŒd mÀÀratlemise rakendamisest⊠TĂ”de on nagu öeldakse, alati konkreetne. Seega, et kontrollida mÀÀratlemise loogikat, tuleks asendada Objekt millegi laialdaselt tuntud ja arusaadava konkreetse sĂŒsteemiga, nĂ€iteks⊠Auto. Nii etâŠ
Intelligentsiga Auto on Auto koos vÔimekuste kogumiga, mida kasutatakse:
(1) Keskkonna ja/vÔi kÀitumise seaduste tuvastamine, formaliseerimine ja meeldejÀtmine (mudeli kujul):
(1.1) Teeoludes, ja
(1.2) Auto siseÔhkes.
(2) Eelnevate seisundite ja/vÔi kÀitumisvÔimaluste modelleerimine:
(2.1) Teeoludes, ja
(2.2) Auto siseÔhkes.
(3) Automaudi seisundi ja/vÔi kÀitumise kirjeldus, mis on kohandatud:
(3.1) teeoludega, ja
(3.2) auto sisemusega
maksimeerides suhet (automaudi kÀitumine / kÀitumise kulud
automaudi) eesmĂ€rgiga sĂ€ilitada (olemasolu, kestmist) autot â nii teeoludes kui ka auto sisemusest.
Kas ainult mina nĂ€en, et autot, millel on sellised vĂ”imed, nimetame me nutikaks? Siis veel ĂŒks kĂŒsimus: kas mĂ€rkaksite erinevust sĂ”ites autos, mida juhib professionaalne juht, ja sellises nutikas autos?

Vastus "EI" tÀhendab:
- Ăige intelligentsuse mÀÀratlemise korral: kui asendada "objekt -> auto", ei ilmne loogika tĂ”rkeid ega mĂ”ningaid vastuolusid kirjelduses.
- Selle omadusega auto lÀbis sÔidu ajal nagu «autotest» Turingi testi: reisija ei nÀinud mingit vahet professionaalsete juhtide ja selle auto vahel. VÔi tÀpselt Turingi testi sÔnastusele jÀrgides: «Kui mitme sÔidu kÀigus ei suuda reisija autonoomses autos ja professionaalse juhi autos Àra arvata, milline auto teda vedas, siis autonoomne auto on «teede tingimustes mÔtlemise tasemelt» vÔrreldav professionaalsete juhtidega.»
Soovijatele pakutakse vĂ”imalust «mĂ€ngida» selle mÀÀratlusega â asetada selle asemele anonymiseeritud sĂ”na «Objekt» asemel nime mistahes tuntud sĂŒsteemist (looduslikust, sotsiaalsest, tootmisest, tehnilisest) ja ise kontrollida, kas need on omavahel kooskĂ”las. Jagage kindlasti oma tulemusi ja mĂ”tteid katse tulemustest!
Intellekti mÀÀratlemine selle eesmÀrkide kaudu
(A. Zhdanov. «Autonoomne Tehisintellekt» (2012), 3. vÀljaanne, elektrooniline, lk. 49-50):
NĂ€rvisĂŒsteemi peamise eesmĂ€rgid, millele iga organism pĂŒrgib, on:
- organismi ellujÀÀmine;
- teadmiste kogumine tema nĂ€rvisĂŒsteemi kaudu.
Need kaks punkti: ellujÀÀmine ja teadmiste kogumine â on ĂŒldine kirjeldus punktidest 3 ja 2 vastavalt!
KokkuvĂ”tteksâŠ
«Vicarious Ôpetab arvutit kasutama kujutlusvÔimet»
«Arvuti Ôppis agressiivset juhtimist» )
«Elu oleks ĂŒsna igav ilma kujutlusvĂ”imet. SeetĂ”ttu on tĂ”enĂ€oliselt suurim probleem arvutite juures see, et neil pole tegelikult kujutlusvĂ”imet. Vicariousi start-up loob uue andmete töötlemise viisi, lĂ€htudes sellest, kuidas info tĂ”enĂ€oliselt âvoolabâ lĂ€bi aju. EttevĂ”tte juhid vĂ€idavad, et see annab arvutitele midagi sarnast kujutlusvĂ”imele, ja et see, nagu nad loodavad, aitab masinad palju nutikamaks muuta. EttevĂ”te esitles uut tĂŒĂŒpi nĂ€rvivĂ”rkude algoritmi, mille omadused on laenatud bioloogiast. Ăks neist on vĂ”ime kujutada, kuidas Ă”pitud teave peaks erinevates stsenaariumides vĂ€lja nĂ€gema â midagi nagu digitaalne kujutlusvĂ”ime.»
No kĂŒll, milline kokkusattumus! TĂ€pselt punkt (2) mÀÀratlus: progresseeriv peegelduse tĂ€hendab digitaalset kujutlusvĂ”imet!
Selline juhtub harva, kuid vaadake, mida me Internetis avastame:
«Arvuti Ôppis agressiivset juhtimist» )
âGeorgia Tehnoloogia Instituudi spetsialistid lĂ”id kaugtöödeldud auto mudeli (1:5 mÔÔtkavas, pĂ”hinedes raadioteel juhitava mudeli ĆĄassiile), mis suudab pöörata juhitud libisemise abil. Pardatöötlus arvutis on Intel Skylake Quad-core i7 protsessor ja Nvidia GTX 750ti GPU ning see töötleb teavet pĂŒsiga, rataste pööramisandurite, GPS-i ja paari esikaameraga. Andmete pĂ”hjal, mis pĂ€rinevad anduritelt, vormib juhtimisalgoritm 2560 edasiviivat trajektoori jĂ€rgmise kahe ja poole sekundi jooksul.â
Juhtimisalgoritm sisaldab auto âmaailmapiltiâ vĂ”imalike trajektooride kogumina antud rajal.
â2560 trajektoorist valib algoritm kĂ”ige optimaalse ja vastavalt sellele kohandab rataste asendit ja kiirus. Samal ajal toimub kĂ”igi 2560 trajektoori ehitamine ja nende uuendamine 60 korda sekundis.â
See ongi eelnev peegeldus, tehislik loomingulisus vĂ”i digitaalne kujutlus! Parima trajektoori valimine 2560 eelnevalt genereeritud valikust ning rataste asendi ja kiirus kohandamine (adapteerimine!), et rajal pĂŒsida. KĂ”ik kokku kirjeldab esitatud intelligentsuse skeem!
âKogu Ă”ppimisprotsess juhtimisalgoritmi jaoks kestis mitu minutit sĂ”itmist rajal operaatoriga, kellel oli minimaalne sĂ”idukogemus.â
Ăppimisprotsess on maailmapildi loomine!
âSellega seoses mĂ€rgivad teadlased, et koolitamisel ei kasutatud kontrollitud libisemist, vaid auto âleiutasâ selle ise. Katsete kĂ€igus lĂ€bis auto autonoomselt rada, pĂŒĂŒdes sĂ€ilitada kiirus, mis on vĂ”imalikult lĂ€hedane kaheksale Meetri sekundis.â
Kontrollitud libisemine on element optimaalses strateegias (see ĂŒhtlane maksimeerimine âObjekti KĂ€itumine / KĂ€itumise Kuludâ) iseseisvalt vĂ€lja arendatud auto poolt.
Autori vÀidavad, et agressiivse juhtimise algoritmide Ôpetamine vÔib olla kasulik ka igapÀevasel isesÔitva auto juhtimisel, just nagu oskus libisemist kontrollida vÔib aidata elaval juhil. EttenÀgematu olukorra, nÀiteks libeda tee puhul, suudab isesÔitv auto ise libisemisest vÀljuda ja ennetada vÔimalikke liiklusÔnnetusi.
Ja see on auto kogemuse levitamine... Noh, nagu ĂŒks valvur-lind (tuletame meelde tuntud lugu), kes sai kasuliku oskuse ja jagas seda kohe kĂ”igi teistega.
Toon veel kord vÀlja mÀÀratluse, mida soovitatakse kasutada:
Objekti intellekt on omaduste kogum, mida kasutatakse:
(1) Keskkonna ja/vÔi kÀitumise seaduste tuvastamine, formaliseerimine ja meeldejÀtmine (mudeli kujul):
     (1.1) Ămbrikus, ja
     (1.2) Objekti siseÔhkes.
(2) Eelnevate seisundite ja/vÔi kÀitumisvÔimaluste modelleerimine:
     (2.1) Ămbrikus, ja
     (2.2) Objekti siseÔhkes.
(3) Objekti seisundi ja/vÔi kÀitumise rakendamise kirjeldamine, kohandatud:
     (3.1) Ămbrikus, ja
     (3.2) Objekti siseÔhkes
maksimeerides Objekti KĂ€itumise/KĂ€itumise kulude suhet
Objekti sÀilitamise (olemasolu, kestmise, olemise) eesmÀrgiga objekt keskkonnas.
TÀnan tÀhelepanu eest. Kommentaarid ja mÀrkused on ÀÀrmiselt teretulnud.
P.S. RÀÀgime veel "... kĂ”rgelt kohandatavast, universaalsest sĂŒsteemist, mis suudab iseseisvalt omandada erakordselt laia valiku spetsiifilisi teadmisi ja oskusi", mis on vajalik OII loomisel â see on vĂ€ga huvitav teema. Kui loomulikult on lugejatel huvi. đ
Allikas: habr.com
