Giunsa paghimo ang mga litrato gamit ang DALL-E? Ang AI nga teksto nagmugna og mga painting, nanamilit sa scumbag painting!

✨Ipagawas ang imong imahinasyon gamit ang DALL-E🚀! Kini nga rebolusyonaryo AI Gitugotan ka sa tool sa paghimo sa imahe nga makahimo ka mga katingad-an nga imahe nga adunay teksto🎨.

Pagsulod lang sa imong mga ideya ug ang DALL-E himuon kini nga sama sa kinabuhi nga mga buhat sa arte!

Gikan sa damgo nga mga talan-awon hangtod sa katingad-ankinaiyaportrait, ang posibilidad maowalay kinutubansa.

Apil sa DALL-E painting magic circle ug sugdi ang imong artistic journey!

Karong bag-o, ang natad sa artificial intelligence (AI) nakahimo og talagsaong pag-uswag.Chat GPT Dili lamang kini milabaw sa paghimo sa teksto, apan ang atong AI nga yugto hinay-hinay nga nagkalapad lapas sa puro nga teksto.

Unsa ang DALL-E?

Ang DALL-E usa ka rebolusyonaryo nga sistema sa AI nga nagpatunghag mga imahe base sa mga paghulagway sa teksto.

Ang DALL-E usa ka importante nga milestone sa artificial intelligence creativity, ug ang pinakabag-o nga bersyon, DALL-E 3, mas gamhanan pa.

Niini nga giya, atong tan-awon pag-ayo kung unsa ang DALL-E, kung giunsa kini paglihok, ang mga bahin sa aplikasyon niini, ug mga tip sa paggamit niini aron makamugna og daghang biswal nga sulud.

Ang konsepto morag yano, apan alang sa labing maayo nga mga resulta, kinahanglan nimong sundon kini nga mga tip para sa tinuod ug tukma nga mga resulta sa pagpangita! Aron masiguro nga makuha nimo ang labing tinuod ug tukma nga mga resulta sa pagpangita, gihatagan ka namon sa mga mosunud nga tip ug limbong.

Sa dili pa gamiton ang DALL-E, adunay tulo ka mga lagda sa housekeeping nga kinahanglan nimong masabtan:

Tungod kay ikaw sa teknikal nga naghimo sa ideya alang sa imong artwork, ikaw ang artist sa default, bisan kung ang imahe ma-download nga adunay watermark nga kolor sa DALL-E 2.

Adunay mga limitasyon sa imong mahimo. Pananglitan, ang polisiya sa sulod sa DALL-E 2 nagdili sa makadaot, malimbongon, o politikanhong sulod. Aron mapugngan ang pag-abuso, pipila ka termino sa pagpangita alang sa mga tawo, sama ni Taylor Swift, gi-disable. Samtang dili tanan nga mga celebrity naglapas sa mga palisiya sa sulud, ang ilang mga nawong kanunay nga gituis alang sa kaluwasan.

Limitasyon sa kredito para sa DALL-E 2: Ang mga tiggamit nga nagparehistro ug naghimo og account pinaagi sa email sa wala pa ang Abril 2023, 4 makadawat og 6 ka libre nga mga kredito, nga mag-expire ug mag-renew matag bulan. Pananglitan, nag-sign up ko kaniadtong Setyembre 15, 2022, mao nga nakakuha ako 9 nga libre nga mga kredito matag bulan, nga awtomatiko nga nagbag-o. Timan-i nga ang libre nga mga kredito dili ma-rollable, mao nga bisan kung dili ako maghimo og art sulod sa tulo ka bulan, dili ako makatigum og 25 ka mga kredito. Ang mga bag-ong tiggamit nga bag-o lang nakamugna og account dili na makatagamtam sa parehas nga libre nga benepisyo sa kredito ug kinahanglan nga mopalit ug labing menos 15 nga mga kredito sa $60. Ang mga tiggamit mahimong mopalit sa DALL-E nga mga kredito nga gilain pinaagi sa labs.openai.com, nga gibayran nga gilain gikan sa DALL-E API.

Ang mga kredito matubos lamang human kini masulod ug mamugna, ang mga pagpangita nga sa kataposan wala mamugna tungod sa mga paglapas sa polisiya sa sulod dili mabakwi gikan sa libreng kredito. Mahimo nimong i-klik ang icon sa imong profile sa taas nga tuo nga suok sa interface sa pagpangita aron makita kung pila ang imong nahabilin nga kredito matag bulan, ug mahimo nimong pilion nga mopalit pa, sugod sa $115 alang sa 15 nga mga kredito.

Giunsa paggamit ang DALL-E aron makamugna og mga litrato?

Ang DALL-E usa sa labing kusgan nga mga gamit sa artificial intelligence nga naa karon sa merkado.

Kini usa ka artificial intelligence image generator nga gimugna sa OpenAI team luyo sa ChatGPT. Naggamit kini og teknolohiya nga gitawag og "generative artificial intelligence" aron makahimo og orihinal nga mga hulagway gikan sa scratch base sa text prompt.

Pananglitan, kung imong gisulod ang teksto "an avocado chair with a red colored monkey”, DALL-E makamugna og bag-ong mga hulagway niining katingad-an nga butang.

Imbis nga magputol ug mag-collage sa mga bahin sa usa ka imahe, kini sa tinuud "paghanduraw" kung unsa ang imong gihulagway. Kon mas detalyado ang imong paghulagway, mas dalisay ang resulta nga hulagway.

Angay nga hinumdoman nga ang ngalan nga "DALL-E" usa ka homophony sa surrealist artist nga si Salvador Dali ug ang mahigalaon nga robot nga karakter sa Pixar nga WALL-E. Nagpasabot kini kung giunsa paghiusa sa DALL-E ang art ug teknolohiya aron makamugna ang mga katingad-an nga visual effects direkta gikan sa mga paghulagway sa teksto.

Kini ang katingalahan sa DALL-E, nga nagrepresentar sa usa ka paglukso sa pagkamamugnaon sa artipisyal nga paniktik.

Samtang ang mga tawo dali nga mahanduraw ang mga butang pinaagi sa mga pulong, ang mga kompyuter kaniadto dili makahimo niini, labi na dili sa ingon ka tin-aw nga paagi. Ang DALL-E nakaamgo sa praktikal nga imahinasyon ug mga kapabilidad sa pagsulbad sa problema nga anaa sa mga kompyuter, nga nagbukas sa mga kulbahinam nga mga posibilidad alang sa graphic design, mga templates sa imahe, mga layout sa web page, ug uban pa.

Giunsa pagtrabaho ang DALL-E?

Giunsa paghimo sa DALL-E ang salamangka niini? Sama sa nahisgotan na, naggamit kini ug teknolohiya nga gitawag ug “generative artificial intelligence.” Atong tan-awon pag-ayo.

Generative AI nga mga modelo

Dili sama sa kadaghanan sa AI nga espesipiko sa buluhaton, ang generative AI nga mga modelo dili espesyalista sa paghimo sa usa ka piho nga buluhaton.

Hinuon, gibansay sila sa daghang mga hugpong sa mga imahe, teksto, ug uban pang datos aron mapalambo ang lawom nga pagsabut sa mga relasyon tali sa lainlaing mga konsepto.

Makahimo kini kanila nga makamugna og bag-ong output nga realistiko kaayo ug tukma nga mohaum sa mga prompt.

Pananglitan, ang usa ka AI nga gibansay lamang sa mga litrato sa mga iring dili makahanduraw sa usa ka nobela nga mananap sama sa "flamingo-lion." Gibansay sa minilyon nga mga hulagway sa lain-laing mga mananap, mga tawo, mga dulaan, ug uban pa, ang generative nga modelo mahimong maghiusa niini nga kahibalo aron makapakombinsir nga makamugna og flamingo-lion hybrid base sa mga prompt.

Sa pinakabag-o nga bersyon sa DALL-E 3, kini nga abilidad sa paghimo sa hingpit nga bag-ong mga butang dugang nga gipakita. Gipakita sa bag-ong bersyon ang usa ka mas taas nga lebel sa katukma sa paghubad sa mga pahibalo, pagkuha sa maliputon nga mga kalainan ug mga detalye nga wala makuha sa miaging mga modelo.

Kung itandi sa nangaging mga artificial intelligence generators, ang DALL-E 3 dili na prone sa wala damha nga mga resulta kung makadawat og komplikadong mga instruksyon. Hinuon, kini nagpakita sa usa ka labaw nga pagsabut sa pinulongan nga makahimo niini sa paghanduraw sa mga nobela nga mga senaryo ug mga karakter nga labaw sa mga gilauman gikan sa text-to-image generative nga mga modelo.

Uban sa DALL-E 3, ang koneksyon tali sa lengguwahe ug imahe mas duol pa, nga adunay katakus sa paghubad sa konteksto sa mga pahibalo kaysa sa mekanikal nga paghimo og mga imahe. Kini naghimo sa namugna nga mga hulagway nga mas duol sa gipaabot sa user.

Sunod, atong tan-awon pag-ayo kung giunsa ang paglihok sa arkitektura sa henerasyon sa DALL-E.

Giunsa pagtrabaho ang generative architecture sa DALL-E?

Ang yawe sa pagpahimo sa DALL-E nga makamugna og mga imahe gikan sa teksto anaa sa espesyal nga gidisenyo nga neural network nga arkitektura:

Daghang set sa datos:

Ang DALL-E gibansay sa binilyon nga mga pares sa imahe-text, nga makapahimo niini nga makakat-on sa mga visual nga konsepto ug ang ilang relasyon sa textual content o sinultihan nga pinulongan. Kining dako nga set sa datos naghatag niini og lapad nga pagsabot sa kahibalo sa kalibotan.

Hierarchical nga istruktura:

Ang network adunay usa ka hierarchical nga representasyon gikan sa taas nga lebel nga mga konsepto hangtod sa mga detalye. Ang ibabaw nga mga lut-od nakasabut sa halapad nga mga kategoriya (sama sa mga langgam), samtang ang ubos nga mga lut-od nakaila sa maliputon nga mga kinaiya (sama sa porma sa sungo, kolor, ug posisyon sa nawong).

Pag-encode sa teksto:

Gamit kini nga kahibalo, ang DALL-E makahimo sa pag-convert sa sinulat nga mga pulong ngadto sa matematika nga representasyon sa teksto. Pananglitan, kung atong i-type ang "Flamingo-lion", nahibal-an niini kung unsa ang flamingo, kung unsa ang leon, ug makahimo sa paghiusa sa lainlaing mga kinaiya sa duha nga mga hayop. Pinaagi niini nga paghubad, ang textual input makahimo og biswal nga output.

Kining abanteng arkitektura makapahimo sa DALL-E nga tukma nga makamugna og mamugnaon ug magkasinabot nga mga hulagway subay sa textual cues.

Karon, nahibal-an namon ang mga teknikal nga pagkakomplikado, apan alang sa katapusan nga tiggamit, ang paggamit sa DALL-E yano ra kaayo.

Pagsulod lang sa mga prompt ug pagmugna og mga nindot nga mga hulagway.

Mga modelo sa pinulongan ug DALL-E

Usa ka importante nga bahin sa DALL-E nga arkitektura mao ang GPT (Generative Pretrained Transformer) nga modelo sa pinulongan. Kini nga mga modelo adunay hinungdanon nga papel sa paghubad ug pagpino sa mga pahibalo.

Ang modelo sa GPT maayo sa pagsabot sa konteksto ug maliputon nga mga kalainan sa pinulongan. Kung gisulod ang usa ka prompt, ang modelo sa GPT dili lamang magbasa sa mga pulong apan nakasabut usab sa katuyoan ug maliputon nga kahulugan sa luyo niini. Kini nga pagsabut hinungdanon alang sa paghubad sa abstract o komplikado nga mga ideya ngadto sa mga visual nga elemento nga mahimong pahimuslan sa bahin sa paghimo sa imahe sa DALL-E.

Kung dili klaro o lapad kaayo ang inisyal nga pahiwatig, ang modelo sa GPT makatabang sa pagpino o pagpalapad sa pahiwatig. Pinaagi sa halapad nga pagbansay sa lengguwahe ug lain-laing mga topiko, mahimo’g mahibal-an kung unsang mga detalye ang mahimo’g may kalabotan o makapaikag sa usa ka imahe, bisan kung dili klaro nga gihisgutan sa orihinal nga pag-aghat.

Ang modelo sa GPT mahimo usab nga makaila sa posible nga mga sayup o dili klaro sa mga pahiwatig. Sama pananglit, kung ang usa ka aghat adunay mga kamatuoran nga dili managsama o makalibog nga sinultian, ang modelo mahimo nga magtul-id sa sayup o mangayo og katin-awan, pagsiguro nga ang katapusan nga input sa generator sa imahe ingon klaro ug tukma kutob sa mahimo.

Makapainteres, ang papel sa GPT dili limitado sa pagsabut ug pagpino, mahimo usab kini makadugang usa ka layer sa pagkamamugnaon. Uban sa halapad nga pagbansay, mahimo kini nga adunay talagsaon o hinanduraw nga mga interpretasyon sa mga pahibalo, nga nagduso sa mga limitasyon sa paghimo sa imahe.

Sa esensya, ang modelo sa GPT nga lengguwahe usa ka intelihenteng tigpataliwala tali sa input sa gumagamit ug mga kapabilidad sa paghimo sa imahe sa DALL-E. Dili lamang nila masiguro nga ang mga pag-aghat masabtan sa tukma, kini usab gipadato ug gi-optimize aron makahimo sa labing may kalabutan ug mamugnaon nga visual output.

Unsa ang gigamit sa DALL-E?

Ang mga natad sa aplikasyon sa DALL-E lainlain. Mahimo kini gamiton sa paghimo og lain-laing mga visual nga elemento, paghatag og suporta sa paglalang ug disenyo alang sa lain-laing mga industriya ug gamit.

graphic nga disenyo:

Ang DALL-E makahimo og talagsaon ug makapadani nga pagbansay sa mga hulagway, teksto, ug uban pang mga set sa datos aron makabaton og lawom nga pagsabot sa mga relasyon tali sa lain-laing mga konsepto.

Niining paagiha, makahimo sila og mga nobela nga mga output nga realistiko kaayo ug tukma nga mohaum sa gihatag nga mga cue.

Pananglitan, ang usa ka AI nga gibansay lamang sa mga litrato sa mga iring dili makahanduraw sa bag-ong mga espisye sa mananap sama sa "flamingo ug mga leyon."

Ug pinaagi sa pagbansay sa minilyon nga mga hulagway, teksto, ug audio sa lain-laing mga mananap, mga tawo, mga dulaan, ug uban pa, ang generative nga modelo mahimong maghiusa niini nga mga resulta sa pagkat-on sa makapakombinsir nga pagmugna og mga hybrids sama sa "flamingo ug mga leyon."

Sa pinakabag-o nga bersyon sa DALL-E 3, kini nga abilidad sa paghimo og bag-ong mga butang mas gamhanan pa. Nagpakita kini og bag-ong mga talento sa tukma nga paghubad sa mga pahibalo ug pagkuha sa maliputon nga mga kalainan ug mga detalye nga wala makuha sa nangaging mga modelo.

Kung itandi sa nangaging mga artificial intelligence generators, ang DALL-E 3 nagpakita sa mas maayo nga pagsabot sa kapabilidad sa dihang nakadawat ug komplikadong mga instruksyon. Samtang ang mga nangaging mga generator lagmit nga makahimo og wala damha nga mga resulta sa pagproseso sa komplikadong mga pag-aghat, ang DALL-E 3 nagpakita sa maayo kaayo nga pagsabot sa pinulongan, nga nagtugot niini sa paghanduraw sa mga nobela nga mga senaryo ug mga karakter nga labaw sa mga modelo sa henerasyon sa text-to-image.

Uban sa DALL-E 3, ang koneksyon tali sa lengguwahe ug imahe mas lig-on, aron kini makahubad sa konteksto sa aghat imbes nga basahon lang kini gikan sa script. Ang mga resulta nga namugna mahimong duol kaayo sa mga panginahanglan sa user.

Ania ang usa ka pananglitan sa usa ka yano nga pag-aghat: "Hunahunaa ang usa ka flamingo nga leon."

Output sa hulagway:

Busa, sa unsang paagi kini makab-ot? Kini nga abilidad sa "paghanduraw" nga teksto naggikan sa duha ka hinungdanon nga sangkap sa generative AI nga mga modelo:

Mga Neural Network:

Ang neural network usa ka hierarchical algorithm network nga nagsundog sa prinsipyo sa pagtrabaho sa mga neuron sa utok sa tawo. Gitugotan niini ang artificial intelligence sa pag-ila sa mga pattern ug konsepto sa dagkong mga set sa datos.

Algoritmo sa pagkat-on sa makina:

Kini nga mga algorithm, sama sa lawom nga pagkat-on, nagpadayon sa pagpauswag sa pagsabot sa mga neural network sa mga relasyon sa datos.

Ang mga generative nga modelo nagtukod og daghang konsepto nga pagsabot sa kalibutan pinaagi sa pagbansay sa dagkong mga set sa datos. Ang tukma nga mga pag-aghat mahimong mag-remix niini nga mga resulta sa pagkat-on aron makahimo og wala pa makita nga output.

Giunsa Naglihok ang Generative Architecture sa DALL-E

Ang DALL-E makahimo sa paghimo og mga imahe gikan sa teksto salamat sa espesyal nga gidisenyo nga neural network nga arkitektura:

Daghang set sa datos:

Ang DALL-E gibansay sa binilyon nga mga pares sa imahe-text, nga nagtugot niini nga makakat-on sa mga visual nga konsepto ug ang ilang panag-uban sa teksto nga sulod o sinultihan nga pinulongan. Kining dako nga set sa datos naghatag niini og halapad nga kahibalo sa kalibutan.

Hierarchical nga istruktura:

Ang network girepresentahan sa hierarchically, gikan sa taas nga lebel nga mga konsepto hangtod sa mga detalye. Ang ibabaw nga mga lut-od nakasabut sa halapad nga mga kategoriya (sama sa mga langgam), samtang ang ubos nga mga lut-od nakaila sa maliputon nga mga hiyas (sama sa porma sa sungo, kolor, ug posisyon sa nawong).

Pag-encode sa teksto:

Uban niini nga kahibalo, ang DALL-E makahimo sa pag-convert sa mga sinulat nga mga pulong ngadto sa mga representasyon sa matematika. Pananglitan, kung atong gi-type ang "flamingo lion", nahibal-an niini kung unsa ang flamingo ug leon ug makahimo sa paghiusa sa lainlaing mga kinaiya sa duha ka hayop. Pinaagi niini nga matang sa paghubad, ang textual input makahimo og biswal nga output.

Kini nga abante nga arkitektura nagtabang sa DALL-E nga makahimo og mamugnaon ug managsama nga mga imahe base sa tukma nga mga pahibalo sa teksto.

Karon, nahibal-an namon nga ang mga teknikal nga isyu mahimong komplikado, apan alang sa katapusan nga tiggamit, ang operasyon yano ra.

Paghatag lang og mga tip ug paghimo og mga nindot nga mga hulagway.

Mga modelo sa pinulongan ug DALL-E

Usa ka importante nga bahin sa arkitektura sa DALL-E mao ang modelo sa pinulongan nga GPT (Generative Pretrained Transformer). Kini nga mga modelo adunay hinungdanon nga papel sa paghubad ug pagpino sa mga pahibalo aron ma-optimize ang paghimo sa imahe.

Ang mga modelo sa GPT maayo sa pagsabot sa konteksto ug mga nuances sa pinulongan. Kung giaghat, ang modelo sa GPT dili lamang makaila sa mga pulong apan masabtan usab ang katuyoan ug maliputon nga kahulugan sa luyo niini. Kini nga pagsabut hinungdanon alang sa paghubad sa abstract o komplikado nga mga ideya ngadto sa mga visual nga elemento nga mahimong pahimuslan sa bahin sa paghimo og imahe sa DALL-E.

Kung ang inisyal nga prompt mahimong dili klaro o sobra ka lapad, ang modelo sa GPT makatabang sa pagpino o pagpalapad sa prompt. Pinaagi sa halapad nga pagbansay sa lengguwahe ug lain-laing mga hilisgutan, mahimo’g mahibal-an kung unsang mga detalye ang mahimo’g may kalabotan o makapaikag sa usa ka imahe, bisan kung wala kini hayag nga gihisgutan sa orihinal nga pag-aghat.

Ang modelo sa GPT makahimo usab sa pag-ila sa posible nga mga sayup o dili klaro sa mga pahiwatig. Sama pananglit, kung ang usa ka aghat adunay mga kamatuoran nga dili managsama o makalibog nga sinultian, ang modelo mahimo nga magtul-id sa sayup o mangayo og katin-awan, pagsiguro nga ang katapusan nga output sa generator sa imahe ingon klaro ug tukma kutob sa mahimo.

Makapainteres, ang papel sa GPT dili limitado sa pagsabut ug pagpino, mahimo usab kini makadugang usa ka layer sa pagkamamugnaon. Uban sa halapad nga pagbansay, mahimo kini nga adunay talagsaon o hinanduraw nga mga interpretasyon sa mga pahibalo, nga nagduso sa mga limitasyon sa paglalang sa paghimo sa imahe.

Sa esensya, ang modelo sa GPT nga lengguwahe usa ka intelihenteng tigpataliwala tali sa input sa gumagamit ug mga katakus sa paghimo sa imahe sa DALL-E. Dili lamang kini nagsiguro nga ang mga pag-aghat nasabtan sa tukma, apan kini usab gipadato ug gi-optimize aron makahimo sa labing may kalabutan ug mamugnaon nga visual output.

Aplikasyon sa DALL-E

Ang DALL-E labaw pa sa usa ka cool nga demonstrasyon sa teknolohiya, kini adunay daghang praktikal nga aplikasyon.

1. Mamugnaong disenyo:

Ang mga tigdesinyo dali nga makaamgo sa ilang mga ideya sa paglalang sa DALL-E. Bisan kung kini usa ka talagsaon nga konsepto sa produkto, imahe sa advertising, o buhat sa arte, ang DALL-E mahimong mag-inject sa bag-ong inspirasyon sa natad sa disenyo.

2. Pagbuhat sa sulud:

Ang mga magsusulat ug tiglalang mahimong mogamit sa DALL-E aron makamugna og mga visual nga elemento para sa ilang mga istorya, artikulo o komiks. Kini makatabang sa pagpauswag sa ilang mga linalang ug paghimo kanila nga mas madanihon.

3. Visual nga pagpamaligya:

Mahimong gamiton sa mga brand ug marketing team ang DALL-E sa paghimo og mga ad, poster ug uban pang promotional materials. Nakatabang kini nga madugangan ang kahibalo sa brand ug makadani sa daghang mga target audience.

4. Tabang sa edukasyon:

Mahimong gamiton sa mga magtutudlo ang DALL-E aron makamugna og mga imahe aron mahimo nga labi ka buhi ug makapaikag ang mga materyales sa pagtudlo. Mas masabtan sa mga estudyante ang komplikado nga mga konsepto pinaagi sa visual nga mga elemento.

5. Pagmugna sa virtual nga talan-awon:

Ang mga prodyuser sa pelikula ug telebisyon ug mga developer sa dula mahimong mogamit sa DALL-E aron makamugna og talagsaon nga mga eksena, karakter ug props aron makadugang kolor sa ilang mga obra.

Kini mao lamang ang tumoy sa iceberg sa DALL-E, ug ang mga lugar nga gigamit niini nagkalapad pa. Nagdala kini og wala pa sukad nga pagkamamugnaon ug kaepektibo sa tanan nga mga lakang sa kinabuhi.

sa konklusyon

Sa balud sa artificial intelligence, ang DALL-E sa walay duhaduha usa ka itom nga kabayo. Gipakita niini ang talagsaon nga mga kapabilidad sa artipisyal nga paniktik sa paghimo og imahe, nga naghatag kusog nga mga himan alang sa mga tiglalang, tigdesinyo, ug mga propesyonal sa marketing.

Pinaagi sa lawom nga pagkat-on ug mga advanced nga neural network, ang DALL-E dili lamang makasabut sa mga pag-aghat sa teksto, apan mamugnaon usab nga magbag-o niini ngadto sa katingad-an nga sulud sa biswal. Ang proseso sa paghimo niini naghiusa sa generative artificial intelligence ug mga modelo sa pinulongan aron mahatagan ang mga tiggamit og yano ug gamhanan nga kasinatian.

Kung kini usa ka mamugnaon nga laraw, paghimo sa sulud o pagpamaligya, ang DALL-E nag-inject sa bag-ong kalagsik sa lainlaing mga industriya. Dili lamang kini ang kinapungkayan sa teknolohiya, kondili ang tinubdan usab sa walay kinutuban nga pagkamamugnaon.

Samtang ang teknolohiya nagpadayon sa pag-uswag, makadahom kita nga ang umaabot nga mga bersyon sa DALL-E magdala og dugang nga mga surpresa ug mag-inject sa dugang nga kalagsik sa natad sa artificial intelligence.