국가는 노동력의 경쟁력을 향상시키기 위해 '프로그램 작성법 배우기'를 장려하고 있습니다. 결국 인공 지능 응용 프로그램은 서면 지식이 부족하면 기계 학습 (기계 학습)이 무엇인지 이해하기가 어려워집니다. Popular Mechanics 보고서에 따르면 Google은 Teachable Machine은 사용하기 쉽고 브라우저와 카메라를 사용하여 데이터를 수집하고 기계 학습 프로젝트를 손쉽게 개발할 수 있습니다. Teachable Machine은 조작하기 쉽고 사용자는 웹 카메라를 열 수 있으며 다양한 로봇 행동과 활동, 로봇이 반응하는 것을 나타냅니다. 갑자기 컴퓨터가 제스처, 얼굴 또는 음성을 기반으로 사용자 지정 응답을합니다. 따라서 컴퓨터는 스스로 학습 할 수 없으므로 인간의 가르침에 의존합니다. 비록 프로그램 디자인 경험이 없다하더라도, 당신은 쉽게 인공 지능 장치를 만들 수 있습니다. 그러나, 이것은 또한 걱정입니다, 그러한 시스템은 일반적으로 언제든지 인간의 모든 움직임을 배우고 듣고 볼 수있는 편리한 마이크와 웹 카메라, 편리한 컴퓨터가 필요합니다, 장점은 다음과 같습니다 기계는 인간 - 기계를 계속 배우고 향상시킬 수 있습니다. 대화 형의 단점은 누출의 위험의 개인 정보 보호 두려움이다.
