Можливо, справжнім вузьким місцем є те, як сучасні системи штучного інтелекту обробляють персоналізоване безперервне навчання. Створення адаптивних моделей, які еволюціонують разом із потоками даних окремих користувачів, здається простим у теорії, але технічна складність є значною. Що мене захоплює з технічних експериментів, які я провів: навчання на величезних наборах даних твітів із правильними механізмами безперервного навчання відкриває справді потужні інсайти. Різниця між статичними моделями та системами, що навчаються динамічно, є драматичною. Якби команди, що створюють алгоритми для стрічки часу, змогли розв’язати цю задачу оптимізації, ви б побачили якісний зсув у тому, як працюють персоналізовані стрічки.