ദികൃത്രിമ ബുദ്ധി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഇന്റലിജന്റ് മെഷീനുകൾ നിർമ്മിക്കുന്ന പ്രക്രിയയാണിത്. സിസ്റ്റങ്ങൾ മുൻകാല പഠനങ്ങളിൽ നിന്നും അനുഭവങ്ങളിൽ നിന്നും പഠിക്കുകയും മനുഷ്യനെപ്പോലെയുള്ള ജോലികൾ ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് മനുഷ്യ പ്രയത്നങ്ങളുടെ വേഗതയും കൃത്യതയും ഫലപ്രാപ്തിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു. സ്വന്തമായി തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയുന്ന യന്ത്രങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നതിന് കൃത്രിമബുദ്ധി സങ്കീർണ്ണമായ അൽഗോരിതങ്ങളും രീതികളും ഉപയോഗിക്കുന്നു. യന്ത്ര പഠനം ഒപ്പം deep learning യുടെ കാതൽ രൂപീകരിക്കുകകൃത്രിമ ബുദ്ധി.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഇപ്പോൾ മിക്കവാറും എല്ലാ ബിസിനസ് മേഖലകളിലും ഉപയോഗിക്കുന്നു:
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ശരിക്കും എന്താണെന്ന് ഇപ്പോൾ നിങ്ങൾക്കറിയാം, വിവിധ തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഏതൊക്കെയാണെന്ന് നോക്കാം?
കഴിവുകളുടെയും പ്രവർത്തനക്ഷമതയുടെയും അടിസ്ഥാനത്തിൽ കൃത്രിമ ബുദ്ധിയെ വിഭജിക്കാം.
കഴിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി മൂന്ന് തരം AI ഉണ്ട്:
സവിശേഷതകൾക്ക് കീഴിൽ, ഞങ്ങൾക്ക് നാല് തരം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഉണ്ട്:
ആദ്യം, നൈപുണ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിവിധ തരം AI-കൾ ഞങ്ങൾ നോക്കാം.
ദുർബലമായ AI എന്നും വിളിക്കപ്പെടുന്ന ഇടുങ്ങിയ AI, ഒരു ഇടുങ്ങിയ ജോലിയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു, മാത്രമല്ല അതിന്റെ പരിധിക്കപ്പുറം പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയില്ല. ആ സ്പെക്‌ട്രത്തിലുടനീളമുള്ള വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകളുടെയും മുന്നേറ്റങ്ങളുടെയും ഒരൊറ്റ ഉപവിഭാഗത്തെ ഇത് ലക്ഷ്യമിടുന്നു. രീതികൾ വികസിക്കുമ്പോൾ ഇടുങ്ങിയ AI ആപ്ലിക്കേഷനുകൾ നമ്മുടെ ദൈനംദിന ജീവിതത്തിൽ കൂടുതൽ കൂടുതൽ സാധാരണമായിക്കൊണ്ടിരിക്കുകയാണ് മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെയും deep learning വികസിപ്പിക്കുന്നത് തുടരുക.
Apple Siri പരിമിതമായ പ്രീ-ഫംഗ്ഷനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പ്രവർത്തിക്കുന്ന ഒരു ഇടുങ്ങിയ AI യുടെ ഒരു ഉദാഹരണമാണ്defiരാത്രി. തന്റെ കഴിവുകൾക്കപ്പുറമുള്ള ജോലികളിൽ സിരിക്ക് പലപ്പോഴും പ്രശ്നങ്ങൾ ഉണ്ടാകാറുണ്ട്. 
SiriIBM Watson ഇടുങ്ങിയ AI യുടെ മറ്റൊരു ഉദാഹരണമാണ്. കോഗ്നിറ്റീവ് കമ്പ്യൂട്ടിംഗ്, മെഷീൻ ലേണിംഗ് എന്നിവ പ്രയോഗിക്കുകസ്വാഭാവിക ഭാഷാ പ്രോസസ്സിംഗ് വിവരങ്ങൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാനും നിങ്ങളുടെ ചോദ്യങ്ങൾക്ക് ഉത്തരം നൽകാനും. IBM Watson ഒരിക്കൽ അവൻ തന്റെ മനുഷ്യ എതിരാളിയെ മറികടന്നു Ken Jennings ജനപ്രിയ ടിവി ഷോയുടെ ചാമ്പ്യനായി Jeopardy!. 
Narrow AI IBM WatsonNarrow AI ഉൾപ്പെടുന്നു Google Translate, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ, ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങൾ, സ്പാം ഫിൽട്ടറുകൾ, Google-ന്റെ പേജ് റാങ്കിംഗ് അൽഗോരിതം.Narrow AI Google Translateആർട്ടിഫിഷ്യൽ ജനറൽ ഇന്റലിജൻസ്, ശക്തമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു, മനുഷ്യന് ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന ഏത് ബൗദ്ധിക ജോലിയും മനസ്സിലാക്കാനും പഠിക്കാനും കഴിവുള്ളതാണ്. വ്യത്യസ്ത സന്ദർഭങ്ങളിൽ അറിവും കഴിവുകളും പ്രയോഗിക്കാൻ ഇത് ഒരു യന്ത്രത്തെ അനുവദിക്കുന്നു. ഇതുവരെ, AI ഗവേഷകർക്ക് ശക്തമായ AI നേടാൻ കഴിഞ്ഞിട്ടില്ല. പൂർണ്ണമായ വൈജ്ഞാനിക കഴിവുകൾ പ്രോഗ്രാം ചെയ്തുകൊണ്ട് യന്ത്രങ്ങളെ ബോധവാന്മാരാക്കാനുള്ള ഒരു രീതി അവർ കണ്ടെത്തേണ്ടതുണ്ട്. ജനറൽ എഐയ്ക്ക് 1 ബില്യൺ ഡോളർ നിക്ഷേപം ലഭിച്ചു Microsoft നടപടിക്രമം OpenAI.
Fujitsu അവൻ പണിതു K computer, ലോകത്തിലെ ഏറ്റവും വേഗതയേറിയ സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടറുകളിലൊന്ന്. ശക്തമായ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് നേടാനുള്ള സുപ്രധാന ശ്രമങ്ങളിലൊന്നാണിത്. നാഡീ പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഒരു സെക്കൻഡ് അനുകരിക്കാൻ ഏകദേശം 40 മിനിറ്റ് എടുത്തു. അതിനാൽ, എപ്പോൾ വേണമെങ്കിലും ശക്തമായ AI സാധ്യമാകുമോ എന്ന് നിർണ്ണയിക്കാൻ പ്രയാസമാണ്.
Fujitsu K ComputerTianhe-2 ചൈന നാഷണൽ ഡിഫൻസ് ടെക്നോളജി യൂണിവേഴ്‌സിറ്റി വികസിപ്പിച്ചെടുത്ത സൂപ്പർ കമ്പ്യൂട്ടറാണ്. 33,86 പെറ്റാഫ്ലോപ്പുകളുള്ള (ക്വാഡ്രില്യൺ സിപിഎസ്) സിപിഎസ് (സെക്കൻഡിലെ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ) റെക്കോർഡ് ഇത് സ്വന്തമാക്കി. ഇത് രസകരമായി തോന്നുമെങ്കിലും, മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കത്തിന് ഒരു എക്സാഫ്ലോപ്പ്, അതായത് ഒരു ബില്യൺ സിപിഎസ് ശേഷിയുണ്ടെന്ന് കണക്കാക്കപ്പെടുന്നു.
tianhe-2സൂപ്പർ AI മനുഷ്യന്റെ ബുദ്ധിയെ മറികടക്കുന്നു, കൂടാതെ മനുഷ്യനെക്കാൾ മികച്ച രീതിയിൽ ഏത് ജോലിയും ചെയ്യാൻ കഴിയും. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ സൂപ്പർഇന്റലിജൻസ് എന്ന ആശയം, കൃത്രിമബുദ്ധി മനുഷ്യവികാരങ്ങളോടും അനുഭവങ്ങളോടും സാമ്യമുള്ളതായി പരിണമിച്ചതായി കാണുന്നു, അത് അവയെ മനസ്സിലാക്കുക മാത്രമല്ല ചെയ്യുന്നത്; അത് സ്വന്തം വികാരങ്ങൾ, ആവശ്യങ്ങൾ, വിശ്വാസങ്ങൾ, ആഗ്രഹങ്ങൾ എന്നിവയെ ഉണർത്തുന്നു. അതിന്റെ നിലനിൽപ്പ് ഇപ്പോഴും സാങ്കൽപ്പികമാണ്. സൂപ്പർ AI-യുടെ ചില നിർണായക സവിശേഷതകളിൽ ചിന്ത, പസിലുകൾ പരിഹരിക്കൽ, വിധിനിർണ്ണയങ്ങൾ, സ്വയംഭരണ തീരുമാനങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഇപ്പോൾ നമ്മൾ ഫീച്ചർ അധിഷ്ഠിത AI യുടെ വ്യത്യസ്ത തരം നോക്കും.
വിവിധ തരത്തിലുള്ള ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് സിസ്റ്റങ്ങളെ വിവരിക്കാൻ, അവയുടെ പ്രവർത്തനങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി അവയെ തരംതിരിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്.
ഒരു റിയാക്ടീവ് മെഷീൻ എന്നത് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ പ്രാഥമിക രൂപമാണ്, അത് ഓർമ്മകൾ സൂക്ഷിക്കുകയോ ഭാവി പ്രവർത്തനങ്ങൾ നിർണ്ണയിക്കാൻ മുൻകാല അനുഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുകയോ ചെയ്യില്ല. നിലവിലുള്ള ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മാത്രമേ ഇത് പ്രവർത്തിക്കൂ. അവർ ലോകത്തെ മനസ്സിലാക്കുകയും അതിനോട് പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. റിയാക്ടീവ് മെഷീനുകൾക്ക് നിർദ്ദിഷ്ട ടാസ്‌ക്കുകൾ നൽകിയിരിക്കുന്നു, അവയ്‌ക്കപ്പുറം കഴിവുകളൊന്നുമില്ല.
Deep Blue ഡെൽ 'IBM ചെസ്സ് ഗ്രാൻഡ്മാസ്റ്ററെ തോൽപ്പിച്ചവൻ Garry Kasparov ചെസ്സ് ബോർഡിന്റെ കഷണങ്ങൾ കാണുകയും അവയോട് പ്രതികരിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു റിയാക്ടീവ് മെഷീനാണിത്. Deep Blue അദ്ദേഹത്തിന് തന്റെ മുൻകാല അനുഭവങ്ങളെ പരാമർശിക്കാനോ പരിശീലനത്തിലൂടെ മെച്ചപ്പെടുത്താനോ കഴിയില്ല. ഒരു ചെസ്സ് ബോർഡിലെ കഷണങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാനും അവ എങ്ങനെ നീങ്ങുന്നുവെന്ന് അറിയാനും ഇതിന് കഴിയും. തന്റെയും എതിരാളിയുടെയും അടുത്ത നീക്കങ്ങൾ എന്തായിരിക്കുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ ഡീപ് ബ്ലൂവിന് കഴിയും. വർത്തമാന നിമിഷത്തിന് മുമ്പ് എല്ലാം അവഗണിച്ച്, ഈ നിമിഷത്തിൽ ഉള്ളതുപോലെ ചെസ്സ്ബോർഡിന്റെ ഭാഗങ്ങൾ നോക്കുക, സാധ്യമായ അടുത്ത നീക്കങ്ങൾക്കിടയിൽ തിരഞ്ഞെടുക്കുക.
പരിമിതമായ മെമ്മറി AI തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിഞ്ഞ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു. അത്തരം സംവിധാനങ്ങളുടെ മെമ്മറി ഹ്രസ്വകാലമാണ്. അവർക്ക് ഈ കഴിഞ്ഞ ഡാറ്റ ഒരു നിശ്ചിത സമയത്തേക്ക് ഉപയോഗിക്കാനാവും, എന്നാൽ അവർക്ക് അത് അവരുടെ അനുഭവങ്ങളുടെ ഒരു ലൈബ്രറിയിലേക്ക് ചേർക്കാൻ കഴിയില്ല. സ്വയം ഓടിക്കുന്ന വാഹനങ്ങളിലാണ് ഇത്തരത്തിലുള്ള സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കുന്നത്.
Mitsubishi Electric സെൽഫ് ഡ്രൈവിംഗ് കാറുകൾ പോലുള്ള ആപ്ലിക്കേഷനുകൾക്കായി ആ സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്താം എന്ന് കണ്ടുപിടിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു.
മനസ്സിന്റെ സിദ്ധാന്തം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഒരു നൂതന സാങ്കേതിക വിഭാഗത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, അത് ഒരു ആശയമായി മാത്രം നിലനിൽക്കുന്നു. ഇത്തരത്തിലുള്ള AI-ക്ക് ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിലെ ആളുകൾക്കും കാര്യങ്ങൾക്കും വികാരങ്ങളെയും പെരുമാറ്റങ്ങളെയും മാറ്റാൻ കഴിയുമെന്ന് ആഴത്തിലുള്ള ധാരണ ആവശ്യമാണ്. അത് ആളുകളുടെ വികാരങ്ങളും വികാരങ്ങളും ചിന്തകളും മനസ്സിലാക്കണം. ഈ രംഗത്ത് നിരവധി മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ നടത്തിയിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, ഇത്തരത്തിലുള്ള കൃത്രിമബുദ്ധി ഇതുവരെ പൂർണ്ണമായും പൂർത്തിയായിട്ടില്ല.
Kismet. Kismet 90-കളുടെ അവസാനത്തിൽ ഒരു ഗവേഷകൻ നിർമ്മിച്ച റോബോട്ട് തലയാണ് Massachusetts Institute of Technology. Kismet മനുഷ്യവികാരങ്ങളെ അനുകരിക്കാനും തിരിച്ചറിയാനും കഴിയും. രണ്ട് കഴിവുകളും കൃത്രിമബുദ്ധി സിദ്ധാന്തത്തിലെ പ്രധാന മുന്നേറ്റങ്ങളെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു, പക്ഷേ Kismet അതിന് നോട്ടങ്ങളെ പിന്തുടരാനോ മനുഷ്യരുടെ ശ്രദ്ധ ആകർഷിക്കാനോ കഴിയില്ല.
Kismet MITSophia di Hanson Robotics മാനസിക കൃത്രിമബുദ്ധി സിദ്ധാന്തം നടപ്പിലാക്കിയ മറ്റൊരു ഉദാഹരണമാണ്. സോഫിയയുടെ കണ്ണുകളിലെ ക്യാമറകളും കമ്പ്യൂട്ടർ അൽഗോരിതങ്ങളും ചേർന്ന് അവളെ കാണാൻ അനുവദിക്കുന്നു. ഇതിന് നേത്ര സമ്പർക്കം നിലനിർത്താനും ആളുകളെ തിരിച്ചറിയാനും മുഖങ്ങൾ ട്രാക്ക് ചെയ്യാനും കഴിയും.സ്വയം അവബോധം AI സാങ്കൽപ്പികമായി മാത്രമേ നിലനിൽക്കുന്നുള്ളൂ. അത്തരം സംവിധാനങ്ങൾ അവരുടെ ആന്തരിക സ്വഭാവങ്ങളും അവസ്ഥകളും അവസ്ഥകളും മനസ്സിലാക്കുകയും മനുഷ്യവികാരങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ യന്ത്രങ്ങൾ മനുഷ്യമനസ്സിനേക്കാൾ ബുദ്ധിശക്തിയുള്ളതായിരിക്കും. ഇത്തരത്തിലുള്ള AI-ക്ക് അത് ഇടപഴകുന്നവരിൽ വികാരങ്ങൾ മനസിലാക്കാനും ഉണർത്താനും മാത്രമല്ല, അതിന്റേതായ വികാരങ്ങളും ആവശ്യങ്ങളും വിശ്വാസങ്ങളും ഉണ്ടായിരിക്കും.
ഗെയിമിംഗ് മുതൽ മെഡിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസ് വരെയുള്ള വിവിധ പ്രശ്നങ്ങൾ പരിഹരിക്കുന്നതിന് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് ഗവേഷണം ഫലപ്രദമായ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ വിജയകരമായി വികസിപ്പിച്ചെടുത്തിട്ടുണ്ട്.
ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ നിരവധി ശാഖകളുണ്ട്, ഓരോന്നിനും അതിന്റേതായ ശ്രദ്ധയും സാങ്കേതിക വിദ്യകളും ഉണ്ട്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ അവശ്യ ശാഖകളിൽ ചിലത് ഉൾപ്പെടുന്നു:
Machine learning: ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിക്കാൻ കഴിവുള്ള അൽഗോരിതങ്ങളുടെ വികസനം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു. ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, സ്പാം ഫിൽട്ടറിംഗ്, നാച്ചുറൽ ലാംഗ്വേജ് പ്രോസസ്സിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടെ വിവിധ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിൽ ML അൽഗോരിതങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.Deep learning: ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് അറിവ് നേടുന്നതിന് കൃത്രിമ ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ ഒരു ശാഖയാണിത്. യുടെ അൽഗോരിതങ്ങൾ deep learning NLP, ഇമേജ് തിരിച്ചറിയൽ, സംഭാഷണം തിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയുൾപ്പെടെയുള്ള വിവിധ പ്രശ്നങ്ങൾ അവർ ഫലപ്രദമായി പരിഹരിക്കുന്നു.Robotica: റോബോട്ടുകളുടെ രൂപകൽപ്പനയും നിർമ്മാണവും പ്രവർത്തനവും കൈകാര്യം ചെയ്യുന്ന ഒരു എഞ്ചിനീയറിംഗ് മേഖലയാണ്. നിർമ്മാണം, ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം, ഗതാഗതം എന്നിവയുൾപ്പെടെ വിവിധ മേഖലകളിൽ റോബോട്ടുകൾക്ക് യാന്ത്രികമായി ജോലികൾ ചെയ്യാൻ കഴിയും.പരിശീലന ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പഠിച്ച മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, സർഗ്ഗാത്മകതയും പുതുമയും കാണിക്കുന്ന മോഡലുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഇമേജുകൾ, വാചകം അല്ലെങ്കിൽ സംഗീതം പോലുള്ള പുതിയതും യഥാർത്ഥവുമായ ഉള്ളടക്കം സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവിൽ ജനറേറ്റീവ് AI മറ്റ് തരത്തിലുള്ള AI-കളിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമാണ്.
AI ആർട്ട് ജനറേറ്ററുകൾ ചിത്രങ്ങളിൽ ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുന്നു, അത് പിന്നീട് ഒരു മാതൃകയിലൂടെ AI-യെ പരിശീലിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു. deep learning.
വ്യത്യസ്ത തരം കലകളുടെ വ്യതിരിക്തമായ ശൈലി പോലുള്ള പാറ്റേണുകളെ ഈ പാറ്റേൺ തിരിച്ചറിയുന്നു.
ഉപയോക്താവിന്റെ അഭ്യർത്ഥനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി തനതായ ഇമേജുകൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ AI ഈ ടെംപ്ലേറ്റുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു.
ഈ പ്രക്രിയ ആവർത്തിച്ചുള്ളതും ആവശ്യമുള്ള ഫലം പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനും നേടുന്നതിനുമായി കൂടുതൽ ചിത്രങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
മിക്ക AI ജനറേറ്ററുകളും സൗജന്യ ട്രയൽ പതിപ്പുകൾ വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, എന്നാൽ പൂർണ്ണമായും സൗജന്യമായി നിരവധി AI ആർട്ട് ജനറേറ്ററുകളും ലഭ്യമാണ്.
അവയിൽ ചിലത് Bing Image Creator, Craion, StarryAI, Stablecog എന്നിവയും മറ്റുള്ളവയും ഉൾപ്പെടുന്നു.
ഓരോ AI ജനറേറ്ററിനും അതിന്റെ വെബ്‌സൈറ്റിൽ AI- സൃഷ്ടിച്ച കലാസൃഷ്ടികൾ വിൽക്കുന്നതിന് അതിന്റേതായ നിബന്ധനകളുണ്ട്.
ചില ആർട്ട് വർക്ക് ജനറേറ്ററുകൾക്ക് ജാസ്പർ എഐ പോലുള്ള ചിത്രം നിങ്ങളുടേതായി വിൽക്കുന്നതിന് നിയന്ത്രണങ്ങളൊന്നും ഇല്ലെങ്കിലും, മറ്റുള്ളവർ തങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന കലാസൃഷ്ടിയുടെ ധനസമ്പാദനം അനുവദിക്കുന്നില്ല.
BlogInnovazione.it
കളറിംഗ് വഴി മികച്ച മോട്ടോർ കഴിവുകൾ വികസിപ്പിക്കുന്നത് എഴുത്ത് പോലെയുള്ള കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണമായ കഴിവുകൾക്ക് കുട്ടികളെ സജ്ജമാക്കുന്നു. നിറം കൊടുക്കാൻ...
നാവിക മേഖല ഒരു യഥാർത്ഥ ആഗോള സാമ്പത്തിക ശക്തിയാണ്, അത് 150 ബില്യൺ വിപണിയിലേക്ക് നാവിഗേറ്റ് ചെയ്തു...
കഴിഞ്ഞ തിങ്കളാഴ്ച, ഫിനാൻഷ്യൽ ടൈംസ് ഓപ്പൺഎഐയുമായി ഒരു കരാർ പ്രഖ്യാപിച്ചു. FT അതിൻ്റെ ലോകോത്തര പത്രപ്രവർത്തനത്തിന് ലൈസൻസ് നൽകുന്നു…
ദശലക്ഷക്കണക്കിന് ആളുകൾ സ്ട്രീമിംഗ് സേവനങ്ങൾക്കായി പണമടയ്ക്കുന്നു, പ്രതിമാസ സബ്സ്ക്രിപ്ഷൻ ഫീസ് നൽകുന്നു. നിങ്ങൾ എന്നത് പൊതുവായ അഭിപ്രായമാണ്...