eive adversarial work sists of a geor that produces artificial data and a discriminator that distinguishes between real and artificial data. 一个生成对抗网络由一个生成人工数据的生成器和一个区分真实数据与人工数据的判别器组成。

    through the mutual learning aioweewo pos, highly realistic images, videos, and even musi be geed. 通过这两个组件的相互学习和竞争，可以生成高度逼真的图像、视频，甚至音乐。

    however, artificial intellige only brings about teological progress but also poses challenges. 然而，人工智能不仅带来了技术进步，也带来了挑战。

    when developing artificial intelligence systems, ethical and responsible issues should always be taken seriously by us. 在开发人工智能系统时，伦理和责任问题始终应被我们重视。

    we must ehat algorithms are fair and do not cause discrimination. 我们必须确保算法是公平的，不会造成歧视。

    In addition, when artificial intelligence systems process massive amounts of data, we also o sider how to protect privacy. 此外，当人工智能系统处理海量数据时，我们也需要思考如何保护隐私。

    I firmly believe that artificial intelligence will achieve eveer things iure. 我坚信，人工智能在未来还将有更大的作为。

    with the development of teologies such as edge puting, data processing will be carried out as close to the source as possible, which will signifitly improve the response speed of artificial intelligence applications. 随着边缘计算等技术的发展，数据处理将尽可能在源头进行，这将显着提高人工智能应用的响应速度。

    the iion of artificial intelligeh I of things (Iot) devices will make our lives more ve and effit. 人工智能与物联网（Iot）设备的集成，将使我们的生活更加便捷和高效。

    I look forward to future developments and will tio delve into these fasating teologies. 我期待未来的发展，并将继续钻研这些迷人的技术。

    thank you all for listening, and I am looking forward to having a lively discussion with you! 感谢大家的聆听，我期待与大家展开热烈的讨论！

    台下响起热烈的掌声，然后视频就结束了。