Die Zeit von GPU/Forschern/Ingenieuren, die in die Herstellung von Glasbrücken, Rock-Puppy-Backflips und Slop-Trades investiert wird, steht in direktem Verhältnis zu Materialwissenschaften, Arzneimittelentdeckung und anderen produktiven Anwendungen des maschinellen Lernens. Es ist wichtig, diesen Trade-off zu betonen; das große Laborteam sollte sich ein wenig schuldig fühlen.