ਮੋਰਗਨ ਬਰਕ ਨੂੰ ਮਿਲੋ

ਮੋਰਗਨ ਬਰਕ ਸਾਊਥ ਵੇਲਜ਼ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਸ਼ੌਕ ਨਾਲ ਵੱਡਾ ਹੋਇਆ ਸੀ। "ਮੈਂ ਛੇ ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਤੋਂ ਹੀ ਵੀਡੀਓ ਗੇਮਾਂ ਖੇਡ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ," ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। "ਨਹੀਂ ਖੇਡੇ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਪਾਤਰ ਅਤੇ ਏਆਈ... ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮੈਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਉਹ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦੇ ਹਨ।" ਉਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਉਤਸੁਕਤਾ ਉਸਦੇ ਨਾਲ ਰਹੀ, ਅਤੇ ਅੱਜ ਉਹ ਕਾਰਡਿਫ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿੱਚ ਅਪਲਾਈਡ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬੀਐਸਸੀ ਦੇ ਆਪਣੇ ਆਖਰੀ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਹੈ - ਇੱਕ ਕੋਰਸ ਜੋ ਸ਼ੁੱਧ ਸਿਧਾਂਤ ਦੀ ਬਜਾਏ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਟੀਮ ਵਰਕ ਅਤੇ ਅਪਲਾਈਡ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। "ਇਹ ਮੇਰੇ ਲਈ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੈ," ਉਹ ਅੱਗੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "ਕਿਉਂਕਿ ਮੈਨੂੰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਵਿੱਚ ਦੇਖਣਾ ਪਸੰਦ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਪਾਠ-ਪੁਸਤਕਾਂ ਵਿੱਚ।"

ਹਾਲਾਂਕਿ ਮੋਰਗਨ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਏਆਈ ਵੱਲ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਸੀ, ਉਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਸਨੂੰ ਇਸ ਬਾਰੇ ਲਗਭਗ ਕੋਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਸੀ। ਉਸਦੀ ਡਿਗਰੀ ਨੇ ਵੀ ਇਸਨੂੰ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਕਵਰ ਕੀਤਾ, ਇਸ ਲਈ ਉਸਨੇ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕੀਤੀ। ਉਸਦਾ ਵੱਡਾ ਮੋੜ ਉਦੋਂ ਆਇਆ ਜਦੋਂ ਉਸਨੇ ਫਾਰਮੂਲਾ ਸਟੂਡੈਂਟ ਏਆਈ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਆਟੋਨੋਮਸ ਰੇਸਿੰਗ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਾ ਸੀ। ਲਗਭਗ ਉਸੇ ਸਮੇਂ, ਉਸਨੇ ਆਈਬੀਐਮ ਸਕਿੱਲਜ਼ਬਿਲਡ ਅਤੇ ਆਈਬੀਐਮ ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਿਆ। "ਮੈਨੂੰ ਅਹਿਸਾਸ ਹੋਇਆ ਕਿ ਆਈਬੀਐਮ ਅੱਜ ਕਿੰਨਾ ਸਰਗਰਮ ਅਤੇ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਏਆਈ ਵਿੱਚ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਹੈਰਾਨੀ ਹੋਈ," ਮੋਰਗਨ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸਨੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਿਆ।

IBM SkillsBuild ਰਾਹੀਂ, ਮੋਰਗਨ ਨੇ AI ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਤਕਨੀਕੀ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕੀਤਾ। "ਉੱਥੇ ਇੱਕ ਕੋਰਸ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਫੰਡਾਮੈਂਟਲ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਮੇਰੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕੀਤੀ। ਪਰ ਨਾਲ ਹੀ ਹੋਰ ਚੀਜ਼ਾਂ ਵੀ ਲਿਆਂਦੀਆਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਿਕਾਸ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਮੈਂ ਸੁਣਿਆ ਸੀ ਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਖੋਜ ਜਾਂ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ," ਉਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਉਸਨੇ ਕੰਮ ਵਾਲੀ ਥਾਂ 'ਤੇ ਹੁਨਰ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵੀ ਲਏ ਜੋ ਟੀਮ ਵਰਕ, ਐਜਾਇਲ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਸਨ - ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਲੀਡਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।ਕਾਰਡਿਫ ਆਟੋਨੋਮਸ ਰੇਸਿੰਗ (CAR). "ਉਹ ਸਾਰੇ ਤਬਾਦਲੇਯੋਗ ਹੁਨਰ ਸਨ ਜੋ ਰੇਸਿੰਗ ਟੀਮ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਸੱਚਮੁੱਚ ਕੀਮਤੀ ਸਨ," ਮੋਰਗਨ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। IBM ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕੋਰਸ ਨੇ ਉਸਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ ਕਿ AI ਨਾਲ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨੀ ਹੈ। "ਇਹ ਕਾਫ਼ੀ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਸੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ ਕਿ ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਕਿਵੇਂ ਉਠਾਉਣਾ ਹੈ," ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਮੋਰਗਨ ਦੀ ਟੀਮ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਵਿੱਚ IBM ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। "ਅਸੀਂ ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਾਂ। ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਸਾਡੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਸੰਗਠਨਾਤਮਕ ਚੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਲਈ ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ, ਅਤੇ ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਖਰਚਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ ਸਾਰ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ," ਉਹ ਦੱਸਦਾ ਹੈ। "ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਟੀਮ ਲਈ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਫੰਡਿੰਗ ਪਿੱਚਾਂ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀਆਂ ਲਈ ਵਿਚਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਾਂ।" ਉਹ ਗ੍ਰੇਨਾਈਟ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ "ਲਗਭਗ ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਭੂਮਿਕਾ ਵਾਂਗ" ਦੱਸਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦਾ, ਪਰ ਇਹ ਕਿਸੇ ਗਲਤੀ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੀਮਤੀ ਹੈ।"

CAR ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਸੀ। "ਮੈਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੀ ਭੌਤਿਕ ਕਾਰ-ਬਿਲਡਿੰਗ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਸੀ, ਪਰ ਮੇਰੇ ਹੁਨਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋਣ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਸਨ... ਮੈਨੂੰ ਨਹੀਂ ਪਤਾ ਕਿ ਇੰਜਣ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ," ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ AI ਰੇਸਿੰਗ ਟੀਮ ਦਾ ਵਿਚਾਰ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ। "ਮੈਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਸਕੂਲ ਆਫ਼ ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਾਇੰਸ ਗਿਆ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ, 'ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਇਹ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।' ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਸੱਚਮੁੱਚ ਇਸਦਾ ਆਨੰਦ ਮਾਣਿਆ, ਸਾਨੂੰ ਫੰਡ ਦਿੱਤਾ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੂੰ ਹਰੀ ਝੰਡੀ ਦਿੱਤੀ।" ਮੋਰਗਨ ਨੇ ਲਗਭਗ 30 ਮੈਂਬਰਾਂ ਦੀ ਭਰਤੀ ਕੀਤੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲਗਭਗ 20 ਸਮਰਪਿਤ ਟੀਮ ਭਾਗੀਦਾਰ ਬਣ ਗਏ।

ਸਿਲਵਰਸਟੋਨ ਵਿਖੇ CAR ਦੁਆਰਾ ਨਜਿੱਠੀਆਂ ਗਈਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ - ਧਾਰਨਾ, ਮਾਰਗ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ, ਨਿਯੰਤਰਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਜੋਖਮ ਮੁਲਾਂਕਣ - ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। "ਅਸੀਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ ਉਹ ਆਧੁਨਿਕ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀਆਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਲੌਜਿਸਟਿਕਸ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਮਾਰਟ ਸ਼ਹਿਰਾਂ ਤੱਕ," ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ, ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਵੀ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ "ਸਿਰਫ ਸਾਡੀ ਤਕਨੀਕੀ ਮੁਹਾਰਤ ਹੀ ਨਹੀਂ ਬਲਕਿ ਮਾਰਕੀਟ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਵਪਾਰਕ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮਝ ਵੀ ਦਿਖਾਈ ਗਈ।" ਮੋਰਗਨ ਲਈ, ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਪਹਿਲੇ ਸਾਲ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਾ ਸੀ। "ਅਸੀਂ ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਸਿਲਵਰਸਟੋਨ ਰੇਸ ਸਰਕਟ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਗਿਆਰਾਂ ਜਾਂ ਬਾਰਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲਿਆਏ ਤਾਂ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਚਾਰ ਜਾਂ ਪੰਜ ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ। ਇਹ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਸੀ। ਅਸੀਂ ਉਹੀ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੂਜੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸਬੰਧ ਬਣਾਏ। ਅਸੀਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਸਬੰਧ ਬਣਾਏ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉੱਥੇ ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੀ ਭਾਲ ਵਿੱਚ ਸਟਾਲ ਸਨ, ਅਤੇ ਅਸੀਂ IBM ਤੋਂ ਜੌਨ ਮੈਕਨਮਾਰਾ ਨਾਲ ਵੀ ਮਿਲੇ। ਅਸੀਂ ਉਸ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ, ਉਸਨੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇਖਿਆ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਪਾਂਸਰ ਨੂੰ ਆਹਮੋ-ਸਾਹਮਣੇ ਮਿਲਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸੀ। ਮੈਨੂੰ ਉਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨਾਲ ਘਿਰੇ ਹੋਏ, ਸੰਪਰਕ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਹੋਣ ਦਾ ਸੱਚਮੁੱਚ ਆਨੰਦ ਆਇਆ।"

ਅੱਗੇ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਮੋਰਗਨ CAR ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਵੀਆਂ ਉਚਾਈਆਂ 'ਤੇ ਪਹੁੰਚਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ। "ਅਗਲੇ ਸਾਲ, ਅਸੀਂ ਸ਼ਾਇਦ 10 ਹੋਰ ਲੋਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, 20 ਤੋਂ 25 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿਲਵਰਸਟੋਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਸਾਡਾ ਵੱਡਾ ਟੀਚਾ ਮੁਕਾਬਲੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਚੋਟੀ ਦੇ ਦਸ ਵਿੱਚ ਆਉਣਾ ਹੈ," ਉਹ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਉਹ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਮਾਸਟਰ ਦੀ ਡਿਗਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਜੋਂ ਉਦਯੋਗ ਦਾ ਤਜਰਬਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ CAR ਨੂੰ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨ ਇੰਜੀਨੀਅਰਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇਖਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ "ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਜਾਨਾਂ ਬਚ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਡਰਾਈਵਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।" ਉਹ ਇਹ ਵੀ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ CAR ਆਟੋਨੋਮਸ ਵਾਹਨਾਂ ਬਾਰੇ ਜਨਤਕ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਚਾਰ ਜਿਸਦੀ ਟੀਮ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਚਨਬੱਧ ਹੈ।

AI ਵਿੱਚ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਦੇ ਚਾਹਵਾਨ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ, ਮੋਰਗਨ ਦੀ ਸਲਾਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ: “ਮੈਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮੁੱਢਲੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਮੈਨੂੰ IBM SkillsBuild ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਨਾ ਪਵੇਗਾ... ਇਹ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਬਾਰੇ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਹੈੱਡਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਸ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ: ਵੀਡੀਓ ਦੇਖੋ, ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋ, ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਚੀਜ਼ 'ਤੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ।" ਉਹ ਅੱਗੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, "AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਲਾਹਕਾਰ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਬਦਲ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ। ਇਹ ਸਾਨੂੰ ਚੁਸਤ ਕੰਮ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਫਿਰ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਰਚਨਾਤਮਕਤਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।" ਮੋਰਗਨ ਦੀ ਯਾਤਰਾ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਸਲਾਹ, ਔਜ਼ਾਰਾਂ ਅਤੇ ਲਗਨ ਨਾਲ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ AI ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿਕਾਰਡਿਫ ਆਟੋਨੋਮਸ ਰੇਸਿੰਗ (CAR)ਜੋ ਦੂਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਠੋਸ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾਉਂਦੇ ਹਨ।