Transcription
Прямо сейчас средний пользователь относится к Notebook LM как к обычному базовому чат-боту. Они загружают один или два файла, задают вопрос и, возможно, щелкают мышью в надежде найти что-то полезное. Но это огромное недоиспользование инструмента, потому что Notebook LM — это не просто чат-бот. Это полноценная система исследовательского интеллекта. Мы говорим об автономном поиске, который находит данные для вас, методах валидации, которые обеспечивают надежность ваших исследований, и даже генеративных рабочих процессах, которые мгновенно превращают эти данные в слайд-деки и инфографику. Итак, в этом видео я проведу вас через полный расширенный рабочий процесс, чтобы вы использовали этот инструмент лучше, чем 99% людей. И к концу этого вы будете точно знать, как использовать Notebook LM так, как он на самом деле предназначен для использования. Давайте начнем. Сначала я зайду на сайт Notebook LM. И на главной странице вы увидите список ваших блокнотов, если вы создавали их раньше, или пустое состояние, если это ваш первый визит. Итак, мы можем создать новый блокнот здесь. Но прежде чем мы это сделаем, вот критически важная деталь, которую часто упускают из виду. Это то, что блокноты должны быть тематически специфичными. Не создавайте блокнот под названием «исследования» или «общие заметки». Создавайте сфокусированные блокноты, такие как «анализ конкурентов Q12025» или «исследование генерации видео с помощью ИИ». И это может показаться незначительным, но на самом деле это важно, потому что Notebook LM работает лучше, когда источники связаны и сосредоточены на одной теме или проекте. Я создам новый блокнот здесь, нажав на этот значок плюс. И это немедленно перенесет вас на экран загрузки источников. Здесь определяется качество вашего вывода. Распространенная ошибка здесь — просто загрузить один или два файла, не задумываясь стратегически о том, какие источники вам действительно нужны. Вместо этого сделайте шаг назад. Подумайте о полном информационном ландшафте вашей темы. В каких форматах существует ваша информация? PDF, видео на YouTube, веб-сайты, Google Документы? Сила Notebook LM заключается в объединении нескольких форматов и источников, создании сети информации, а не просто стопки изолированных документов. И позже в этом видео я покажу вам, как профессионально реализовать эту многоформатную стратегию. Так что обязательно оставайтесь со мной. Для этого примера я создам исследовательский блокнот по теме согласования ИИ. Нажмем Escape, и я перейду прямо сюда и назову это «Исследование согласования ИИ». Теперь здесь есть функция, которая была добавлена совсем недавно, — это обнаружение источников для глубоких исследований. Ранее было только быстрое исследование, которое было хорошим, но ограниченным. Но теперь вы можете получить доступ к гораздо более мощному агенту, нажав на эту стрелку раскрывающегося списка и выбрав «глубокое исследование». Итак, я выберу это и напишу «проблемы согласования и безопасности ИИ». Нажмите «Отправить». И вот что происходит. Notebook LM запускает агентный ИИ-инструмент, который автономно исследует вашу тему. Он не просто сопоставляет ключевые слова, как базовый поиск. Он фактически анализирует тему, находит источники, оценивает их, адаптирует свою стратегию поиска для заполнения пробелов и генерирует всесторонний отчет об исследованиях, что означает, что глубокое исследование сможет обнаружить около 50 источников, связанных с вашей темой. Он генерирует подробный отчет об исследованиях, синтезируя эти источники. Затем он выбирает наиболее релевантные источники и импортирует их непосредственно в ваш блокнот. Вы получаете как кураторский отчет об исследованиях, так и высококачественные источники, уже загруженные и готовые к работе. И это очень важно, потому что большинство людей тратят часы на ручной поиск источников, оценку качества и загрузку их по одному. Глубокое исследование выполняет эту работу за минуты и часто находит источники, которые вы бы не обнаружили вручную. Хорошо, все готово. Теперь у меня есть кураторский список цитат, импортированных автоматически, плюс полный отчет об исследованиях, который также добавлен как источник. Прокручивая вниз, вы заметите, что некоторые источники могут не импортироваться, если они находятся за платным доступом. Есть кнопка «Удалить все неудавшиеся источники», которая очищает их одним щелчком, вместо того чтобы удалять их по отдельности, что я сейчас и сделаю. Теперь у меня есть прочная основа источников для работы. Прежде чем мы начнем задавать вопросы или генерировать контент, есть шаг, который пропускается в девяти случаях из десяти, — это валидация источников. Notebook LM чрезвычайно хорошо справляется с уменьшением галлюцинаций, потому что он основывает все на ваших источниках. Но это работает только в том случае, если ваши источники надежны и актуальны. Если ваши источники устарели, предвзяты в отношении одной точки зрения или смешивают первичные исследования с мнениями, Notebook LM даст вам ответы, основанные на ошибочной информации, не различая их. Итак, вот структура валидации, которую я использую для каждого блокнота. Перейдите в интерфейс чата в центре экрана. Прежде чем задавать какие-либо вопросы по теме, я прохожу эти проверки. Во-первых, я спрашиваю: «Создайте таблицу, показывающую каждый источник с датой публикации, учетными данными автора и является ли он первичным источником, вторичным анализом или мнением». Это дает мне четкое представление о том, с чем я на самом деле работаю. Если я вижу, что большинство моих источников датируются 2020 годом или ранее по быстро развивающейся теме, такой как ИИ, я знаю, что мне нужен более свежий материал. Если все — мнения без первичных исследований, это проблема. Позвольте мне спросить это сейчас. Notebook LM генерирует таблицу, анализирующую все источники. Я могу сразу увидеть распределение, когда они были опубликованы, кто их написал и какой тип источника у каждого. В данном случае я вижу хорошее сочетание недавних академических работ, отраслевых отчетов и технической документации. Большинство из них довольно свежие, что мне и нужно для текущих исследований по согласованию ИИ. Во-вторых, я спрашиваю, какие из этих источников наиболее часто цитируются или ссылаются на другие источники в этом блокноте. Это показывает мне, какие источники являются основополагающими для темы, а какие — периферийными. Высоко цитируемые источники — это обычно те, которым я должен отдавать приоритет при последующей фильтрации источников. И в-третьих, я спрашиваю: «Суммируйте [музыка] основную точку зрения или предвзятость пяти наиболее существенных источников». Это говорит мне, смотрю ли я на тему с разных сторон или все мои источники разделяют одну и ту же точку зрения. Для спорных или развивающихся тем вам нужны разнообразные точки зрения. Для технической документации точка зрения имеет меньшее значение. Эти три проверки занимают всего около 5 минут, но они дают мне полную картину качества моих источников, прежде чем я построю на ней весь свой рабочий процесс. После валидации наших источников следующим критическим шагом является настройка. Это то, что игнорирует подавляющее большинство пользователей, но это значительно улучшает качество ответов. В правом верхнем углу нажмите здесь. Это открывает настройки, которые контролируют, как Notebook LM отвечает вам. Сначала установите свою разговорную цель. У вас есть три варианта. По умолчанию для общих исследований, руководство по обучению для образовательного контента или пользовательский для конкретных случаев использования. Для этого исследовательского блокнота я выбираю «пользовательский» и определяю роль как «аналитик исследований, специализирующийся на дебатах по безопасности и согласованию ИИ». Это говорит Notebook LM о том, чтобы формулировать все ответы с этой точки зрения, а не давать общие ответы. Затем выберите длину ответа. У вас есть по умолчанию, длиннее или короче. Для исследовательской работы я обычно выбираю «длиннее», потому что мне нужен подробный анализ, а не краткие резюме. Нажмите «Сохранить». Эти настройки теперь применяются ко всем чатам в этом блокноте. Вы устанавливаете их один раз и забываете о них, но они формируют каждое взаимодействие с этого момента. Большинство людей используют блокноты в режиме по умолчанию и удивляются, почему ответы кажутся общими. Настроенные параметры дают вам целевые, специфичные для рос ответы, оптимизированные для вашего точного случая использования. Теперь давайте посмотрим, как стратегически работать с источниками, а не просто принимать все источники для каждого запроса. Слева вы увидите список источников с этими флажками рядом с каждым файлом. И очень распространенная ошибка, которую допускают люди, заключается в том, что они постоянно оставляют все отмеченным. Когда вы задаете вопрос со всеми выбранными источниками, Notebook LM пытается синтезировать ответ из каждого документа. Это разбавляет ваши результаты. Это заставляет ИИ обобщать, давая вам расплывчатое поверхностное резюме вместо глубокого ответа. Итак, скажем, я хочу сосредоточиться конкретно на экзистенциальном риске. Если я оставлю отмеченным «механистическая интерпретируемость», я сбиваю модель с толку, заставляя ее рассматривать противоречивые темы. Поэтому я сниму все галочки. Затем я пройдусь и выберу только три технических документа, содержащих фактическую логику кода. Теперь фактически другие документы не существуют для ИИ. Он видит только то, что отмечено. Когда я спрошу: «Как эти агенты управляют памятью?» Notebook LM создает ответ исключительно на основе этих трех технических документов. Ответ получается более четким, более техническим и полностью свободным от нерелевантной информации. Это дает вам хирургический контроль над вашими исследованиями. Вы можете хранить один большой мастер-блокнот с 50 источниками, но, переключая эти флажки, вы можете мгновенно превратить его в сфокусированный подблокнот для любого конкретного запроса. Хорошо, теперь давайте сгенерируем контент из наших источников. Мы начнем с аудиообзора, который является одной из фирменных функций Notebook LM. Справа вы увидите панель студии. Нажмите «Аудиообзор». Теперь не просто нажмите «Сгенерировать». Большинство людей просто слепо нажимают «Сгенерировать» и принимают любой случайный разговор, который выдает ИИ. Если вам нужен результат, который вы действительно можете использовать для работы. Вам нужно сначала взять под контроль разговор. В поле ввода инструкций ниже вы говорите Notebook LM, на чем именно сосредоточиться, какой тон использовать и какой должна быть длина обзора. Для этого исследовательского блокнота мне не нужен сбалансированный обзор всех источников, охватывающий каждый аспект согласования ИИ. Мне нужно, чтобы подкаст сосредоточился конкретно на ключевых дебатах и разногласиях, которые мы выявили ранее. Итак, я напишу: «Сосредоточьтесь исключительно на основных разногласиях между исследователями безопасности ИИ относительно подходов к согласованию. Четко объясните каждую точку зрения и уложите обсуждение в 15 минут. Используйте доступный язык, избегая ненужного жаргона». Над полем инструкций у вас есть две критические настройки: формат и длина. Для формата вы не ограничены стандартным вариантом «глубокое погружение». Вы можете переключиться на «краткий», если вам нужно быстрое резюме, или выбрать «критику», которая фактически превращает ИИ в строгого редактора, который проверяет ваш материал на пробелы и слабости. Но поскольку наш запрос конкретно просит выявить разногласия, я фактически переключу это на «дебаты». Это инструктирует ведущего активно освещать противоречивые точки зрения, а не просто вести дружескую беседу. Для длины вы можете выбрать «короткий» или «по умолчанию». Я оставлю это на «по умолчанию», что обычно дает нам солидное 10-минутное обсуждение, идеально подходящее для углубления в детали без излишнего расширения темы. Теперь нажмите «Сгенерировать». Notebook LM потребуется несколько минут, чтобы создать пользовательский подкаст с двумя ИИ-ведущими, обсуждающими ваши источники на основе этих конкретных инструкций. Разница между стандартным аудио и пользовательским аудио огромна. Стандартная версия охватывает все равномерно. Пользовательская версия становится целевым исследовательским брифингом, сосредоточенным на том, что вам нужно понять. И вот профессиональный совет. Не стесняйтесь перегенерировать. Думайте о первом проходе как о черновике. Если он получился слишком техническим, перегенерируйте его с инструкциями по упрощению языка. Если он потратил время на историческую справку, скажите ему сократить введение и сосредоточиться только на текущих дебатах. Большинство людей генерируют один раз и просто принимают то, что получают. Но лучшие пользователи итерируют эти инструкции, пока вывод не будет идеально соответствовать их конкретным исследовательским целям. Пока этот аудиообзор генерируется, давайте создадим визуальный контент, используя еще одну совершенно новую функцию в Notebook LM — генерацию инфографики на базе Nano Banana Pro, которая является продвинутой моделью генерации изображений от Google. Чтобы получить доступ к этому, нажмите «Инфографика» на панели студии. Вы увидите три основные настройки для настройки. Первая — ориентация, где вы можете выбрать альбомную, портретную или квадратную. Далее — уровень детализации, который варьируется от краткого до подробного. И, наконец, у вас есть поле пользовательских инструкций. Для большинства случаев использования я рекомендую стандартный уровень детализации и альбомную ориентацию. Подробный вариант может привести к незначительным текстовым ошибкам при сложных темах, а краткий иногда чрезмерно упрощает. В поле инструкций я напишу: «Создайте профессиональную инфографику, отображающую различные подходы к согласованию ИИ и ключевых исследователей, связанных с каждым подходом. Используйте чистый дизайн с сине-серой цветовой схемой и нажмите «Сгенерировать». Это займет пару минут, и вы получите полностью разработанную инфографику, извлекающую информацию непосредственно из ваших источников, включая диаграммы, текстовые иерархии, визуальные макеты — все, что вам обычно потребовалось бы от дизайнера. Качество действительно готово к публикации. Незначительные орфографические ошибки могут появляться в подробном режиме при сложных темах, но стандартный режим стабильно точен. Хорошо, вот результат. Это чистое, хорошо продуманное визуальное представление подходов к согласованию ИИ с ключевыми исследователями, сопоставленными с различными стратегиями. Дизайн профессиональный. Информация точна и цитируется из моих источников, и ее создание вручную заняло бы часы. Вы также можете перегенерировать ее с другими инструкциями, если хотите изменить стиль или фокус. Далее, давайте создадим презентационный пакет, который является еще одной новой функцией Nano Banana Pro. На панели студии нажмите «Слайд-пакет». У вас есть два типа пакетов: «подробный пакет», который создает всесторонние слайды с полным текстом, подходящие для отправки в качестве отдельного документа, или «слайды для докладчика», который создает чистые визуальные слайды с минимальным текстом, предназначенные для поддержки вас во время выступления. Для большинства презентаций лучше подходят «слайды для докладчика», потому что они делают слайды визуальными и с минимальным текстом. Для длины у вас есть два основных варианта. «Короткий» для резюме из 10 слайдов или «по умолчанию» для полного пакета из 15-20 слайдов. Мне нужны только ключевые моменты, поэтому я выберу «короткий». В поле инструкций я напишу: «Создайте презентацию, объясняющую три основных школы мысли в области согласования ИИ для технической аудитории. Сосредоточьтесь на ключевых различиях и компромиссах». Нажмите «Сгенерировать». Это займет несколько минут, чтобы создать полностью разработанный пакет слайдов. Пока он генерируется, позвольте мне объяснить, почему это мощно. Большинство людей тратят часы на создание презентаций из исследований. Они читают источники, извлекают ключевые моменты, проектируют слайды, находят или создают визуальные материалы и структурируют повествование. Notebook LM делает все это автоматически. Он извлекает информацию из ваших источников, логически структурирует ее, создает профессиональные слайды и создает вспомогательные визуальные материалы. И так же, как и аудиообзоры, вы можете перегенерировать с другими инструкциями, если первая версия не совсем правильная. Хорошо, пакет готов. Давайте посмотрим. Это чистая, профессионально разработанная презентация. Каждый слайд имеет четкую визуальную иерархию, вспомогательные графики и текст, извлеченные непосредственно из моих источников, с правильной структурой. Слайд один представляет тему. Слайд два разбивает три основных подхода. Каждый слайд подробно рассматривает один подход с визуальными материалами, иллюстрирующими ключевые концепции. Это готовый к презентации вывод, создание которого вручную обычно занимает несколько часов, сгенерированный за минуты из ваших источников. Аудиообзор, который мы сгенерировали ранее, должен быть готов. Итак, давайте откроем его. Вы увидите стандартный плеер подкастов с двумя ИИ-ведущими, обсуждающими согласование ИИ на основе наших пользовательских инструкций. Позвольте мне проиграть часть этого. >> Добро пожаловать на дебаты. Мы погружаемся в, я думаю, самый важный вопрос нашего времени. Как мы можем гарантировать, что эти невероятно мощные системы ИИ, которые мы создаем, будут, знаете ли, фундаментально согласованы с человеческими ценностями. >> Аудио отлично подходит для понимания общей картины, но для точной работы нам нужен интерфейс чата. В центральной панели вы можете задать любой вопрос о ваших источниках. Ключ в том, чтобы задавать точные вопросы, а не расплывчатые. Вместо того чтобы спрашивать: «Что это говорит о согласовании ИИ?» спросите: «Сравните три основных технических подхода к согласованию ИИ и объясните ключевые компромиссы, которые делает каждый подход». Этот конкретный вопрос дает вам структурированный, полезный ответ. Вы также заметите маленькие цифры, разбросанные по тексту. Это цитаты. Когда вы нажимаете на одну, она выделяет точный отрывок в исходном документе, позволяя вам мгновенно проверить точность текста. Но если вам нужно что-то более увлекательное, чем просто аудио, есть видеообзор. Он только что получил крупное обновление с пользовательскими визуальными стилями. На панели студии нажмите «Видеообзор». Это создает озвученное объясняющее видео с визуальными материалами, сгенерированными ИИ, на основе ваших источников. Это похоже на аудиообзор, но с визуальными материалами в стиле слайд-шоу, которые иллюстрируют концепции по мере их объяснения. Вы увидите два варианта контента. «Объяснение», которое создает всесторонний обзор, связывающий концепции из ваших источников, или «краткое», которое дает вам быстрый краткий обзор основных идей. Для большинства случаев использования «объяснение» лучше, потому что оно обеспечивает глубину [музыка] и правильный контекст. Ниже есть опция выбора пользовательских визуальных стилей на базе Nano Banana Pro. Вы можете выбрать «автовыбор», чтобы Notebook LM выбрал стиль из их предустановленной библиотеки. Или вы можете выбрать «пользовательский» и описать свою собственную визуальную эстетику. Позвольте мне попробовать «пользовательский». Я [музыка] напишу чистый, современный дизайн с сине-белой цветовой схемой, минималистичной графикой и профессиональной типографикой. Вы также можете указать, на чем должен сосредоточиться ИИ-ведущий, в поле инструкций, аналогично аудиообзорам. Нажмите «Сгенерировать». Это займет несколько минут, чтобы создать полное видео с озвучкой, визуальными материалами и переходами. Хорошо, обработка завершена. Давайте проиграем короткий фрагмент, чтобы увидеть, как он справился с нашим запросом на пользовательский дизайн. Знаете, это не просто техническая головоломка. Это целая серия действительно глубоких дебатов о самой природе этих искусственных разумов. Видите ли, чтобы сделать ИИ безопасным, вы сначала должны его понять. Это кажется очевидным, верно? Но это открывает этот поистине увлекательный вопрос. Мы можем видеть, что делает ИИ, но что на самом деле происходит внутри? И вот в чем суть проблемы. Наши самые мощные модели ИИ — это, по сути, черные ящики. >> И посмотрите на это. Он не просто взял случайные стоковые кадры. Он фактически следовал моему запросу на чистую сине-белую цветовую схему с минималистичной графикой. Озвучка идеально синхронизирована с визуальными материалами, а структура следует логическому потоку наших исходных документов. Это идеально подходит для создания образовательного контента, презентационных материалов или общих объяснений сложных исследований. Хорошо, давайте завершим панель студии, рассмотрев оставшиеся инструменты: отчеты, карточки, викторину и ментальные карты. Все они находятся на панели студии справа, и каждый служит определенной организационной цели. Начнем с отчетов. Нажмите «Отчеты», и вы увидите здесь несколько вариантов. Первый, который мы рассмотрим, — это «краткий документ». Он создает несколько страниц резюме всей вашей базы знаний с ключевыми выводами и цитатами из ваших источников. Я нажму, чтобы сгенерировать один сейчас. И вот результат. Это чистый, профессионально структурированный документ, обобщающий ключевые выводы из всех источников. Я могу экспортировать его в Google Docs, отредактировать при необходимости и использовать в качестве основы для отчетов или презентаций. Но вот функция, которую многие упускают. Вы не ограничены этими настройками по умолчанию. Вы можете нажать «Создать свой собственный», чтобы указать точную структуру, стиль и тон, которые вы хотите. Давайте попробуем. Я напишу: «Создайте технический белый документ, анализирующий три основных подхода к согласованию ИИ, написанный для исследователей, включая сравнение методологии и направления будущих исследований». Нажмите «Сгенерировать» и посмотрите на этот результат. В отличие от общего краткого документа, этот очень технический. Он фактически следовал моей структуре. Он дал мне конкретное сравнение методологии и раздел о будущих направлениях, которые я просил. Это фактически сделало 90% работы по написанию за секунды. Далее у вас есть разделы «карточки» и «викторина». Карточки генерируют быстрые пары вопросов и ответов для запоминания. В то время как инструмент викторины создает полноценный интерактивный тест. Ценность здесь в том, что они извлекаются непосредственно из ваших источников. Так что вы не проверяете себя на общие знания. Вы проверяете себя на конкретных данных, которые вы только что загрузили. И, наконец, есть ментальная карта. Если вы нажмете на нее, Notebook LM сгенерирует интерактивную диаграмму, показывающую, как ключевые концепции в ваших источниках фактически связаны друг с другом. Вы можете нажать на любой узел, чтобы развернуть его в подтемы, или нажать на него снова, чтобы вызвать подробный ответ чата об этой конкретной идее. Это огромно для визуальных учащихся, потому что это помогает вам замечать связи между файлами, которые вы определенно пропустили бы, просто читая их линейно. И это ключевой вывод здесь. Ограничивать себя только чатом и аудиообзором — это ошибка. Эти организационные инструменты — то, что фактически превращает необработанную информацию в структурированную систему знаний. Теперь, чтобы подвести итог, я хочу выполнить обещание, данное в начале видео. Нам нужно поговорить о стратегии источников, особенно о том, как смешивать различные форматы для создания действительно комплексной исследовательской системы. Подавляющее большинство пользователей загружают один тип источника. Возможно, они добавляют пять PDF-файлов или три видео на YouTube, но они не думают стратегически о комбинировании форматов. Вот что вам следует сделать. Notebook LM принимает PDF, веб-сайты, видео на YouTube, аудиофайлы, Google Документы и обычный текст. Сила заключается в смешивании этих форматов для охвата вашей темы с разных сторон. Например, в этом блокноте я могу наложить лекции на YouTube для доступных объяснений поверх постов в блогах компаний для отраслевой перспективы и даже добавить транскрипты подкастов для разговорных инсайтов. Это создает круговой обзор темы, который вы просто не можете получить из одного типа файла. Позвольте мне добавить видео на YouTube для демонстрации. Нажмите «Добавить источник». Нажмите «YouTube» и вставьте URL-адрес видео. Я добавляю лекцию по согласованию ИИ с недавней конференции. Notebook LM извлекает транскрипт и добавляет его как источник. Теперь я могу задавать вопросы, которые синтезируют разные форматы. Сравните технические подходы, обсуждаемые в исследовательских работах, с практическими проблемами, поднятыми в лекции на YouTube. Notebook LM проанализирует как письменные исследования, так и транскрипт видео и создаст синтез, который вы не могли бы получить, анализируя каждый формат отдельно. Этот многоформатный подход особенно мощен, потому что разные форматы предлагают разную ценность. Академические работы дают строгость. Видео дают доступные объяснения. Блоги дают отраслевой контекст. Подкасты дают разговорные инсайты. Типичный пользователь остается в одном формате, в то время как продвинутые пользователи стратегически смешивают все форматы для создания комплексных баз знаний. Итак, на данный момент вы видели полный рабочий процесс использования Notebook LM так, как его используют профессиональные исследователи. Мы начали с глубокого исследования для автоматического создания всесторонней базы источников. Мы проверили эти источники, чтобы обеспечить качество и выявить пробелы. Мы настроили параметры блокнота для целевых ответов. Мы использовали фильтрацию источников для сфокусированного анализа. Мы сгенерировали пользовательские аудиообзоры, профессиональные инфографики и готовые к презентации пакеты слайдов. Мы использовали ментальные карты для активного обучения. И мы построили живую исследовательскую систему, используя смешивание источников в разных форматах. Разница между тем, кто использует Notebook LM как любитель, и тем, кто использует его на профессиональном уровне, заключается не только в знании о существовании этих функций. Это следование полному рабочему процессу от обнаружения источников до валидации, настройки, генерации контента и организации. Если это видео было для вас полезным, вы можете нажать здесь, чтобы посмотреть другое видео, которое я опубликовал. Это мастер-класс по использованию Gemini 3.0 Pro на элитном уровне. Вы увидите, что такие стратегии, как валидация источников и структурированное составление запросов, работают не только в блокнотах. Они являются секретом получения максимальной отдачи от флагманского ИИ Google. Большое спасибо за просмотр, и до встречи в следующем видео.