Список проголосовавших за комментарий "Auximen, Но обобщать она учится на примерах, входных данных, если качество входных данных ухудшится — может ухудшиться результат обучения. Примерно так же как с «количеством», первые версии обучали на меньших объемах данных, новые на больших — это одна из причин того, что новые модели умнее. Если на вход подать то же кол-во, но хуже качество — результат обучения моделей будет хуже, соответственно в среднем будут хуже все характеристики, в том числе ризонинг."