Существуют нейросети, которые способны сохранять и анализировать информацию из различных источников и создавать собственные выводы на основе полученной информации. Однако, задача сохранения чужих вопросов для нейросети может быть сложной, поскольку она должна быть оснащена функцией распознавания и классификации входящей информации. Для того, чтобы нейросеть могла сохранять и анализировать чужие вопросы, необходимо, чтобы она имела четкую базу знаний и понимание различных типов вопросов. Например, системы искусственного интеллекта, используемые в обработке естественного языка, могут быть обучены распознавать различные типы вопросов, такие как "вопросы на причину", "вопросы на место", "вопросы на время" и т.д. Это поможет нейросети распознать тип вопроса и сохранить его в базе данных. Однако, необходимо помнить, что любая нейросеть ограничена своей тренировочной выборкой и может ошибаться при обработке новых данных в реальном мире. Например, если нейросеть обучена распознавать тип вопроса "вопрос на причину", она может не распознать "вопрос на способ" и сохранить его в неправильной категории. Кроме того, сохранение чужих вопросов может стать проблемой в плане конфиденциальности и соблюдения законов о защите данных. Нейросеть должна иметь хорошо разработанную систему защиты данных, чтобы защитить сохраненные вопросы от несанкционированного доступа. Таким образом, хотя существуют инструменты и технологии, которые могут помочь нейросети сохранять чужие вопросы, эта задача все еще вызывает определенные сложности. Возможность сохранения вопросов зависит от того, насколько хорошо нейросеть обучена распознаванию различных типов вопросов и от ее возможностей защиты данных.