Comments 24
Как было в одном меме, Самому написать код за 2 часа? Не, попрошу CHATGPT за 20 минут, а потом 20ч буду дебажить.
Писал эту статью ChatGPT?
Воды много - смысла мало
Для начала давайте улучшим с chatGPT некоторые алгоритмы скажем, для примеры, задачи линейного программирования, проблемы рюкзака, проблемы коммивояжёра (то что всё-таки должны учить при высшем образовании по программированию), про графы, про автоматы и тд. Докажем ещё раз теорему Ферма (что-то я не просёк доказательство). Прикрутим использование теоремы Шора для квантового превосходства. Улучшим алгоритмы отжига, дискретного решения краевых задач.
Автора то точно заменить можно - он явно не инженер
Невероятный фейспалм каждый раз, когда термины *искусственный интеллект* (ИИ) и *искусственные нейронные сети* (ИНС) используются как взаимозаменяемые вещи
ИНС в принципе не способны на решение инженерных, научных и технических задач, хоть сколько квадриллионов нейронов в них засунуть, поскольку являются просто сортом экстраполяции по набору обучающей выборки. В областях генерации картинок или нетехнического текста это работает великолепно, поскольку эти области не требуют точности и формализма
В случае научно-технических задач подход принципиально иной. Нельзя взять набор формул из формальной теории и по их внешнему виду наэкстраполировать новых знаний, просто смешивая с определенными весами и добавляя случайные символы. Примерно так же, как невозможно доказать теорему Ферма или гипотезу Коллатца, просто перебирая и подставляя в них числа. ИНС любого размера для этих целей по определению бесполезен
ИИ в научно-технической сфере - это в сторону автоматического доказательства теорем, формальной верификации и программ высшего порядка, которые умеют генерировать другие программы и/или проверять их свойства (с учетом ограничения теоремы Райса) и так далее
Есть много интересных достижений ИИ в этой сфере, которые можно осветить, но информационное поле забито бесполезными ИНСами, генерирующими котиков, или переформулирующими готовые ответы из Google или StackOverflow
Да, тег тут огульно поставлен, поправлю. В статье вроде бы знака равенства я не указывал :)
Невероятный фейспалм каждый раз, когда термины *искусственный интеллект* (ИИ) и *искусственные нейронные сети* (ИНС) используются как взаимозаменяемые вещи
Можете дать четкое определение что именно дает право чему-то называться интеллектом? Только без отсылки к размытым терминам типа "креативность" как следствие работы (т.к. это крайне абстрактный, ничего особо не значащий термин), а с физической точки зрения как следствие скажем архитектуры (чего там у НС не хватает, что бы ее называли интеллектом).
Почему, например, такую сложную биологическую нейросеть как человеческий мозг можно считать интеллектом? Так-то - сложная, но нейросеть, биологическая и самообучаемая. Как разницу обоснуете? Не душой же, впадая в религию?
Нельзя взять набор формул из формальной теории и по их внешнему виду наэкстраполировать новых знаний, просто смешивая с определенными весами и добавляя случайные символы.
А как Вы задачи по математике в универе решаете? Следствия выводите? Разве не берете старый багаж знаний, текущий математический аппарат, перебираете его в поисках подходящего варианта к конкретной ситуации, пробуете его применить и если не получается, то берете следующий? Или сразу в голову нужное решение спускается, никто не знает как, но это-то и есть интеллект?
За работу мозга не скажу, насколько мне известно, до сих пор не существует общепризнанной непротиворечивой модели его работы. Дискуссии вида естественный/искусственный интеллект это заведомо неконструктивно, холиварно и не особо интересно.
Вот что действительно интересно, это настоящий искусственный интеллект, или лучше абстрактный интеллект. Идея примерно следующая - по аналогии как в физике энтропия в какой-то мере характеризует "качество" энергии для ее последующего использования, так же в мире информации и формальной логики есть аналогичная характеристика - к примеру, конкретная тройка чисел a^n+b^n != c^n - это "низкокачественная" информация, а вот запись доказательства теоремы в языке формальной логики - "высококачественная" информация.
Основное качество интеллекта - умение по наличию входной "низкокачественной" информации получать "высококачественную", то есть в какой-то мере более сжатую, и условно говоря, отражающую реальные взаимосвязи в логическом (математика) или естественном (физика).
При таком определении всякие ИНСы и *GPT не только не являются интеллектом, но наоборот - строго являются его противоположностью. Имея на входе эксабайты очень "высококачественной" информации, взятой из научных статей, форумов с решениями задач, готовых миллиардов/триллионов строк качественного кода и так далее - ИНС способна генерировать только более "низкокачественную" информацию, но никогда не более "высококачественную".
За счет огромного входа для обучения и очень высокого качества информации в нем, падение качества на выходе ИНС недостаточно, чтобы опуститься до уровня рандомного шума, поэтому выход получается осмысленным, и иногда полезным. Однако повышение качества информации на выходе ИНС по сравнению с ее входом чисто физически невозможно, т.е. ИНС никогда не сможет решать задачи более сложные, чем уже были в обучающей выборке. В то время как для настоящего искусственного интеллекта - это как раз и есть основная работа
При таком определении всякие ИНСы и *GPT не только не являются интеллектом, но наоборот - строго являются его противоположностью.
Не ИНС как таковые, а те текущие их реализации в применяемых на данный момент областях, о которых Вы говорите. Но это как изобрести колесо во времена отсутствия дорог и заклеймить самую идею колеса как бесперспективную, т.к. "скоростного перемещения не получается, как раз наоборот".
ИНС никогда не сможет решать задачи более сложные, чем уже были в обучающей выборке
Уже сейчас искуственный интеллект используют для поиска материалов, которые ученые с интеллектом сами не осилили придумать и что характерно - находит. Поэтому отсылка к сложности задач тут мягко говоря спорна.
Добавлю к оптимистичному выводу автора, что развитие no code платформ и искусственного интеллекта может создать совершенно новые специальности, в которые будут перетекать сегодняшние разработчики
Вот когда в комментариях к такой статье окажется комментарий вида: Я ИИ и я успешно заменил программиста в компании X. Вот тогда можно беспокоится. До тех пор - это всё просто слова.
С помощью No Code можно создавать практически любые системы: веб-приложения, интеграции с разными сервисами, мобильные приложения, базы данных. Например, с помощью Shopify собрать интернет-магазин, а в FlutterFlow — игру на смартфон.
для меня как правило есть две проблемы. первая - декларируемая простота оборачивается сложностями других порядков, например, захотел сайт на Wordpress (многие говорят что это несложно), ставить темы, шаблоны, одно с другим не работает, тратишь время и нервы, находишь какой-то вариант, но настроек чтобы что-то менять - минимум и вуаля, не желая учить css/html/js/php мы всё равно приходим к тому что сидим, ковыряем исходники, учим, переделываем под себя. вторая - вытекающая из первой, вместо изучения php учишь то как тыкать мышкой (по сути тыканье мышкой это небольшой обман, так как можно написать и редактор для работы с ассемблером, где вы только мышкой и будете тыкать), ибо важный навык не тыканье, а когда, как и зачем - это же не пальцем в небо тыкать. А кроме этих знаний добавляется необходимость знать кучи сервисов, API, фреймворков и т.п. чтобы сделать выбор. Иначе получается у вас люди далекие от разработки знают больше чем программисты - так не бывает.
Я как-то полез в Unity, тоже из каждого утюга рассказывают как там кликая мышкой можно игры делать. Ну да, "крестик за ноликом" если, всё остальное это точно такая же разработка только вид сбоку.
Разумеется. Но есть решения, где дальше «крестиков за ноликом» и не нужно. Понятно, что есть ряд систем, которые вырастают в потребность полноценного кода. Но так бывает не всегда.
Тут проблематика состоит в том, чтобы вовремя уловить момент, при котором нужно перейти от «мышки» к полноценному программированию.
не в этом дело. возможно объяснение моё недостаточное для понимания. суть в том, чтобы выбрать инструмент уже нужно быть в теме, тогда да, у вас выбор между "сидеть и кодить" или "сидеть и кликать", но вы как пример приводите людей которые не обладают навыками кодинга и просто тыкают проект мышкой - это так не работает. Вам кроме умения программировать потребуется навык тыкателя "no code" систем. Можно аналогию с chatgpt провести вот в чем - наличие консоли chatgpt не даёт вам никаких преимуществ, так как вам нужно уметь им пользоваться, а потом уметь отделать зёрна от плевел. А это, на мой взгляд, скилл куда более продвинутый чем изначальный скилл разработчика.
Но есть решения, где дальше «крестиков за ноликом» и не нужно
то есть в выборе "запрограммировать за 1 час в знакомой среде" или "выучить новую систему no code и запрограммировать за 10 минут" вы предпочитаете второй вариант?
Но так бывает не всегда
мне про такие системы рассказывают лет 20, но дальше статей движения я не увидел. Возможно это настолько узкоспециализированные системы что я просто с ними не пересекаюсь, но тогда это выбивается из общей поданной вами концепции - сделать просто кликая.
Тут проблематика состоит в том, чтобы вовремя уловить момент, при котором нужно перейти от «мышки» к полноценному программированию
то есть писать проект пять недель, например, чтобы потом начать с нуля писать на конкретном языке? мне кажется особенность любого ЯП в том что он гибок, вы можете реализовать всё что хотите. Если no code предоставляет всё то же самое, то почему не продолжить всё делать на нём, где тот магический Visual C# в прямом смысле слова, который вытеснил C# и все просто кликая пишут софт?
Мне кажется это просто появление новых специалистов, а не инструмент исключающий что-то. В определенной перспективе это окупается безусловно, но я не вижу инструмента который в пару кликов создает проекты, да еще и силами людей которые далеки от темы.
то есть в выборе "запрограммировать за 1 час в знакомой среде" или "выучить новую систему no code и запрограммировать за 10 минут" вы предпочитаете второй вариант?
Допустим, у Вас есть стартап, которому надо рассылать триггерные письма по своим пользователям. В стартапе есть 1-2 программиста с очередью задач. Благодаря no code можно выделить более дорогостоящий ресурс на более приоритетные задачи, а триггерную рассылку сделать через систему no-code.
Да и интерфейсы систем интеграции, которые я встречал, не требуют глубокого изучения. Поэтому с ними достаточно один раз познакомиться, чтобы опять же не уводить простые задачи на уровень разработки, которая всяко будет стоить дороже.
Если мы говорим про более крупные проекты и команды, то выбор уже не столь очевиден, да. Но все сводится к математике расходов и доходов.
то есть писать проект пять недель, например, чтобы потом начать с нуля писать на конкретном языке?
Если на low-code платформе проект надо писать пять недель, а мы опять же рассматриваем вариант с небольшой командой, к примеру, то скорее всего разработка точно займет больше пяти недель. Потому что надо обеспечить среды разработки, архитектуру, наблюдаемость, тесты и тд.
Если no code предоставляет всё то же самое
No code - он как кредит. В определенных условиях он может оказаться выгоден. А иногда - разрушителен для собственного бюджета.
Да, языки программирования гибки, но не стоит забывать стоимость этой самой разработки по отношению к доходам.
Благодаря no code можно выделить более дорогостоящий ресурс на более приоритетные задачи, а триггерную рассылку сделать через систему no-code.
и я вижу только два варианта - нанять человека умеющего в no code или заплатить кому-то кто изучит no code. других вариантов нет. и тут вопрос, а дешевле - это сколько?
Да и интерфейсы систем интеграции, которые я встречал, не требуют глубокого изучения. Поэтому с ними достаточно один раз познакомиться, чтобы опять же не уводить простые задачи на уровень разработки, которая всяко будет стоить дороже.
я как-то сел читать squid.org и вроде всё понятно, но сервер с kerberos аутентификацией подниматься не хотел, пока не нашел гайд какого-то человека, который описал всё до уровня no code. прошло больше 20 лет и всегда когда мне говорят, что эта программа/система вся до мозга и костей юзер/админ френдли, то я не верю и пока ни разу не ошибся.
так же я смотрю периодически на ютубе разное и там порой ролик на 5-7 минут говорит больше о системе чем её гайд. То есть сначала кто-то учит, а потом всем рассказывает, например как вы в своей статье. я о том что простота тут не универсальный показатель.
Но все сводится к математике расходов и доходов
Не уверен что крупная компания в состоянии такое посчитать. Скорее так - уверен что никто ничего считать не станет, просто есть бюджет и его осваивают.
всё же мне кажется я слабо понимаю материал чтобы услышать вас в правильном ключе. чтобы не толочь воду в ступе предлагаю закончить обсуждение. попробую что-то почитать по этому вопросу, но как я писал в самом начале за почти три десятилетия работающую систему как волшебную палочку я так и не встретил.
Способны ли ИИ заменить NoCode и LowCode компании а NoCode компании ИИ?
я могу отдать нейросети ссылку на свой профиль в соцсети и попросить написать сопроводительное письмо
Если бы вы добавили ссылку на мой профиль в соцсети, то получили бы ровно тот же результат) Это все потому, что ChatGPT на основе GPT-3, который вы использовали, не умеет ходить в интернет от слова "совсем", у него просто нет туда никакого доступа)
А вот ChatGPT на базе GPT-4 имеет две возможности: первая — возможность искать в Bing при необходимости, читать найденные материалы, анализировать их и выдавать ответ (временно отключено из-за бага) и вторая — использовать плагины, среди которых есть разные, в том числе те, которые позволяют вытягивать контент по ссылкам и что-то с ним делать.
Если бы вы добавили ссылку на мой профиль в соцсети, то получили бы ровно тот же результат
Что для начала не так уж и плохо, если нет опыта сочинения специфических cover letters. Получается некий скелет, который можно уже под себя допилить. К сожалению, большинство результатов требует доработки высокоточным напильником.
Но вот замечание про отличия 3 и 4 версий вполне валидное. Спасибо! Надо будет по подписке потестировать.
Что для начала не так уж и плохо, если нет опыта сочинения специфических cover letters. Получается некий скелет, который можно уже под себя допилить. К сожалению, большинство результатов требует доработки высокоточным напильником.
Спору нет — пишет неплохо, я лишь указал на то, что результат не учитывал данные профиля в соцсети.
Разработка — всё? Действительно ли нас всех заменят роботы