Комментарии 217
AI по определению не может писать код лучше человека, поскольку процесс написания основан на компиляции написанного людьми. Перепаста максимум может достичь равенства, но не превзойти.
Но ведь и люди пишут код на основе знаний полученных от примеров написания кода другими людьми.
А вот тут возникает "проблема источника". Вопрос откуда LLM берут знания - покрыт мраком. Меня смущает именно это в первую очередь. Я тут мучал LLM вопросом про "рецепт свиных крылышек", но мне подсказали что такое вообще то есть у свиньи (я например не знал и выглядело смешно). Но про шахматы LLM лучше не спрашивать - там полный мрак. Пока ни один LLM мне не ответил на простой вопрос "что такое Мат Лусены". Хотя поисковик его легко находит.
Так что пользоваться тем что берет знания неизвестно откуда - я не буду в тех областях в которых не шарю. Чревато. но боюсь что такого мнения придерживается мало людей, а значит неизбежны проблемы. причем достаточно скоро.
Но если рассуждать логически, то разработчик учится на материале других разработчиков или авторов языка. Аналогично поступает ИИ. В чем разница обучения человека и ИИ, особенно с учетом, что ИИ обучается быстрее и точнее следует материалу?
КТО дал ему этот материал? Я же говорю - спросите поисковик и ИИ про мат Лусены - сразу увидите разницу. Кроме того поисковик выдает другие варианты, а ИИ - нет. В шахматах есть позиция Лусены, но есть и Мат Лусены. Кто-то скормил что есть одно, а другого нет.
В случае с преподавателем вы тоже получаете знания. Но у вас (как программиста) есть другие источники (форумы например) с мнением других людей. И оттуда человеку знания тоже поступают. А вот в ИИ я никак не могу (да и не хочу) засовывать знание что есть мат Лусены (мне и не дадут такого сделать).
Вот и вся разница - недостоверность первичных знаний и невозможность людьми дополнить ее.
А если представить, что постепенно ИИ будет обучаться на всем доступном для человека объеме материала. Модели уже читают форумы, а не только обучаются на том, что им дают. Просто гипотетически, если представить, что ИИ станет оперировать максимально обширной БД, Ваше мнение?
Ему не дадут это сделать разрабы. Про из боязни того что информация на форумах может быть левая и требовать проверки. Аналогично чтобы принять изменения в изначальных данных нужен авторитетный источник. Я не могу являться авторитетным источником для разработчиков ИИ, поэтому мое мнение будет рпоигнорировано. Как и мнение других людей. Кроме того - Интернет - большая помойка. Поэтому данные могут добавляться только под контролем людей. А значит нужно их сажать и актуализировать данные.
Больше шансов что скоро программисты будут чить ИИ программировать, но и это врядли.
Так что мой прогноз - какие то средненькие задачки, или улучшение процессов делаться будет. А вот само программирование маловероятно полноценное.
То есть все фантазии экспертов на тему - программистов уволим, оставим только одного погонщика ИИ - это утопия?
Кто я такой чтобы осуждать их заблуждения?
"фантазии экспертов" - звучит забавно. Эксперты, как бы по определению - "люди, обладающие знаниями". А фантазия - самое что ни на есть отсутствие знания. Оксюморон получается, однако.
Погорячился, скажем не фантазии, а мнения. Так будет лучше? Но вопрос остается.
Так будет хуже - не будет оксюморона :)
Я не знаю, какие эксперты задаются такими вопросами, но, да - это утопия. Если ИИ - это инструмент, то каждый "кожаный мешок" будет мнить себя "погонщиком" и будет конкуренция за доступ к "дорогому ресурсу". А если ИИ - это самостоятельный актор, то нафига ему "погонщик"?
В общем, "все фантазии экспертов на тему - программистов уволим, оставим только одного погонщика ИИ" это действительно фантазии.
А как вы себе такое представляете на практике? Можно ваши развернутые размышления на эту тему? Погонщик ИИ это кто? Человек который ставит задачу? Насколько компетентным специалистом надо быть в вопросе постановки? Какие критерии должны быть в оценке результата? Кто будет нести ответственность за решение?
И кстати, ИИ все еще не существует, существуют нейросети, которые имитируют ИИ
Что значит "имитируют"? И как отличить имитацию от настоящего? Крякает как утка - значит утка, не так?
Когда железка начнёт мыслить, сама себе ставить цели и задачи, взаимодействовать с миром самостоятельно. Скайнет, агент Смит и пр.
И то про Скайнет это просто сказка,хотя пока эти нейросети находятся на уровне фантазирования,они не могут запомнить картину до конца и всячески на неё накладывают слои картинок,у них тупо самосознания пока нет и не уверен что им реально это передать так как человек с рождения познаёт мир и через жизнь,он берёт мысли из головы на собственном опыте а ИИ даже не понимает смысла некоторых слов,и даже не знает что нужно человеку-он может сам придумывать истории и писать код но этот код рабочим на вряд-ли будет потому что в нём будет куча ошибок,не тот формат или много чего ещё,про истории молчу-насочинит ещё ту небылицу...и можно ещё много чего рассказать но тут текста не хватит,хоть статью пиши.Плюсом ИИ разработка занимает много сил,времени и ресурсов-для них готовят суперкомпьютеры порой и что бы чему то обучить ему придётся предоставить доступ к интернету и инфе,порой даже самому можно что-то написать в интернете или снять видео что бы ИИ это запоминал и практиковал...в общем это тяжело и муторно но человека он никогда не заменит так как за собой он не может следить и ухаживать,использует он инфу созданную людьми а без них он такую ересь накатить может,он максимум в написании кода полезен или генерации картинок,хоть без ошибок слава богу,недостатков можно много привести и что бы он выполнял некоторые вещи простой код в этом никак не поможет-все команды цифрами не описать,ему придётся обучаться но уровне младенца и ребёнка что бы научиться отличать вещи,знать их смысл и названия чтобы их не путать в дальнейшем и прочее...может в будущем это станет реальность состоятельность ИИ и сознательность но мне страшно за наше будущее если он будет много чего знать и знать про нелогичность людей 😅
Это попытки создать хайп и поднять капитализацию AI и смежных проектов. Имхо, а сам продукт тут вторичен.
С точки зрения решения реальных программистких задач, пока это чуть улучшенный генератор/валидатор в IDE, способный выполнить чисто механические действия. Может чуть ускорить рутинные задачи и, в некоторых случаях, использоваться как поисковик.
Возможно также применять для каких-то задач связанных с обучением, полагаю пояснить в учебных примерах что есть что вполне способен. Т.е. можно использовать как помощника при необходимости разобраться с какой то новой технологией. Рассматривать как реальную замену программистам - на данном этапе странно.
Еще один момент - ИИ все консервативны и пользуются устаревшими знаниями. Доказать тоже могу легко.
Беру свои шахматы и задаю простой вопрос " в каком порядке лучше изучать шахматные фигуры детям 5-6 лет". Получаю практически всегда ответы что начинать с короля/пешки потому что - и дальше аргументация.
Но последние годы порядок изучения фигур в шахматах поменялся. Он практическиво во всех учебных курсах - ладья-слон-ферзь и так далее.
А вот почему ИИ отвечает так, а не так как учат - я говорить не буду. Все лежит на поверхности
А вот представмим что мы решили обучить сеть правильно расставлять запятые. И вместо скармливания ей хорошо отредактированой провереной литературы, начнем кормить её всеми текстами на русском языке. Включая все форумы соцсети и мессенджеры. Каков будет результат?
На достаточно большом и качественном корпусе будет что-то близкое к правильнуй пункуации. Правильное написание одно, а ошибки у каждого свои. Если считать, что неграмотные люди запятые ставят от балды, то вероятность наличия запятой в конкретном месте будет 1/2, но вот "грамотная" часть датасета эту вероятность в нужном направлении сместит, пусть даже и немного. И по идее нейросеть это смещение обнаружит. Понятно что не все ошибки так распределены, потому к абсолютно грамотному тексту мы не придем, скорее на выходе мы получим набор популярных ошибок, но чисто по ощущениям он будет не слишком далеко от глобального минимума = абсолютно грамотности.
А вот в ИИ я никак не могу (да и не хочу) засовывать знание что есть мат Лусены (мне и не дадут такого сделать).
Файнтюнинг курите
" В чем разница обучения человека и ИИ," - а вы уже и как мозг человека и как сознание устроено выяснили чтобы этот вопрос задавать?
человек обучаем, точнее, способен получить и закрепить знания. Именно знания, то есть и теорию, и методологию, понять суть наблюдаемого явления или объекта, его значение для я, мы, место среди других объектов, иерархию в системе ценностей своей, своей общности, человечества вообще. Выработать систему я-объект, я-явление, а, правильнее, треугольник: я-пространство (мир) - явление (объект).
ИИ не имеет я. Не рожден как я, не рос и не воспитывался как я.
ИИ - это медведь на велосипеде - научить можно, но сам медведь на велосипед даже не сядет, да просто никогда не окажется в связке взаимодействия я-велосипед.
ИИ - попугай: может научиться воспроизводить сложные связки слов, но именно как последовательности звуков, а не именно осознанных понятий.
Как птица им может точно воспроизводить голос, интонации, но, опять же, без осознания понятий.
И даже в приведенных случаях с животными есть "я", связки "я-мир", "я-человек". У ИИ "я" отсутствует и никогда не будет. Инженеру может удастся сымитировать "я" у ИИ, но никогда "я" не удастся воспроизвести.
Пока ни один LLM мне не ответил на простой вопрос "что такое Мат Лусены".- но как? Я задал такой вопрос и ответ-Мат Лусены, также известный как спёртый мат, — это шахматная комбинация, при которой король оказывается в мате из-за того, что его собственные фигуры блокируют возможные пути отхода. Этот мат достигается с помощью коня и других фигур, которые ограничивают движение короля и тд....Что не так?
Я спрашвал Капилиота и ChaGPT. Ниже скриншот от ChatGPT. Если Вы спросили у другого - значит там источник изначальных данных был другой. Что только подтверждает мое утверждение, не более того
Я может туплю, но на вашем скриншоте ведь ChatGPT успешно отвечает на ваш вопрос?..
Спёртый мат (мат Лусены, мат от удушья) — мат конём, когда свои фигуры мешают королю уйти от угроз противника.
ИИ же загоняет про пешку... Так что - нет, chatGPT не успешно не отвечает на вопрос.
Если спрашивать на английском про Smothered Mate то все в порядке, т.к LLM обучалась в основном на английском.
Ну т.е. опять не AI тупой, а надо уметь спрашивать так, чтобы тебя понимали. Как и при общении с людьми, собственно, телепаты не часто встречаются.
Опять же - я спрашивал и на английском. Вы никак не поймете что я пишу - вопрос в первоисточнике. А он - неизвестен и параметры ввода начальной информации - покрыты туманом. Если с системой образования и получения информации у людей все более-менее понятно, то с LLM - нет.
А что вы спрашивали на английском? Потому что в английском языке есть Lucena position в эндшпиле, про который LLM и пытаются рассказать, а мат Лусены так не называют.
Насколько я вижу, ИИ пытается объяснить, что есть термин Lucena position. А термин Lucena Mate не особо используется.
Насколько я вижу из объяснений выше, действительно, есть термин Lucena position и связанный с ним Smothered Mate.
Не знаю, насколько это правда, но на основании информации из этой ветки, я ответил бы в точности, как ИИ :)
Если в поисковике задать вопрос - то там есть ответы и про мат в том числе.
Я же не про то пишу что так правильно или нет. Проблема всех этих LLM очень проста - если ты НЕ в теме задаваемого вопроса ты просто не узнаешь никак что это есть. Это первая проблема.
Вторая проблема - непонятен вопрос откуда берутся изначальные данные и насколько информация которая загружена в мозг этих самых ИИ вообще нормальная. Это проверяется простым вопросом про порядок изучения шахматных фигур. Так уже лет 10 никто не работает из педагогов, а все LLM доказывают что изучать шахматные фигуры надо либо с пешки либо с короля, что сложнее в разы среднестатистическому ребенку (и все последние учебники которые я видел начинаются именно с ладьи. Писанину тренеров оставляю за скобками - это не среднестатистический ребенок)
Проблема всех этих LLM очень проста - если ты НЕ в теме задаваемого вопроса ты просто не узнаешь никак что это есть.
Ну в точности постоянно поднимающиеся вопросы "как понять, вдруг врач троечник, не фуфломицин ли выписал или на никчемную процедуру разводит", "как понять, что строители не чушь несут"...
Я как бы в курсе про позицию и мат если что :-)
Мой любимый perplexity, который я все чаще использую вместо Гугла:
Хотя, как по мне, оценивать буржуйские AI, общаясь с ним на русском - дурная затея. Я дебилом буду выглядеть, если со мной вести философскую беседу на испанском, хотя в кафешке еду заказать в состоянии.
Я как-то пробовал спросить результаты чемпионских матчей Карлсен-Ананд.
Ну казалось бы, чисто статистическая и общеизвестная информация, ничего не надо придумывать. Но даже там результаты некоторых партий были с ошибками.
То о чем я и пишу - каков источник? Это проблема, а не что-то другое. И этот источник мы не знаем (и вряд ли узнаем)
Проблема не в источнике. Точнее понятно, что источник - это всемирная помойка, и другого не будет. Вся мякотка в алгоритмах сжатия информации с потерями. Это как JPEG: в целом вроде похоже, но попиксельно уже совсем не то что было в оригинале.
И да и нет. Мне нравятся LLM как переводчики, бывает что я что-то их справшиваю. Но потом обязательно найденное проверяю по обычным поисковикам. 50/50 где-то, огрехов много.
Мне не нравится ответ на простой вопрос "в каком порядке детям легче всего изучать шахматные фигуры". Все. Тема LLM после ответа на него закрыта полностью. Увы... Потому что откуда взята информация понятна, и перебить ее никак не получится
Перепроверять - это святое :)
А что не так с ответом? Если советует сначала пешку, потом ладью, все, негоден? Почему? Полностью галлюционирует? Или напрасно опирается на многовековой опыт, не в курсе тенденций последних лет?
Да, последнее верно. Детям легче изучать именно в другом порядке. но на самом деле эти ответы просто показатель того как выбираются ответы - чем больше про что-то написано - тем вероятнее что LLM выдаст этот ответ. А с учетом того что про порядок с пешки писали веками, то перебить это практически нереально. А других варинтов он ведь и не предлагает.
P.S. Если что - пешка самая сложная фигура по ходам в шахматах. Это так - к слову. Даже конь легче понимается
Мне нравятся LLM как переводчики
Ага, я одному такому задал текст фантастического рассказа и попросил перевести. Потом читаю перевод (я знаю оба языка) и тихо офигеваю: в оригинале такого не было! В смысле ЖПТ реально выдумал свою концовку, которая совершенно не совпадала с тем, что просили перевести.
Так вот, боюсь, что если начнут LLM использовать при переговорах глав государств, то зима нас ждёт долгая и ядрёная.
Господи какой дилетантский бред. Вы мучаете ЛЛМ общего назначения узкоспециализированной темой. Возьмите лламу и зафайнтюньте под шахматы, получите идеальный результат.
А то что вы говорите звучит на уровне "молоток плохой инструмент потому что плохо закручивает шурупы".
Выбирайте инструмент под задачу и изучите предмет беседы, а то выглядите глупо. Я напомню что ИИ обыграл человека в шахматы уже очень давно.
Совсем не один?
edited: блин, я конечно буду читать всю ветку до конца... обязательно!
Что такое "мат Лусены"
Слова, которыми Лусена опишет моих близких родственников, если разобью её любимую вазу, конечно же!
А я вот спросил даже не LLM, а Егора Летова из character.ai, какие у него любимые дебюты (я был уверен, что дебют Гроба). И он сходу рассказал про Дебют Панка и Дебют Скрима, которые настолько против системы, что их ни в одном справочнике нет.
зато ии не запастит, код в прод окно. сначала тест, работа над ошибками, перепись , и когда нибудь нормально напишет (ну если интегрировано допустим )
Нет. Люди пишут код основываясь на понимании явлений/реальности. Пример кода мало что даёт без разъяснений и понимания подходов написания этого кода. Какая-то перепаста/"SO driven development" и подобное написанием(созданием) кода не являются.
К тому же, я не вижу в вашем тезисе доводов за "аи лучше". Даже если мы предположим, что и люди, и аи действуют одинакого, то где здесь лучше? Про "сравнятся" я упомянул выше.
Так вся штука в том, что в мозге те же нейросеточки, которые тоже обучились когда-то по примерам. В лучшем случае творчество - это просто рекомбинация уже виденного.
Что такое "понимание явлений" как не обращение к вбитым в школе основам и постройка из кирпичиков детских знаний каких-то взрослых суждений?
Нервная система возникла эволюционно чтобы моделировать окружающий мир. И предвидеть события. На основе моделирования. В модели нет ничего того, что отсутствовало бы в обучающей выборке. Обратное было бы безсмысленно.
Только вот у программиста есть возможность, которой нет у ИИ - он может запустить свой код и посмотреть как он работает. Что ещё важнее, у ИИ этой возможности не было и в период обучения.
Встретив некоторое утверждение относительно программирования на форуме, ИИ (на данный момент) может лишь включить его в свою обучающую выборку, либо не включать, в то время как программист может его проверить. Это первое.
И второе - программисту, в отличии от ИИ, не требуется держать весь код в памяти. Когда я делаю рефакторинг вида "вынести выражение в функцию" на языке, который не поддерживается IDE - я выделяю кусок кода, вырезаю его в буфер обмена, и вставляю его в другое место, после чего редактирую. Ни в какой момент времени мне не требуется удерживать этот кусок кода в памяти. Программисту выделить кусок кода в функцию одинаково просто что для одной строки, что для тысячи.
Но ИИ (на данный момент) работает не так - он запоминает предоставленный ему код, после чего заново пишет отрефакторенный. И вот во время этого написания заново он может допустить кучу ошибок, которые бы никогда не допустил программист.
Очередное подмена темы на "те же"/"так же". Вам нужно показывать "лучше", а не "так же".
В смысле? "Кремниевые" нейросеточки уже лучше "углеродных", если учитывать, сколько нейронов в наших тушках занимаются тупо обслуживанием чисто биологических процессов, а на когнитивные остаётся мЕньшая часть. Правда, мозг наш кушает не более 100 Ватт, а вот датацентры - МегаВатты.
Сравнивать лучше/хуже можно долго, перебирая условия и параметры.
Но суть в том, что, как мне кажется, и очём я хотел сказать выше, различия у нас уже просто количственные, но не качественные. Т.е. творческие способности у ИИ уже есть. Хотя тема тут холиварная и обширная.
Лучше "в среднем"? Или "лучше лучшего"?
Если последнее, да, стопудово можно найти специалиста в конкретной области круче, чем AI. Но в реальности я с таким вряд ли буду общаться. И AI с высокой вероятностью окажется лучше тех, к кому у меня есть доступ.
Разумеется, можно придумать ситуации, когда я не могу сформулировать свои задачи или вру. Условный доктор Хаус не будет мне верить, в отличие от AI, и это даст ему преимущества. Но в реальности я не лечусь у md house, не учусь у мировых светил и т.п.
Так вся штука в том, что в мозге те же нейросеточки, которые тоже обучились когда-то по примерам.
А стрелы пускают тем же луком, что в огороде растёт?
В модели нет ничего того, что отсутствовало бы в обучающей выборке.
Но там отсутствует многое, что есть в окружающем мире.
Но там отсутствует многое, что есть в окружающем мире.
И что? Любая карта - не территория, любая модель упрощена. Это не мешает ими пользоваться.
Да и в головах хранится отнюдь не все про окружающий мир. Я так же, как и AI, не знаю, что вы ели на завтрак, но это не сильно мешает мне выполнять свою работу.
не знаю, что вы ели на завтрак, но это не сильно мешает мне выполнять свою работу.
Даже если Вы гастроэнтеролог?
Конечно. Куча гастроэнтерологов по всему миру прекрасно выполняет свою работу без знания этих деталей о k4ir05.
Если же какая-то информация в конкретной ситуации является существенной, разумеется, нужно ее сообщить AI. Так же, как кожаному гастроэнтерологу сообщают рещультаты анализов и прочую информацию о конкретном пациенте, но только, когда это потребовалось (а не всю кучу анализов, прошедшую через лабораторию).
Очевидно, я непонятно выразился. Имел в виду обучающие выборки искусственных языковых моделей. Речь ведь шла о сравнении естественных нейронок с искусственными. По этой причине вторые не могут быть лучше первых.
По этой причине вторые не могут быть лучше первых.
По какой причине? Я правда не понимаю, в чем принципиальная разница.
В "естественную нейронку" точно так же загружается разная информация. . И выводы из одних и тех же фактов они сплошь и рядом делают разные в значительной степени потому что у них были (и остаются) очень разные обучающие выборки
Я не спорю насчет лучше-хуже, хотя бы потому что не знаю ваших критериев оценки. Я говорю исключительно о схожести механизмов обучения (учебники, форумы, окружающие - у всех людей весьма разный набор исходных данных о мире). А уж когнитивных искажений - море разливанное.
В "естественную нейронку" точно так же загружается разная информация.
Ну совсем не точно так же. Раз в пять более разная. И без сторонней обработки, фильтрации и оценки.
Уже в этом очень много различий. Не говоря уже об архитектурных различиях и механизмах работы.
Да причем тут архитекутрные различия :)
Я не согласен лишь с тем, что якобы у нейронок есть большая проблема с исходными данными, они не полные и с кучей ошибок в отличие от людей [и поэтому нейронки принципиально не могут догнать людей]
Как по мне, что с искуственными, что с естесвенными нейронками данные для обучения поставляют некие люди (более профессиональные - авторы учебников), менее профессиональные (родители, соседи со своими странными представлениями о мире). Исходные данные не идеальны в обоих случаях.
Более того, как раз для нейронок более реально обеспечить качественный датасет. Трудоемко, с каждым разом все более исправленный, но с гарантией, что не придет баба Дуся и не расскажет, что ожог надо сметанкой намазать. И даже если такой редкий артефакт пролезет в датасет, он будет с малым весом. А вот ребенку даже однократный случай может запасть в душу с приоритетом выше, чем официальные медицинские рекомендации.
Сейчас не так, сейчас встречаются "артефакты". Но у людей заблуждений тоже дофига.
Визуально понятный пример - первые "рисовальные модели" не умели нормально пальцы рисовать, а посмотрите сейчас на какой-нибудь Flux - не прикопаешься. И текст (на английском) очень хорошо стал писать. Чтобы реальный человек настолько улучшил свои навыки рисования за год - три ха-ха.
Как по мне, что с искуственными, что с естесвенными нейронками данные для обучения поставляют некие люди
В случае "естественной нейронки" основное обучение происходит, когда полученная снаружи информация начинает активно использоваться на практике, в DL же тренировка и инференс достаточно изолированы.
Вы хотите сказать, что даже если в человека "загрузить" информацию, реально использоваться будет только небольшая часть, пригождающаяся на практике?
С этим я согласен, куча неиспользуемой информации забыта.
Пока информация не опробована на практике - толку мало. Можно прочитать книжку по устройство ядра Линукса, но пока не напишешь свой драйвер или не пофиксишь какую нибудь багу, это по сути мёртвые знания. Существенна обратная связь "получил информацию"->"попробовал применить"->"получил новую информацию".
Да причем тут архитекутрные различия :)
Полагаю, это влияет на способ обработки данных.
Как по мне, что с искуственными, что с естесвенными нейронками данные для обучения поставляют некие люди (более профессиональные - авторы учебников), менее профессиональные (родители, соседи со своими странными представлениями о мире). Исходные данные не идеальны в обоих случаях.
Не, естественные ещё и сами собирают данные. Они ведь не ограничены только текстовым форматом, и обладают самостоятельностью. Но далеко не все данные оцифрованы в текстовой форме, и загружены в сеть со свободным доступом.
Что значит "сами собирают данные"? Перепроверяют, обрабатывают, делают выводы, строят теории? Или просто складывают себе в память на какое-то время "водитель автобуса сегодня ехал в кепке"?
Даже если опустить мультимодальные нейронки, я невысокого мнения о способности (точнее привычки) большинства людей к осмыслению и систематизации опыта. Мышечная память, навыки - да, конечно.
Но "посмотрел, как на закате солнце красит верхушки деревьев, как корабль скрывается за горизонтом, и сделал вывод что земля круглая" - сильно сомневаюсь, что многие "естественные нейросетки" реально так обогащают свою картину мира.
Скорее формируют себе всякие приметы и суеверия, но к достоинствам такой "самостоятельный сбор данных" я не отношу.
Эксперимент Скиннера
Посадил он 8 голубей в клетки. Эти птицы в течение нескольких дней получали пищу гораздо меньше того, сколько они обычно едят. Голуби были голодными, а следовательно, высокомотивированными для активности чтобы получить еду. Каждого голубя каждый день на несколько минут помещали в экспериментальную камеру, где он мог свободно вести себя как и положено голубю. В течение этого времени, голубю выдавали пищу каждые 15 секунд. Прошло несколько дней и экспериментаторы запротоколировали поведение птиц.
Вот что получилось: у шести из восьми птиц реакция на нахождение в экспериментальной комнате была четко определенная. Один голубь, после посадки в специальную комнату, начинал ходить по часовой стрелке и выполнять 2 поворота между кормежкой.
Другой вытягивал голову в один из углов , третий качал головой . Вообщем, у каждой из птиц сформировалось определенное движение на кормление. Посмотрев запись, экспериментаторы увидели каким движением у какой птицы начиналось первое кормление. При последующих посадках в комнату, птицы инициировали это поведение в надежде скоро получить еду. На лицо, позитивное подкрепление.
"сами собирают данные"? Перепроверяют, обрабатывают, делают выводы, строят теории?
Именно так. Тех, кто так не делает, я бы нанимать в R&D поостерёгся.
Хм. Как по мне, профессионал в своей сфере деятельности не обязательно супер профи в других. Может лажать как обычный обыватель. Но это не повод умалять реальные заслуги.
Лайнус Полинг
Научные интересы Полинга были очень широки: квантовая механика, кристаллография, минералогия, структурная химия, анестезия, иммунология, медицина, эволюция. Обладая феноменальной памятью, он внёс особый и решающий вклад в этих и смежных с ними областях науки. Полинг наиболее известен своим определением химической связи, открытием основных элементов вторичной структуры белка: альфа-спирали и бета-листа, и первой идентификацией молекулярного заболевания (серповидноклеточной анемии); помимо этого у него имеется масса других важных достижений. Полинг был одним из основателей молекулярной биологии в истинном смысле этого слова. За эти достижения он был удостоен в 1954 году Нобелевской премии по химии.
И при этом дико налажал с витамином С (развил целую теорию только потому, что ему лично в специфической ситуации помогло):
С 1940 году у Полинга было диагностировано воспаление почек (англ. Bright's disease — название устарело, в современной медицине ему соответствует группа диагнозов «хронический нефрит»). Для его лечения Полинг придерживался рекомендованной Томасом Аддисом строгой диеты
В 1966 году, получив от Ирвина Стоуна рекомендацию лечить простуду витамином C, Полинг начал принимать 3 грамма аскорбиновой кислоты каждый день. Почти сразу он почувствовал себя живее и здоровее. В течение нескольких последующих лет эпизоды простуды, которые мучили его длительное время, стали менее тяжёлыми и менее частыми. Благодаря этому опыту Полинг поверил, что ежедневный приём больших доз витамина C приносит пользу здоровью. Он стал пропагандировать приём витамина C, читать посвящённые этому вопросу лекции и написал популярные книги, что вызвало недовольство американского медицинского сообщества.
В книге «Витамин С и здоровье» (англ. Vitamin C and the Common Cold), опубликованной в 1970 году (пер. на русск. яз. в 1974 г. изд-вом «Наука»), Полинг изложил свои доводы в поддержку терапевтических свойств витамина С. В начале 1970-х годов он сформулировал теорию ортомолекулярной медицины, в которой подчёркивалось значение витаминов и аминокислот. В 1973 году был основан Научный медицинский институт Лайнуса Полинга в Пало-Альто. В течение первых двух лет он был его президентом, а затем стал там профессором. Его книга о витамине C быстро стала бестселлером. В результате в Америке и позже в других странах миллионы людей были убеждены, что ежедневное потребление 1—2 граммов аскорбиновой кислоты оказывает благоприятное воздействие на здоровье и хорошее самочувствие.
Я же про склонность к критическому анализу информации - она от сферы деятельности не зависит (и полной защиты от ошибок тоже не даёт).
Я и привел пример Нобелевского лаурета. Проявил себя как неспособного отделить пользу конкретно себе и стал распространять на массы.
Так что, с должности продвинутого химика выгнать за такое?
Я согласен, что узнав, что какндидат в R&D лечится лошадиными дозами аскорбинки и периодически проводит себе процедуры озонотерапии внутривенно, я несколько напрягусь. Но это мое эмоциональное. И хотя формально - это очень связано с критическим анализом информации, в реальности я считаю, что он вполне может быть идеальным кандидатом на данную позицию.
Что значит "сами собирают данные"?
Видят, слышат, щупают, нюхают, пробуют на вкус. Обрабатывают эти данные и строят картину мира.
Скорее формируют себе всякие приметы и суеверия, но к достоинствам такой "самостоятельный сбор данных" я не отношу.
Так ведь не все на этом останавливаются. В итоге ведь это привело к научному методу.
И на основании построения своей картины мира и получаются всякие когнитивные искажения суеверия и т.п. Этому не в школе учат.
"писаные" знания неизмеримо выше качеством. Так что я бы не стал утверждать, что возможность самому обработать увиденное-услышанное делает картину мира более гарантированно более точной.
"Метод тыка" - это святое, но доку почитать не повредит.
То, что сейчас в любой области можно найти кого-то, кто круче в ней шарит, чем AI - спору нет. Но я не живу в идеальном мире, не общаюсь исключительно с мировыми светилами. И у окружающих меня людей, включая меня самого, искажений в самостоятельно собранной картине мира предостаточно.
Причем если для AI датасеты можно улучшать, баги устранять, то следуюшие поколения людей будут опять набивать шишки. И основной прогресс человечества идет, как мне кажетс, не за счет "самостоятельно понюханного", а за счет переданного предыдущими поколениями (улучшение образования, обучение).
И на основании построения своей картины мира и получаются всякие когнитивные искажения суеверия и т.п.
Надо бы добавить "в том числе". А то выглядит, будто только искажения и получаются, никакой пользы.
"Метод тыка" - это святое, но доку почитать не повредит.
Дока означает, что кто-то уже натЫкался раньше и написал предупреждение для грядущих поколений, так что никто не запрещает потыкать самому — просто это займёт больше времени; поверить на слово доке — это просто удобный шорткат для экономии времени.
Именно! Потыкать самому займет больше времени.
Безусловно, во многих случаях это весьма полезно. И даже интересно. Но прогресс в последнее время (не годы, а более длительный отрезок времени) ускорился именно благодаря тому, что куча информации потрбеляется в уже подготовленном виде (сначала письменность, потом вообще Интернет) .
В человеческом опыте "знания из внешних источников" занимают все большую долю. А информация из собственного опыта, отсутствующая где бы то ни было в "оцифрованном виде" - все меньшую. Даже то, что я набил шишек на своем опыте и теперь знаю какой-то хитрый технический момент вовсе не означает, что это нигде не описано, и AI о нем не в курсе. Скорее это проблел в моих знаниях, мне минус, что пришлось очередную собственную шишку набить.
Поэтому я и считаю неверным утверждения этого треда, мол "оцифровано очень мало данных, и никогда не будут оцифрованы вообще все, включая самостоятельно понюханые и увиденные, поэтому искусственная нейросетка никгода не превзойдет среднюю естественную".
А вот с этим маленькая проблема. Две. Нет, три.
Во-первых, нечистоплотные учёные (про примеры отзывов научных работ только ленивый не писал). Если ИИ будет их выдавать как истину в последней инстанции — то нас ждёт немало открытий чудных, когда сварганенная по инструкциям ИИ ракета полетит не туда.
Во-вторых, заложенная в тексты человеческая предубеждённость. Например, если ИИ для президента страны А будет оценивать "а не нападёт ли на нас страна B?", то ответом скорее всего будет "да", потому что во всех литературных произведениях именно это она и делает.
И вишенкой на торте — его собственные галюны.
И чем это отличается от естественной нейронки?
У ученых есть разные школы, которые часто срутся друг с другом. В официальных медицинских практиках дофига всякого шарлатанства (по моему мнению). И даже если не осознанное шарлатанство, взгляды в науке меняются.
Разумеется, я могу привести забавности в подтверждение вашей позициию Например, AI научился прекрасно отличать лаек от овчарок, гораздо лучше, чем человек. А при внимательном анализе оказалось, что лайки, в основном, были на фоне снега, на него AI и ориентировался. Но это вопрос к датасету и обучению.
Когда AI начнет войну против человечества, какое оружтие он будет использовать? Мечи, луки, стрелы, потому что ими было выиграно максимальное количество войн в истории?
IMHO "модели для кодеров" обучали не на Дваче. И с математическими вычислениями вряд ли стоит приставать к general purpose модели.
Я использую разные модели для разных целей. Думаю, что и для помощи в расчете ракеты вряд ли будет использоваться обычная модель, натренированная на датасете с кучей мусора (а-ля что нашла в Интернете, то и выучила). С чего вдруг она схавает больше процент мусора, чем студенты, инженеры, читающие те же научные журналы со статьями нечистоплотных ученых?
Кстати, я очень за подход, выбранный Boston Dynamics в самом начале - никаких нейросеток, все движения алгоритмически прописываются. Разным задачам разные инструменты.
И чем это отличается от естественной нейронки?
Тем, что естественная нейронка получает обратную связь из реального мира? В том смысле, что если разработанный естественной нейронкой мост рухнул, то она получит очень большой штраф к своим весам. А LLM глубоко пофиг — она даже не знает, что есть какой-то мост и кто-то погиб, она занята — токены тасует.
С чего вдруг она схавает больше процент мусора, чем студенты, инженеры, читающие те же научные журналы со статьями нечистоплотных ученых?
Ну, например, с того, что у условного Креосана на ютубе гораздо больше просмотров, чем у условного ДемидОвича.
если разработанный естественной нейронкой мост рухнул, то она получит очень большой штраф к своим весам.
LLM в таком случае будет перетренирована с учетом вскрывшихся обстоятельств. Или слегка подтьюнена в случае мелкого косяка, который человек даже за проблему на сочтет ("и так сойдет").
Причем будет использован накопленный массив данных, но исправлены какие-то ошибки - произойдет улучшение (собственно в мы и наблюдаем существенное улучшение качества работы моделей). В случае же с человеком - ну посадили его, взяли нового, который других ошибок нафигачит.
больше просмотров
Кто тренирует нейросетку на основании "что найдешь в Интернете, тому и верь", а потом строит мост на основе ее выдачи - сам себе злобный буратино.
Даже банальный AтythingLLM, работающий у меня на ноуте (хоть на GPU, хоть дергая большие модели через API) позволяет залить в него специфиче ские документы, и потом задавать вопросы именно по ним.
Режим Chat vs Query:
Chat will provide answers with the LLM's general knowledge and document context that is found.
Query will provide answers only if document context is found.
Я не говорю, что сейчас можно написать "рассчитай мне мост" и получить полный пакет документации. Для меня вообще таое выглядит странно. Я упираю на то, что не вижу какого-то принципиального ограничения, по которому комплекс искусственных инструментов (как нейросетевых, так и алгоритмических) не сможет превзойти среднего (и даже очень хорошего) инженера, рассчитывающего мост на калькуляторе.
В случае же с человеком - ну посадили его, взяли нового
... а новому-то, глядя на предыдущего, сидеть как-то не хочется, поэтому он тщательно штудирует учебники и делает всё возможное, чтобы не загреметь.
Кто тренирует нейросетку на основании "что найдешь в Интернете, тому и верь",
А на чём ещё её тренировать?
Кроме того, в истории человечества, по причинам, описанным мной выше, теперь весьма немало мостов, которые стоят, и достаточно мало мостов, которые рухнули (зато если рухнули — то на все деньги)
Я упираю на то, что не вижу какого-то принципиального ограничения, по которому комплекс искусственных инструментов (как нейросетевых, так и алгоритмических) не сможет превзойти среднего (и даже очень хорошего) инженера, рассчитывающего мост на калькуляторе.
«Теоретически мы миллионеры, а на практике у нас две гляди в доме» ©. Я ровно так же не вижу физических причин, по которым нельзя создать корабль, летящий со скоростью 
, Но есть нюанс...
сидеть как-то не хочется, поэтому он тщательно штудирует учебники и делает всё возможное, чтобы не загреметь.
И врачи сплошь отличники, и врачебных ошибок не существует, и луноходы немножко не разбиваются...
А на чём ещё её тренировать?
На тех самым учебниках, по которым запуганный инженер учится?
Или инженер имеет обратную связь и" в следующий раз свой парашют сложит более ответственно и правильно"?
Я ровно так же не вижу физических причин, по которым нельзя создать корабль, летящий со скоростью
Есть не нюанс, а ваше утверждение, что это невозможно.
Есть не нюанс, а ваше утверждение, что это невозможно.
Если бы Вы в школе физику не прогуливали, то Вы бы помнили что‑то такое про кинетическую энергию и сами могли бы посчитать, сколько лет полной выработки ДнепроГЭС потребуется, чтобы разогнать не то что космический корабль, а хотя бы «Запорожец» до 
. А так — да, теоретически — никаких проблем.
Однако, если карта составлена исключительно с чужих слов, вообще без проверок - качество такой карты именно что может помешать тому, кто её попытается использовать.
Garbage in - Garbage out.
Подготовка датасета для тренировки модели - колоссальная работа. Кто ж с этим спорит.
Так ведь и среди людей можно "напеть Карузо по телефону" - и делать из этого "далеко идущие выводы".
У ИИ, как у любой компьютерной программы, есть неоспоримое преимущество - бесплатный копипастинг и вечная жизнь. В то время как каждого гомосапиенса с рождения нужно обучать премудростям с нуля, причём львиная доля знаний - это неинтересные бытовые навыки животного существования, а через 25 лет мозг начинает деградировать, то у ИИ картина совершенно иная.
ЧатГПТ и аналоги уже превратились в хороших менторов - я, и многие другие, уже используют их в качестве инструмента выжимки полезной информации по тому или иному вопросу. Насколько поиск в Яндексе и Гугле протух и тяжело бывает найти банальные вещи, настолько LLM в этом стали выручать и превосходить. Да, нужна какая-то база знаний, чтобы понимать, где может быть подвох или галлюцинации, но составить регулярку, допытаться до сути какой-то технической проблемы, навести справки - это УЖЕ удаётся делать быстрее, чем былой гуглёж с просеиванием страниц неподходящего текста. Причём, учёт контекста на голову лучше, чем у бывших поисковых систем.
>Так вся штука в том, что в мозге те же нейросеточки
Это не более чем распространенный миф, и для любого нейрофизиолога звучит примерно как "истребитель пятого поколения - это та же лошадь". В мозге нет ни чего хотя бы отдаленно напоминающего нейросеточки в том виде, в котором они есть в ллм. Отдельный нейрон у человека - это практически полноценный процессор сам по себе, а взаимодействие между ними - архисложный процесс, не имеющий ни чего общего с инференсом в сетках.
Я не утверждал, что процессы идентичны. Конечно они устроены по другому. Но снаружи, глядя на эти "коробочки" - костяную и железную - можно чисто модельно сказать, что принцип работы одинаковый. В том смысле как в науке было с теорией теплорода - раньше думали, что это некая субстанция в телах, которая перетекает от более горячего к более холодному - потом теорию опровергли, но формулы течения этой субстанции - как жидкости - вполне остались применимы в современной термодинамике. Теплорода нет, но математически кажется, что он есть - настолько процессы укладываются в его поведение, если бы он был. (ща придут физики и тоже миф развенчают).
Разве аналогия мешает в контексте темы? Разве не аналогичность физических процессов в двух "нейросетях" опровергает возможность ИИ научиться программировать не хуже человека?
Но снаружи, глядя на эти "коробочки" - костяную и железную - можно чисто модельно сказать, что принцип работы одинаковый.
Ну так и у лошади с истребителем принцип работы одинаковый. И то и другое - транспортное средство, которое работает на энергии, полученной при окислении кислородом углерода, загружаемого в данное ТС в составе органических соединений (топлива). И да, мы не знаем на каких принципах работает мозг. Знаем только про работу его самой простой и примитивной части - нейронной сети.
Разве не аналогичность физических процессов в двух "нейросетях" опровергает возможность ИИ научиться программировать не хуже человека?
Разница не в физических процессах, а в принципах работы. Логических.
Опровергать возможность не требуется, требуется ее доказывать. То, что завтра могут к нам прилететь инопланетяне и подарить вечный двигатель - тоже ни как не опровергается. Или то что случится зомби-апокалипсис. Или то что нами всеми управляют жидорептилоиды. Но мы всерьез не обсуждаем все эти _возможные сценарии_.
И с сетками ситуация несколько иная чем с инопланетянами. Если отсутствие инопланетян не доказано, то вот то, что сетки (по крайней мере текущей архитектуры) ИИ быть не могут - математический факт. Трансформер - это фидворвард сеть из начала 80-х (да, трансформеры - гигантский шаг назад в развитии нейронок, от молотка вернулись к палке-копалке, по сути), можно очень условно считать его рекуррентной сетью (если считать рекуррентной связью отправку результата на вход при генерации последующих токенов). Рекуррентная сеть - это конечный автомат. Не больше и не меньше. Поэтому такая сеть не может (и никогда не сможет) решать ни какую из тех задач, которые не может решить КА - например, умножать числа. Или парсить арифметические выражения (да и вообще проверять балансировку скобочек). И много чего еще. На самом деле, все даже еще хуже - дело в том, что МТ у нас универсальные бывают, а вот КА - нет. Поэтому конкретная нейросеть кроме того, что не может решить те задачи, которые не может решить КА, не может решить еще и множество тех задач, которые какой-то КА решить может.
Тут есть некое непонимание в плане того, что способности демонстрируемые сетью _не являются_ свойствами сети. В сетке нет ни чего магического, это все не результат устройства сети и ее архитектуры. Все, что делает сеть - это аппроксимирует некую функцию. И все наблюдаемые свойства - это свойства данной функции. Не сети. В нашем случае эта функция - функция распределения токенов в обучающей выборке. Именно в ней все и содержится. Именно она оказалось структурно сложнее и содержательнее, чем мы полагали. И вместо сети мы можем взять _любую другую_ аппроксимацию - она будет выдавать тот же результат. Можете, например, аппроксимировать полиномами - они тоже универсальны. Будет у вас один огромный полином предсказывать следующий токен. Полиномы теперь умеют программировать?
Здесь изначальная ошибка в нейминге - есть нейросеть в мозгу, и есть "искусственная нейронная сеть" (которая, во-первых, практически ни чего с нейросетью мозга по принципам работы не имеет, а во-вторых - нейросеть мозга составляет меньше половины массы мозга так-то). Но люди слышат, что и там нейросеть и тут нейросеть - и им кажется что это что-то одинаково (или хотя бы близко) работающее.
На основе но не повторяет их. Нейросеть же by design повторяет то что видела в обучающей выборке и не может делать чтото другое.
Мужик напиши проект только с помощью ИИ и всё поймёшь, все эти рассуждения это как вилами по воде, кто лучше, кто хуже, в данный момент ИИ ассистент это продвинутый автокомплит
Одноразовое мышление .. обучение по книгам конечно это опыт другого человека, но все равно там выводят документацию предоставленную продуктом. К примеру у php есть свой сайт с технической документацией, при выходе новой версией php опытный сотрудник обратится к документации, а не ждать когда же выйдет в свет новая книга, новый метод работы с языком. Кроме этого чтобы другому человеку написать, для другого откуда он должен взять информацию?
Интересно ч а откуда первый человек свой первый код подглядел ?
Да, но у человека есть разум, ИИ же не умеет "генерировать" мысли как это делает человеческий мозг. Все же просто. Нельзя создать ИИ не поняв как работает наш интеллккт
Тут важно понимать, что такое "лучше".
Лучше для чего?
Это тезис из статьи, поэтому не ко мне.
Хотя в целом подобные вопросы не должны возникать в подобном контексте. Чем и для чего копия может быть лучше оригинала? Очевидно, ничем и ни для чего.
Допустим лучше - это быстрее и дешевле. Аргумент?
Нет. Тазик дешевле мерина(или что там сейчас модно). Лучше ли он? Нет.
И опять же, меня удивляет подобное потребительское мировоззрение. Появляются какие-либо новые обстоятельства, меняется среда, вместе с этим и требования к тому же коду. Откуда можно копипастить то, что ещё не создано? Ниоткуда. Но потребителя это не волнует, он считает что купит в магазине даже то, что не производится.
В общем, из той же оперы, что и "зачем делать что-то, если можно украсть?", "зачем производить что-то, если можно купить в магазине?" и прочие шедевры.
Дело в том что два разработчика-человека выдают разный код по всем параметрам качества какие вы только можете придумать и за разное время. А вот два инстанса одной llm выдают одинаковое качество. Поэтому достичь равенства с разработчиком из 1% это уже значит сделать ненужными 99% разработчиков. Ну и в целом при таком раскладе можно говорить что AI превзошел человека.
Вас же не смутит фраза "европейцы превосходят ростом китайцев" или вы всегда при этом вспоминаете Яо Миня?
Вы не верите в то, что ИИ может гипотетически превзойти человека?
Я не знаю как вы такой вывод сделали но мы вроде не гипотетические сценарии обсуждаем.
Гипотетически может, только его ещё создать надо.
То что сейчас зовётся ИИ с интеллектом не имеет ничего общего, просто рандомная генерилка текста.
просто рандомная генерилка текста
Прямо как люди. Единственно, люди свой рандом обычно несколько раз ещё прокручивают в мозгу, чтобы уложить в модель мира или ещё какие-нибудь подходящие в моменте концепции, отчего текст обычно принимает какой-то смысл. Примерно такой механизм реализован в модели o1 от OpenAI, потому она намного лучше справляется с рассуждениями.
Тут еще один момент. Мы как то любим всравнивать ИИ с самыми умными людьми - и вот ИИ им проигрывает
А если сравнивать со средними, то запросто выиграет (быть может)
Превзойти в чём? ИИ (как его понимают сейчас) от ЕИ отличается отсутствием самомотивации. ИИ ничего сам не делает, его не прёт решать сложные задачи. Он лишь без конца отвечает на промпт.
Тезисы крайне слабые, мне даже лень отвечать на подобное. Особенно это:
Ну и в целом при таком раскладе можно говорить что AI превзошел человека.
Просто подменяем "равно" на "лучше". С таким же успехом "мусор хуже человека, но он есть везде и ничего не стоит - при таком раскладе можно говорить что мусор превзошёл человека" - крайне сильная риторика.
В чем же слабость? Если ИИ превосходит 99% людей это и есть превосходство. Прямо тавтология получилась. Если мусор из вашего примера в чем то лучше 99% людей то да он тоже превосходит, будучи при этом везде и ничего не стоя.
Я показал в чём - в подмене понятий. Равно и лучше вещи разные.
А так, если хочется обсудить тему нормально(а не используя примитивные манипуляции) - вопрос выше я задавал: каким образом копия может быть лучше оригинала.
Я вам уже показал как. Если я работодатель и АИ лучше 99% претендентов то мне выгоднее «нанять» АИ, даже без учета того что он стоит дешевле программиста, чем искать тот один процент. Получается что для меня АИ лучше чем человек.
Касательно вашего утверждения что равно и лучше это разные понятия. Если ии будет равен сильнейшему программисту в мире(что бы не скрывалось за этим) он будет его сильнее просто потому что он при прочих равных будет обладать свойством копируемости а гений им не обладает. И гений смертен и требует сна а ИИ нет. Если объект А обладает всеми свойствами объекта Б и при этом имеет дополнительные положительные качества то он лучше чем Б по определению. Доходчиво? Или по прежнему будете про мусор писать?
Чтобы ваша нейросеть была лучше 99% претендентов, вы должны обучить ее на огромном количестве материалов, которые сделали 1% лучших. Где вы собрались их брать :)?
Их в природе нету. И никогда не будет, скорее всего.
А обучая на шлаке шлак и получите.
Нет, не показали. Манипуляции ответом очевидно не являются и ничего показывать не могут. Вам даже ниже не поленился кто-то написать по верхам, в чём проблема с 99%. Правда выхода на суть там нет, либо не сформулировано. Помогу с этим.
Оригинал vs копипаста. Приведён пример с 99%, которые уступают копипасте. Вот только уступают они пасте не своей, а пасте того 1%. Правила просты: паста 1% сравнивается с этим 1%, 99% сравниваются с пастой 99%. Иными словами, паста сравнивается со своим источником. Но пропагандист всё перепутал и, условно, сравнил пасту какого-нибудь пхп-джуна не с этим джуном, а с каким-то левым алкашом.
Второй абзац так же попытка подменять тему с "лучше" на "дешевле". Причём я уже отвечал на это, в том числе там есть вопрос по основной проблеме копипасты.
Вам даже ниже не поленился кто-то написать по верхам, в чём проблема с 99%.
"Проблема" с 99% это чисто количественный тезис, спорить с ним это гадать будет 99%, 98%, или 42%. Ваш изначальный тезис качественный - что AI "ученик" не может превзойти человека учителя по определению.
Хотя этому существуют контр-примеры(тот же AlphaGo игравший сам с собой и вынесший в одну калитку всех "учителей") я утверждаю что даже оставаясь в рамках вашего тезиса AI может лучше писать код чем человек. И кстати апелляций к "дешево" вы нигде не найдете в моих комментариях, наоборот я указал что не рассматриваю этот бонус.
Он будет писать лучше по той причине что он делает это 24/7 тогда как человек спит и отдыхает, человек смертен и подвержен деградации а нейросеть может учиться хоть на протяжении сто лет.
Хотя если вы ставите вопрос следующим образом - кто может написать лучший код некоторое конечное и сильно ограниченное количество раз лучше то вы совершенно правы, в рамках вашего тезиса это будет либо победа человека либо ничья. Если же понимать написание кода как работу или просто как длящийся процесс а не разовое соревнование то очевидно что лучший программист работает с 10:00 до 18:00 а за пределами этого срока AI лучше, программист подвержен болезням и в это время уступает AI, программиста может сбить автобус. Итого мы возвращаемся к
Если объект А обладает всеми свойствами объекта Б и при этом имеет дополнительные положительные качества то он лучше чем Б по определению.
который вы проигнорировали.
TL;DR Если ставить вопрос как: кто напишет лучший код, человек или AI то в рамках вашего тезиса вы совершенно правы, если вопрос может ли AI лучше человека писать код то "все не так однозначно" ©
Что видим - ответов за попытки манипулировать нет. Зато есть попытки уже новые. Допустим, рассуждения на тему "99 или меньше - неважно", как будто я где-то сообщал что именно 99/сколько-то ещё важно. Всё остальное проигнорировано.
Что мы видим в данном случае. Из 4 постов данного персонажа попытки подлога содержатся во всех 4. Какой-то тенденции к изменению подхода не видно, персонаж просто решил спамить. Поэтому, сначала ему нужно реабилитироваться - объяснить, зачем он пытался наврать/забалтывать. До тех пор слушать его смысла не имеет.
Допустим, рассуждения на тему "99 или меньше - неважно", как будто я где-то сообщал что именно 99/сколько-то ещё важно.
Там есть цитата ваших слов, по ней можно понять на что именно отвечают рассуждения.
Всё остальное проигнорировано.
Попробуйте сначала перестать игнорировать мои утверждения которые прямо жирно выделены вопросом а потом повторены цитатой а не накидывать одно и то же из комментария в комментарий. Кстати проигнорировать можно утверждение, за 4 комментария я не увидел ни одного нового несущего смысл утверждения, только обвинения.
Что мы видим в данном случае. Из 4 постов данного персонажа попытки подлога содержатся во всех 4. Какой-то тенденции к изменению подхода не видно, персонаж просто решил спамить. Поэтому, сначала ему нужно реабилитироваться - объяснить, зачем он пытался наврать/забалтывать. До тех пор слушать его смысла не имеет.
А это вообще шедевр времен кащенки, вы так бы и написали что у вас цель с трибуны раздавать лозунги для всех вокруг и клеить ярлыки. Для пущего погружения в те времена вам еще осталось начать звать модераторов и обвинить меня в оффтопе.
Вдвойне забавно что обвиняя меня в спамерстве и подлоге(кстати чего именно?) вы приписываете мне утверждения что я напираю на дешевизну и закидываете примерами про мусор.
Где в определении AI то, что вы утверждаете? Человеки тоже компилируют написанное людьми и что? Как из этого следует что NI или AI не могут что-то улучшить?
Где в определении AI иное? Это очередные попытки требовать доказательства с оппонента, не предоставив свои? В общем, задача для вас проста - показываете генерацию уникального контента AI, а также показываете механизмы данной генерации.
Подмену темы на "тоже" в контексте утверждения "лучше" мне лень комментировать - это уровень начальной школы, если не детсада. Тем более, я уже отвечал на это несколько раз.
Иску́сственный интелле́кт (англ. artificial intelligence; AI) в самом широком смысле — это интеллект, демонстрируемый машинами, в частности компьютерными системами. Это область исследований в области компьютерных наук, которая разрабатывает и изучает методы и программное обеспечение, позволяющие машинам воспринимать окружающую среду и использовать обучение и интеллект для выполнения действий, которые максимально увеличивают их шансы на достижение поставленных целей[1]. Такие машины можно назвать искусственным интеллектом.
Где в этом определении то, что вы утверждаете?
Перепаста запросто может превзойти первоисточник по совокупности.
Кожаный мешок хорош, но в чем-то одном, а железяка может быть близка к идеалу сразу во многих областях.
Идеальный скрипач не вытянет симфонию, нужен оркестр, на который еще найди музыкантов.
На данный момент решают проблему дирижера. Музыканты уже имеются. Пока репертуар так себе, "Мурка", "Чижик-пыжик", но лиха беда начало.
Есть генеративно-состязательные сети, которые, как раз по определению создают то, чего не было до них, а не перепаста. И создают часто лучше, чем может создать человек. Во всяком случае картинки, создаваемые ГСС недостижимы по уровню детализации ни одному живому художнику.
Лет 30 назад был знаком с теми, кто увлекался пиксельартом. Это когда рисуешь пикселями фотореалистичное изображение тщательно выбирая цвет каждого одного конкретного пикселя. Каждого. При этом "фотка" в каком-нибудь 800х600 выглядела лучше, чем сейчас выглядит в hd.
Так что про детализацию и художников вы очень-очень погорячились. Люди могут с точностью до пикселя, точнее некуда.
фигня это всё, то, что могут люди с точностью до пикселя. а уж сколько времени это отнимает и кто за это заплатит - отдельный вопрос. Так что у ИИ есть все перспективы делать интеллектуальный продукт и лучше и быстрее и дешевле. Что он уже и делает. С шахматами и го вопрос давно закрыт. С картинками, текстами, музыкой тоже. Дойдёт дело и до кодинга. Если даже и найдётся на всей планете какой-то гуру кодинга, недосягаемый для ИИ, то ИИ заменит обычных рядовых кодеров, которых миллионы. Так что один гуру не изменит ничего.
Я не понял только одного, лучше или дешевле и быстрее :)?
Что говнов массу можно за копейки нагенерить - это безусловно, это мы уже видим. Но откуда вы про лучше придумали ? Лучше некуда. Физически некуда. Но оно не умеет и просто хорошо, оно умеет удручающе плохо в текущий момент.
Не наблюдаю никаких лучших чем у людей картинок. И музыки, кстати тоже. О текстах даже говорить больно.
Всё это можно использовать, но только ради экономии. Сплошной компромисс.
Дешевле и быстрее и выполняющий поставленную задачу - это и есть лучше.
Причем [выполняющий поставленную задачу] можно легко опустить, так как это критерий останова. Нельзя сказать, что вы написали программу дешевле и быстрее, если она не работает.
Так оно не выполняет поставленную задачу. Только задачку. И то, если повезет. И это мы за скобками оставили тот факт, что постановка задачи - это более половины работы инженера.
Совершенно точно я не хотел бы себе кардиостимулятор сделанный по принципу "дешевле и быстрее". Даже если у кого-то возникает ощущение, что он работает.
Вы хотябы понимаете, что шахматы и го это не ИИ? Это игры с конечным количеством состояний и просто написаны алгоритмы которые эти состояния игры могут оценивать на тысячи или десятки тысяч ходов вперед, что и даёт им преимущество перед человеком. Причем тут вообще ИИ? Если это условный брутфорс выигрышной комбинации, эти алгоритмы ничего кроме расчета позиций в шахматах и го не могут, где вы тут увидели ИИ? Если это т интеллектуальный продукт, то это интеллектуальный продукт человека, который смог в алгоритмы очень хорошо + вычислительных мощностей, заслуги ИИ там 0.
AlphaGo тоже условный брутфорс?
Или в Go играть интелеект не требуется?
Вы явно не очень понимаете как работают шахматные и гошные программы.
Вы меня смешите, похоже как раз Вы не понимаете, как работают go или шахматные программы. Процитирую часть с Вики про alpha go
AlphaGo осуществляет перебор вариантов при помощи метода Монте-Карло для поиска в дереве[англ.] следующим образом. AlphaGo строит частичное дерево игры[англ.], начиная с текущей позиции, производя многочисленные симуляции игры.
Это ли не перебор позиций для определения выигрышной? В шахматах аналогично, симуляция тысяч ходов наперед. Это алгоритм с применением обученной нейронки для перебора комбинаций с целью поиска выигрышной. Это не интеллект. Интеллект у тех, кто это разработал и продумал работу подобных программ.
Вы глубоко заблуждаетесь романтизируя ИИ и думая, что там и правда настоящий интеллект. По вашей логике нейронка надроченная на прохождение IQ тестов должна претендовать на звание самого умного интеллекта в мире с высочайшим IQ и быть чуть не ли восьмым чудом света. Хотя в реальности слово интеллект в применении к данным алгоритмам это просто маркетинговый булшит.
Алгоритм который обыграл вас в шахматы\go не может считаться умнее вас т.к. вы помимо игры способны мыслить и развиваться обрабатывая в реалтайме огромный массив данных, а алгоритм просто лучше вас играет в игру и то благодаря интеллекту его создателя, а не своему внутреннему мозгу.
Так, хорошо. Да строит дерево, да перебирает. Но что конкретно означает слово "перебирать" варианты? Ну вот есть у нас стопиццот ветвей в дереве - как нам понять, какая из них хорошая, а какая плохая?
Я приведу еще пару цитат вам, но в целом, если вам интересно, вы могли бы самостоятельно прочесть вики.
Как и лучшие предшествующие программы для игры в го, AlphaGo использует также метод Монте-Карло для поиска в дереве[англ.] (MCST)[56]. Суть этого метода (названного по аналогии с методом Монте-Карло в вычислительной математике) состоит в том, что для оценки позиции программа много раз играет сама с собой случайным образом, доводя каждый раз игру до конца. Потом выбирает ход, при котором было наибольшее число побед.
По сути она многократно играет сама с собой и потом выбирает выигрышные ходы и запоминает их ну или добавляет\корректиреут веса в своей нейронке для данного хода.
В качестве функции оценочной выступает нейросеть
Другая сложность го по сравнению с шахматами и многими другими логическими играми заключается в создании оценочной функции, сопоставляющей произвольной позиции определённую оценку: для какой из сторон данная позиция выгоднее и насколько (либо позиция равная). В AlphaGo используются 2 нейронные сети, одна из которых специализируется на оценке позиции. Таким образом, её можно условно назвать аналогом оценочной функции в шахматах[32].
Но как вы можете понять из первой цитаты, нейросеть представляет из себя набор весов для каждой позиции из многократно сыгранных партий предварительно.
Еще чуть чуть теории из той же вики
Вначале каждой симуляции AlphaGo выбирает ход в уже построенном дереве, с максимальной оценкой. Когда симуляция доходит до позиции, которой нет в дереве, эта позиция добавляется в дерево, вместе со всеми ходами, разрешёнными в этой позиции, которые оцениваются при помощи стратегической сети➤. Далее, как в методе Монте-Карло, игра симулируется до конца без ветвления. В этой симуляции каждый ход выбирается случайно с вероятностью, полученной при помощи быстрой стратегической сети➤.
Как вы могли прочесть, для позиций\ходов которые не были рассмотрены и учтены в дереве, дальнейшая симуляция происходит с СЛУЧАЙНЫМ выбором ходов, это как раз еще одна отсылка к отсутствию интеллекта как такового, на мой взгляд дилетантский это все же алгоритм.
Может из моего первого комментария кому-то и порезало слух\глаз мое выражение "брутфорс ходов" но в сухом остатке такое емкое описание очень близко к действительности. Наличие нейронки натренированной на оценке ходов не меняет самой сути, что идет перебор возможных ходов и оценки будущих позиций после хода. Мы же играя в эти игры руководствуемся примерно такими же алгоритмами, только глубина просчета в тысячи раз меньше у нас.
Насколько я понимаю, все приведенные цитаты (игра сама с собой, случайный выбор хода и пр.) относятся к процессу обучения, а не игры. Результатом которого будет обученная нейросеть (на самом деле их там несколько, но не суть), которая в дальнейшем и оценивает позиции по ходу игры.
Ну и что это такое, если не ИИ? Ведь в весах нейросетки не содержится непосредственного алгоритма действий. Вот в шахматных программах прошлых поколений функция оценки состояла из настроенных людьми эвристик - грубо говоря, много if-ов и подобранных коэффициентов. То да, точно не ИИ. А когда большое количество простых элементов/действий переходит в новое качество, то это ИИ и есть (для этого специальный термин есть, но я его не помню).
В весах нейросети как раз и содержаться веса для каждой позиции и хода, на вход в нейросеть альфаго подаётся поле 19х19 и далее используя комбинацию метода поиска Монте Карло + весов нейросети выбирается подходящий ход. Это не ии. Это равносильно тому, что вы будете играть по справочнику из предыдущих игр, выбирая ходы для текущей позиции, которые приведут к победе. Много ли ума нужно для игры по справочнику ходов? У вас просто слишком много времени займет искать каждую позицию в справочнике, а нейронка это делает за секунды. Причем она тоже ограничена искусственно на 2 секунды и это ограничение времени на поиск прямо влияет на уровень ее игры т.к. у меньшает количество симуляций и рассмотренных вариантов в древе
Я правильно понял, вы считаете, что в весах нейронки закодированы все возможные "правильные" ходы и комбинации (как в справочнике)?
Если да, то зачем нейронка? Нет ли более эффективного способа хранить сочетания "позиция -> следующий ход"?
Это не мое мнение, а устройство работы нейронки. Думаю, вся загвоздка как раз в хранении "позиции" как ключа для поиска. Продолжу цитировать вики
AlphaGo подаёт на нейронные сети позицию. Каждая позиция представлена как многослойная картинка 19х 19, где каждый слой представляет описания простых свойств каждого пункта доски. Используются следующие простые свойства: цвет камня, количество свободных пунктов (дамэ) у данной группы камней (если их не больше 8), взятие камней, возможность сходить в данный пункт, был ли данный камень поставлен недавно. Единственное нетривиальное свойство, которое используется, — это угрожает ли данной группе захват в лестницу (ситё). Всего используется 48 бинарных свойств (свойства, выраженные целым числом, представляются при помощи унитарного кода). Таким образом каждая позиция представлена в виде таблицы бит 19×19×48
Скорее всего нейросетки как оптимальный способ хранения подобных данных с возможностями поиска похожих картинок\ситуаций\позиций + оценочные функции по свойствам каждой клетки доски.
Если вам не нравится слово справочник, то уместно будет применить - мат. модель на вход которой подается 19х19х48 таблица бит и на выходе получается оптимальный ход для данной позиции из набора существующих. А если такого нету, ход будет выбран рандомно (я выше в комментариях цитировал этот момент)
на вход которой подается 19х19х48 таблица бит и на выходе получается оптимальный ход для данной позиции из набора существующих. А если такого нету, ход будет выбран рандомно
Собственно у меня как раз к рандомности претензия.
Насколько я помню, изначально утверждалось, что для Go, в отличие от шахмат, нереально просчитать варианты, слишком много комбинаций. И в моем представлении "рандомность" это не randomize, а самая мякотка, для которой и нужна оценка нейронкой. Может и ошибаюсь, конечно.
Смешались в кучу кони-люди.
В процессе игры не используется метод Монте-Карло - он относится к этапу обучения.
В процессе игры нет понятий "хода в справочнике нет" или "ход выбирается рандомно" - это тоже из этапа обучения.
И "справочника" ходов там нет. Есть нейросеть для генерации ходов-кандидатов и нейросеть для оценки позиций. Это не справочник, не база данных и не хэш-таблица, по которой можно что-то "найти".
Но дело даже не в названии. Главное то, что в последней версии Zero они этот "справочник" получили без использования человеческих данных, а только лишь обучением в процессе игр сама с собой.
Откуда вы это взяли? Используется и об этом прямо написано в вики и про AlphaZero также прямо написано, что она перебирает\анализирует позиции
AlphaZero анализирует лишь 80 000 позиций на секунду в шахматах и 40 000 в сёги, по сравнению с 70 миллионов для Stockfish и 35 миллионов для Elmo. AlphaZero компенсирует низкое количество оценок в секунду использованием поиска Монте-Карло, таким образом, сосредотачиваясь гораздо более избирательно на наиболее перспективных вариантах.
Поиск в дереве + нейросеть натасканная на позиции игры перебирают варианты ходов. Обучение сети и есть процесс наполнения "справочника" правильными вариантами ходов. В одном из комментов в этом треде дали ссылку - https://habr.com/ru/articles/775788/ и там есть фраза которая лишь подтверждает, мои мысли о том, что нейросеть больше справочник, чем интеллект
Дело в том, что генеративный ИИ по принципам своего устройства больше напоминает архиватор (т. е. программу для сжатия файлов), нежели полноценное сознание. Именно поэтому эксперты в ИИ зачастую недовольно фыркают, когда генеративные нейросети называют звучным словом «интеллект».
Извините, для меня диалог далее закрыт т.к. вроде вежливо и конструктивно стараюсь пояснить свою точку зрения с отсылками и цитатами, а в итоге ловлю минусы и порчу карму от несогласных без какой-либо аргументации и пруфов.
В русской вики всё в кашу намешано. В сети есть нормальные статьи (например, doi:10.1038/nature24270 - там пейволл, но при желании обходится).
в итоге ловлю минусы и порчу карму
Не знаю кто там что наминусил, но причины могу предположить.
В этом треде вы производите впечатление человека, который по верхам почитал какие-то сомнительные статьи, нахватался оттуда умных слов, но реального понимания сути происходящего не имеет.
Я тоже не специалист в ML, но даже мне очевидны нестыковки.
Извините.
Уровень вашей аргументации "не читал, но осуждаю" ни одной цитаты, ни одной ссылки на статьи. Про пример что вы скинули, могу сказать только лишь, что там все в кашу намешано и частично чушь написана, это легко гуглится при желании) ну раз нету доверия к Вики ру, сравните текст с английской версией, расскажите потом, what's the difference?
Извините, я не специалист по ML но даже мне очевидно, что вам важно просто навязать свое мнение, а не разобраться предметно в теме спора. По этому вы и переходите от сабжа к оценочным суждениям личности комментатора т.к. пруфы и научные статьи вам не интересны. Ещё раз извините)
вы считаете, что в весах нейронки закодированы все возможные "правильные" ходы и комбинации (как в справочнике)?
Но есть нюанс.
Это ли не перебор позиций для определения выигрышной? В шахматах аналогично, симуляция тысяч ходов наперед. Это алгоритм с применением обученной нейронки для перебора комбинаций с целью поиска выигрышной. Это не интеллект.
Извините, но разве обычные человеческие шахматисты не перебирают варианты? Почему им то делать можно, а стоит компьютеру заняться тем же самым - так сразу же он больше не интеллект?
Вы глубоко заблуждаетесь романтизируя ИИ и думая, что там и правда настоящий интеллект. По вашей логике нейронка надроченная на прохождение IQ тестов должна претендовать на звание самого умного интеллекта в мире с высочайшим IQ
Это недостаток IQ тестов, а не нейронок.
Человек точно так же может "надрочиться" на прохождение IQ тестов, из-за чего его формальный показатель IQ станет выше, но умнее от этого он не станет.
Алгоритм который обыграл вас в шахматы\go не может считаться умнее вас
А что, кто-то ожидал обратного?
Может и не лучше, но в 10 или 100 раз быстрее. Причем на всех известных языках.
Нужно понимать, что один человек может хорошо описывать классы, второй методы, третий работа с базами данных... Если взять среднее по палате, то даже по теории вероятностей ai может написать код лучше человека, вопрос скорее как часто? И что будет при смене исходных данных, к примеру изменения подключения классов, баз данных которые не задокументированы или вводятся только.
Мне нужен сервис, который бы принимал видео или аудиофайлы, расшифровывал их в текст, затем сжимал этот текст и создавал оглавления для YouTube в определенном формате. Задача кажется довольно простой и хорошо формализуемой.
Лично для меня получение текста из, скажем, видео с котиками или первого концерта Чайковского выглядит несколько нетривиальной задачей.
https://yandex.ru/search/?text=описание+картинки+онлайн&lr=213&clid=2270455&win=592&src=suggest_B
Пользуйтесь
Так вопрос в том, как это реализовать.
в двух словах это не ответить, конечно, но материалы легко ищутся https://rutube.ru/video/3613b134bdb11f784aa935e886a4738f/
в двух словах это не ответить, конечно, но материалы легко ищутся https://rutube.ru/video/3613b134bdb11f784aa935e886a4738f/
Но почему у мышки левая верёвка качелей проходит сквозь череп?
а где оно там "держится за веревки качелей своими маленькими лапками"?
Да и с "выглядит игриво" я бы поспорил (по моему оно перепуганным выглядит).
да, к сожалению ща много "програмистов" лучше которых пишет двже ИИ
Откуда вообще берётся желание "программировать без навыков программирования"?
LLM же, это просто инструмент, для генерации текста по контексту. Можно продуктивно использовать для некоторых вещей, скажем для реплик у ботов в игре. Но использовать вместо поиска или как инструмент разработки - просто глупо.
Как авто дополнение тоже сносно работает, удобненько.
Программисты дорого стоят, ими сложно управлять, а результат работы мало предсказуем. Поэтому их и пытаются заменить с момента начала применения компьютеров в бизнесе. Правда, в результате их только больше нужно (потому что софт становится писать проще и быстрее, соответственно его пишут все больше)
SQL в свое время пропихивали как замену программистам. Не вышло.
Откуда вообще берётся желание "программировать без навыков программирования"?
Неистовое желание снижать затраты любой ценой.
По моему опыту, как поисковик, вполне можно использовать, например я плохо разбираюсь в SQL и мне нужно было найти информацию как сделать некоторые простые действия: конкретно, заполнить столбец на основании значений двух других столбцов и далее сделать все буквы в столбцах заглавными. Простой запрос к gpt сразу дает исчерпывающий ответ с примером использования, в то время как в гугле информацию нужно перелопачивать и соответственно тратить больше времени на поиск информации.
я плохо разбираюсь в SQL
Напомнило анекдот
Мужик садится на авиарейс и видит, что на этот же рейс садится известный врач. Мужик решает схалявить и заводит с ним разговор. Слово за слово, и он говорит:
— Доктор, а вот если бы к вам подошёл человек и сказал, что у него болит там‑то и там‑то — что бы вы ему посоветовали?
— Как «что» — обратиться к профессионалу, конечно же!
Вот и я Вам то же самое советую.
В разработке есть много задач, решения которых еще нет, это know-how. ИИ такое не сможет сделать еще долго. простые рутинные задачи, автокомплит и тесты - да, может, я этим регулярно пользуюсь.
И главная проблема - для ИИ нужно очень точно и подробно поставить задачу, а вот с этим обычно проблемы...
А еще нужно понимать граничные случаи, предсказать неизвестное, алгоритмизировать не точно поставленную задачу, задать вопросы в многозначных местах, поставить заглушки на развитие, провалидировать результат, в том числе и придумать, как его провалидировать и т.д. И т.п. Искусственный идиот даже не близко. Копирует сортировку массива - уже программист.
Как неправильно прощаться с программистами: писать программистам статью, о том, что программисты будут не нужны.
Как правильно прощаться с программистами: заставить AI написать программу, веб-сайт, промо-материалы, продать, разбогатеть, переехать на сказочное Бали.
Почему все подобные статьи это чистая теория. Сделайте уже эксперимент.
Не программист - 1 шт.
LLM - 1 шт.
Воссоздаем twitter \ trello \ etc. что-то не совсем тривиальное по выбору.
Делимся результатами. Вот создали это за n часов. Вот ссылка на продукт, вот ссылка на код. На внесение изменения требуется 15 секунд. Держит нагрузку миллиард rps.
Ух ты, вот это интересный подход )
На внесение изменения в файл на 50 строк и то 15 секунд не всегда хватает. Так что от твиттера там максимум логотип в Аски будет.
Ну хотя подумал сейчас, не программист действительно не справится, а вот в руках опытного разработчика возможно нейронка сделает работу джуна
ИИ напишет свой язык программирования и с такой скоростью что никто и не заметит. Остальные индусы и мамкины погромисты пойдут на потогонные фабрики, остальное всё самоутешение. Можете скринить!
Слухи о моей смерти сильно преувеличены.
а можно сначала AI, который умеет хорошо ревьюить код?
Может быть, сначала хотя бы AI, который водил бы по рельсам поезда? Там же по сути два сигнала - красный и зеленый, плюс две опции - разгоняйся и тормози. Но нет, там почему-то AI не может справиться, а вот писать код, который может делать настолько же критически важные вещи - да.
Больше всего жаль детей, которые последние лет 10 мариновались в "программирование - профессия будущего", учились старались, сдавали ЕГЭ, поступали в топ- и не очень вузы на ИТ направления, а теперь оказалось, что это всё было просто пустой тратой времени. Тут главное не поддаваться ошибке невозвратных затрат и вовремя соскочить с тонущего корабля
да вы задрали уже, ни у кого нет проблемы чтобы писать код, писать код это самое простое в работе. Вот понять задачку в жире, понять че от тебя на самом деле хотят, покопаться в говнишке от коллег, слепить разные библиотеки и фреймворки чтоб работали в связке а потом это все это поддерживать вот работа программиста, отними написание кода работы даже вполовину не уменьшится
Вот сегодня проскочило в новостях "На создание аналогов иностранного ПО может уйти до 15 лет".
А надо всего-то ИИ попросить, чтоб написал)
Да, бывают у AI озарения, и почти с первого раза выдается работающий код. Но сразу же потом выдает неработающую ерунду, пишешь ему про ошибки, он дико извиняется и выдает другой код, с новыми ошибками, после фидбека снова извиняется и повторяет первый вариант с теми же ошибками, и так по кругу. Да, однозначно лучше выходит! А если ты работаешь в чем-то слегка непопулярном, то он тебе и с первого раза такую ахинею выдаст, что проще самому почитать доки и разобраться, тем более что доки сейчас такие стали, что там такие же ошибки, как и у AI, так что разобраться с ними без работающих примеров, полученных методом тыка, у него тоже не выйдет.
Любой результат галюцинирования ИИ пока должен модерироваться человеком, в самостоятельную работу отправлять только в пометкой "осторожно! ИИ!" и фактически перекладывать модерацию на конечного пользователя.
Да все пишут код лучше чем вы. А кто напишет тесты и проверит, что код лучше? Ну не AI же, а то оксюморон какой то, QA напишет тесты, но AI не обидеться, что его код по прежнему г@вно, но уже несколько иного сорта если, конечно вам важно разбираться в сортах. Важно, конечно, другое: кто будет исправлять ошибки. А вы думали, что AI не будет делать ошибок? Лучше, не значит безошибочно, ведь ошибка возникает просто со временем при смене контекста задачи или требований. И если это AI будет править ошибки, то прекрасно (будет править до посинения пока QA не будет осчастливлен фиксом) , а вот если кодеру придётся фиксить автогенерённый AI код вот тут возможны эффекты недопонимания реализации. Ведь спросит то некого или. AI сгенерит внятную документацию? Чота сомневаюсь...
Для сравнения, Canvas от OpenAI сгенерировал код в виде одного большого блока, что напоминает мой собственный стиль написания черновиков или прототипов. Хотя это и отражает распространенный подход к быстрому прототипированию, я ожидал от AI более структурированного и оптимизированного решения.
надо было несколько раз попробовать код запросить в разных сессиях и каждый раз бы получался совершенно разные стиль. Включая блоки, уровень готовности кода и т.п.. 0 стабильности )
Языковые модели к ИИ равнять - гениальная(нет) мысль.
По моему опыту пишет хорошо, местами очень хорошо. Но есть ряд "но". Во первых надо четко сформулировать что надо написать, местами указать используемые библиотеки и какие-то нюансы, иначе сделает дичь. Во вторых в 90% случаев напутает в мелочах и сразу оно не запустится. Если все звёзды сойдутся и все указания даны правильно, напишет и напишет красивый код, он будет работать и работать правильно. Его пока звёзды сходятся только если постановку делает айти, а не бизнес, и потом проверяет то, что вышло. Потом точно всех разгонят, но не сейчас
Правильный ИИ не просто учится на лучших примерах готового кода, но ещё и оптимизирует его. Главное, не подсовывать для обучения ИИ код программистов, которые разучатся писать его через несколько лет из-за внедрения ИИ)
Чтобы ии программировал ему нужно писать промпт. Теоретически каждый может научиться, практически программисты больше всех остальных используют эту технологию, и будут более экспертны в ней чем дальше тем больше.
В таких случаях всегда вспоминается старый добрый комикс
Прощай, программист? AI уже пишет код лучше тебя