Привет! Меня зовут Воронин Николай, я занимаюсь автоматизацией систем отчётности и анализа в ПГК Диджитал.
В этой статье я хочу поделиться опытом ведения личного творческого проекта, где многие функции переложены на нейросети. Расскажу об обнаруженных мной особенностях, плюсах и недостатках.
Мой проект – это цифровой мультимедийный комикс. Для его реализации требуется создание программного обеспечения, иллюстрации, музыка и звуки, работа с сюжетом и персонажами. Соответственно четыре AI, которые несут кольцо к финалу проекта это:
· Deepseek – LLM для кодинга.
· Deepseek – LLM для отладки и выверки текстов и проработки сюжетной целостности.
· StableDiffusion – иллюстрации.
· Suno AI – музыкальное сопровождение.
Почему нейросети – хоббиты, и зачем им нужен Гэндальф?
В основном это касается больших языковых моделей (Deepseek, CharGPT, Grok, Gemini, Gigachat и т.п.). Важно понимать, что Искусственный Интеллект – это модное, но неправильное название для нейросети и большой языковой модели – никакого интеллекта там нет. Это очень большой массив хитро размеченной информации с хитрым алгоритмом статистического поиска сначала распознавания вопроса и затем наиболее вероятного ответа. Мыслительного процесса, понимания вопроса и логического построения ответа нет. Нейросети не умеют даже считать, в них просто загружено очень много математических задач с ответами и, получая запрос, нейросеть ищет наиболее вероятный ответ.
Соответственно, чем задача специфичнее – тем больше шанс, что в обучающих материалах по ней было мало информации, нейросеть будет пытаться интерпретировать её через другие задачи, которые по логике разметки кажутся похожими (с точки здравого смысла это может быть не так), и решения будут становится всё более и более странными.
