По моим наблюдениям, сейчас идёт плавный процесс отсеивания тех, кто вообще не использует ИИ или не понимает, как использовать эффективно, тупо копируя код. Кто-то переучится, освоив новый навык, кого-то постепенно заменят, потому что он просто не будет поспевать и окажется в постоянно догоняющих.
Следующий этап - осознание того, что это и есть главный навык программиста, вручную писать код - как героически киркой долбить шахту. Похвально, но неэффективно в общем случае. По мере развития ИИ, а главное, изменения и переосмысления процессов и режимов использования, роль людей будет всё больше уменьшаться. Один человек сможет кодить как сейчас десяток с не меньшим качеством.
На мой взгляд, сейчас модели не хватает глубокого погружения в проект. Для неё каждый запрос как очутиться в новом месте - исследует, сканирует файлы, ищет чего-то. Она должна всё знать и всё помнить, как это делает программист для основных хотя бы вещей. Какие-то локальные векторные базы, более тесно заинтегрированные с трансформером нужны может. Когда же модель погружена в проект, она как паук ловит сигналы (чат, багрепорт, метрики работы, логи, вебхуки), переваривает и тут же что-то обновляет, проверяет, выдаёт результат. Вот этот почти живой организм нужно научиться поддерживать в этом живом состоянии. Он живёт проектом. Сейчас всё очень разрозненно, хотя, не исключаю, что есть уже и подобные системы. Но через 2-3 года это точно будет трендом и те специалисты, которые не понимают как с этим работать, как давать правильно задачи этой системе, окажутся не нужны. Но даже и таких людей потребуется немного. Однако повысится и роль одиночек, которые смогут успешно поддерживать проекты, которые сейчас ведут целые команды. Только там больше нужны будут идеи, системность мышления, чем умение кодить.
Как-то всё намешано. Ну, будет робот себе заменять сам батарейки (уже есть такие), он сразу станет сознательным? Мы сами себе руку поломанную починить не можем, обращаемся к другим. А зачем вообще привязываться к носителю и локализовывать интеллект и сознание в каком-то объекте? Только потому что у человека так эволюционно сложилось? Распределённым сознание, получается, вообще не может быть. Мне кажется от многих исторических привязок потребуется отказаться, чтобы сформулировать определение сознания, причём практическое, по которому можно объективно его обнаруживать.
Так у вас и тетрис сознательный и даже не импульсно - выстраивает структуру знаний о пользователе и его действиях, чтобы выдать ответ - состояние экрана.
Сейчас выше порога полезности, наверное, пара моделей есть всего: Claude Opus от 4.6, может быть GPT 5.5. Ну, и сама область - 1С... Ну, вы же понимаете, что открытого кода на нём, чтобы обучались топовые модели - на порядки меньше остального. Какого результата можно ожидать?
Что оно даёт, как объективно измерять? У любой системы можно такое сознание найти. У сливного бачка в туалете есть информация о датчике уровня воды, которую он передаёт сам себе, чтобы вовремя подать сигнал на трубу впуска воды. Нашли сознание, сталбыть?
Это же просто ход рассуждений для примера, само доказательство тут https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-proof.pdf. Математики уже подтвердили. Не думаю, что хорошая идея пытаться мало думающей нейросетью проверять результаты более думающей особенно в сложных областях, где нет экспертных знаний. Насчёт arXiv так у них политика против AI вообще, банить могут.
Спасибо за попытку, но без математического образования это, конечно, сложно понять даже на очень обобщённом уровне. OpenAI, кстати, выложила рассуждения модели. Может быть вам там понятнее будет.
Деньги мизерные по сравнению с миллиардом, потраченным на похожее всего лишь пару десятилетий назад. И насчёт "нечему стоить", сами подумайте, легко ли сделать нанометровые поры.
Бывало раньше, но давно такого уже не наблюдаю. В любом случае, один промпт (если его уже не добавили в системном промпте или где-то в обвязке) и модель найдет и поулучшает что надо. Возможно, не всё будет идеально, но и люди не пишут идеально. А вообще по большому счёту важно да, чтоб работало и какие-то неоптимальности кода, ни на что особо не влияющие, не так и важны. Вот я писал себе телеграм юзербота на Пайтоне, которого особо и не знаю и Telethon именно исходя из того, чтобы он просто выполнил мне нужную задачу. Под 100 килобайт кода, 2650 строк и довольно удобная чисто практическая утилита анализирующая группы по заданным правилам и собирающая нужную информацию. В коде не вижу явных дублирований и струкрура на вид простая, если прям сильно надо будет, разберусь. Но мне нужна выполняемая кодом работа, а не код. В рабочем коде, конечно, всё контролирую, иногда вижу неоптимальности, избыточности, уточняю что это реально ненужные вещи, а не что-то чего я не понимаю, прошу удалить лишнее. Вполне нормальное выходит.
По моим наблюдениям, сейчас идёт плавный процесс отсеивания тех, кто вообще не использует ИИ или не понимает, как использовать эффективно, тупо копируя код. Кто-то переучится, освоив новый навык, кого-то постепенно заменят, потому что он просто не будет поспевать и окажется в постоянно догоняющих.
Следующий этап - осознание того, что это и есть главный навык программиста, вручную писать код - как героически киркой долбить шахту. Похвально, но неэффективно в общем случае. По мере развития ИИ, а главное, изменения и переосмысления процессов и режимов использования, роль людей будет всё больше уменьшаться. Один человек сможет кодить как сейчас десяток с не меньшим качеством.
На мой взгляд, сейчас модели не хватает глубокого погружения в проект. Для неё каждый запрос как очутиться в новом месте - исследует, сканирует файлы, ищет чего-то. Она должна всё знать и всё помнить, как это делает программист для основных хотя бы вещей. Какие-то локальные векторные базы, более тесно заинтегрированные с трансформером нужны может. Когда же модель погружена в проект, она как паук ловит сигналы (чат, багрепорт, метрики работы, логи, вебхуки), переваривает и тут же что-то обновляет, проверяет, выдаёт результат. Вот этот почти живой организм нужно научиться поддерживать в этом живом состоянии. Он живёт проектом. Сейчас всё очень разрозненно, хотя, не исключаю, что есть уже и подобные системы. Но через 2-3 года это точно будет трендом и те специалисты, которые не понимают как с этим работать, как давать правильно задачи этой системе, окажутся не нужны. Но даже и таких людей потребуется немного. Однако повысится и роль одиночек, которые смогут успешно поддерживать проекты, которые сейчас ведут целые команды. Только там больше нужны будут идеи, системность мышления, чем умение кодить.
Как-то всё намешано. Ну, будет робот себе заменять сам батарейки (уже есть такие), он сразу станет сознательным? Мы сами себе руку поломанную починить не можем, обращаемся к другим. А зачем вообще привязываться к носителю и локализовывать интеллект и сознание в каком-то объекте? Только потому что у человека так эволюционно сложилось? Распределённым сознание, получается, вообще не может быть. Мне кажется от многих исторических привязок потребуется отказаться, чтобы сформулировать определение сознания, причём практическое, по которому можно объективно его обнаруживать.
Это хотя бы агентская рассуждающая система или просто атомарный запрос в чат? Если последнее, то даже от топовых моделей чудес ждать не приходится.
Одно дело быть в курсе, другое - нормально работать. А модели от "небожителей" - гарантированно будут ниже уровня полезности пока.
Вот на самом толковом и объективном тесте для кодинга видно, чего стоят все эти бесплатные китайские модельки.
Так у вас и тетрис сознательный и даже не импульсно - выстраивает структуру знаний о пользователе и его действиях, чтобы выдать ответ - состояние экрана.
Я не забыл, её нет в приведенном определении.
Мы же про сознание, а не про ИИ.
Сейчас выше порога полезности, наверное, пара моделей есть всего: Claude Opus от 4.6, может быть GPT 5.5. Ну, и сама область - 1С... Ну, вы же понимаете, что открытого кода на нём, чтобы обучались топовые модели - на порядки меньше остального. Какого результата можно ожидать?
Что есть потребности? Особенно для небиологических систем. Или вы, как философы любят, определяете сознание исключительно человеческое постоянно.
Что оно даёт, как объективно измерять? У любой системы можно такое сознание найти. У сливного бачка в туалете есть информация о датчике уровня воды, которую он передаёт сам себе, чтобы вовремя подать сигнал на трубу впуска воды. Нашли сознание, сталбыть?
Вы что, решили, что валидировать будут внутренние размышления модели? Тут вот ссылки на доказательство, на статью математиков сопутствующую, всё уже завалидировали. https://openai.com/index/model-disproves-discrete-geometry-conjecture/
Это же просто ход рассуждений для примера, само доказательство тут https://cdn.openai.com/pdf/74c24085-19b0-4534-9c90-465b8e29ad73/unit-distance-proof.pdf. Математики уже подтвердили. Не думаю, что хорошая идея пытаться мало думающей нейросетью проверять результаты более думающей особенно в сложных областях, где нет экспертных знаний. Насчёт arXiv так у них политика против AI вообще, банить могут.
Спасибо за попытку, но без математического образования это, конечно, сложно понять даже на очень обобщённом уровне. OpenAI, кстати, выложила рассуждения модели. Может быть вам там понятнее будет.
Тут еще можно ознакомиться с ходом рассуждений, ну, или хотя бы полистать и впечатлиться. Кто там вопрошал "где же открытия в математике?"
Пересказ от нейросети для тех, у кого нет доступа к нейросети? Вы бы хоть читали, что она там выдаёт - "снippets" и прочее.
С 6-угольными репликаторами прямо вообще красиво выходит и навевает на мысли об абиогенезе.
Умный режим это Professional? Дефолтный ChatGPT ни в чём не признаётся.
Не знал, что уже и метилирование считывают. Это прям шаг вперёд.
Деньги мизерные по сравнению с миллиардом, потраченным на похожее всего лишь пару десятилетий назад. И насчёт "нечему стоить", сами подумайте, легко ли сделать нанометровые поры.
Бывало раньше, но давно такого уже не наблюдаю. В любом случае, один промпт (если его уже не добавили в системном промпте или где-то в обвязке) и модель найдет и поулучшает что надо. Возможно, не всё будет идеально, но и люди не пишут идеально. А вообще по большому счёту важно да, чтоб работало и какие-то неоптимальности кода, ни на что особо не влияющие, не так и важны. Вот я писал себе телеграм юзербота на Пайтоне, которого особо и не знаю и Telethon именно исходя из того, чтобы он просто выполнил мне нужную задачу. Под 100 килобайт кода, 2650 строк и довольно удобная чисто практическая утилита анализирующая группы по заданным правилам и собирающая нужную информацию. В коде не вижу явных дублирований и струкрура на вид простая, если прям сильно надо будет, разберусь. Но мне нужна выполняемая кодом работа, а не код. В рабочем коде, конечно, всё контролирую, иногда вижу неоптимальности, избыточности, уточняю что это реально ненужные вещи, а не что-то чего я не понимаю, прошу удалить лишнее. Вполне нормальное выходит.