Количество деятельности, что в быстрой разработке и что в медленной, одинаково, кмк.
Просто в быстрой разработка идет в "ширину", когда как в медленной разработке в "глубину". Менеджменту также сложно объяснить резонность такого подхода, ибо им сложно без технической базы смотреть и сравнивать эффективность. Их особо не волнует как и что там работает и как нагружается система, лишь бы эффективно все продавалось.
Могу конечно ошибаться, но считаю, что медленный подход лучше для той части разработки, которая не попадается на глаза, например - серверная часть. Менеджменту там в принципе сложно что то показывать из бэкенда, для них это нечто неизмеримое. Тогда как тот же самый фронтенд проще дебажить и тестировать ввиду бОльшего количества отзывов, как минимум, потому что это "на виду".
У "кожанного мешка" функциональный пул куда выше чем у ИИ. Почему то всеми легко забывается, что человек - не тот, кто будет выполнять какую то одну задачу. Его не этому обучали.
Обратное, к слову, тоже верно - есть достаточно много примеров детей(в основном из неблагополучных семей), которые могут делать что то что не могут ни один взрослый. Создается ощущение что навык тренировался веками. Но это немного не так - эти самые дети обучались в основном и только этому навыку, когда как у остальных детей развивались другие навыки, например - коммуникативные.
Хотя я и являюсь сторонником Вашего мнения, но не упомянуть не могу.
Цель обучения человека 5и лет и модели ИИ одна - определить паттерны тех или иных частей единого образа(в нашем контексте - кошки). Для обоих - приведет к возможности воспроизвести их.
Человека обучают - что кошка состоит из каких-то частей. Далее задача декомпилируется на то - как рисовать части. У ИИ это происходит немного другим путем - ему показывают свойства того или иного образа и он запоминает паттерны.
С той лишь разницей - от человека ожидается что после запоминания он сможет изменять паттерны так как ему хочется/нравится равно как и контекст изображения. А вот ИИ обучают воспроизводить по контексту используя имеющиеся паттерны в наборе.
Скорее нет обратного.
Хотя все равно не сильно верится.
Количество деятельности, что в быстрой разработке и что в медленной, одинаково, кмк.
Просто в быстрой разработка идет в "ширину", когда как в медленной разработке в "глубину". Менеджменту также сложно объяснить резонность такого подхода, ибо им сложно без технической базы смотреть и сравнивать эффективность. Их особо не волнует как и что там работает и как нагружается система, лишь бы эффективно все продавалось.
Могу конечно ошибаться, но считаю, что медленный подход лучше для той части разработки, которая не попадается на глаза, например - серверная часть. Менеджменту там в принципе сложно что то показывать из бэкенда, для них это нечто неизмеримое. Тогда как тот же самый фронтенд проще дебажить и тестировать ввиду бОльшего количества отзывов, как минимум, потому что это "на виду".
У "кожанного мешка" функциональный пул куда выше чем у ИИ. Почему то всеми легко забывается, что человек - не тот, кто будет выполнять какую то одну задачу. Его не этому обучали.
Обратное, к слову, тоже верно - есть достаточно много примеров детей(в основном из неблагополучных семей), которые могут делать что то что не могут ни один взрослый. Создается ощущение что навык тренировался веками. Но это немного не так - эти самые дети обучались в основном и только этому навыку, когда как у остальных детей развивались другие навыки, например - коммуникативные.
Очень похоже на тренировку ИИ, не находите?
Хотя я и являюсь сторонником Вашего мнения, но не упомянуть не могу.
Цель обучения человека 5и лет и модели ИИ одна - определить паттерны тех или иных частей единого образа(в нашем контексте - кошки). Для обоих - приведет к возможности воспроизвести их.
Человека обучают - что кошка состоит из каких-то частей. Далее задача декомпилируется на то - как рисовать части. У ИИ это происходит немного другим путем - ему показывают свойства того или иного образа и он запоминает паттерны.
С той лишь разницей - от человека ожидается что после запоминания он сможет изменять паттерны так как ему хочется/нравится равно как и контекст изображения. А вот ИИ обучают воспроизводить по контексту используя имеющиеся паттерны в наборе.