Обновить
72
16.6

Пользователь

Отправить сообщение

Это GPT так считает. Надо уточнить у него конкретную дату ))

Каюсь, я боялся уйти в полный техно-пессимизм. Но я с Вами полностью согласен такие переходы между эпохами "бесшовно" не проходят. Достаточно вспомнить, какими потрясениями закончилась 2-ая промышленная революция.

Именно на это я и намекал, честно говоря, - имея в виду что вряд ли всё благополучно закончится.

Мой тезис о сингулярности строится не на том, как хорошо или плохо обучают модели, а на системной динамике, о которой писал еще Валентин Турчин. Мой текст – это попытка отойти от "математики весов" и посмотреть на ИИ как на новый метасистемный переход. Да, до сильного ИИ в голливудском понимании может быть далеко, но до точки, где социальные институты перестанут справляться с темпом изменений – мне кажется, рукой подать.

Скажу честно, мне не показалось, что тон письма сильно приказной - но со стороны, наверное, виднее. Надеюсь, что "самодуром" меня в моей команде за спиной не называют - в любой случае, мы это письмо обсудили на техническом собрании, где каждый мог высказать, что он думает по этому поводу.

Дело ещё в том, что я уже должное время борюсь с тенденцией подмены живого общения перепиской в чатах - когда нужно решении реальных проблем (в том числе при разборе запросов от клиентов). Это вообще больная тема... и не только в нашей компании. Пытаюсь приучить всех к мантре "решение проблем - через синхронное общение, т.е. вживую, а остальное - через асинхронное, т.е. через переписку в чате, через емейлы и т.д.". Ибо многим кажется, что раз он отписался по емейлу и перекинул решение проблемы на другую сторону, то он свою работу уже сделал. Это ужасно.

Поэтому, когда появился новый обходной вариант с генерацией описания проблемы через ИИ - я и "взорвался". Зато - все мгновенно поняли, что так делать нельзя.

Тоже починил, спасибо - в следующий раз обязательно напомню себе проверить текст на орфографические ошибки.

Как раз таки в контексте статьи это инструмент, а не украшение. КДПВ намеренно выглядит "извращением" – ровно потому, что отражает реальность проблемы, а не глянцевую версию "как должно быть". Можно не считать метафору удачной, но это не мусор ради мусора.

Ну и кроме того, раз она привлекла ваше внимание – значит, сработала.

Понимаете, есть разные ситуации.
Когда я прошу ИИ слегка отредактировать мой текст и потом сам его перечитываю и правлю – это одно. А когда человек закидывает в ИИ свою переписку с клиентом за несколько дней, просит его сгенерировать баг-репорт и сам не понимает, о чём речь (даже после генерации текста) – это уже совсем другое.

В первом случае ИИ – инструмент. Во втором – замена понимания. Для меня нейрослоп - именно это.

Тут вопрос не в должностях и не в "плевках вниз", а в том, используешь ли ты инструмент осознанно или перекладываешь работу головы на автогенератор.

Я сначала не понял, а потом как пОнял! (с). Пофиксил, спасибо.

Это был авторский стиль. ;) Переписать?

Не знаю, что тут происходит, но какие-то глюки с комментариями. Если что - это просто тест.

Это другая книга, которую я начинал писать больше года тому назад. Сейчас она на паузе - я переоценил свои силы - одному человеку охватить все эти темы просто не под силу. Да и планы изменились немного за последнее время.
Поэтому я решил начать с более простой, базовой версии - та, что сейчас и на русском.

Пофиксил, спасибо. Вот что значит свежий взгляд со стороны - у меня уже наверное просто глаз "замылился".

Хм... я эти примеры у себя запускал и всё работало. Перепроверю сегодня и внесу изменения. Спасибо!

На самом деле всё не так уж и сложно, можете сравнить с реализацией на Python
https://habr.com/ru/articles/801885/

Первый пример (библиотека PHP-ML) - код обучает классификатор k ближайших соседей (KNN) на наборе точек с метками a и b, а затем определяет, к какому классу относится новая точка. Для точки [3, 2] он возвращает b, потому что её ближайшие соседи принадлежат этому классу.

Во втором примере (библиотека RubixML) код тоже обучает классификатор k ближайших соседей (KNN), но уже на данных роста и веса с метками пола, а затем предсказывает метку для нового человека. Для параметров [172, 68] модель возвращает 'M', так как среди 3 ближайших соседей большинство с этой меткой.

Это очень примитивные примеры и они даны только с образовательной целью - показать пример использования этих библиотек. Если Вы считаете, что их тоже нужно вынести в онлайн примеры сюда: https://aiwithphp.org/books/ai-for-php-developers/examples/home
то, да - можно это сделать. Также я более подробно распишу что делает этот код прямо в книге - раз это вызывает дополнительные вопросы.

То есть вы считаете, что программисту не надо объяснять реализацию алгоритмов на языке программирования?

Насчёт тренировки на PHP будет другая статья - в данный момент никто про это не говорит. Хотя на на небольших объёмах данных вполне можно обучать и простенькие модели на PHP.

Далее.

Умение не добавлять лишние инструменты в разработку - часть работы хорошего инженера. PHP уже много лет работает с числами, векторами, статистикой и классификацией. Так зачем добавлять дополнительные инструменты и обертки, если можно запускать модели (обученные) непосредственно в PHP, прямо там, где уже находится ваш веб-код?

Я бы как раз посмотрел на это с другой стороны. PHP-разработчикам может быть проще понять базовые принципы, если примеры и реализации алгоритмов показаны на знакомом им языке. Тогда внимание уходит не на синтаксис, а на сами идеи - затем уже можно реализовывать эту логику на чём угодно и где угодно. Ну и кроме того, - это хороший способ показать, что в PHP тоже есть своя экосистема для ML/AI - об этом я хочу написать следующую статью.

Информация

В рейтинге
477-й
Зарегистрирован
Активность