Я понял, что бы я хотел вот от этого ChatGPT. Это, конечно, нифига не интеллект. Но это - хрень, которая работает без ошибок и не задалбывается от рутины
( Read more... )
Что касается первого - ну, я вижу, что в плане перевода косяки те же, что три года назад. Как только требуется понимание контекста, а не отдельных слов самих по себе - та же фигня, что и была. И у гугла, и у дипла. Что касается программирования - ну, из РФ к чатгпт подлезть - это какие-то танцы с бубном нужны типа поиска виртуальных номеров для приема смс, мне не настолько интересно. Но вот самые тупые и монотонные задачи в моей практике - это составление интерфейса. Обычно абсолютно ясно, как это сделать, минимум творчества. Попроси его написать интерфейс, ну, справочника сотрудников, допустим. Я не думаю, что что-то полезное получится.
Что касается второго - ну, насколько я понимаю принципы работы, это так. Оно обучается на референсах и может что-то сделать на их основе. Может нейросеть, ну, перевести "Бармаглота"? Найти новое доказательство теоремы какой-нибудь там? Да ладно, хотя бы развить мысль в тексте? Я читал статейку на этот счет, где чувак экспериментировал с чатгпт вроде бы как раз и предлагал найти границу между текстом, написанным колумнистом нью-йоркера, что ли, и сочиненным ИИ. В общем, довольно быстро становится ясно, что как только любые новые выводы заканчиваются, а начинается пережевывание тех же соплей по второму-третьему разу - это ИИ пошел.
Ну, давай ты тогда сам предложишь задачу, которая не решается обращением к имеющейся базе, и напишешь, может ли ее решить ИИ :) Ну, давай, допустим, зададим какой-нибудь типичный обход графа, но начальный вид у нас не матрица связности, а какое-нибудь псевдографическое представление, в котором между вершинами есть комбинация "----" или "|" произвольной длины или нет.
В моем представлении, интерполяция - это решение задачи, лежащей в пределах области референсов обучения, но не совпадающей с ними. Экстраполяция - это решение задачи, лежащей вне этой области. Если живой программист вообще никогда не слышал про то, что такое дерево как математический объект, то он все же сможет, подумав, написать программу его обхода. Я полагаю, что ИИ - не сможет.
Интерфейс - нет, пользовательский интерфейс. Тут нам нужен текстбокс, тут комбобокс, тут маскэдит, данные нужны такие-то, а вот здесь, человек, вставь функцию чтения данных из базы, а вот тут - сохранения в базу.
Чем тебе выигрыш в го не подходит? Ну или хотя бы игра в шахматы без обращения к базе дебютов и эндшпилей.
С интерфейсом я вижу проблему в том, что это комбинированная задача, она требует не только текста, но и картинки. В принципе, в 1С управляемые формы описываются просто текстом. Если бы подобная сетка обучалась на 1С, почти уверен, что она могла бы делать нормальные интерфейсы.
Выигрыш в го мне не нравится тем, что все это очень простые игры с малым числом выборов по ходу (сколько там ходов за партию - десятки? Ну, точно не тысячи). И все выборы из очень фиксировпнных вариантов. Поэтому обучиться это делать относительно просто. Уже на заявленный успех в обучении доте, где выборов за игру на порядок или два больше, спецы отозвались "всё фигня".
Понятно, что всё текстом идет. И в дельфи .dfm текстовые. Суть в том, что контролы должны соответствовать смыслу данных и быть адекватно расположены, а живой программист примерно понимает, что у человека есть фио, дата рождения, приема на работу и увольнения, должность, отдел и т.п.
Ну да, файлы форм текстовые, но там указаны координаты элементов. Что нейросеть научится размещать элементы, генерируя текстовые файлы, я не совсем верю, ты же тоже не пишешь dfm-файлы, а рисуешь формочки :)
Возможно, если ей задать вопрос "как сгруппировать элементы", она на него ответит.
Любят вот люди общими словами писать :) "Давал задачи уровня миддлов" - ну вот раскрыл бы, что хоть за задачи были.
Типичные задачи на собеседовании относятся к каким-то фундаментальным вещам, потому как не должны требовать знания предметной области, ибо откуда ее знать рандомному соискателю. Реальные задачи примерно никогда не относятся к фундаментальным вещам и всегда требуют знания предметной области - ну, в моей практике, и я не понимаю, откуда ИИ должен узнать эту предметную область и понять, как ее соотнести с чем-то еще.
Я понимаю, что моя практика примерно никак не связана с миром больших программерских компаний и всего этого деления на сеньоров-миддлов-джунов, глубоко детализированных ТЗ и тому подобного. В 2002 в первый день работы программистом мне сказали что-то вроде "вот проект, его писали последние несколько лет три человека и написали уже почти половину, они все уволились, но есть две страницы в тетрадке, где сказано, что их код уже делает. Последней этим занималась N, если прям надо, ей можно позвонить. Вон там сидит бухгалтер Лена, она примерно знает, что нужно".
Может, меня сразу в сеньоры зачислили, но я не представляю, чтобы ИИ по таким исходным данным выдал готовую программу. А реально все постановки более-менее крупных задач такие.
Ну да, я просто пытаюсь пояснить, почему испытываю некий скепсис в отношении этого всего. По-моему, это примерно как слон, рисующий картины - ну да, прикольно, но практический смысл неочевиден :)
Я понимаю, почему ты испытываешь скепсис. Но ещё раз повторяю, что ты испытываешь скепсис, не попробовав. Я попробовал плагин copilot для питона, и восхищён.
Вот копилот, боюсь, никак... В chatGPT можно пробовать задавать вопросы на паскаль, там для регистрации нужен европейский номер (думаю, у тебя нет сложностей с друзьями в Европе) и ВПН.
Что касается программирования - ну, из РФ к чатгпт подлезть - это какие-то танцы с бубном нужны типа поиска виртуальных номеров для приема смс, мне не настолько интересно. Но вот самые тупые и монотонные задачи в моей практике - это составление интерфейса. Обычно абсолютно ясно, как это сделать, минимум творчества. Попроси его написать интерфейс, ну, справочника сотрудников, допустим. Я не думаю, что что-то полезное получится.
Что касается второго - ну, насколько я понимаю принципы работы, это так. Оно обучается на референсах и может что-то сделать на их основе.
Может нейросеть, ну, перевести "Бармаглота"? Найти новое доказательство теоремы какой-нибудь там? Да ладно, хотя бы развить мысль в тексте? Я читал статейку на этот счет, где чувак экспериментировал с чатгпт вроде бы как раз и предлагал найти границу между текстом, написанным колумнистом нью-йоркера, что ли, и сочиненным ИИ. В общем, довольно быстро становится ясно, что как только любые новые выводы заканчиваются, а начинается пережевывание тех же соплей по второму-третьему разу - это ИИ пошел.
Reply
Если обучается на референсах - всё равно не вижу, почему это интерполяция, а не экстраполяция.
Я не очень понимаю, что ты имеешь в виду под составлением интерфейса. Интерфейс класса или что? Может, Дима это лучше понимает и попросит написать.
Reply
Reply
Ну, давай, допустим, зададим какой-нибудь типичный обход графа, но начальный вид у нас не матрица связности, а какое-нибудь псевдографическое представление, в котором между вершинами есть комбинация "----" или "|" произвольной длины или нет.
В моем представлении, интерполяция - это решение задачи, лежащей в пределах области референсов обучения, но не совпадающей с ними. Экстраполяция - это решение задачи, лежащей вне этой области. Если живой программист вообще никогда не слышал про то, что такое дерево как математический объект, то он все же сможет, подумав, написать программу его обхода. Я полагаю, что ИИ - не сможет.
Интерфейс - нет, пользовательский интерфейс. Тут нам нужен текстбокс, тут комбобокс, тут маскэдит, данные нужны такие-то, а вот здесь, человек, вставь функцию чтения данных из базы, а вот тут - сохранения в базу.
Reply
С интерфейсом я вижу проблему в том, что это комбинированная задача, она требует не только текста, но и картинки.
В принципе, в 1С управляемые формы описываются просто текстом. Если бы подобная сетка обучалась на 1С, почти уверен, что она могла бы делать нормальные интерфейсы.
Reply
Выигрыш в го мне не нравится тем, что все это очень простые игры с малым числом выборов по ходу (сколько там ходов за партию - десятки? Ну, точно не тысячи). И все выборы из очень фиксировпнных вариантов. Поэтому обучиться это делать относительно просто.
Уже на заявленный успех в обучении доте, где выборов за игру на порядок или два больше, спецы отозвались "всё фигня".
Понятно, что всё текстом идет. И в дельфи .dfm текстовые. Суть в том, что контролы должны соответствовать смыслу данных и быть адекватно расположены, а живой программист примерно понимает, что у человека есть фио, дата рождения, приема на работу и увольнения, должность, отдел и т.п.
Reply
Возможно, если ей задать вопрос "как сгруппировать элементы", она на него ответит.
Reply
Reply
https://t.me/xpinjection_channel/643
Reply
Типичные задачи на собеседовании относятся к каким-то фундаментальным вещам, потому как не должны требовать знания предметной области, ибо откуда ее знать рандомному соискателю. Реальные задачи примерно никогда не относятся к фундаментальным вещам и всегда требуют знания предметной области - ну, в моей практике, и я не понимаю, откуда ИИ должен узнать эту предметную область и понять, как ее соотнести с чем-то еще.
Я понимаю, что моя практика примерно никак не связана с миром больших программерских компаний и всего этого деления на сеньоров-миддлов-джунов, глубоко детализированных ТЗ и тому подобного. В 2002 в первый день работы программистом мне сказали что-то вроде "вот проект, его писали последние несколько лет три человека и написали уже почти половину, они все уволились, но есть две страницы в тетрадке, где сказано, что их код уже делает. Последней этим занималась N, если прям надо, ей можно позвонить. Вон там сидит бухгалтер Лена, она примерно знает, что нужно".
Может, меня сразу в сеньоры зачислили, но я не представляю, чтобы ИИ по таким исходным данным выдал готовую программу. А реально все постановки более-менее крупных задач такие.
Reply
Да, там, конечно, речь идёт о задачах по уже готовому ТЗ, скорее всего что-то типа написать какую-то функцию. Ну и предметка не слишком экзотичная.
Reply
Reply
Reply
Reply
Reply
Reply
Leave a comment