Искусственный интеллект. С неба на землю. Джимшер Бухутьевич Челидзе

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ ИИ учится на больших массивах данных, но он сам не моделирует и не проводит эксперименты. Хотя мы не до конца понимаем, как работает тот же Chat GPT, и это одна из главных проблем, обучение требует формирования долгосрочной памяти и сложных взаимосвязей. А это, как мы поняли, проблема для ИИ.

      И вот такого сильного ИИ сейчас нет ни у кого. А заявление о скором (в горизонте 2024—2028 годов) появлении сильного ИИ, на мой взгляд, ошибочны или спекулятивны. Хотя, может, я обладаю слишком ограниченным знанием…

      Да, ChatGPT от OpenAI и другие LLM умеют генерировать текст / иллюстрацию / видео через анализ запроса и обработку больших данных. Но они лишь транслируют то, что им дали для обучения создатели. Они ищут наиболее подходящие варианты сочетания слов и предложений, слов и изображений к запросу, в общем, ассоциативные сочетания. Но не стоит питать иллюзии, это лишь математика и статистика. А в их ответах много «брака» и «галлюцинаций». К реальному взаимодействию с миром они еще не готовы.

      Приведу простой пример на базе LLM.

      Я – выходец из проектного менеджмента и в рамках своей работы решил написать статью о том, почему Agile не является универсальным подходом к управлению проектами, почему при правильном применении любая компания и команда должны уходить ближе к гибридным или каскадным подходам.

      Моими помощниками в написании текста стали все те же ChatGPT, GigaChat, YandexGPT и AI Search.

      Я сформулировал простой запрос: «Напиши пост о том, почему Agile бесконечно применять неправильно. Сделай акцент на том, что проведение ретроспектив должно уводить от ситуации неопределенности к ситуации сложных упорядоченных или простых упорядоченных систем».

      Ответ ChatGPT4: «Agile – это подход к разработке программного обеспечения, который основан на итеративном и инкрементном создании продукта, сотрудничестве между самоорганизующимися командами и постоянном улучшении процесса. Одним из ключевых принципов Agile является проведение регулярных ретроспектив, то есть сессий, на которых команда анализирует свою работу, выявляет проблемы и находит способы их решения.

      Ретроспективы – это мощный инструмент для повышения эффективности и качества работы, но только если они проводятся правильно. К сожалению, многие команды допускают ошибку, применяя Agile бесконечно, без учета контекста и изменений в окружающей среде. Это приводит к тому, что ретроспективы становятся бесполезными, скучными и демотивирующими.

      Чтобы избежать этого, нужно понимать, что Agile не является универсальным решением для любой ситуации. В зависимости от степени неопределенности и сложности проекта, команда может находиться в одной из четырех зон: хаоса, сложности, порядка или простоты. Эти зоны можно представить в виде матрицы, где по горизонтали отложена степень неопределенности, а по вертикали – степень сложности.

      !Матрица зон (редакция чат-бота, он именно так обозначил эту область)

      Каждая СКАЧАТЬ