🦾 Мифы и легенды о нейросетях.

В нашем отдельном топике про нейросети скоро будет почти 2000 сообщений, но зато в нем победила дружба). Три непримиримых спорщика пришли к общим выводам, что само по себе странно, так ещё и каждый считает эти выводы своей победой 🤯

Как видим, научный подход это не красивое слово, а действенные методы, которые позволили решить прийти к нашим выводам.

Итак, ChatGpt несомненно имеет определенную область применения, как имеет и ограничения. Причем это справедливо как для комплексных задач так и небольших.

Решать комплексные задачи с первого промпта нейросеть не может в принципе. Задачу надо декомпозировать.

Причем иногда при этой декомпозиции применять нейросети уже не имеет смысла - займет больше времени чем сделать самому.

Кроме того иногда задачу вовсе не получится поделить на части и тогда тоже нет смысла использовать нейросети.

И ещё польза от нейросеток сильно зависит от уровня специалиста в своей предметной области и умения писать правильные промпты.

Получается, что
- Нейросети не очень помогают при совсем простых задачах (быстрее самому) и при очень сложных (будет врать). Это первая ось координат.
- Нейросеть не очень эффективна в руках начинающего специалиста (он не может проверить ответ) и в руках очень опытного эксперта (тогда для него это лёгкая задача и снова быстрее самому сделать). Это вторая ось координат.
- Есть какой-то спектр задач между этими крайностями, когда нейросеть даёт максимальное преимущество. Конкретная форма этого графика будет отличаться для разных сфер очень сильно, но его принцип останется таким же.

Единственное допущение для графика (чтобы не плодить на нем четвертое измерение), что все умеют пользоваться нейросетями одинаково хорошо. Но очевидно, что если уметь писать промпты, то зона эффективности будет шире, а пик выше.

"Ну мы же не все гуманитарии до мозга костей, в конце концов, инженеры мыслят масштабно и системно."(с) Гаммер М.Д., автор графика и этих выводов.