Проект на виду. Часть 7. Обучение с нейронками

Вы, наверное, помните, что я уже пару-тройку месяцев интересуюсь языковыми моделями, автоматизированным программированием и всем, что с этим связано. Сегодня хочу обсудить, насколько эффективно можно учиться самостоятельно, используя только современные нейросети.

Я пробовал создавать небольшие проекты в Cursor на разных языках - Python, Rust, Java - с использованием соответствующих инструментов вроде Flask для Python. Поскольку я не знал этих языков, мне было интересно проверить, получится ли полноценно программировать, полагаясь только на нейросети. Результат оказался разочаровывающим - об этом я уже писал раньше.

После нескольких неудачных попыток разобраться в сгенерированном коде я решил попробовать другой подход: попросил нейросеть научить меня основам Python. Мой запрос был простым: "Ты преподаватель Python. У меня есть опыт в PHP и JavaScript, но о Python я не знаю ничего. Составь пять первых уроков для новичка с примерами кода и заданиями".

Нейросеть выдала уроки, которые на первый взгляд выглядели неплохо. Но тут я столкнулся с неожиданной проблемой: как понять, что программа обучения составлена правильно и ничего важного не упущено? Когда я спросил, какие ключевые моменты могли быть пропущены, нейросеть добавила несколько пунктов - например, про отсутствие точек с запятой и важность отступов в Python.

Однако чем больше я задавал уточняющих вопросов, тем больше запутывался. В конечном счете мне пришлось искать обычные учебные программы и видеоуроки, потому что нейросеть не смогла предоставить систематизированный подход к обучению.

Это подводит меня к важному выводу: когда вы не знаете предмета и не имеете четкого плана обучения, очень сложно чему-то научиться. Даже современные нейросети не могут заменить полноценного учебного курса.

Возникает вопрос: зачем вообще учить языки программирования, если нейросети могут писать код? Ответ прост: чтобы понимать, какой код перед вами - качественный или наполненный ненужными элементами вроде избыточного логирования, временных тестов или одноразовых библиотек.

То же самое касается и Solidity. Нейросеть может дать сжатый курс, где в первую же неделю будут и типы данных, и функции, и контракты. Но в web3-разработке важны нюансы - недостаточно просто знать о существовании тех или иных возможностей, нужно уметь их правильно применять.

В итоге получается, что языковые модели, при всей их эрудированности, пока не способны заменить полноценного преподавателя и хорошо структурированную учебную программу. Лучший способ их использовать - сначала изучать основы по проверенным источникам, а затем обращаться к нейросетям за разъяснением конкретных вопросов и дополнительными деталями.

Надеюсь, что скоро расскажу вам, чем я там таким интересным занимаюсь помимо аудитов смарт контрактов!

#offtop