Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Я же просил чтобы не требовало загрузки объёмного кода — там пока нет такой возможности.
У меня практически никогда не возникает и не возникало задач, которые не сводятся к написанию или анализу объемного кода, а также весьма объемной спецификации, которая в свою очередь содержит ссылки на другие спецификации.
А задачи на 1 — 2 экрана исключительно возникают только при прохождении собеседований и все.
И то, что ChatGPT весьма неплохо натренирован на типовые задачи с собеседований и олимпиадные задачи — это как раз не новость. Вот только ну не надо это все в реальной работе совсем, в реальной работе решают совсем не задачи с собеседований и олимпиадные задачи. Может в 1 проценте времени когда то подобное и встречается, но далеко не у всех.
И да, например попросить ChatGPT написать какую регулярку — мне зачастую быстрее, чем написать это самостоятельно. Но только по тому, что я регулярки пишу 1 раз в полгода, и постоянно забываю. Если это мне будет требоваться чаще — уже никакого ускорения от ChatGPT не будет, я быстрее сам напишу, чем буду спрашивать.
Re[5]: В чем превосходство человека над компьютером
Здравствуйте, Nuzhny, Вы писали:
N>Такие доказательства уже есть. Например, задачу доказательства свели к 10 тысячам частных случаев. Программа проверила все эти частные случаи — теорема доказана.
Иными словами, ученые 10 лет работали, чтобы доказать, что теорема сводится к 10 тысячам частных случаев, которые можно проверить вычислительным методом?
Re[3]: В чем превосходство человека над компьютером
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Для машины запомнить наизусть 10 Мб. текста — это микросекунда дела.
А действительно ли задача заключается в том чтобы запомнить 10 метров текста? Действительно ли в этом сложность? Если что, я много лет писал под винду, в том числе с помощью Win32API и всё равно каждый раз в справочник подглядываю на тему параметров и их порядка. До сих пор не помню наизусть соответствие API и заголовочных файлов — почти каждый раз мотаю вниз, до таблички с Minimum supported client, Header, DLL. Я никогда не запоминал эту документацию дословно — не было нужды, просто примерно помню как решается задача, а дальше справочник -> код.
S>Ну шахматы то даются машине проще чем человеку, верно? Для нас — сложно. Для машины — лего.
Это очень сомнительное утверждение.
Во-первых, кывт до сих пор понмит как хорошо GPT умеет играть в шахматы https://rsdn.org/forum/life/8477264
Во-вторых, Stockfish — сильнейший шахматный движок для CPU, и, глядя на его прожорливость (и всех остальных шахматных движков), я бы не сказал, что шахматы настолько простая задача: для него потребовалась поддержка 32-у террабайтных таблиц перестановок. Чтобы посмотреть как это работает, можешь зайти на lichess, сыграть там партию, а потом включить локальный анализ партии и нажать "deeper". Мне обычно надоедает, когда CPU Time переваливает за час. Вот тебе и простая задачка...
Ф>>В следующий раз спроси у GPT, откуда был взял код, который он тебе продоставил, и откуда он знает о неизвестных тебе классах, которые он там использовал. S>Классы не секретные — они описаны в документации.....
Вопрос был не про документацию, а про то, откуда он это взял: можно из SO код взять, а можно проштудировать документацию и написать самому. Многие не заморачиваются — просто копируют из SO. Некоторые даже не проверяют на корректность то что там написано. И я тебе уже говорил, что GPT не всегда выдаёт корректный код — я лично в этом убедился.
Всё сказанное выше — личное мнение, если не указано обратное.
Здравствуйте, landerhigh, Вы писали:
L>Иными словами, ученые 10 лет работали, чтобы доказать, что теорема сводится к 10 тысячам частных случаев, которые можно проверить вычислительным методом?
Теорема о четырёх красках была доказана в 1976 году Кеннетом Аппелем[en] и Вольфгангом Хакеном из Иллинойского университета. Это была первая крупная математическая теорема, доказанная с помощью компьютера. Первым шагом доказательства была демонстрация существования определённого набора из 1936 карт, ни одна из которых не может содержать карту меньшего размера, которая опровергала бы теорему. Авторы использовали специальную компьютерную программу, чтобы доказать это свойство для каждой из 1936 карт. Доказательство этого факта заняло сотни страниц. После этого Аппель и Хакен пришли к выводу, что не существует наименьшего контрпримера к теореме, потому что иначе он должен был бы содержать какую-нибудь из этих 1936 карт, чего нет. Это противоречие говорит о том, что контрпримера нет вообще.
Здравствуйте, Shmj, Вы писали:
S>Получаю на фрилансе мелкое задание, делаю за пару дней, получаю свои $200 (ну да, я нищеброд). Потом ради прикола решил дать его GPT. И он все это делает за 2 минуты, но еще и применяет системные классы, о которых я просто не знал (вернее плотно не работал и в нужный момент не вспомнил). И благодаря этим системным классам удалось сделать намного проще и красивее. Сглотнул, перенес это в проект и задумался о судьбе своей.
S>Для машины запомнить наизусть 10 Мб. текста — это микросекунда дела. А для человека — это упорный труд нескольких лет жизни а то и больше. Тут все просто — мы не сможем соревноваться с машиной по скорости запоминания и детальном знании документации.
Погоди, так мы соревнуемся в запоминании текста?
Для чего тут чатгпт? Разве без него результат был непонятен?
Re[4]: В чем превосходство человека над компьютером
Здравствуйте, Muxa, Вы писали:
M>Погоди, так мы соревнуемся в запоминании текста? M>Для чего тут чатгпт? Разве без него результат был непонятен?
А с ним еще веселее.
Не уверен насчет российских печатных СМИ, но чатгпт или его аналог уже давно используют "журналисты" на западах.
У него хорошо получается писать обзоры ресторанов, вся ценность которых заключается в обилии идиоматических выражений, где в целях восхваления результата нелегкого труда повара используются неявные сравнения блюд с несъедобными субстанциями вроде птичьего помета.
Ну или классические статьи, где вроде все буквы и даже слова понятны, но смысл найти не получается.
Re[2]: В чем превосходство человека над компьютером
Здравствуйте, Pzz, Вы писали:
Pzz>Давай задания GPT, сдавай заказчику, $200 клади себе в карман — профит!
Это приведёт к тому, что его быстренько выпнут с рынка:
Если дать задачу GPТ, то он часто выдает неработающий код, который даже не компилится по тем или иным причинам. Но попробуйте ему просто давать ошибки компилятора — он таки исправляется и доводит до более-менее работающего состояния.
