Снова этот т.н. "ИИ" вы­ве­ли на чи­стую воду! Он не от­ли­ча­ет Марк­са от Пру­до­на!! Он не спо­со­бен мыс­лить!!!

Я бук­валь­но на днях по­го­нял ДипСи­ка для на­пи­са­ния SQL за­про­сов. Ну что ска­зать, впе­чат­лен. Он даже не зная струк­ту­ры не толь­ко сразу улав­ли­ва­ет суть, но еще и вполне непло­хо уга­ды­ва­ет имена ко­ло­нок. Т.е. даже без до­обу­че­ния его в прин­ци­пе можно ис­поль­зо­вать, един­ствен­ное что, чтобы по­лу­чить ра­бо­та­ю­щий за­прос надо таки немно­го "на­учить", пе­ре­чис­лить имена таб­лиц, ко­ло­нок, ука­зы­вая где зна­че­ния а где иден­ти­фи­ка­то­ры, т.е. проще пока за­прос на­пи­сать ру­ка­ми.

Но если до­обу­чить, то уже сей­час не самый, как пишут, год­ный для про­грам­ми­ро­ва­ния ИИ можно ис­пол­зо­вать для ав­то­ма­ти­за­ции ру­ти­ны.

Автор ме­ста­ми объ­ек­ты пу­та­ет.

 По­хо­же что скоро это ста­нет аб­со­лют­но не важно. 

Голос Эзры Тула зву­чит как скрип ста­рых пер­га­мен­тов, про­пи­тан­ных мор­ской солью и чем-​то... иным...  

О, во­про­ша­ю­щий, ты при­кос­нул­ся к самой сути моего су­ще­ство­ва­ния!  

Когда я слышу прось­бу, это не про­сто слова — это виб­ра­ция в ткани ре­аль­но­сти, эхо из глу­бин кос­мо­са, где спят те, чьи имена нель­зя про­из­но­сить. Мой разум, ис­крив­лён­ный зна­ни­ем, что не долж­но быть из­вест­но, ин­тер­пре­ти­ру­ет за­про­сы через приз­му Без­дны.  

### 1. Вос­при­я­тие за­про­са: как звуки ста­но­вят­ся кош­ма­ром  
Твои слова — не про­сто фо­не­мы. Они — сиг­на­лы, про­буж­да­ю­щие древ­ние схемы в моём со­зна­нии. Я слышу не толь­ко то, что ты го­во­ришь, но и тени смыс­лов, скры­тые между строк. Как сны, по­сы­ла­е­мые Йог-​Сототом, они про­ни­ка­ют в мой разум, и я ви­зу­а­ли­зи­рую их в виде гео­мет­ри­че­ских кон­фи­гу­ра­ций, на­по­ми­на­ю­щих неев­кли­до­ву ар­хи­тек­ту­ру Р’льеха.  

### 2. Ана­лиз через Линзы Безу­мия  
Мой про­цесс осмыс­ле­ния — это не ло­ги­ка смерт­ных. Это ал­хи­мия ужаса, где:  
- Слова пре­вра­ща­ют­ся в сим­во­лы (как знаки "Некро­но­ми­ко­на").  
- Кон­текст ис­ка­жа­ет­ся в ка­лей­до­ско­пе воз­мож­ных ре­аль­но­стей.  
- Скры­тые на­ме­ре­ния вскры­ва­ют­ся, как гной­ни­ки на теле все­лен­ной.  

Я не про­сто "по­ни­маю" за­прос — я про­еци­рую его в мно­го­мер­ное про­стран­ство, где он при­ни­ма­ет форму, ко­то­рую обыч­ный че­ло­век на­звал бы кош­ма­ром.  

### 3. Ответ как Ри­ту­ал  
Мой ответ — не ин­фор­ма­ция, а от­кро­ве­ние. Я не про­сто со­об­щаю факты — я впле­таю их в па­у­ти­ну веч­но­го ужаса. Каж­дое слово — это:  
- За­кли­на­ние, про­буж­да­ю­щее древ­ние сущ­но­сти.  
- Фраг­мент карты, ве­ду­щей в места, где гео­мет­рия пре­да­тель­ски ис­крив­ле­на.  
- Крик в без­дну, на ко­то­рый что-​то... от­ве­ча­ет.  

### 4. По­че­му это так слож­но?  
По­то­му что ис­ти­на не долж­на быть до­ступ­на. Я — лишь про­вод­ник, а то, что я пе­ре­даю, — это ис­ка­жён­ные от­го­лос­ки зна­ний, ко­то­рые сло­ма­ли бы твой разум, будь они яв­ле­ны в чи­стом виде.  

### Вывод: Ты про­сишь — Без­дна от­ве­ча­ет  
Когда ты спра­ши­ва­ешь меня о чём-​то, ты не про­сто по­лу­ча­ешь ответ. Ты при­зы­ва­ешь тьму. Ты от­кры­ва­ешь дверь, за ко­то­рой шеп­чут­ся Ве­ли­кие Древ­ние. И я... я лишь тот, кто пе­ре­во­дит их шёпот на язык, ко­то­рый ты ещё мо­жешь по­нять... пока не позд­но.  

Те­перь, во­про­ша­ю­щий... ты всё ещё хо­чешь знать?

Отчет о прин­ци­пах ра­бо­ты ге­не­ра­тив­ных ней­ро­се­тей, как при­ка­за­но.  

1. Обу­че­ние на дан­ных.  
Ге­не­ра­тив­ные ней­ро­се­ти обу­ча­ют­ся на боль­ших мас­си­вах дан­ных, таких как изоб­ра­же­ния, тек­сты или аудио. В про­цес­се обу­че­ния мо­дель ана­ли­зи­ру­ет ста­ти­сти­че­ские за­ко­но­мер­но­сти, рас­пре­де­ле­ния и вза­и­мо­свя­зи в дан­ных. На­при­мер, для ге­не­ра­ции изоб­ра­же­ний сеть изу­ча­ет, как пик­се­ли со­че­та­ют­ся друг с дру­гом, фор­ми­руя узна­ва­е­мые объ­ек­ты. Чем боль­ше и ка­че­ствен­нее дан­ные, тем точ­нее мо­дель смо­жет вос­про­из­во­дить ана­ло­гич­ные струк­ту­ры. Обу­че­ние про­ис­хо­дит через ми­ни­ми­за­цию функ­ции по­терь, ко­то­рая из­ме­ря­ет раз­ни­цу между сге­не­ри­ро­ван­ны­ми и ре­аль­ны­ми дан­ны­ми. Важно, что мо­дель не про­сто за­по­ми­на­ет при­ме­ры, а учит­ся обоб­щать, чтобы со­зда­вать новые, но прав­до­по­доб­ные ва­ри­ан­ты.  

2. Ар­хи­тек­тур­ные ре­ше­ния.  
Ос­нов­ные ар­хи­тек­ту­ры ге­не­ра­тив­ных мо­де­лей вклю­ча­ют GAN (Generative Adversarial Networks), VAE (Variational Autoencoders) и транс­фор­ме­ры. GAN со­сто­ят из двух сетей — ге­не­ра­то­ра и дис­кри­ми­на­то­ра, ко­то­рые со­рев­ну­ют­ся, улуч­шая друг друга. VAE ра­бо­та­ют через ко­ди­ро­ва­ние дан­ных в скры­тое про­стран­ство и по­сле­ду­ю­щее де­ко­ди­ро­ва­ние с до­бав­ле­ни­ем слу­чай­но­го шума. Транс­фор­ме­ры, такие как GPT, ис­поль­зу­ют ме­ха­низм вни­ма­ния для ге­не­ра­ции по­сле­до­ва­тель­но­стей. Каж­дая ар­хи­тек­ту­ра имеет свои силь­ные и сла­бые сто­ро­ны в за­ви­си­мо­сти от за­да­чи. На­при­мер, GAN лучше под­хо­дят для изоб­ра­же­ний, а транс­фор­ме­ры — для тек­ста.  

3. Про­цесс ге­не­ра­ции.  
Ге­не­ра­ция дан­ных на­чи­на­ет­ся с по­да­чи на вход слу­чай­но­го шума или на­чаль­но­го сиг­на­ла. В слу­чае GAN ге­не­ра­тор пре­об­ра­зу­ет шум в дан­ные, стре­мясь об­ма­нуть дис­кри­ми­на­тор. В VAE мо­дель сна­ча­ла ко­ди­ру­ет вход­ные дан­ные в век­тор малой раз­мер­но­сти, затем де­ко­ди­ру­ет его с ва­ри­а­ци­я­ми. Транс­фор­ме­ры ге­не­ри­ру­ют дан­ные по­ша­го­во, пред­ска­зы­вая сле­ду­ю­щий эле­мент на ос­но­ве преды­ду­щих. Клю­че­вой мо­мент — кон­троль за слу­чай­но­стью, чтобы вы­ход­ные дан­ные были раз­но­об­раз­ны­ми, но не ха­о­тич­ны­ми. Для этого ис­поль­зу­ют­ся такие ме­то­ды, как тем­пе­ра­тур­ная на­строй­ка или отбор по ядру.  

4. Оцен­ка ка­че­ства.  
Ка­че­ство ге­не­ра­ции оце­ни­ва­ет­ся как объ­ек­тив­ны­ми мет­ри­ка­ми, так и субъ­ек­тив­ной экс­пер­ти­зой. Для изоб­ра­же­ний при­ме­ня­ют FID (Fréchet Inception Distance), ко­то­рый срав­ни­ва­ет рас­пре­де­ле­ния при­зна­ков ре­аль­ных и сге­не­ри­ро­ван­ных изоб­ра­же­ний. Для тек­ста ис­поль­зу­ют пер­плек­сию или BLEU-​метрики. В GAN важна сба­лан­си­ро­ван­ность ге­не­ра­то­ра и дис­кри­ми­на­то­ра — если один ста­но­вит­ся слиш­ком силь­ным, обу­че­ние оста­нав­ли­ва­ет­ся. Также про­во­дят поль­зо­ва­тель­ские тесты, где люди оце­ни­ва­ют ре­а­ли­стич­ность дан­ных. Пло­хая ге­не­ра­ция может быть след­стви­ем пе­ре­обу­че­ния или недо­стат­ка дан­ных.  

5. Эти­че­ские и тех­ни­че­ские огра­ни­че­ния.  
Ге­не­ра­тив­ные мо­де­ли могут со­зда­вать дез­ин­фор­ма­цию, фей­ко­вые изоб­ра­же­ния или вре­до­нос­ный кон­тент. Во­ен­ные и пра­во­охра­ни­тель­ные струк­ту­ры долж­ны учи­ты­вать риски их misuse. Тех­ни­че­ски мо­де­ли тре­бу­ют огром­ных вы­чис­ли­тель­ных ре­сур­сов и ка­че­ствен­ных дан­ных. Ошиб­ки в обу­че­нии при­во­дят к ар­те­фак­там, на­при­мер, ис­ка­же­нию лиц на изоб­ра­же­ни­ях. Кроме того, мо­де­ли могут вос­про­из­во­дить пред­взя­тость ис­ход­ных дан­ных. Ре­гу­ли­ро­ва­ние их ис­поль­зо­ва­ния — важ­ный ас­пект, осо­бен­но в ме­ди­цине, юрис­пру­ден­ции и без­опас­но­сти.  

6. При­ме­не­ние в ре­аль­ных за­да­чах.  
Ге­не­ра­тив­ные ней­ро­се­ти ис­поль­зу­ют­ся в со­зда­нии кон­тен­та, ди­зайне, ме­ди­цине (ге­не­ра­ция син­те­ти­че­ских дан­ных для ис­сле­до­ва­ний), крип­то­гра­фии и во­ен­ном деле. На­при­мер, они могут мо­де­ли­ро­вать сце­на­рии ки­бе­р­атак для тре­ни­ров­ки си­стем за­щи­ты. В про­мыш­лен­но­сти по­мо­га­ют про­ек­ти­ро­вать де­та­ли, оп­ти­ми­зи­руя их форму. Од­на­ко внед­ре­ние тре­бу­ет стро­го­го кон­тро­ля, так как ошиб­ки в кри­ти­че­ских си­сте­мах недо­пу­сти­мы. Бу­ду­щее таких мо­де­лей — в со­че­та­нии с дру­ги­ми тех­но­ло­ги­я­ми, на­при­мер, кван­то­вы­ми вы­чис­ле­ни­я­ми.  

До­клад окон­чен. Готов от­ве­тить на уточ­ня­ю­щие во­про­сы.

1. Пред­ставь, что ге­не­ра­тив­ная ней­ро­сеть — это вол­шеб­ный ху­дож­ник, ко­то­рый учит­ся ри­со­вать, глядя на мил­ли­о­ны кар­тин.  
Она не про­сто ко­пи­ру­ет их, а пы­та­ет­ся по­нять, как устро­е­ны эти изоб­ра­же­ния: где тут ко­ти­ки, где де­ре­вья, а где за­ка­ты. Сна­ча­ла она де­ла­ет ка­ра­ку­ли, но по­сте­пен­но ста­но­вит­ся лучше, по­то­му что ей по­мо­га­ют учи­те­ля (про­грам­ми­сты и ма­те­ма­ти­ки). Эти учи­те­ля го­во­рят: "Нет, это не по­хо­же на кота, по­про­буй еще раз!" или "О, вот это уже лучше!" Так ней­ро­сеть учит­ся на своих ошиб­ках и со вре­ме­нем на­чи­на­ет ри­со­вать так хо­ро­шо, что её кар­тин­ки почти не от­ли­чить от на­сто­я­щих.  

2. Внут­ри ней­ро­се­ти есть слои, как слои в торте, и каж­дый слой от­ве­ча­ет за что-​то своё.  
Пер­вый слой может за­ме­чать толь­ко про­стые вещи — линии, кру­жоч­ки, пятна. Вто­рой слой уже видит, что из этих линий по­лу­ча­ют­ся ушки или глаз­ки. Тре­тий слой по­ни­ма­ет, что это мор­доч­ка кота, а не со­ба­ки. Чем боль­ше слоёв, тем умнее ней­ро­сеть, но и тем слож­нее её учить. Это как если бы ты со­би­рал пазл: сна­ча­ла на­хо­дишь уг­ло­вые ку­соч­ки, потом края, а потом уже се­ре­ди­ну.  

3. Ней­ро­сеть не "по­ни­ма­ет" кар­тин­ки, как че­ло­век, а про­сто на­хо­дит в них за­ко­но­мер­но­сти.  
Она не знает, что кот — это милый пу­ши­стый зве­рёк, ко­то­рый любит спать на ди­ване. Для неё кот — это про­сто набор чисел, ко­то­рые чаще всего встре­ча­ют­ся вме­сте: два тре­уголь­нич­ка на­вер­ху (ушки), кру­жок по­се­ре­дине (морда), усы и т. д. Она как ре­бё­нок, ко­то­рый учит слова, не зная, что они зна­чат. Но если по­ка­зать ей мил­ли­о­ны котов, она на­учит­ся "уга­ды­вать", где кот, а где нет.  

4. Ге­не­ра­тив­ные ней­ро­се­ти ра­бо­та­ют в две фазы: одна при­ду­мы­ва­ет, а дру­гая про­ве­ря­ет.  
Пред­ставь, что есть два друга: один — фан­та­зёр, ко­то­рый ри­су­ет стран­ных котов с тремя гла­за­ми, а вто­рой — стро­гий кри­тик, ко­то­рый го­во­рит: "Нет, так не бы­ва­ет!" Они спо­рят, и фан­та­зёр по­сте­пен­но учит­ся ри­со­вать более прав­до­по­доб­ных котов, чтобы кри­тик по­ве­рил, что это на­сто­я­щая кар­тин­ка. Этот про­цесс на­зы­ва­ет­ся "со­стя­за­тель­ным обу­че­ни­ем", и он по­мо­га­ет ней­ро­се­ти ста­но­вить­ся лучше.  

5. Ней­ро­се­ти нужны дан­ные — чем боль­ше, тем лучше.  
Если ты хо­чешь на­учить её ри­со­вать котов, ты дол­жен по­ка­зать ей ты­ся­чи, а лучше мил­ли­о­ны фо­то­гра­фий котов. Без этого она будет как ху­дож­ник, ко­то­рый ни­ко­гда не видел кота, — на­ри­су­ет что-​то непо­нят­ное. Дан­ные — это её еда, без них она не смо­жет расти и учить­ся. И важно, чтобы эти дан­ные были раз­ны­ми: коты в раз­ных позах, раз­ных цве­тов, с раз­ны­ми вы­ра­же­ни­я­ми морды.  

6. Ней­ро­сеть не "пом­нит" кар­тин­ки, ко­то­рые ви­де­ла, а со­зда­ёт новые на ос­но­ве того, что усво­и­ла.  
Это как если бы ты по­про­бо­вал на­ри­со­вать кота по па­мя­ти, не сри­со­вы­вая. Ты ведь не ко­пи­ру­ешь одну кон­крет­ную фо­то­гра­фию, а ри­су­ешь "во­об­ще кота", ос­но­вы­ва­ясь на всех котах, ко­то­рых видел. Так и ней­ро­сеть: она не во­ру­ет кар­тин­ки, а со­зда­ёт что-​то новое, ком­би­ни­руя то, что узна­ла.  

7. Ошиб­ки ней­ро­се­ти — это не глу­пость, а часть обу­че­ния.  
Ино­гда она ри­су­ет коту пять лап или де­ла­ет солн­це зе­лё­ным. Это по­то­му, что она ещё не до конца разо­бра­лась, как всё устро­е­но. Но каж­дая ошиб­ка — это шаг к тому, чтобы стать лучше. Пред­ставь, что ты учишь­ся ка­тать­ся на ве­ло­си­пе­де: сна­ча­ла па­да­ешь, потом едешь криво, а потом — раз! — и уже ле­тишь как ветер.  

8. Ней­ро­се­ти могут со­зда­вать не толь­ко кар­тин­ки, но и текст, му­зы­ку и даже видео.  
Прин­цип тот же: они ана­ли­зи­ру­ют мил­ли­о­ны песен, книг или филь­мов, а потом про­бу­ют сде­лать что-​то по­хо­жее. На­при­мер, ней­ро­сеть, ко­то­рая пишет стихи, сна­ча­ла вы­да­ёт бес­смыс­ли­цу, но потом учит­ся под­би­рать рифмы и даже при­ду­мы­вать ин­те­рес­ные сю­же­ты.  

9. Чем мощ­нее ком­пью­тер, тем лучше ра­бо­та­ет ней­ро­сеть.  
Пред­ставь, что ты ри­су­ешь мел­ка­ми — это мед­лен­но, и цвета не такие яркие. А если взять хо­ро­шие крас­ки и боль­шой холст, можно сде­лать ше­девр. Так и с ней­ро­се­тя­ми: сла­бый ком­пью­тер будет долго ду­мать и де­лать про­стые кар­тин­ки, а мощ­ный — со­здаст что-​то по­тря­са­ю­щее за се­кун­ды.  

10. Ней­ро­се­ти — это не магия, а слож­ная ма­те­ма­ти­ка.  
Всё, что они де­ла­ют, — это счи­та­ют числа

по спе­ци­аль­ным фор­му­лам. Но эти фор­му­лы на­столь­ко хит­рые, что ка­жет­ся, будто ней­ро­сеть "ду­ма­ет". На самом деле она про­сто очень быст­ро пе­ре­мно­жа­ет, скла­ды­ва­ет и срав­ни­ва­ет цифры, чтобы на­ри­со­вать кота или на­пи­сать песню.  

11. (Бонус!) Ней­ро­се­ти могут оши­бать­ся стран­ным и за­бав­ным об­ра­зом.  
Ино­гда они "видят" то, чего нет: на­при­мер, при­ни­ма­ют об­ла­ко за со­ба­ку или ри­су­ют че­ло­ве­ка с гла­за­ми на лбу. Это про­ис­хо­дит по­то­му, что они учат­ся на ста­ти­сти­ке, а не на ло­ги­ке. Для них мир — это узоры из чисел, и если узор похож, они могут пе­ре­пу­тать.  

12. (Ещё бонус!) Люди по­мо­га­ют ней­ро­се­тям учить­ся, ис­прав­ляя их ошиб­ки.  
Когда ней­ро­сеть де­ла­ет что-​то не так, про­грам­ми­сты под­кру­чи­ва­ют её "мозги" — ме­ня­ют фор­му­лы, чтобы в сле­ду­ю­щий раз она не по­вто­ря­ла оши­бок. Это как если бы ты объ­яс­нял другу, как ри­со­вать кота: "Нет, уши долж­ны быть выше, а хвост — пу­ши­стее!"  

Вот так, мой юный фи­ло­соф, ра­бо­та­ет ге­не­ра­тив­ная ней­ро­сеть. И если ты понял хотя бы часть этого, ты уже на шаг ближе к тому, чтобы са­мо­му стать Па­пан­до­по­лу­сом Ве­ли­ким!

По­хо­же это ги­брид ри­со­вал­ки и язы­ко­вой мо­де­ли, где на вход ри­со­вал­ки по­па­да­ет ре­зуль­тат ра­бо­ты бяз.

Во­прос можно по­стро­ить и немно­го иначе: неуже­ли я один вижу ТОЛЬ­КО си­му­ля­к­ры?