Напрягаться всегда сложнее, чем не напрягаться. Вопрос в другом. Что ты хочешь получить в итоге? Для получения какого-либо результата обычно надо напрягаться. Это же касается и обучения. Если тебе слишком легко — значит что-то идет не так. Преодоление препятствий дает бесценный опыт и ведет к нужной цели. Иногда хочется опустить руки. В такие моменты стоит задуматься над тем, чего мы хотим и готовы ли двигаться вперед, пусть даже небольшими шажками, напрягаясь по чуть-чуть. Как там говорят китайцы — много маленьких шагов приведут к большой цели. Так что давайте, делаем мааааленький шажок…
1. История ИИ на пальцах — от перцептрона до GPT-4o
Сейчас об искусственном интеллекте не говорят разве что из утюгов (но это не точно). Это явно тема десятилетия, как минимум. Но как мы пришли к существующим нейросетям и генеративному ИИ? С чего все начиналось в конце 50-х годов прошлого века и как дошло до трансформеров (не фильмов и не роботов), проходя через стадии развития Machine Learning и Deep Learning? Что вообще значат эти слова? Между прочим, очень понятно и доступно. Хотя при написании статьи явно использовался какой-нибудь ChatGPT, по крайней мере в отдельных фрагментах. Угадайте в каких именно. Кстати, плохо это или хорошо? Автор мог бы не морозиться в комментариях, а просто подойти к делу более ответственно и поправить оформление, характерное для текста, который пишет ChatGPT. Я, как и многие, не люблю тексты написанные нейросетями. Но здесь, как мне кажется, основу писал все-таки человек. И получилось неплохо. Даже если в процессе и использовался ИИ. Заодно можно поупражняться в занятном деле — узнай, кто написал текст. Скоро нам этот навык очень пригодится, как мне кажется.