Как ИИ меняет отношение родителей и детей :) Пост моей знакомой – ее переписка с дочерью.

Если мы сегодня говорим о поколении, воспитанном на гаджетах, то вот на наших глазах возникает поколение, которое вырастет на ИИ.

Какими они будут? К чему это приведет? 👀

Вчерашний пост навел на мысли про нашу скорость адаптации. И не пора ли нам вводить курсы "как оставаться детьми всю жизнь".

С одной стороны - "известно", что в детском возрасте у мозга максимальная пластичность и он лучше усваивает любую информацию (психфак - молчать, я специально упростил).

С другой - полно кейсов, когда и в зрелом возрасте люди учатся новому. Так может быть проблема не в том, что пластичность теряется, а в том, что пластичность это такой же навык и его надо так же тренировать? Постоянно учиться новому - гитара, языки, наука, техника, путешествия...

Новые технологии будут и дальше проникать в нашу жизнь.

Вспомните, как жило поколение, которое сейчас вышло на пенсию. В их детстве не было даже радио. Появлялось, но по одной "тарелке" на деревню, висело на столбе. Потом появились первые телефоны - у старост, к ним очередь. Фотоаппараты даже не редкость - это целое событие! Потом телевизоры - черно-белые, пузатые... а сейчас они носят эти телевизоры с радио и телефоном, а еще телеграфом, фотоаппаратом, шахматной доской и другими играми, и могут в карман брюк положить. В детстве они даже предположить не могли, что вот так оно будет.

Не исключаю, что все, что сейчас мы считаем нано-технологиями, через 10-20 лет будет не просто старьем, а чем-то типа "мам, дед опят таблетки не выпил и рассказывает что он видел как ИИ печатает ответ". А вот какое оно - будущее? Да фиг его знает.

Яндекс.Практикум внедрил в учебный процесс автоподсказки от ИИ.

На очереди – проверка кода в заданиях.

У тех, кто работает куратором (возможно) начинается дергаться глаз. 👀 Думаю весь инфобиз быстро подтянется тоже.

Вчера от Ольги пришел ну оооооочень правильный вопрос. Показалось, что ответить на него отдельным постом будет правильней, чем незаметно обсудить в треде.

ИИ тупеют. Это не тезис, это факт (

Что происходит и почему так получается? Разберемся внутри треда, а то для одного поста вышла уж очень много.

Лайфхаки для ИИ, которые даже для меня оказались внезапными:

🔥 вместо стандартного "действуй как ... с большим опытом в ..." иногда отлично подходит "я начинающий ..., который ничего не знает в ..., помоги мне ...".

🔥 когда информации для контекста промпта очень мало, можно повторить ее два или даже три раза, например "Учти, что каждое слово в моем запросе важно: ...", это дает сильно меньший разброс результатов и высокую стабильность.

Первый лайфхак вообще поразил своей необычностью и результатами.

Сегодня мне исполнилось 44 года и решил попросить ИИ дать мне напутствие:

промпт:
Ты - мудрец, знающий все о гармоничной и счастливой жизни человека. Мне исполнилось 44 года, напиши мне пожелание на день рождения, которое будет напутствием на мою вторую половину жизни. Сделай это в формате плана по шагам.

Получилось вроде абстрактно, но ведь все точно, хотя местами и крипово. 😂 Вот он - план на мою вторую половину жизни:

Шаг 1: Признайте свою уникальность и ценность
Важно осознать, что вы уникальны и имеете ценность. Поверьте в свои способности и качества, и помните, что каждый день дает вам новые возможности для роста и развития.

Шаг 2: Определите свои цели и страсти
Пришло время задуматься о своих целях и страстях. Определите, чем вы хотите заниматься, что вас вдохновляет и приносит радость. Постепенно стройте свою жизнь вокруг этих целей и страстей.

Шаг 3: Заботьтесь о своем физическом и эмоциональном благополучии
Поддерживайте свое физическое здоровье через регулярные физические упражнения, здоровое питание и достаточный отдых. Уделяйте время для самоанализа и ухода за своим эмоциональным благополучием. Не забывайте о практике самоуважения и самообожания.

Шаг 4: Развивайте свои навыки и знания
Всегда стремитесь к саморазвитию и обучению. Инвестируйте время и усилия в развитие своих навыков и знаний. Это поможет вам быть готовыми к новым вызовам и возможностям, которые могут появиться в вашей жизни.

Шаг 5: Стройте и поддерживайте гармоничные отношения
Отношения с семьей, друзьями и близкими играют важную роль в нашей жизни. Уделите время и внимание для развития и поддержания этих отношений. Будьте открытыми, чуткими и заботливыми, и помните, что взаимопонимание и поддержка - ключевые составляющие гармоничных отношений.

Шаг 6: Наслаждайтесь моментом и благодарите
Не забывайте наслаждаться моментом и ценить то, что у вас есть. Будьте благодарны за каждый день и каждый опыт, который дарит вам жизнь. Практикуйте благодарность и радуйтесь маленьким радостям, которые встречаются на вашем пути.

Шаг 7: Оставайтесь открытыми новым возможностям
Не бойтесь новых возможностей, которые могут появиться в вашей жизни. Будьте готовы к переменам и открытыми для новых приключений. Иногда самые неожиданные возможности могут привести к самым прекрасным изменениям в жизни.

Как улучшить релевантность ответов нейросети.

Вот казалось бы не связанная особо с ИИ вещь, но мне оказалось полезным.

Работаю над структурой курса, состоящего из вебинаров. Для того, чтобы лучше задать контекст я использую два лайфхака:

1) описать персону. Персона, это метод пришедший из UX исследований и продуктового подхода. Хорошо работает когда есть очень точная и понятная аудитория.

2) описать "джобс ту би дан". JTBD это тоже механика из продуктового подхода, которая описывает зачем пользователь покупает ваш продукт. Лучше работает если курс на широкую аудиторию (и кстати миф о том что у курса должна быть узкая ЦА - не более чем миф)

Что особенно хорошо в этих подходах, так это то что они хорошо прописаны, ИИ отлично понимает что значат эти описания и даже может помочь их составить.

Привет, я делаю курс по теме ... помоги мне составить описание персоны/JTBD чтобы точнее понимать какие темы нужно рассмотреть в курсе

А результат потом вставить в следующие промпты.

Вчера меня взяли на понт.

Хочу заявить, что мне на данный момент не известны научные и математически обоснованные доказательства того, что обучение лидерству влияет хоть на что-то, а уж тем более на результаты работы.

Вот такой вот каминг-аут. Хотя, кто меня давно знает - те и так в курсе.

И это правда мое мнение. И не удивляйтесь, что оно у нас в канале https://news.1rj.ru/str/casesonly, который, вроде, совсем про другое - через минуту будет продолжение )

А пока хочу дополнить, что доказательствами я всегда считаю и считал полноценно проведенный эксперимент:
- в котором есть контрольная и экспериментальные группы
- которые разделены случайным образом
- у которых все условия не отличаются ничем, кроме одного фактора, влияние которого и хотят доказать (в нашем случае прохождение курса по лидерству)
- при этом если мы доказываем фактор влияния курсов по лидерству, то все остальные факторы (включая письма с приглашениями на курс, сам факт прохождения курса/вебинара и т.д.) должны быть совершенно идентичными
- исключены все возможные эффекты (включая сетевой, что люди общаются между собой или, что после получения письма с приглашением кто-то решил в метро почитать книгу по теме лидерства и это повлияло на него как-то)
- для чего должен быть исключен в том числе эффект Плацебо
- все посчитано на достаточном количестве людей с учетом формул математической статистики и уровня достоверности

И, я даже больше скажу, я считаю что такой эксперимент еще и физически невозможен. Ну посудите сами, какой начальник в здравом уме разрешит учить часть людей и не учить другую (а точнее учить, но какой-то фигне, т.к. как иначе исключить Плацебо никто еще не придумал - в медицине дают сахар в таблетках, а в обучении??).

Так что вопрос эффективности почти любого обучения - вопрос, зачастую, не доказательств, а мнения или наблюдений. Что несомненно полезно, но никак не доказательство.

А теперь по к сути того, как меня взяли на понт, и причем тут ИИ )))

За пару часов я узнал очень много нового про нейросети. Часть инсайтов все ещё догоняют.

Как всегда, в воскресенье вечером завязался холивар. В этот раз в чатике DL развернулась баталия про то, что ChatGPT бесполезен.

В интернете снова кто-то не прав, скорее, надо доказать им свою точку зрения! (с)

Для доказательства своей позиции мне надо было написать программу...

Коротко: надо рассчитать скорость шара, который катится по наклонной доске, вот только сделать это надо не по формулам из школьной физики (каюсь - пропустил этот момент), а с использованием тензоров. Что такое тензоры изучают даже не в каждом вузе. И это все на языке, который я плохо знал. Всю историю, можно глянуть тут. Но предупреждаю - там ад, лучше отложите ссылочку до вечера и запаситесь чем-то крепким )))

GPT, конечно, написал код. Но то, что вышло даже по моему мнению не является решением. А вот то, что я узнал в процессе, убедило меня в том, что GPT даже еще умнее, чем я раньше считал.

👉 Во первых: он через раз останавливал меня и говорил, что то, что я хочу, намного легче сделать другим способом, не выдумывая никаких заморотов с тензорами. То есть он совершенно уверенным тоном останавливал меня от совершения глупого поступка! Браво!

К сожалению, в C# нет встроенной поддержки для работы с тензорами Эйнштейна и четырехмерной геометрией. Это более сложная математика, требующая специализированных библиотек и инструментов, таких как тензорные библиотеки или фреймворки для обработки общей теории относительности.

Ваш код использует формулу Эйнштейна, которая описывает взаимодействие гравитации и энергии-импульса, однако для вычисления скорости шара, который катится по наклонной доске, эта формула не подходит. Вы должны использовать классическую механику (ньютоновскую физику).

👉 Во вторых: чтобы задать промпт хоть примерно соответствующий тому, что было нужно мне потребовалось нормально так погуглить. Но то, что я нахватался каких-то слов, совершенно не сделало меня экспертом. И в данном эксперименте мы еще раз доказали только тот факт, что если человек не шарит в теме, то ИИ ему никак не поможет. И я получил лучшее доказательство этому, через личный опыт.

👉 В третьих: я вижу, как ИИ помогает мне в множестве задач, но при этом слышу, что он не всегда помогает другим людям, а говорит о том, что быть экспертом в своей области уже не достаточно, нужно еще уметь взаимодействовать с ИИ, чтобы опережать коллег.

👉 В четвертых: заказчику ещё на этапе постановки задачи критически важно понимать ограничения ИИ, а не относиться к нему как к черной магии. А иначе получаем что получаем.

Ну теперь, я думаю, понятно, почему всем срочно нужен как минимум наш бесплатный лонгрид про GPT? А кто хочет разбор этого кейса подробнее - приходите к нам на митап про ИИ, я там расскажу сильно больше, чем влезет в пост!

Кстати, скоро на сайт добавим описание курсов, которые мы проводим, а пока за ними можно обратиться к нам с @Roman_Mandrik в личку ))

ИИ не сверхразум.

Вообще. Ни разу.

Вот у меня дома есть умный пылесос. Ну так его называют, как минимум. Но я же не прошу его сформировать мне инвест.портфель. И у умной колонки не прошу придумать решения всех экологических кризисов на планете.

Самая большая ошибка, связанная с работой с нейросетями - завышенные ожидания.

Я все чаще встречаю людей, которые уверены, что стоит задать вопрос на пару строк, как ИИ даст ему самый полный и правильный ответ. Фиг там. Магии не бывает.

Чтобы сделать такое нужен не один промпт, а цепочка, какая-то последовательность. И очень-очень хорошее понимание как контекста, так и что конкретно хотим получить.

🦾 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.

У меня появилась задачка, которая может показать уровень написания промптов. Загадка для детей, но решить ее надо не самому, а заставить нейросеть найти ответ.

Загадка: «Собака — 3, Корова — 2, Кукушка — 4, Утка — 3, Овца — 2, Свинья — 3, Петух — 8. Ослик — ?» Ответ под спойлером, для тех кто хочет сначала сам подумать. Ответ 2, так как собачка говорит "гав" (3), корова "му" (2)..., а ослик говорит "иа"

Задача: одним промптом, не давая подсказок (не давая подход к решению и правильную цифру), заставить нейросеть найти ответ и объяснить его.

Чтобы справиться с задачей нужно:
- понимать "логику" нейросети
- уметь писать промпты
- знать лайфхаки (из нашего курса)
- понимать, как управлять контекстом

Напишите в комментариях за сколько справились и ваш опыт работы с ИИ?

Набираю статистику. Уже есть 100+ человек: 30 учил я и они справились в среднем за 5 минут, а 70 человек не учились промптингу и решали больше 15 минут.

Только не кидайте промпты, дайте всем возможность подумать. Я опубликую решение завтра.

Обещал вчера решение. Спасибо тем, кто написал в личку. Мой подход на скрине, но просто скрина явно мало.

Разбор внутри в треде.

Как я начал вести этот канал.

Привет всем. Хочется рассказать, как так вышло, что этот канал снова ожил. Ну, начнем с того, что я вообще очень везучий (ну или мне так кажется). И мне повезло быть знакомым с Романом, а еще повезло написать ему в нужное время )

Рома позвал меня на интенсив, который прошел в августе и благодаря которому я нашел силы и возможность регулярно писать про AI в HR и обучении. А сейчас как раз идет набор нового потока на ноябрь.

Как выглядит обучение:

1. Практический трек. На старте мы определились с "главной фишкой канала", после чего целый месяц каждый день писали посты. Кто не написал – штраф (ага, геймификация так тоже работает - огонь!). Едиснтвенное что я так для себя и не решил - что было полезнее, получать фидбэк на свои идеи от участников, или слушать их концепты.
2. Учебный трек. Несколько прикладных уроков по основным темам, связанным с телеграмом – например, как привлекать подписчиков.

По итогам месяца реально привыкаешь на автомате придумывать и замечать интересные темы и регулярно писать.

Я уже говорил что идет новый поток? Так вот. Cылка: https://clck.ru/36DfiP

#не_реклама_а_рекомендация ))

В ближайший понедельник выступаем с Володей тут, приходите, участие бесплатное, состав участников обещает качественную и полезную дискуссию. 👇

Ну что, как на счет еще одной загадки? Продолжаем проверять навык работы с Большими Языковыми Моделями и развенчивать миф, что они не умеют в математику и логику ))

Загадка: Если вороны сядут по одной на каждую берёзу то не хватит одной берёзы. Если сядут по две на берёзу, одна берёза останется лишней. Сколько ворон? Сколько берёз?

Задача: снова решить не самостоятельно, а заставить нейросеть выдать правильный ответ. Промпт должен быть один, правильный ответ подсказывать нельзя.

Ответ на загадку: 4 вороны и 3 берёзы - можно решать уравнениями, а можно и перебором, изначально загадка детская и решалась перебором, но в нашем случае это не важно, а важно что нейросеть ее в прямом виде не может решить без правильных инструкций.

А правильный промпт, как и в прошлый раз, будет завтра ))

Ну и обещанный ответ на загадку: https://chat.openai.com/share/491e2a64-ce2d-495a-91a7-05aa7ba1670b

Загадка не такая сложная как прошлая, но тоже заставляет задуматься над промптом.

Лайфхаки, снова, в треде.

Готовились с Олегом Замышляевым к митапу про ИИ в ближайший понедельник в Кластере Ломоносов.

Разговорились про то, у кого какие открытия и инсайты случились за последние пару месяцев.

Олег нашел гениальный способ улучшать качество сгенерированных идей. Не буду красть его идеи, лучше сами прочитайте по ссылке.

Ну а я открыл для себя способ измерять навык промптинга... с помощью детских загадок! Это оказалось на редкость показательно!

Загадки имеют очень конкретное решение, дети с ними справляются, взрослые тоже, если чуть подумают, а нейросетки с ними не справляются. Не потому, что "тупые". У них не хватает контекста, а вот чтобы задать им правильный контекст, нужно очень хорошо знать правила, как этот контекст задавать.

И решение таких загадок с помощью нейросети в итоге отлично демонстрирует насколько у развит навык промптинга, и насколько глубокие познания в теории работы нейросеток.

👉 Чем это помогает в работе? Когда мы решаем прикладную задачу - придумать тестовый вопрос к материалу, оценить ответ на задание, выбрать из материала курса самое важное или написать адресный анонс вебинара - нейросеть должна получить качественные инструкции. И для каждой ситуации, для каждой задачи они будут свои.

Не достаточно написать промпт "придумай 5 тестовых вопросов к материалу" - а для кого они? А зачем? А что будем проверять? Нейросети этого не сказали и она с легкостью додумает детали, но вот только совпадут ли они с реальностью? Маловероятно.

Может показаться, что с такими сложностями легче все самим делать, но это не так. Грамотные промпты отлично поддаются автоматизации. Но если промпт "плохой" - автоматизация только все испортит.

🔥 Если вы не в курсе, в Лаборатории промптинга Mozlab уже собрано больше 17 конкретных кейсов применения нейросетей в HR. Каталог - по этой ссылке.

Очень и очень хорошее замечание: нейронки на один промпт выдают разные ответы.

Но так происходит не всегда)))

1) Вообще почти у всех нейронок, если работать с ними через API, есть возможность настраивать параметр случайности. В ЧатГПТ это называется "теплота" и в самом чате ей управлять нельзя, а вот в песочнице - можно. И если теплота нулевая, то ответы будут не просто похожие, а абсолютно одинаковые.

2) Но нулевая теплота обычно нам не нужна, и я для себя ввел такую метрику как "стабильность". Мало написать промпт и получить устраивающий меня ответ (если я дальше хочу его автоматизировать, если нет - то достаточно) - нужно запустить его 5 раз, понять, что устраивающий меня ответ дается 5 раз из 5, затем поменять данные и запустить еще 5 раз на разных данных. Да, это долго, да. Но если мы хотим сделать так, чтобы к нашим курсам автоматически создавались тесты, или задачи проверялись, или в диалоговом тренажере были разные ответы - сорри, но придется поработать.

Магии не бывает. Простите.