Пределы автоматизации и внедрения роботов

[Olweg]

Ну и обязательно появится должность "толмач с русского на новопи ИИшный"

По-русски ИИ уже пишет не хуже многих людей )

Кстати, в последнее время стал читать англоязычные сайты с автопереводом: всё-таки по-русски читается гораздо более бегло, а сам перевод при этом почти не требует редактуры.

[Eddy_Em]

По-русски ИИ уже пишет не хуже многих людей

Одно дело — грамотно писать бессмыслицу, и совсем другое — грамотно писать осмысленный текст. Второе ИИ не умеет, и, надеюсь, не научится никогда. Чтобы научить компьютер творить, программисты, которые этот "сверх-ИИ" разрабатывают, должны быть ну просто монстрами.
Либо же пойти по примеру того, как учится человек. Т.е. долгие пробы и ошибки, осознание критики, получение поощрений и наказаний и т.д., и т.п. А тупо закэшировав весь интернет творить научиться никак не получится.

с автопереводом

Я, наоборот, стараюсь как можно меньше русскоязычного читать, а то все никак не налажу двухсторонний английский на нормальном уровне (чтобы не только читать мог, но и свободно на нем говорить).

[Olweg]

Почему же бессмыслицу?… Вполне осмысленный текст. Хотя бывают и глюки, конечно.

Что касается всех этих рассуждений про T9 и прочее, то, с одной стороны, это верно, но, с другой, всё не так просто. Чтобы правильно предсказать следующее слово, учитывая контекст, нужно этот контекст в какой-то степени понимать. И чем больше контекст, тем лучше должно быть это понимание.

[Eddy_Em]

Вполне осмысленный текст.

Я имею в виду, что этот текст не создается ИИ, а генерируется на основе огромного количества текстов методом копипасты: "кусок отсюда, кусок оттуда". Т.е. выдача ИИ аналогична бессмысленным курсовикам-дипломам тупых студентов: понадергали непонятно чего непонятно откуда, кое-как склеили и надеются, что препод - дурак, и не заметит.

[BlackMokona]

Ну и обязательно появится должность "толмач с русского на новопи ИИшный"

Уже была и автоматизировали, от чего умерла.
Промт-Инженер называлась

[Olweg]

Я имею в виду, что этот текст не создается ИИ, а генерируется на основе огромного количества текстов методом копипасты: "кусок отсюда, кусок оттуда".

Это не так. Как-то приводил в теме ссылку на отличное ознакомительное видео, могу порекомендовать:
https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,130794.msg6068145.html#msg6068145

[mo]

Я имею в виду, что этот текст не создается ИИ, а генерируется на основе огромного количества текстов методом копипасты: "кусок отсюда, кусок оттуда".

Совершенно неверное описание. Почитай про GPT. Генеративный трансформер построен на других принципах.
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transformer тут больше про историю, но я не знаю твой уровень знаний нейросетей, чтобы дать тебе более подходящую ссылку.

[Eddy_Em]

я не знаю твой уровень знаний нейросетей

Обычный уровень: абсолюный нуль. Они мне вообще неинтересны были до вчерашнего дня. Ну, чуть поиграюсь, и опять про эту дрянь забуду ☺
Все-таки, реально полезных вещей в моей области от этого убожества не добьешься, по крайней мере, пока. Вот Олег Верходанов пытался использовать их для анализа реликта, ну и, насколько знаю, Дима Кудрявцев их в своей работе пытается как-то использовать. Еще, помню, автоматическую классификацию галактик на снимках Хаббла пытались когда-то на нейросетке основать.
Я вообще не понимаю, как эти самые нейросетки работают, так что, написать свой сишный код, реализующий нужную мне нейросеть, не смогу. Но, возможно, пройдет какое-то время, и мне они понадобятся (правда, я сомневаюсь, что доживу до этих времен: у меня в планах максимум еще лет пять прожить, а как 50 стукнет, можно подыхать - кому нафиг нужен такой старпер?).

[mo]

Обычный уровень: абсолюный нуль

Понял. Придётся множить твои высказывания о нейросетях на этот коэфициент. Полагаю, что в других областях ты отличный специалист! Что ж, всего не знает никто - норм.

Приложил пример применения предобученного моим датасетом классификатора на основе YOLOv8

На снимке слева-снизу % чистого неба. На графике он же от времени.

[Ulkolainen]

А вот если поручить двум чат-ботам выяснить друг у друга "как работает нейросеть?" - они уйдут в цикл или наоборот поймут себя с полуслова?

[Eddy_Em]

На снимке слева-снизу % чистого неба.

Врет же несусветно: дымку не учитывает. Как будет время, соберу на MLX90640 allsky. Уже было начал, но "внезапно" оказалось, что есть куда более важных дел толпа, минимум на год…
Вот там будет надежно: если стоит дымка, то и телескоп открывать для фотометрии смысла ноль.
А правильно анализировать снимки all-sky не так уж и сложно, просто придется потратить минимум пару месяцев, чтобы софт написать (из них больше половины уйдет на доработку моей improclib; странно, кстати, что до сих пор не существует подобной библиотеки для выполнения простейших манипуляций с изображениями). Я года четыре пытался студентам эту задачу давать, но, увы, у них уровень ниже плинтуса, они даже helloworld без интернета написать не могут.

[mo]

Врет же несусветно: дымку не учитывает.

GIGO (garbage in -> garbage out). При правильных данных получишь правильный результат. При неверных данных получишь неверный ответ.

Обучишь на дымке / не дымке, сможет и по этому критерию оценивать. Достаточно простая задача, если есть внимательный человек, способный хорошо подготовить датасет.

В моём проекте я раскидываю фиты с камеры в две папки и запускаю обучалку. Она делит файлы на 10 папок по 5 условиям съёмки (день, ночь без Луны, ночь с Луной, вечер, утро) и двум категориям (ясно, облачно). После чего идёт промежуточная подготовка картинок (уменьшение и аугментация) и запускается настраиваемое число эпох дообучения модели.
Эти категории можно поменять на нужные в той или иной задаче.

соберу на MLX90640 allsky

Какую широкоугольную ИК оптику хочешь применить с этим сенсором?

[Eddy_Em]

Какую широкоугольную ИК оптику хочешь применить с этим сенсором?

Никакую. Просто 4-5 датчиков, чтобы по-максимуму полусферу захватить. У каждой 110×75° поле зрения, так что, хватит.

[mo]

Никакую. Просто 4-5 датчиков, чтобы по-максимуму полусферу захватить. У каждой 110×75° поле зрения, так что, хватит.

А не пробовал ли ты один такой датчик по небу?
Наверное, стоит продолжить в https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,149680.840.html

[Eddy_Em]

А не пробовал ли ты один такой датчик по небу?

Пробовал, в ЖЖшке недавно писал. Отлично. Хоть датчики и отбросы - некалиброванные на отрицательные температуры.

Наверное, стоит продолжить в https://astronomy.ru/forum/index.php/topic,149680.840.html

Не, там вообще мимо. Софт на питоне — это просто жесточайшее оскорбление!

[mo]

Не, там вообще мимо. Софт на питоне — это просто жесточайшее оскорбление!

Софт не имеет значения. Пиши на том, что тебе подходит.
Тема "Allsky своими руками" не привязана только к моему проекту. Она привязана к allsky и к "своими руками" только. В рамках разработки allsky камеры многим, несомненно, будет интересен матричный ИК анализ неба и твои наработки в этой области.

[Eddy_Em]

наработки

Когда будет хотя бы альфа-версия, естественно, у себя в ЖЖшке об этом напишу. А на бету могу и тут чиркануть.

Но пока важней на оставшиеся 3 50-ки написать систему управления, плюс очередной автогид на очередные четыре спектрографа, плюс БТА уже заждался: систему управления нужно кардинально обновлять.

[mo]

Софт на питоне — это просто жесточайшее оскорбление!

А в этой теме будет уместна возможность GPT к переводу из одного в другой язык программирования.

https://www.youtube.com/watch?v=8RgdIVg__VU

[Eddy_Em]

переводу из одного в другой язык программирования

Да ладно! Неужто это в наше время уже возможно? И чтобы код был а) читаем, б) оптимизирован, в) комментарии были перенесены в нужное место?
А то я как вспомню, какую жесть генерил f2c, аж вздрагиваю! Но, покуда вменяемых библиотек на родном С не появилось, народ все эти SLA, BLAS и т.п. именно при помощи f2c "приспосабливал" к реальной жизни.

[mo]

Да ладно! Неужто это в наше время уже возможно?

Уже возник целый класс AI-based IDE. В основном на базе VS Code (любой язык). Погугли и скачай триалы, если интересно. Из известных и опробованных мною: Windsurf IDE, Cursor IDE, просто VS Code с плагином Copilot от Github. Пробовал и какие-то другие, но названия забылись - видимо хуже этих запомнившихся.

Я позицирую chatgpt этой версии, как очень эрудированного джуна. Порой его заносит, поэтому надо проверять всё им написанное. Но очень часто задачи просто решаются. Без какиих-либо доделок или поправок.
Сейчас я описал схему общения с GPT не только по переводу из языка в другой язык программирования. Но и по написанию кода на одном языке. Лучше дробить задачу и контроллировать процесс.
Тут, конечно, очень помогает опыт тимлида и общения с реальными джунами / мидлами. Полезно умение объяснить, что ты хочешь получить. Важно помнить, для того чтобы задать вопрос, нужно знать половину ответа. Ну.., собственно, как и в общении с живыми помощниками.

Экспериментируй. Это интересно!