САМЫМ СЛОЖНЫМ ОКАЗАЛСЯ НЕ КОД. САМЫМ СЛОЖНЫМ БЫЛО НАУЧИТЬ КОМПЬЮТЕР ПОНИМАТЬ ФАСАД |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2026-07-20 08:07 Итак, начинаем пошаговый разбор всех 8 элементов «Пирамиды», которые я показывала в прошлой серии. И сегодня — БЛОК №1. ДОМЕННАЯ МОДЕЛЬ (ЯДРО СИСТЕМЫ). Когда я начинала этот проект, у меня очень чесались руки сразу сесть и писать код, чтобы поскорее увидеть первые результаты. Но в какой-то момент стало понятно: код писать рано. Я еще сама до конца не понимала, как именно компьютер должен «видеть» фасад. А пока это не определишь — любой код будет разваливаться на куски. Для человека всё просто. Инженер смотрит на чертеж и сразу понимает: вот окно, вот простенок, вот край, а здесь начинается следующий ряд. Компьютер ничего этого не знает. Для него фасад — это просто два сухих числа: например, 7200 ? 4800. Мне пришлось буквально придумывать для него новый язык. КАК Я СТРОИЛА СЛОВАРЬ ДЛЯ НЕЙРОСЕТИ. Самое неожиданное открытие, которое я сделала: сложнее всего было не написать сам алгоритм. Самое сложное — правильно назвать вещи. Пока объект не описан правильно, система никогда не будет работать стабильно. Я перестала просить ИИ рисовать окна и начала ювелирно описывать **сущности**. Каждый объект получил свои свойства и правила поведения: Фасад Сегмент стены Проем Кассета и ряд кассет Кронштейн и профили подсистемы Утеплитель и крепеж Я очень боялась сделать «кашу» в коде. Если смешать интерфейс (картинки) и расчеты, через месяц проект станет неуправляемым. Поэтому я сразу приняла решение: интерфейс ничего не считает. Он только показывает. Вся инженерная логика живет отдельно в папке `domain`. БОРЬБА С ИИ И ПОИСК ПЕРВООСНОВЫ. В процессе ИИ постоянно пытался «срезать углы» и предлагал более простые, но нежизнеспособные решения. Например: «Давай хранить окно просто как координаты» или «Давай считать каждую кассету отдельно, а потом как-нибудь поправим». Но инженерия так не работает. Если фундамент кривой, дальше всё рухнет. Мы с нейросетью спорили даже о том, что считать главным. Что первично? Фасад? Окно? Кассета? Оказалось, нет. Первична координатная система (0,0) в левом нижнем углу. Именно вокруг неё строится вся цифровая модель. Я несколько раз полностью переделывала эту модель с нуля. Бывали моменты, когда казалось: «Вот теперь идеально!». А потом находился один хитрый инженерный случай с реального объекта, который полностью рушил всю архитектуру, и я возвращалась в самое начало. ЭТО НЕ КАЛЬКУЛЯТОР. Именно через эти споры я сформулировала главный принцип проекта: «Пирамида» — это не калькулятор. Обычный калькулятор просто отвечает на вопрос: «Сколько нужно кассет?». Мой продукт решает совсем другие задачи: можно ли вообще реализовать этот фасад? Какой вариант раскладки выбрать? Где появятся доборы и возникнут инженерные конфликты? Сколько потребуется материалов и какая подконструкция подойдет? Удивительно, но когда доменная модель наконец сложилась, код начал писаться намного легче. ИИ больше не выдумывал логику на ходу — он просто переводил мою готовую инженерную модель на язык TypeScript. ГЛАВНЫЙ ВЫВОД. Искусственный интеллект плохо заменяет инженера, но отлично его усиливает. Пока человек сам не понимает предметную область, AI генерирует только беспорядок. Но как только у вас появляется четкая модель и правила — робот превращается в невероятно сильного помощника, способного реализовать сложнейшие идеи. Оказалось, что в цифровую эпоху самый дефицитный навык — это умение внятно объяснить, чего именно ты хочешь. Причем и для машин, и для людей. А у вас бывало так, что вы просите об одном, человек (или нейросеть) понимает слова буквально, и на выходе получается абсурд просто потому, что вы изначально не сошлись в терминах? Жду вас в комментариях! Телеграм: t.me/ainewsline Источник: vk.com Комментарии: |
|