Переход на новый уровень Я часто слышу тезисы что "ИИ — это будущее", "ИИ — это переход на новый уровень". (Под ИИ, как водится, понимается LLM) Что для меня переход на новый уровень? Что для меня — будущее? Изменение сложности алгоритма решения задачи в терминах теории алгоритмов. А не улучшение на/в константу (в несколько раз). Пример из истории такого перехода на новый уровень: черчение на бумаге => черчение и программирование в AutoCAD. Вот это действительно качественное изменение, при котором улучшилась сложность алгоритма. Если раньше внесение любой правки заключалось в том что нужно полностью переделать работу, то теперь это стало занимать минуты. Тут речь не про ускорение в 3 или даже в 10 раз. Это ускорение на порядки, и тем больше эта разница, чем больше данных. Аналогия со сложностью алгоритмов прямая. Предыдущий алгоритм решал задачу за O(N), потом мы построили индекс и начали решать задачу за O(log N) или за O(1). Произошло ускорение алгоритма. Константы вообще не считаются, они не имеют значения. Ускорение алгоритма в 2 раза — это НЕ ускорение. Если вы думаете, что человечество уже сделало всё что могло, всё оптимизировало и ускорило, и осталось только дрочить константы, то вы ошибаетесь. Что могло бы стать действительно переходом на новый уровень? Ну давайте подумаем, где в нашей повседневной жизни мы решаем задачи полным перебором. Например, поиск работы или сотрудников. Отклики на HH, которые исчисляются сотнями или тысячами — самый настоящий полный перебор. Люди могут искать работу или закрывать вакансии месяцами. Неужели нельзя было бы решить эту задачу за O(1)? Да можно, и я знаю как. Но человечество этого ещё не сделало. И решение это выглядит точно так же как решение задачи поиска в большой базе данных. Нужно построить индексы. Индексы по данным из резюме и индексы по данным из вакансий. Вместо того чтобы просматривать вакансии и откликаться, ты "добавляешься" в индекс соискателей, и производишь функцию, которую оптимизируешь сам. По индексу сортируешь ты и сортируют тебя. На выходе получаешь ТОП-5 вакансий, которые подходят тебе и на которые заведомо подходишь ты. И ты точно знаешь что всё остальное что есть на рынке, за пределами этих ТОП-5, точно хуже, и туда даже смотреть нет смысла. У тебя уже есть отсортированный массив по функции подходящести. Никакого полного перебора не требуется, сразу получаешь правильный ответ. Сейчас же не факт что даже спустя полгода поисков ты найдёшь себе самое лучшее место работы. Причина почему это не реализовано заключается в двух вещах: 1) Данные должны быть "размечены". Чтобы вычислить значение функции, нужно знать переменные и их значения. Этого просто нет. Вакансии и резюме из себя представляют текст, с которым сложно работать и в нём нет достаточной информации. Ключевые слова не очень помогают, потому что слово "python" будет встречаться в миллионе резюме. 2) Построение индекса по данным требует времени, и пока он не построился, искать невозможно. Получается что есть некоторый порог, "прыжок веры", который нужно преодолеть. Не все готовы напрягаться ради эфемерного будущего, тем более что опыта такого преодоления ещё у человечества не было. А опыт свайпания в тиндере — есть, это быстро, порог входа низкий. Построение индекса в базе данных — дело предсказуемое, понятные затраты, понятный результат. У нас есть в этом опыт. А тут успешного опыта решения задачи нет, нужна вера. Поэтому каждый выбирает решить задачу хоть как-то здесь и сейчас, или получить иллюзию решения. Предложенный переход — вот настоящее будущее. А пока мы занимаемся попыткой адаптации к инфопомойке, не хотим вытаскивать из себя и структурировать данные, думаем что и так сойдёт, GPT поможет, щас ещё улучшатся модели, исправятся баги и заживём! В это время смещается фокус, все надежды идут на то что LLM за нас всё быстро найдёт и разберётся, мы (человечество) НЕ занимаемся тем, что действительно в корне решит проблему и поможет перейти на новый уровень, качественно изменит нашу жизнь.