Гэндальф в мире нейросетей: как вести ИИ-хоббитов через fullstack-разработку (часть 1)
Краткое резюме
Николай Воронин из ПГК Диджитал рассказывает о создании цифрового мультимедийного комикса с помощью нейросетей. В проекте используются Deepseek, StableDiffusion и Suno AI, но отмечается, что нейросети не обладают истинным интеллектом и могут давать неожиданные результаты.
Меня зовут Воронин Николай, я специализируюсь на автоматизации систем отчётности и анализа в компании ПГК Диджитал. В этой статье я планирую рассказать о своём личном творческом проекте, в котором активно используются нейросети. Я поделюсь своими наблюдениями о преимуществах и недостатках такого подхода.
Мой проект представляет собой создание цифрового мультимедийного комикса. Для его реализации необходимо разработать программное обеспечение, создать иллюстрации, подобрать музыкальное сопровождение и продумать сюжет с персонажами. В этом мне помогают четыре нейросети:
* Deepseek — для программирования;
* Deepseek — для редактирования текстов и обеспечения сюжетной целостности;
* StableDiffusion — для создания иллюстраций;
* Suno AI — для музыкального сопровождения.
Почему нейросети можно сравнить с хоббитами, а им нужен свой Гэндальф? Дело в том, что большие языковые модели, такие как Deepseek, CharGPT, Grok, Gemini, Gigachat и другие, не обладают истинным интеллектом. Это просто огромные массивы данных с алгоритмами статистического поиска, которые распознают вопросы и подбирают наиболее вероятные ответы. Они не способны к мышлению, пониманию вопросов и логическому построению ответов.
Нейросети не умеют решать задачи, если в их обучающих материалах не было достаточно информации по данной теме. В таких случаях они пытаются интерпретировать задачу через другие, похожие (с их точки зрения) задачи, что может привести к странным и неожиданным результатам.