технологии

Искусственный интеллект выпустился из университета

На юридическом факультете Университета Миннесоты в США провели эксперимент и дали задание чат-боту "ChatGPT" сдать выпускные экзамены по четырем дисциплинам. Проходной балл система набрала, но результаты были не блестящими.

Научные сотрудники юридического факультета Университета Миннесоты в США решили проверить, сможет ли чат-бот "ChatGPT" сдать экзамены наравне со студентами. Это технология, основанная на нейросети "GPT-3,5". Она считается самой сложной и объемной языковой моделью в мире. Ее создала компания "OpenAI". Один из основателей организации – Илон Маск.

Искусственный интеллект набрал проходной балл, но показал далеко не блестящие результаты. Несмотря на это, в некоторых американских школах технологию уже начали запрещать из опасений, что учащиеся будут выполнять задания с ее помощью.

Ученые из университета Миннесоты выбрали четыре дисциплины, по которым нейросеть сдала экзамен. Конституционное право, гражданско-правовые правонарушения, налогообложение и трудовые гарантии и компенсации. Для первых двух предметов нужны знания с первого года обучения. Остальные – это более продвинутые курсы по выбору. Всего чат-бот ответил примерно на 100 вопросов с вариантами ответов и решил 12 задач на рассуждение. Искусственный интеллект получил оценки "хорошо", "хорошо с минусом" и "удовлетворительно с минусом". Это далеко не худшая оценка в образовательной системе США, после нее идут еще две отметки. И, хотя почти во всех испытаниях чат-бот занял предпоследнее или последнее место среди студентов, в теории он мог бы выпуститься из университета, потому что набрал проходной балл. Правда, как отметили авторы исследования, такому студенту, скорее всего, назначили бы академический испытательный срок, чтобы убедиться, что он старается.

Ученые из Университета Миннесоты отметили, что чат-бот "ChatGPT"оказался неспособным провести глубокие причинно-следственные связи. При этом по некоторым критериям написания эссе он справился местами даже лучше студентов. Например, емко пересказал подходящие юридические доктрины, которые не упоминались в вопросах, процитировал факты и решения по прецедентам. Причем речь была хорошо структурирована. Закрытые вопросы с вариантами ответов оказались для нейросети непростыми, но, несмотря на это, технология верно решила 21 из 25 таких заданий на экзамене по конституционному праву.

Некоторые американские школы на этом фоне уже начали бороться с тем, что учащиеся используют искусственный интеллект для написания работ. В частности, государственные школы Нью-Йорка недавно заблокировали доступ к "ChatGPT" на школьных компьютерах, нейросетью нельзя пользоваться и в случае, если ребенок подключен к школьной сети. Причина – сомнение по поводу безопасности и точности контента. Но смысла в запретах нет, такие технологии, напротив, нужно использовать с пользой для образования, уверен методист московской школы "Глория", учитель с 26-летним стажем Сергей Астахов:

«Запретами ничего не добьешься. Так же, как мы перестали запрещать сотовые телефоны, использование компьютеров, потому что это все учимся использовать во благо. Искусственный интеллект в Москве, допустим, уже используется: это цифровые домашние задания в московской электронной школе. Когда ученики дают ответы, искусственный интеллект проверяет и дает тебе тут же обратную связь. Беспокойство существует, что он пишет вступительные испытания, сочинения. Наверное, экзамен уже не должен быть чисто воспроизведением знаний, которые получил студент, а это должен быть какой-то экзамен креативный».

Впрочем, до совершенства тому же чат-боту "ChatGPT" еще далеко. Иногда его ответы абсолютно бессмысленны. Простой пример. Если задать вопрос, почему умер Александр Пушкин, вы получите такой ответ: от туберкулеза, которым заразился в детстве. Также есть версии, что он умер от сильного алкогольного опьянения или от сердечного недуга.

Источник:  "BFM.ru", Александр Астахов.

"Google" создала ИИ, который генерирует сложную музыку по текстовым описаниям

"Google" представила систему искусственного интеллекта "MusicLM", которая способна генерировать музыку в любом жанре по текстовому описанию. Однако компания пока не будет открывать доступ к нейросети.

Альтернативы новому ИИ, к примеру, "Riffusion", из-за технических ограничений и относительно небольшого набора данных для обучения не способны создавать сложные композиции.

Однако "MusicLM" обучали на наборе данных из 280 тысяч часов музыки, чтобы научить генерировать песни «значительной сложности» (например, "очаровательный джаз" или "берлинское техно 90-х").

"Twitter".

Нейросеть способна уловить такие нюансы описания, как инструментальные риффы, мелодии и настроение. Например, "MusicLM" может сгенерировать мелодию, которая должна вызвать "ощущение пребывания в космосе" или "основной саундтрек аркадной игры".

Исследователи "Google" пояснили, что система может основываться на существующих мелодиях, будь то напевание, пение, насвистывание или игра на инструменте. Более того, "MusicLM" может взять несколько последовательно написанных описаний (например, "время медитировать", "время просыпаться", "время бежать", "время выложиться на 100%"), чтобы создать своего рода мелодическую "историю" продолжительностью до нескольких минут наподобие саундтрека для фильма.

"MusicLM" также можно инструктировать с помощью комбинации изображения и подписи или генерировать звук, который "играет" инструмент определённого типа в определённом жанре. Можно установить даже уровень опыта "музыканта".

Тем не менее, некоторые мелодии имеют искажения как неизбежный побочный эффект тренировочного процесса. Технически "MusicLM" может генерировать вокал, включая хоровые гармонии, но пока они оставляют желать лучшего. Большая часть "текстов" песен варьируется от подобия английского до набора звуков, которые исполняют синтезированные голоса.

Исследователи "Google" отмечают и множество этических проблем, связанных с "MusicLM", включая нарушение авторского права. Во время эксперимента они обнаружили, что около 1% музыки, сгенерированной системой, был просто отрывками из песен, на которых она обучалась.

Между тем модель "Riffusion" открыта под лицензией "Creative ML OpenRAIL-M", допускающей использование в коммерческих целях. Она работает по аналогии с модификацией изображений в "Stable Diffusion". Так, при генерации могут задаваться образцы спектрограмм с эталонным стилем, комбинироваться разные стили, выполняться плавный переход от одного стиля к другому или вноситься изменения в существующий звук для увеличения громкости отдельных инструментов, изменение ритма и т.д.

Безвентиляторная система активного охлаждения

Ютуб подкинул видос, где умный индус рассказывает про миниатюрную систему охлаждения. Поначалу подумал, что сейчас будут втирать про эффект Пельтье, ибо заголовок звучит как типичное кликбейтное дерьмо, но на деле всё ж используется электромеханика с микромембранами.
Оказывается, исследования на тему таких девайсов проводятся очень давно, только на IEEE сразу подворачивается статья о моделировании подобного девайса за 2008 год. Насколько оно реально эффективно в сравнении с привычными сборками на радиаторах, теплопроводах и вентиляторах - а хрен его. Ну и другой вопрос - какая долговечность. Ясно только одно: обслуживанию такое устройство не подлежит.
Ну и по традиции: на сайте компании нет ссылочек на научные публикации по анализу и моделированию их разработки, только куцая техническая документация.
https://www.froresystems.com/

Топ-менеджменту соцсетей может грозить тюрьма в Великобритании

Поправка о личной уголовной ответственности руководителей платформ утверждена британским правительством и внесена в законопроект о сетевой безопасности.

Законопроект об онлайн-безопасности, с вероятным принятием которого над высшим руководством соцсетей и мессенджеров нависнет угроза тюремного заключения в Великобритании, вызывает у западных СМИ и британских политиков смешанные чувства. "The Wall Street Journal" пишет об "ужесточении" законодательства и рисках для CEO, "Wikipedia Foundation" жалуется на избыточно суровые требования контроля за контентом, а правозащитные организации тянут одеяло в разные стороны: "справа" трубят о цензуре, а "слева" говорят о недостаточном масштабе ограничений. То же в эфире ITN заявила теневой министр цифрового развития и культуры Великобритании Люси Пауэлл:

«Мы требовали уголовной ответственности с первого же дня разработки законопроекта. Однако правящая партия успела настолько размыть нормы еще в конце прошлого года, что сейчас мы наблюдаем шаг вперед после двух шагов назад. Масштабы уголовного наказания стали гораздо уже, чем мы надеялись, и теперь меры затрагивают исключительно безопасность несовершеннолетних. Все остальные аспекты сетевой безопасности, которые раньше входили в законопроект, – разжигание ненависти, женоненавистничество, дезинформация, расизм – вообще исключены из документа».

Наиболее яркой поправкой, которая привлекла внимание к законопроекту после многолетней подготовки, стала пресловутая уголовная ответственность для менеджмента IT-компаний. По сегодняшней версии документа, если платформа будет игнорировать требования о защите детей от вредоносной информации, ей будут грозить оборотный штраф или даже блокировка, а руководителям соцсети или мессенджера – до двух лет заключения. Кого именно сажать – региональных менеджеров, глав департаментов или самих IT-небожителей – определит следствие и суд.

Правительство поддержало поправку из-за давления со стороны консервативной оппозиции. Если бы премьер Риши Сунак не согласился на тюремные сроки, документ едва ли прошел парламент, говорит журналистка ITV Шарлин Уайт:

«Провал законопроекта был возможен, поскольку за ужесточение выступали еще и лейбористы, а не только часть консерваторов. Это уже третий раз за несколько месяцев, когда премьеру приходится уступать требованиям так называемых «заднескамеечников», то есть оппозиции внутри Консервативной партии. Подготовка законопроекта о безопасности в Сети шла многие годы, и его утверждение несколько раз откладывалось из-за все новых и новых поправок. На сегодня документ подразумевает, что соцсети будут обязаны оградить детей от вредоносного контента, а нарушение требований грозит компании штрафом в размере до 10% от ее глобальной выручки, не говоря уже о потенциальных тюремных сроках топ-менеджмента».

Как указывает "Financial Times", поправку раскритиковала в том числе отраслевая ассоциация "TechUK". По мнению организации, угрозы десятипроцентного штрафа было бы достаточно для обеспечения безопасности детей в интернете, а неопределенность по поводу тюремных сроков вынудит платформы удалять контент без разбора, просто на всякий случай, и приведет к сокращению IT-инвестиций в Великобританию. Реакции самих IT-гигантов пока нет  вероятно, потому, что это может быть не последней поправкой к законопроекту.

ИИ-адвокат будет защищать ответчика в американском суде: прецедент ожидается в феврале

В феврале 2023 года искусственный интеллект компании "DoNotPay" собирается подсказывать обвиняемому, что и когда ему следует говорить в течение всего судебного процесса. Вероятно, это будет первое в истории дело, защищаемое искусственным интеллектом.

Компания "DoNotPay" объявила, что «первый в мире робот-адвокат» примет участие при рассмотрении двух дел о превышении скорости в американскому суде в феврале 2023 года. ИИ будет распознавать все, что говорится в зале суда и подсказывать ответчику, что нужно говорить.

Как отмечает стартап, ИИ не реагирует автоматически на все, что слышит в суде. Он только выслушивает аргументы и анализирует их, а затем инструктирует ответчика.

Представители компании говорят, что ответчикам в зале суда нужно будет носить обычные "AirPods" подключаемые по Bluetooth. Компания пообещала компенсировать штрафы и иной возможный ущерб участникам процесса в случае неудачи.

Компания держит в тайне дату проведения заседаний и конкретные дела, на которых будет использоваться новая технология. Разработчики опасаются, что судебная коллегия вмешается и запретит проведение эксперимента. В то же время представители "DoNotPay" считают, что использование ИИ поможет в перспективе обеспечить доступ к квалифицированной защите для лиц с низкими доходами, которые не могут позволить себе профессионального адвоката. Основатель и гендиректор компании Джошуа Браудер говорит, что приложение компании в будущем сможет полностью заменить некоторых адвокатов для экономии денег подсудимых.

"DoNotPay" был запущен в 2015 году как относительно простой чат-бот, который предоставлял юридические консультации по вопросам защиты прав потребителей. Например, он мог подготавливать на основе шаблонов обращение для обжалования штрафа за парковку или запрос о возмещении от авиакомпании.

С 2020 года компания подключила ИИ на основе "OpenAI", который использует языковую модель GPT-3 для распознавания и обработки естественной речи. В компании отмечают, что при обучении "адвокат" от "DoNotPay" изучил более 3 млн. судебных дел, чтобы разобраться со всеми имеющимися прецедентами.

В компании также хотят протестировать своего робота в более сложном деле: основатель компании объявил в своей социальной сети, что заплатит $1 000 000 тому, кто согласится взять робота-помощника при рассмотрении дела в Верховном суде США.

DoNotPay также предлагает консультации по правам потребителей и соблюдению прав работников в США и Великобритании.

Основателем DoNotPay является учёный из Стэнфордского университета Джошуа Браудер, он создал компанию в 2015 году. ИИ-адвокат обучался на широком круге вопросов по прецедентному праву.

В 2022 году стало известно, что китайские власти начали внедрять системы искусственного интеллекта в судопроизводство. Судьи теперь должны консультироваться с ИИ по каждому делу. Если они не согласны с его рекомендацией, то должны представить письменное объяснение причин.

Новый ИИ от "Microsoft" может имитировать голос любого человека с помощью 3 секунд аудиозаписи

Модель преобразования текста в речь может так же сохранять эмоциональный тон диктора и акустическое окружение.

Исследователи "Microsoft" анонсировали новую модель ИИ для преобразования текста в речь под названием "VALL-E", которая может точно имитировать голос человека, после того как ей предоставят трехсекундный образец аудиозаписи. Как только она запоминает конкретный голос, "VALL-E" может синтезировать аудиозапись того, как этот человек говорит что угодно, и сделать это таким образом, чтобы сохранить эмоциональный тон говорящего.

Его создатели предполагают, что "VALL-E" может быть использован для высококачественных приложений преобразования текста в речь, редактирования речи, когда запись человека может быть отредактирована и изменена на основе текстовой расшифровки (заставляя его говорить то, чего он изначально не говорил), и создания аудиоконтента в сочетании с другими генеративными моделями ИИ, такими как GPT-3.

"Microsoft" называет "VALL-E" "нейронным языковым кодеком" ("neural codec language model"). Она основана на технологии под названием "EnCodec", которую "Meta" анонсировала в октябре 2022 года. В отличие от других методов преобразования текста в речь, которые обычно синтезируют речь путем манипулирования волновыми формами, "VALL-E" генерирует дискретные коды "аудиокодеков" из текста и акустических образцов. По сути, он анализирует, как звучит человек, разбивает эту информацию на дискретные компоненты (называемые "лексемами") благодаря "EnCodec" и использует обучающие данные для соответствия тому "знанию" о том, как бы звучал этот голос, если бы он произносил другие фразы за пределами трехсекундного образца. Или, как "Microsoft" выражается в документе "VALL-E":

«Для синтеза персонализированной речи (например, "нулевого TTS" ("zero-shot TTS")) "VALL-E" генерирует соответствующие акустические лексемы на основе акустических лексем 3-секундной записи и образца фонемы, которые ограничивают информацию о дикторе и содержании соответственно. Наконец, сгенерированные акустические лексемы используются для синтеза конечной формы сигнала с помощью соответствующего декодера нейронного кодека».

"Microsoft" обучила возможности синтеза речи "VALL-E" на аудиотеке, собранной компанией "Meta", под названием "LibriLight". Она содержит 60 000 часов англоязычной речи от более чем 7 000 дикторов, в основном взятых из аудиокниг "LibriVox", являющихся общественным достоянием. Чтобы "VALL-E" выдал хороший результат, голос в трехсекундном образце должен точно соответствовать голосу в обучающих данных.

На сайте, посвященном примерам "VALL-E", "Microsoft" предоставляет десятки аудиопримеров модели ИИ в действии. Среди примеров "Speaker Prompt" – это трехсекундная аудиозапись, предоставленная "VALL-E", которую он должен имитировать. "Базовая истина" – это уже существующая запись того же диктора, произносящего определенную фразу для сравнения (своего рода "контроль" в эксперименте). "Базовая линия" – это пример синтеза, обеспечиваемого обычным методом синтеза текста в речь, а образец "VALL-E" – это результат работы модели "VALL-E".

При использовании "VALL-E" для получения этих результатов исследователи передали в "VALL-E" только трехсекундный образец "Speaker Prompt" и текстовую строку (то, что они хотели, чтобы сказал голос), и сравнивали образец "Ground Truth" с образцом "VALL-E". В некоторых случаях эти два образца очень близки. Некоторые результаты "VALL-E" кажутся сгенерированными компьютером, но другие могут быть приняты за речь человека, что и является целью модели.

Помимо сохранения тембра голоса и эмоционального тона диктора, "VALL-E" может также имитировать "акустическую среду" аудиообразца. Например, если образец получен из телефонного разговора, то в синтезированном аудиовыходе будут имитироваться акустические и частотные свойства телефонного разговора. Образцы "Microsoft" (в разделе "Синтез разнообразия") демонстрируют, что "VALL-E" может генерировать вариации тона голоса, изменяя случайное "зерно", используемое в процессе генерации.

Возможно, из-за способности "VALL-E" потенциально быть использованным для обмана, "Microsoft" не предоставила код "VALL-E" для экспериментов другим, поэтому возможность непосредственно проверить возможности "VALL-E" – отсутствует. Исследователи, похоже, осознают потенциальный социальный вред, который может принести эта технология. В заключении статьи они пишут:

«Поскольку "VALL-E" может синтезировать речь, которая сохраняет звучание диктора, это может нести потенциальные риски неправильного использования модели, такие как подмена идентификации голоса или выдача себя за конкретного диктора. Чтобы снизить такие риски, можно построить модель обнаружения, позволяющую определить, был ли аудиоклип синтезирован "VALL-E". Мы также будем применять принципы "Microsoft AI Principles" на практике при дальнейшей разработке моделей».

"VPN Gate", или – неубиваемая Великим Китайским Фаерволом распределённая сеть VPN

Сегодня речь пойдёт о технологии распределённой сети "VPN Gate", своего рода недруга Поднебесной в области интернет цензуры. На "Хабре" много статей на тему "SoftEther" VPN (нижележащий слой "VPN Gate"), но нет ни одной технически всесторонней статьи про саму распределённую сеть и такое чувство, что в рунете про неё вообще забыли.

"VPN Gate" – академический эксперимент Дайу Нобори с 2013-го года. Проект представляет собой интернет-сервис научных исследований в Высшей Школе Университета Цукуба, Япония. Цель данного исследования заключается в расширении знаний "Глобальных распределенных открытых ретрансляторов VPN".

Отличительной особенностью данной сети является её функционирование в виде роя. То есть каждый желающий пользователь может поделиться своей пропускной способностью с другими. Я знаю, что вы подумали, очередной неудачный "dVPN" пиар на основе блокчейна.

Однако это не так, данный проект уже насчитывает 8634узлов и 534 петабайта трафика за всё время существования. К примеру даже у TOR-а узлов – 7 тысяч.

Основными пользователями являются китайцы, в связи с успешной архитектурой борьбы против активных пробов Великого Китайского Фаервола.

Установка GUI клиента, сервера со встроенным плагином осуществляется через собственный сайт "VPN Gate". Каждый сгенерированный zip билд программы отличается размером, чтобы осложнить DPI анализ данных внутри. Также в него записываются рандомные адреса VPN серверов, если изначальные сервера VPN Gate для получения списков будут заблокированы.

Но как по мне самым большим успехом команды проекта было прикручивание "NAT Hole Punching", где каждый пользователь, даже без белого IP, мог бы поделиться своей пропускной способностью. Никакой регистрации.

Борьба с Фаерволом.

Спросите вы, почему Китайский Фаервол (GFW – "Great Firewall of China") ещё его не заблокировал, здесь же начинается хронология борьбы между силами добра и зла/

Сразу после начала проекта, первые 4 дня наплыв большинства пользователей был именно из Китая, 5к пользователей разом нахлынули на сервис.

На пятый день GFW заблокировал основной сайт "VPN Gate". Пользователи начали делиться установщиками на порталах таких, как "Weibo".

Тогда GFW начал блокировать сервера VPN, получая их с главной страницы проекта, только они сделали ошибку, они не проверяли IP адреса на легитимность, и тогда команда проекта бросает на стол.

Они начинают смешивать рандомные IP адреса со списком, в течение трёх дней у них полный контроль над тем, что блокирует GFW, они ломают внутренние сайты Китая.

GFW видит свою ошибку и прежде чем блокировать всё подряд, начинает проверять каждый IP адрес путём мощной технологии DPI, которая называется active probing. Это когда на каждый запрошенный пользователем удалённый IP адрес сначала отправляется рандомный GFW бот (с рандомного IP) с тестовым запросом, и если в полученном ответе содержатся запрещённые фильтром слова, удалённый IP адрес блокируется.

Но так как количество серверов "VPN Gate" большое, то у сети преимущество, что если клиенты будут отправлять на проверку логи каждых кратковременных запросов от узлов, которые пытались к ним подключиться?

Ребята автоматически начали обрабатывать такие логи у себя на сервере. Так как у провайдеров поднебесной большой пул адресов, одиночным серверам не всегда удаётся узнать айпишник бота который их просканил и выдал на казнь GFW. Вдобавок даже с обфускацией VPN протокола к ним подключаются много людей, что эвристически обнаруживается.

Но если учитывать статистику со всех узлов, к которым одновременно в коротком интервале подключаются и отключаются айпишники, то их можно отсеять и заблокировать. Таким образом сеть отражает попытки GFW ботов их найти. К тому же она выдаёт лишь ограниченный список серверов пользователям, даже если одновременно с 16 миллионов (по некоторым данным, есть даже иностранные пулы) IP адресов GFW попытаются просканировать сеть, у них это не получится. Итог — чем больше участников, тем сильнее оборона.

Динамичные IP адреса участников за NAT также сыграли положительную роль в доступности сети.

VPN сервера оперируют на четырёх протоколах: SSL-VPN, OpenVPN, L2TP/IPsec, MS-SSTP.

Любым желающим помочь, которым не жалко поделиться интернет каналом, могут скачать пакет сервера, настраивается за 5-6 кликов. Также можно указать свое сообщение пользователям при подключении, оставить адрес почты для связи – есть некоторая подстраховка от silovikov, клиент хранит пакеты подключений две недели (можете обрадовать Яровую и поставить на 30 дней, шучу), скорость также можно настроить, есть настраиваемый встроенный фаервол с политиками безопасности, т.е. ваши локальные адреса в безопасности, установка без прав администратора.

Тем, кто хочет подключиться можно скачать пакет клиента. Есть возможность выбирать страны с лучшим пингом и пропускной способностью.

Источник:  "Хабр", @penetration.

Шаг на пути к анабиозу человека: биологи научились вводить обезьян в спячку

Пока учёные не придумали способов путешествия быстрее света, полёты к звёздам для человека остаются крайне сложным делом из-за ограниченности человеческой жизни и огромных расстояний между светилами.

Более-менее реалистичными пока представляются два варианта – корабль поколений, на котором поколения сменяют друг друга сотни и тысячи лет, или же искусственный анабиоз, во время которого человеческий организм почти не функционирует.

Ещё один шажок по второму пути сделали китайские специалисты из Шэньчжэньского института передовых технологий при Китайской академии наук. Им удалось при помощи определённых химических веществ вызвать у обезьян состояние, напоминающее зимнюю спячку. Результаты работы были опубликованы в журнале The Innovation.

Активировав часть нейронов из преоптической области гипоталамуса макак-крабоедов, учёные смогли вызвать у последних гипотермию. Таким образом учёные продемонстрировали возможность управления регулировкой температуры тела у приматов.

Некоторые животные умеют впадать в состояние спячки (зимняя спячка называется гибернацией), позволяющее им переносить слишком низкие температуры или низкое содержание кислорода в воздухе. В таких случаях температура тела падает, метаболизм замедляется до минимума, позволяя телу оставаться живым и тканям не атрофироваться.

Среди приматов спячка – крайне редкое явление. Человек обычно не умеет входить в такое состояние, однако наука зафиксировала несколько случаев, когда такое происходило случайно. Самый долговременный пример – случай с Мицутака Утикоси, 35-летним японцем, проведшим 24 дня без еды и воды, а потом полностью восстановившимся.

Учёные обнаружили, что N-оксид клозапина — синтетическое лекарственное средство, используемое в основном в биомедицинских исследованиях – способно вызывать гипотермию как у макак под наркозом, так и у активных бодрствующих зверьков.

В итоге данной работе впервые у приматов была успешно вызвана гипотермия путём воздействия на определённые нейроны.

ИИ ChatGTP самостоятельно написал полностью компилируемое приложение под ОС Android

Пользователь платформы Habr @maxkachinkin  использовал ИИ ChatGPT для написания приложения под ОС Android. Приложение было написано "с нуля", оно полностью компилируемо. Так же стоит добавить, что ИИ проинструктировал пользователя как использовать IDE для компиляции и дал пример исходного кода на другом языке программирования.

Выводы разработчика.

Я считаю, что можно уверенно говорить, что ChatGPT написал Андроид приложение! Оно компилируется, запускается и даже работает. Если вы ждали чуда, написание кода без ошибок, разделение на слои, архитектуру и прочее по списку - увы, пока еще AI не на таком уровне. Бот пихает всё в MainActivity, норовит писать на Java, предлагает использовать AsyncTask и далее по списку. Но за это я на него не в обиде. Думаю, что дело не за горами.

Давайте проверим, выполнили ли мы все условия:

 ■ Лично я не пишу ни строчки кода — ☑️;

 ■ Все что я делаю, это копи-паст того, что мне скажет чат-бот — ☑️;

 ■ Я выполняю различные настройки по указанию чат-бота — ☑️;

 ■ Если появляются любые ошибки или баги, я спрашиваю у чат-бота и исправляю так, как он ответит — ☑️, но с поправкой, что 2 раза я сам сильно подсказал боту. Поэтому здесь может быть половинчатая галочка.

Лично я был приятно поражен и удивлен результатом. Бот рассказал, как написать приложение, дал все нужные куски кода, помнит про контекст в течение разговора, реагирует за ответные замечания и вообще очень вежливый.

После этого, другой пользователь сайта с ником @TimReset успешно использовал бота для решения более сложной задачи.

Ранее проект Riffusion сообщил о том, что разработал нейросетевую модель для создания музыки.