Технологический скепсис: как отличить настоящие научные открытия от хайпа в IT
Каждый год мы слышим о «революциях» в IT: то квантовый компьютер «сломает» криптографию, то новый фреймворк «убьёт» всех конкурентов, то искусственный интеллект уже «почти человек». Но где проходит граница между настоящим научным прорывом и маркетинговым шумом? В статье попробуем разобраться, как развивать здоровый скепсис, не впадая в цинизм, и чем нам, инженерам, он может помочь в работе.
Почему я не верю в ИИ-агентов в 2025 году, несмотря на то, что сам их разрабатываю
Команда AI for Devs перевела статью, в которой автор делится прогнозами о будущем ИИ-агентов в 2025 году. Его выводы: несмотря на шумиху, «автономные агенты» столкнутся с экономическими и техническими барьерами. Почему текущий подход к архитектуре агентов не сработает и какие методы действительно приносят результат — читайте в статье.Я разработал более 12 систем AI-агентов в таких областях, как разработка, DevOps и обработка данных. Вот почему текущий ажиотаж вокруг автономных агентов математически невозможен, и что действительно работает в продакшене.
Почему шимпанзе — инженеры. Новое исследование
Группа исследователей под руководством доктора Паскуаль-Гарридо из Школы антропологии и музейной этнографии Оксфордского университета показала, что шимпанзе не просто умеют создавать инструменты, но и используют при этом инженерный подход. Например, осознанно выбирают гибкие растения, чтобы сделать из них «удочки» для ловли термитов. Результаты исследования опубликовали на iScience. Они помогают лучше понять эволюцию технологий человека: какие древние люди использовали недолговечные материалы для создания инструментов и как развивались их навыки.
Мнение: вайб-кодинг не заменит инженеров для разработки промышленного ПО
Инженер-программист Canva Сергей Целовальников опубликовал пост, посвящённый развитию тренда вайб-кодинга. По его мнению, разработка кода с помощью ИИ не заменит работу людей в области промышленного софта.
Человеческий мозг против ML-модели: сходства и различия между психикой и машинным обучением
Адаптировали статью Marina Tosic, в которой автор выясняет, в чём сходства и различия между устройством человеческого мозга и моделей машинного обучения. Разобраться в теме нам помогли: кандидат технических наук Василий Борисов и архитектор ML-решений в РБК Кирилл Думнов. В 2024 году значение машинного обучения и искусственного интеллекта, наконец, признали все, в том числе Нобелевский комитет. Демис Хассабис и Джон Джампер получили Нобелевскую премию по химии
Как мы применили генеративный дизайн к динамическим системам
Существующие методы генеративного дизайна позволяют оптимизировать различные параметры деталей для производства, например массу ― многие из вас наверняка видели подобные рендеры в Autocad. В областях, где на деталь воздействует повышенная нагрузка, материала больше, в других ― меньше, и с помощью генеративного дизайна к удачной конструкции можно прийти за несколько часов, а не за недели.
Почему ИИ не заменит программистов: взгляд инженера
Я инженер-программист с общим опытом больше 15 лет в разных областях. Сейчас специализируюсь на веб разработке, это моя профессия и основное хобби. Есть большой опыт применения ChatGPT, включая o1 и Claude AI на практике в своей работе. Я рассуждаю здесь с позиции этого опыта и логики. Сразу хочу сказать, что я не боюсь, что ИИ меня заменит, а наоборот мечтаю об этом, потому что у меня есть много нереализованных идей, требующих много времени на реализацию. И на этих же идеях, кстати, можно и заработать. Когда инженер получает инструмент заменяющий его, он не теряет работу, а становится инженером следующего уровня.
