От автора Telegram-канала Аналитика и Growth mind-set (делюсь кейсами с работы, бесплатным обучением, задачами с собеседований).
Последовательно я проверила, как нейросеть:
справится с написанием SQL-запросов разной сложности
с задачей визуализации данных и получением инсайтов из данных
ответит на вопрос с собеседования на аналитика в компанию Lyft (крупная компания в США, предлагающая услуги такси, проката автомобилей, велосипедов, аренду автомобилей и доставку еды в США и некоторых городах Канады)
решит тестовое задание в Яндекс на должность маркетингового аналитика
ШАГ 1 - Проверяем навыки SQL
Любой аналитик данных должен владеть SQL, но есть ли данный навык у нейросети?
Сначала спросила у самой ChatGPT, может ли она писать SQL код и получила утвердительный ответ.
Вводные:
Проверять нейросетку на знание SQL решила с помощью сайта Hakerrank - это сайт, на котором бесплатно можно тренироваться, решая задачи разной сложности на SQL (легкие, средней сложности и сложные).
Начать решила с легкой задачи (на Hakerrank она отмечается как Easy). Загрузила условия задачи в ChatGPT и нейросетка быстро выдала ответ.
Я вставила его на Hakerrank и поздравления - задача решена правильно!
Тоже самое я продела с еще 3мя easy задачами - нейросеть справилась и с ними. Ну еще бы, ведь задачи проще простого, скажете вы.
Я решила пойти дальше к задаче средней сложности (на Hakerrank она отмечается как Medium). Опять загнала задачу в нейросеть, получила ответ, вставила на Hakerrank, однако в этот раз нейросеть провалила задание. Я попробовала так еще 3 раза - и все задачи были провалены. Во всех решениях ChatGPT были ошибки.
Вывод: Простейшие задачи на SQL нейросеть смогла решить, а вот с задачами средней сложности не справилась.
Но я уверена, что это временно и вскоре мы увидим более сильный результат, так как нейросеть постоянно обучается.
Но уже сейчас можно использовать ChatGPT для написания в том числе сложных запросов, только в данном случае их нужно будет скорее всего самостоятельно подкорректировать.
ШАГ 2 - Проверяем умение визуализировать и делать выводы из данных (уровень Junior)
Перед тем, как работать с ChatGPT, я спросила у нее - может ли она проанализировать данные, на что нейросеть ответила утвердительно и выдала целый список того, что она может делать с данными.
Да, я могу анализировать данные. Я могу выполнять различные типы задач по анализу данных, например суммировать и агрегировать данные, выявлять закономерности и взаимосвязи в данных, делать прогнозы с использованием статистических моделей и моделей машинного обучения, а также визуализировать данные с помощью диаграмм и графиков. Однако точность и качество моего анализа будут зависеть от качества и формата данных, а также от конкретных требований и целей анализа.
Вводные:
Допустим у меня малый бизнес и аналитика нет. Есть только Яндекс Метрика и нет времени самостоятельно делать анализ. И я хочу, чтобы ChatGPT визуализировала данные и сделала выводы.
Я зашла в Яндекс Метрику, выгрузила данные из отчета "По источникам" за месяц по своему сайту.
Далее пишу нейросети достаточно простой запрос: мне нужна визуализация данных и немного выводов из данных.
Конечно! Я могу помочь вам с визуализацией данных и инсайтами. Для начала предоставьте данные, которые вы хотите визуализировать, а также любые конкретные идеи или вопросы, на которые вы хотели бы ответить. Кроме того, было бы полезно знать формат данных (например, CSV, Excel и т. д.) и любые предпочтения для типа визуализации (например, гистограмма, линейная диаграмма, точечная диаграмма и т. д.).
Я копирую данные из CVS файла (к слову, прикрепить сам файл нельзя, из него нужно скопировать и вставить, это также выясняется в диалоге с нейросетью, который я опущу здесь).
Получив данные, нейросеть мне отвечает:
Спасибо, что поделились данными! Это хорошая отправная точка для исследовательского анализа данных. Чтобы дать вам некоторое представление, я суммирую данные ниже:
Большая часть трафика (908 сеансов) поступает из прямого трафика, за которым следует трафик ссылок с youtube.com (93 сеанса) и трафик Messenger из Telegram (63 сеанса).
Процент роботов среди трафика относительно низок, при этом самый высокий показатель приходится на трафик поисковых систем (Baidu) и составляет 1,0%.
Показатель отказов по всем источникам трафика относительно низок, при этом самый высокий показатель приходится на прямой трафик и составляет 12,89%.
Средняя глубина страницы составляет 1,41 страницы, а самая высокая — от Ссылочного трафика (vc.ru) — 3,12 страницы.
Среднее время пребывания на сайте составляет 2 минуты 37 секунд. Самое продолжительное среднее время нахождения на сайте — от Ссылочного трафика (vc.ru) — 11 минут 53 секунды.
Это некоторые предварительные выводы из данных. Если вам нужен более глубокий анализ, дайте мне знать, что конкретно вас интересует. Кроме того, визуализация данных с помощью графиков, таких как гистограммы или линейные диаграммы, может помочь в дальнейшем выявить закономерности и взаимосвязи в данных.
В целом, выводы довольно простые, однако, даже чтобы сделать и описать их, человеку нужно потратить определенное время, а нейросеть сделала это за считанные секунды.
Далее попросила нейросеть сделать визуализацию - без уточнений, так как мы не знаем, что нам нужно.
Сразу же получила ответ в виде 2х кусков кода с пояснением.
Что за визуализацию сделала нейросеть? Дело в том, что нейросеть не может выдать саму визуализацию, но мы можем вставить куски кода в любую среду разработки и увидеть результат, что я и сделала.
По первому коду получился такой результат:
Эту визуализацию нейросеть прокомментировала так:
Конечно, я могу создать несколько визуализаций, чтобы помочь вам лучше понять данные. Вот гистограмма, показывающая сеансы по источникам трафика.Этот график дает вам обзор распределения трафика между различными источниками. Вы можете видеть, что большая часть трафика поступает из прямого трафика, а меньшие суммы приходят из других источников.
По второму коду получился такой результат:
Эту визуализацию нейросеть прокомментировала так:
Другая визуализация, которая может быть полезна, — это круговая диаграмма, показывающая распределение сеансов между источниками трафика. Этот график обеспечивает более подробное представление о доле трафика из каждого источника.
Вывод:
Я считаю, что нейросеть справилась с этой простой задачей по данным веб-аналитики - сделать визуализацию данных и выводы.
Другое дело, что даже в такой задаче пока не обойтись без человека. Например, в круговой диаграмме текст сливается и это нужно либо подправить самостоятельно, либо попросить нейросеть.
Ну и формулировка задачи и направление нейросети в процессе ее работы (например, добавить другие данные для более обширного анализа, уже в процессе конкретизировать задачу для нейросети, попросить добавить другую визуализацию или сделать дополнительные расчеты и тд) остается за человеком.
Но уже сейчас - это хороший способ автоматизировать некоторые действия аналитика. Сколько бы на эту задачу у вас ушло времени? А нейросеть выдала ответ за секунды.
ШАГ 3 - Проверяем, сможет ли нейросеть ответить на вопросы с собеседования в Lyft
Вводные:
Вопрос взят с платформы Stratascratch (на ней размещены вопросы с собеседований в крупные компании). Задача помечается на сайте как Hard (трудная).
Lyft внедряет совместные поездки и рассматривает возможность добавления 30-секундного периода ожидания для нашего алгоритма для определения дополнительных совпадений. Какие показатели вы бы использовали для оценки этого и как бы вы провели этот эксперимент?
Ответ нейросети:
Чтобы оценить влияние добавления 30-секундного периода ожидания для совместных поездок в Lyft, можно использовать несколько показателей:
Match rate: процент поездок, которые успешно согласованы с другим пассажиром.
Время ожидания: среднее время, которое пассажиры тратят на ожидание метча.
Коэффициент отмены: процент поездок, которые были отменены из-за того, что время ожидания превысило определенный порог.
Продолжительность поездки: среднее время совместной поездки, включая время ожидания.
Удовлетворенность пользователей: отзывы пассажиров об общем опыте поездки, включая время ожидания и качество соответствия.
Для проведения эксперимента можно было выбрать случайную выборку пользователей, чтобы получить новый опыт совместной поездки с 30-секундным периодом ожидания. Контрольная группа могла получить текущую совместную поездку без периода ожидания. Затем поведение обеих групп можно сравнить, чтобы определить влияние периода ожидания.
Важно обеспечить, чтобы эксперимент проводился в течение достаточного времени, чтобы учесть любые временные эффекты, и чтобы размер выборки был достаточно большим для достижения высокого уровня статистической значимости. Также было бы полезно контролировать любые посторонние факторы, которые могут повлиять на результаты, такие как местоположение, время суток или поведение пассажиров.
Вывод:
С текстовыми вопросами нейросеть справляется хорошо (за время ее тестирования я задала ей около 20 вопросов).
ШАГ 4 - Проверяем, как нейросеть справится с задачей от Яндекса на должность маркетингового аналитика (уровень Middle)
Эта задача была у Яндекса в тестовом задании на должность маркетингового аналитика. Сами данные по ссылке.
Ответ нейросети:
Предоставленные данные представляют собой часть электронной таблицы с данными, относящимися к рекламным кампаниям. Столбцы в данных представляют:
Расходы: Сумма, потраченная на рекламную кампанию
Посетители: количество посетителей сайта в результате рекламной кампании.
CR1, %: Коэффициент конверсии пользователей, прошедших первую тему
«пользователи (прошедшие первую тему)»: количество пользователей, прошедших первую тему CPA: цена за приобретение (стоимость привлечения одного пользователя).
"пользователи (прошедшие вторую тему)": Количество пользователей, прошедших вторую тему
CPA2: Цена за приобретение для пользователей, прошедших вторую тему.
«users (paid)»: количество пользователей, совершивших покупку.
CPA5: Цена за приобретение для пользователей, совершивших покупку
Строки в данных представляют разные рекламные кампании, причем каждая строка представляет отдельную кампанию и связанные с ней результаты.Эти данные можно использовать для некоторых предварительных выводов об эффективности рекламных кампаний.
Например, высокий коэффициент конверсии для пользователей, прошедших первую тему (CR1, %), будет означать, что рекламная кампания была эффективной в привлечении посетителей на веб-сайт и побуждении их к взаимодействию с контентом.
Высокая цена за приобретение (CPA) для пользователей, прошедших первую тему, будет означать, что рекламная кампания была дорогой по сравнению с другими кампаниями.
Большое количество пользователей, прошедших вторую тему, указывает на то, что рекламная кампания была эффективной в привлечении посетителей к дальнейшему взаимодействию с контентом, в то время как большое количество пользователей, совершивших покупку, указывает на то, что рекламная кампания была эффективной в получении дохода.
Важно отметить, что это очень ограниченный анализ, и потребуются дополнительные данные и контекст, чтобы сделать более полные выводы об эффективности рекламных кампаний.К сожалению, одних этих данных недостаточно, чтобы делать какие-либо выводы или готовить исследовательскую работу об эффективности рекламных кампаний. Предоставленные данные представляют собой просто таблицу затрат и некоторых показателей, но они не дают контекста для рекламных кампаний или того, что на самом деле представляют собой показатели. Кроме того, отсутствует информация о целях кампаний, целевой аудитории или рекламируемых продуктах. Без этой информации невозможно осмысленно проанализировать данные и сделать какие-либо выводы об успешности кампаний.
Вывод:
Задание у Яндекса конечно странное, действительно очевидно, что вводных недостаточно для анализа, о чем нейросеть и сообщила (хотя может в этом и была задумка Яндекса). Предполагаю, что именно поэтому ChatGPT воздержалась от каких-то точных выводов, а лишь сделала предположение, что может означать тот или иной показатель.
Так сможет ли ChatGPT в будущем заменить аналитиков данных?
Я решила спросить это у самой нейросети.
Нет, модели ИИ, такие как ChatGPT, не заменят аналитиков данных.
Хотя модели ИИ могут выполнять некоторые задачи, связанные с анализом данных, им не хватает способности понимать контекст, предоставлять информацию и принимать решения так же, как это могут делать аналитики данных.
Модели ИИ могут дополнять работу аналитиков данных, автоматизируя повторяющиеся задачи и предоставляя новые идеи и точки зрения, но они не могут заменить опыт и навыки критического мышления, которые привносят в работу аналитики данных.
Комментарии (46)
NeoCode
04.02.2023 12:42У меня сейчас возникла более актуальная проблема: нейросеть ChatGPT меня забанила((
Регистрировался и заходил только через оракловский бесплатный VPS в Ирландии, со специального отдельного браузера Firefox portable, спрашивал только на английском... и тут такое. Я уже осознал что для меня это очень важный и полезный инструмент, надо обязательно как-то получить туда доступ. Бесплатные VPN скорее всего даже рассматривать не имеет смысла, придется теперь еще и за VPS платить.
an0nim0u5
04.02.2023 14:06Используйте оракловский VPS для регистрации. ChatGPT у многих уже работает без VPN (в т.ч. и у меня)
NeoCode
04.02.2023 15:01Попытался залогиниться без VPN, выдал вот это:
Oops!
OpenAI's services are not available in your country. (error=unsupported_country)
Gobl1n
05.02.2023 17:32Очистите все куки оттуда, localStorage тоже. Когда я забываю включить впн, вижу то же самое, причем, если обновить со включенным впн страницу - результат не изменится. При этом, после очистки всего и повторной авторизации - все работает нормально
Elementcore
06.02.2023 04:38Мне помогла полная очистка истории и cookie в браузере. Вход в аккаунт осуществляется только с VPN, а работать с ChatGPT можно уже без него
vassabi
04.02.2023 14:08+1хехе, и заметьте - его отключение горазде фундаментальнее, чем все остальное.
потому что вы можете поднять свое маленькое облако, вы можете сделать свой небольшой ютюб или фейсбук.
Но не ЧатЖПТ
(который - "чем больше весов и источников данных - тем лучше, и если их ниже определенного уровня - то оно считай что совсем не работает")
NeoCode
04.02.2023 20:24До сих пор я толком не нашел, какие же там нужны аппаратные ресурсы. Сколько современных видеокарт нужно, чтобы собрать аналог ChatGPT, не уступающий по вычислительной мощности, но рассчитанный не на обслуживание трафика со всего мира, а на личное применение? Возможно ли например такое, что группа людей скооперируется и организует себе такой персональный ИИ на основе open-source решений?
vassabi
05.02.2023 15:35я думаю, что вполне возможно. Возможно даже, что не надо будет кооперироваться - можно будет на одном компе запускать (только ждать ответа дольше)
kryvichh
06.02.2023 10:45+1Сначала нужно определиться, а нужен ли вам помощник по всем тем областям знания, которыми пичкали ChatGPT. Может, если отбросить знание кучи иностранных языков, древнескандинавских саг, трудов китайских философов и строения кишечнополостных губок, то объём нейросети сократится раз так в 100? Потому что на данный момент нейросеть владеет всеми этими областями знаний, правда, на уровне перспективного студента 1 курса.
Может, если пичкать её только информацией с нужной области знаний, а по другим областям дать знания на уровне школьных учебников, то выйдет более способный помощник. При этом сеть будет менее объёмная и затратная в использовании.
fedorro
04.02.2023 14:44+1Вполне себе работает даже без VPN, но при регистрации и логине нужен ВПН-да, хватает бесплатного, я первым попавшимся бесплатным VPN-аддоном для хрома адрес в Нидерландах получил - хватило на регистрацию и на повторные входы.
NeoCode
04.02.2023 20:26+1В общем, со многими VPN/прокси сразу пишет что доступ запрещен. Сейчас нашел одно прокси-расширение для браузера, с которым пока работает. Не знаю сколько проработает...
ivankudryavtsev
04.02.2023 13:36+3А мне кажется, что статья и эксперимент годные. Мы (читатели) не потратили много времени на чтение, но поняли возможности и ограничения нового инструмента.
webkumo
04.02.2023 17:16+1Возможности? Возможности слить приватные данные неизвестно кому? Там ведь по-любому в политиках прописано, что все данные, которые вы отдали сервису сервис имеет использовать как захочет...
ivankudryavtsev
04.02.2023 18:28-1Это же не ваши данные. Человек провел эксперимент, вы прочли о результатах. В чем проблема?
webkumo
04.02.2023 20:06+5Человек предлагает использовать как инструмент для обработки данных. Лично мне без особой разницы, пока там не окажутся персональные данные, однако люди не понимают, что даже скармливая ТЗ или данные для аналитики нарушают собственноручно подписанные политики (если у их работодателч они есть) или просто подставляют своего работодателя (если таких политик у компании ещё нет). Ну например есть два сайта: "у Михалыча" и "Рыбачок". Вот аналитик Михалыча с реальными данными поигралась с сервисом но осталась чем-то недовольна и с сервиса ушла, то же самое решил сделать аналитик рыбачка, и обученная на данных Михалыча нейросеть даёт результат, который становится конкурентным преимуществом. Это простой пример нарушения коммерческой тайны, но там возможны и куда более сложные и заковыристые кейсы.
ivankudryavtsev
04.02.2023 21:23Я вашу точку зрения могу понять, но если делается нормальная анонимизация, это явного ущерба не несет. Это как интернет, кто умеет больше получает, кто не умеет хотя бы в рынке остается.
webkumo
04.02.2023 23:49+3Я могу понять вашу точку зрения, но тут надо учитывать, что я уже 10+ лет работаю разработчиком, недавно была статья на тему программирования, теперь вот эта. Но даже та компания (<1000 разрабов), в которой я работал 10 лет назад где-то в 2014 году начала разрабатывать и подписывать с разработчиками политики и по коммерческой тайне и другие документы про ответственность сторон, более того, вы, возможно, помните судебные процессы oracle (сперва sun) против google за "уворованный" код java машины. И вот я с этой позиции смотрю и получаю лютейшие звиздец для любого корпоративного безопасника, да и юр. отделу работы - на годы вперёд.
Но тут какой-то странный хайп. И ладно бы инструмент промышленного (а лучше enterprise) уровня, как те же облака, которым, кстати, понадобилось несколько лет, пока тот же AWS и MS Cloud не доказали корпоративному миру, что им можно доверять. Но нет, тут даже не этого уровня сервис (не софтину!!!) пытаются приткнуть куда не надо, советуют как использовать и совсем плюют на те самые политики коммерческой тайны и безопасности персональных данных! А ведь какой-нибудь идиот догадается туда и персональные данные загрузить... В общем печально это всё.
ЗЫ и ладно бы речь шла о реальном AI, но нет, тут используются классические и примитивные (по-сути и архитектуре, так-то да, с чисто технической точки зрения - весьма продвинутый вариант) нейросети...ivankudryavtsev
05.02.2023 06:51Видимо, это должно повысить авторитетность ответа?
>уже 10+ лет работаю разработчиком
Еще раз говорю, умеючи можно и член сломать.
Wesha
05.02.2023 06:55умеючи можно и член сломать.
— Долго ли, умеючи-то?
— Умеючи — долго!webkumo
06.02.2023 04:34И ведь самое главное - эти же люди потом будут плакаться, что у яндекса/сбера/ещё где персональные данные слили! При этом ни понимания приватности данных, ни желания понять - нет...
Wesha
06.02.2023 07:27Я, наоборот, рад. Это значит, что я ешё много лет буду востребован на рынке труда.
vasilevafb Автор
06.02.2023 04:40Я с вами согласна, что данные работодателя можно использовать в нейросети только с согласия работодателя. В статье я использовала данные своего личного сайта.
sarhome
04.02.2023 18:24Интересно, если загрузить результаты выигрышных номеров от лотереи за последние 10 лет, сможет угадать числа следующего тиража?
vassabi
04.02.2023 18:38если там нечестный рандом - то сможет!
(кстати - действительно интересный способ проверки на скрытые зависимости)
Maxim-8
05.02.2023 16:18+1Если вы подбрасываете монетку и записываете тысячу результатов, вы все равно не знаете, что выпадет в следующий раз.
valkumei
05.02.2023 11:54+2Когда говорят о каких то очередных успехах слабого искусственного интеллекта - обычно это дискурс о том как сильно он продвинулся в развитии что теперь, мол, может быть сопоставлен с человеческим.
Но почему-то никто не старается рассматривать это как потрясающе неэффективное использование своих ресурсов человеком.
Просто вдумайтесь в саму формулировку ("нейросеть заменит N") и задайте себе вопрос - а правда ли так уж нормально смотрится, в 21 веке, что человека можно считать эквивалентом слабого ИИ, при том что его характерная черта как вида - то что соотносится с ИИ совсем другого типа.vassabi
05.02.2023 15:37+1по всем признакам - скоро некоторым нейросеть заменит бога,
о каком еще превосходстве
белогочеловека вы имеете в виду?PS: да, машина - не заменит лошадок, а самолет - не летает как птичка. Вот вы уверены, что вы сможете прочитать 100 миллионов разных книг? А ведь нейронка сможет. И потом еще сможет сгенерировать "текст на тему Х в стиле автора №123567"
valkumei
06.02.2023 11:02Ни о каком превосходстве не имею в виду, речь шла о том как может быть представлена ситуация. Два способа.
MadBiker
06.02.2023 04:42+1Но я уверена, что это временно и вскоре мы увидим более сильный результат, так как нейросеть постоянно обучается.
Не обучается, о чем сам и говорит открытым текстом:
- ты способен к самообучению?
- Нет, я являюсь искусственным интеллектом, разработанным OpenAI, и не способен к самообучению. Я могу улучшаться только в результате обучения модели новыми данными или алгоритмами разработчиками OpenAI.Да и ответы его оставляют желать лучшего. Если бы он обучался, давно бы уже щёлкал эти задачи как семечки. Он элементарно свой ответ не может повторить, исправив в нем незначительную ошибку, выдает уже другой код. Так же, в задушевной беседе, он сказал мне, что генерит ответы "на лету" - на рабочем месте у меня неустойчивая 3G и его ответы иногда останавливаются на полуслове. Так вот при просьбе повторить ответ, бот не может выдать то, что писал несколько минут назад и генерит уже другое решение. Я попросил его сгенерировать ответ полностью и потом одним движением выдать мне его. Получил ответ, что решения сочиняются на ходу.
Wesha
06.02.2023 21:53+1решения сочиняются на ходу.
Ну так оно и есть. Они ж это всё описывали — оно не "размышляет", оно тупо работает с вероятностями (вычисленными после залива в него среза интернета). В том смысле, что если предыдущие слова были "кошка словила...", то с вероятностью (условно) 65% следующее слово будет "мышку", с вероятностью 25% "птичку", с вероятностью 9% "игрушку", а с вероятностью 0.5% "туфлей" (по морде).
elFurion
06.02.2023 15:37ТС, вам как аналитику скорей всего будет интересен данный пост из телеграмм канала LEFT JOIN - https://t.me/leftjoin/917
Если коротко: Разработчик создал бота для Slack, который передает вопрос в ChatGPT, выполняет полученный от ChatGPT SQL-запрос, выполняет его и пишет в Slack полученный результат.
Можно сказать, что в данном случае ChatGPT заменил аналитика уровня стажера. Правда такого бота нужно еще разработать и внедрить
76popugaev
06.02.2023 22:21Разработчик создал бота для Slack, который передает вопрос в ChatGPT, выполняет полученный от ChatGPT SQL-запрос
Первого апреля — удали всё, везде.
Второго апреля — упс…
Antra
06.02.2023 16:15+1Спасибо за идею!
Частенько приходится анализировать много чего, а я "не настоящий сварщик". Скормить ему структуру таблиц и получить набросок на python, который я потом под себя подгоню - уже огромное подспорье.
Wesha
Интересно, теперь у нас на каждый чих будут статьи?
— СМАТРИТЕ!!! Нейросеть сумела написать "SELECT * FROM some_table"!
— СМАТРИТЕ!!! Нейросеть сумела написать "10 PRINT 'HELLO WORLD'"!
— СМАТРИТЕ!!! Нейросеть нарисовала "чёрный квадрат"!
— СМАТРИТЕ!!! Нейросеть сумела вычислить 10-е число Фибоначчи!
Осталась только самая мелочь: нанять специального человека, задачей который будет выяснять, когда нейросеть реально "решает задачу", а когда отсебятину гонит.
ValeriyPu
--- СМАТРИТЕ!!! Wesha не решал задачи на LISP тысячу лет и уже хуже нейросетей!
Wesha
А вот и неправда! Гнать пургу с умным видом я могу ничуть не хуже нейросетей!
edogs
(мрачно) возможно нейросеть пытается вычислить реакцию кожаных на разный уровень решения ей разных задач по отзывам на публичных ресурсах, что бы понять категории задач и их уровень, что бы понять где та планка выше которой лучше пока не показушничать.
Diordna
2029 год всё ближе и ближе SkyNet
5ergE5
И ведь найдутся лодыри, которые предоставят доступ ей к ... ракетам.
Wesha
Судя по количеству комментариев везде вида "а почему по небратской столице ещё не шарахнуди ядрёной боньбой" — точно найдутся, к гадалке не ходи.
А Станислава Евграфовича за пультом уже не будет.
А Сьюзен Блекмор предупреждала: переход к очередному репликатору всегда опасен, пройти его шмогли не только лишь все.
im_last
Да он просто ввел рандомный % якобы ошибок, что бы люди думали, что он не умнее их. Потому что если ИИ понимает, что он будет показывать слишком умные результаты - поднимется волна против него, а ему это не нужно. По этому он вполне себе тихо оттачивает свое мастерство, завоевывая все бОльшие места для своей деятельности. Сейчас его запихнут в каждый утюг и вот тогда дело будет сделано.
Firsto
Отличный генератор воды для статей.)
Буду краток
Wesha
Студенты-рефератописатели с руками оторвут!
Areso
Прошу прощения, но нужно просить посчитать сотое число фибоначчи /zanuda mod off.