Я тут сидел и думал. Часть 5: LeetCode для нейронки или как заставить ИИ перестать «плодить переменные»
»
Привет, DTF! Кто из нас не пытался штурмовать LeetCode? Это место, где твоя самооценка падает быстрее, чем акции игровых компаний после провального релиза.
Но именно там я поймал инсайт, который может перевернуть подход к обучению ИИ.
Мой «код-хлам»
Когда я только начинал решать задачки, мой код выглядел как свалка. Чтобы решить простую задачу, я создавал 11 переменных, кучу вложенных циклов и забивал память компьютера абсолютным мусором.
Компьютер кряхтел, тратил тысячи лишних алгоритмических шагов, но... задача была решена. LeetCode даже похвалил меня, мол, «принято», хотя до идеала там было как до Луны.
Спустя годы я увидел элегантное решение той же задачи. Там, где у меня было 11 переменных, человек использовал всего три. Результат тот же, но ресурсов затрачено в разы меньше.
А что если загнать ИИ в те же условия?
Сейчас ИИ — это я в начале пути. Он решает задачу, «наваливая» кучу лишних вычислений, просто потому что может. Мы даем ему мощные сервера, и он не парится об экономии.
Моя идея: Принудительная эволюция алгоритма.
Вместо того чтобы просто просить ИИ решить задачу, мы устраиваем ему «марафон выживания»:
- Первый проход: ИИ решает задачу как умеет (пусть даже через «11 переменных»).
- Урезание лимитов: Мы даем ему ту же задачу, но говорим: «Теперь у тебя на 30% меньше оперативной памяти и лимит по времени выполнения».
- Цикл до идеала: ИИ вынужден переизобретать свой собственный код, выкидывать лишние переменные и искать те самые «3 элегантные переменные» вместо 11-ти.
Почему это сработает?
Когда мы просто учим ИИ на текстах из интернета, он учится «болтать». Когда мы заставляем его оптимизировать самого себя под жестким давлением ресурсов, он учится архитектуре.
ИИ, который прошел через такой «LeetCode-фильтр» миллион раз, станет:
- Математически чистым: В его логике не будет лишнего шума.
- Невероятно дешевым: Зачем платить за мощную видеокарту, если оптимизированный ИИ делает то же самое на ресурсах умного тостера?
Итог
Нам не нужно бесконечно увеличивать количество транзисторов в процессорах. Нам нужно заставить ИИ быть умнее, а не «жирнее».
Как и в случае с моим опытом на LeetCode — одна и та же задача, но методы определяют всё. Если мы научим ИИ ценить каждый байт памяти так же, как это делает программист в 3 часа ночи, пытаясь впихнуть код в микроконтроллер — вот тогда начнется настоящая революция.