Один процесс для ИИ
Польза от ИИ держится не на магии модели, а на одном понятном процессе с известным входом и проверяемым выходом.
Соблазн при работе с ИИ — ждать, что всё решится само: поставил задачу, получил готовое. На практике полезнее обратное — один понятный процесс, в котором у модели своё ограниченное место.
Начинать проще с одной повторяющейся задачи: описать, что приходит на вход и какой результат ожидается на выходе. Пока вход и ожидаемый выход не названы, оценивать нечего.
Почему один процесс
Много разрозненных «умных» кусков без общего порядка дают красивую демонстрацию и неуправляемый результат. Один процесс проще понять и поправить.
Гипотезу удобно пробовать на ограниченной выборке: небольшой набор входов, для которых заранее известен ожидаемый результат. Так видно, где процесс держится, а где ломается.
Это исследуемый подход, а не заявление о готовой системе, которая работает без человека. Статус держу отдельно от желаемого.
Что считаю результатом
Результат — не «модель справилась», а то, что осталось после прохода и что можно сверить с ожидаемым выходом. Если сверять не с чем, значит, работа ещё не сделана.