Зачастую при работе с важными документами возникает необходимость в их редактировании, однако доверие к автоматизированным системам искусственного интеллекта не всегда оправдано. Использование нейросетей для непосредственного изменения файлов может привести к нежелательным искажениям исходных данных. В подобных случаях более эффективным подходом является использование ИИ в качестве разработчика программного обеспечения, а не прямого исполнителя.
Проблема обработки нотных сборников
В ходе практической задачи потребовалось оцифровать нотные сборники, напечатанные на бумаге желтого цвета, и подготовить их для печати на стандартных листах формата 22 на 28 см. Использование графических редакторов для удаления фона оказалось слишком трудоемким процессом, а попытки поручить эту задачу чат-боту ChatGPT* привели к непредсказуемым изменениям в содержимом нотных листов.
Основная сложность заключается в том, что современные нейросети работают на основе вероятностных вычислений и являются недетерминированными системами. Это означает, что при одинаковых вводных данных результат может варьироваться. При работе с нотами, где критически важна точность каждого символа, такие погрешности недопустимы.
Преимущества алгоритмического подхода
В отличие от ИИ, классические компьютерные программы работают на основе четких алгоритмов. Код выполняет поставленную задачу последовательно, что гарантирует идентичный результат при каждом запуске. Чтобы решить проблему с удалением фона, было принято решение создать собственный скрипт на языке Python.
Использование возможностей ChatGPT* позволило автоматизировать процесс написания кода. Вместо того чтобы просить нейросеть обработать файл, ей была поставлена задача создать утилиту, которая будет удалять цветной фон, сохраняя при этом четкость черного текста и нотных знаков.
Ключевые выводы по итогам разработки
- ИИ лучше использовать для написания стабильного программного кода, чем для прямого редактирования критически важных документов.
- Создание простых утилит командной строки часто является более эффективным решением, чем разработка полноценных приложений с графическим интерфейсом.
- Постоянная доработка требований в процессе общения с нейросетью позволяет быстро устранить ошибки в сгенерированном коде.
- Язык программирования Python обладает обширными библиотеками, что делает его оптимальным выбором для задач обработки изображений и документов.
Этот опыт доказывает, что нейросети могут стать мощным инструментом для ускорения разработки прикладных решений, если делегировать им написание алгоритмов, а не выполнение самих операций по обработке файлов.
* — деятельность компании запрещена на территории РФ
