Vytvoření neuronové sítě s ChatGPT: praktická zkušenost a chyby

Praktická zkušenost: jak jsme vytvořili neuronovou síť pomocí ChatGPT a co se nepovedlo

Vývojáři se často ptají, zda mohou moderní jazykové modely nahradit programátory. Náš praktický experiment s vytvořením neuronové sítě pomocí ChatGPT ukázal, že realita je složitější než očekávání – kód se generuje rychle, ale vyžaduje hlubokou expertní kontrolu.

První kroky: od nápadu k promptu

Projekt začal neobvyklou žádostí: přítel, který snil o burzovních předpovědích, dostal od AI radu použít neuronovou síť pro analýzu kotací. Tato absurdní posloupnost – neuronová síť radí vytvořit neuronovou síť – se stala výchozím bodem pro technický experiment. Rozhodli jsme se ověřit, zda ChatGPT dokáže samostatně napsat funkční kód pro jednoduchou plně propojenou neuronovou síť.

Používajíce ranou verzi modelu, jsme formulovali detailní prompt s požadavky:

• Implementace vícevrstvého perceptronu
• Funkce přímého a zpětného šíření
• Učení metodou gradientního sestupu
• Podpora libovolné architektury vrstev

Analýza generovaného kódu: mezi genialitou a chybami

První dojmy byly rozporné. AI ukazovalo porozumění obecné struktuře, ale dělalo základní chyby v implementaci. Klíčové problémy odhalené při revizi:

• Nekorektní maticové operace ve funkci feed_forward
• Opakující se logika v různých částech kódu
• Neoptimální výpočty aktivačních funkcí
• Absence zpracování hraničních případů

Nejvýmluvnější se ukázala chyba v násobení matic. ChatGPT generoval kód:

dot_product = np.dot(weights_i, layers_i)

Při správných dimenzích weights_i (n_in, n_out) a layers_i (n_in,) tato operace způsobovala výjimku. Řešení vyžadovalo jednoduchou, ale kriticky důležitou opravu – transpozici matice vah:

dot_product = np.dot(weights_i.T, layers_i)

Proces ladění: od automatické generace k ručním opravám

Po několika iteracích promptů bylo jasné: ChatGPT jedná jako „trojkař“, který mechanicky kombinuje fragmenty kódu bez hlubokého porozumění. Systematizovali jsme přístup k práci s AI generací:

Co je důležité zkontrolovat v generovaném kódu neuronové sítě:

• Korektnost dimenzí všech maticových operací
• Správnost výpočtu gradientů při zpětném šíření
• Efektivitu implementace aktivačních funkcí
• Zpracování různých architektur sítí
• Kvalitu inicializace vah

Výsledky experimentu: knihovna Nier: Automata Ver1.1a

Po opravení hlavních chyb jsme získali funkční implementaci, kterou jsme zpracovali jako Python knihovnu. Klíčové schopnosti:

• Vytváření sítí s libovolným počtem vrstev
• Podpora sigmoidální aktivační funkce
• Učení metodou stochastického gradientního sestupu
• Příklady použití s klasickými datasety

Knihovna byla testována na standardních úlohách:

• Klasifikace květů kosatce
• Regrese pro převod teplot
• Hra v piškvorky

Technické závěry pro vývojáře

Naše zkušenost ukazuje, že ChatGPT a podobné nástroje – silní asistenti, ale ne autonomní vývojáři. Hlavní lekce:

Silné stránky AI generace kódu:

• Rychlé vytváření kostry řešení
• Návrh alternativních přístupů
• Generování dokumentace a komentářů
• Psaní boilerplate kódu

Kritická omezení:

• Absence hlubokého porozumění kontextu
• Mechanické kombinování vzorů
• Neschopnost komplexního ladění
• Riziko generování zdánlivě věrohodného, ale chybného kódu

Filozofický kontext: neuronové sítě v éře technologické singularity

Experiment probíhal na pozadí rostoucího hype kolem AI a vydání anime seriálu „Nier: Automata“, který zvedá otázky vědomí strojů. Tyto paralely nejsou náhodné – vývoj neuronových sítí staví před vývojáře nejen technické, ale i etické otázky.

Moderní modely ukazují impresivní schopnosti, ale jejich „halucinace“ v kódu připomínají základní omezení. AGI (umělý obecný intelekt) zůstává vzdálenou perspektivou a současné systémy vyžadují stálou lidskou kontrolu.

Praktická doporučení pro týmy

Na základě naší zkušenosti jsme vytvořili pracovní postup pro používání AI ve vývoji:

• Jasné formulování požadavků – detailní prompty s příklady
• Etapová generace – rozdělení úkolu na malé komponenty
• Povinné code review – expertní kontrola každého řádku
• Komplexní testování – validace na různých scénářích
• Dokumentování oprav – analýza typických chyb AI

Budoucnost vývoje s AI asistenty

Technologie generace kódu se budou zdokonalovat, ale role vývojáře se transformuje, ne mizí. Kritické myšlení, porozumění algoritmům a schopnost hlubokého ladění se stávají ještě cennějšími dovednostmi.

Náš experiment s vytvářením neuronové sítě přes neuronovou síť ukázal: nejcennější kód – to nejsou řádky v Pythonu, ale lidská expertíza, která mění surovou generaci ve spolehlivé řešení.

Co je důležité:

• AI generace kódu vyžaduje stejně pozorné revize jako lidský kód
• Základní chyby v maticových operacích – typický problém generovaných neuronových sítí
• Vývojáři middle/senior úrovně zůstávají nenahraditelní pro validaci a ladění
• Současné AI nástroje – asistenti, ne náhrada programátorů
• Kvalita promptů přímo ovlivňuje užitečnost generovaného kódu

— Editorial Team