Я тестирую ИИ для решения аналитических задач практически с самого появления ChatGPT. Прогресс определённо есть -- то, что ещё год назад ChatGPT было не по зубам, сейчас он щёлкает как орешки.

Если вы предлагаете соискателям кейсы-задания на выявление у них реальных скиллов и способностей, то можете НЕ сомневаться -- все они скорее всего решаются с помощью ИИ. А решения выдаются за свои :)

Чтобы составить задания, которые НЕ решаются с помощью ИИ (по крайней мере в лоб, без декомпозиции и прочих трюков) вам придётся изрядно потрудиться.

К счастью, анализ -- та область, где ИИ пока что уступает реальным профи с высоким IQ и приличным экспертным багажом.

Мне интересно находить слепые зоны ИИ. И я могу загнать его в тупик относительно простыми вещами. Наверное, когда-нибудь он мне это припомнит :)

Давеча придумал очередной тестовый кейс, на котором ChatGPT откровенно галлюцинирует. Профи же ± моего уровня (см. мой Профиль) вполне справляются с ним за ~полчаса. Попробуйте решить, ответы в комменты :)

🪰🪰🪰 На лужицу сладкого сиропа единичного радиуса случайным образом (равномерно по площади) садятся три слепые мухи. Дальность зрения каждой мухи случайно варьируется от 0 до 1.

Какова вероятность того, что: 1️⃣ Все увидят всех? 2️⃣ Никто не увидит никого? 3️⃣ Одна муха увидит двух других, которые не увидят никого? (На картинке именно это).

Ответ укажите в %%, с одним знаком после запятой. 🪰🪰🪰

Решать можно по-разному. По сложности это примерно уровень курсовой работы студента 3-го курса техвуза. Вполне подойдёт как кейс-домашнее задание для соискателя на позицию Data Scientist, Quantitative Researcher, ML Research Engineer, Applied Scientist, Algorithmic Research / Optimization.

#продаймнеэтуручку