Недавно, в рамках формата «Открытые встречи Пражской медиашколы», к нам приходили Майя Гусева и Илья Сагайдак рассказать о своем новом курсе для НЕпрограмистов и о том, как знание основ синтаксиса Python и умение общаться с GPT помогут заменить множество сервисов, автоматизировать рутину, сэкономить на сторонних специалистах, начать работать с данными и может даже вдохновить на создание игры. Пересказываем самое важное:
Существует множество разных языков программирования, и для начала важно объяснить, почему мы учим гуманитариев основам Python — ну, кроме того, что он модный (кстати, забавно, что при этом довольно древний: на нем, например, был написан YouTube 20 лет назад).
Во-первых, он универсальный — такой швейцарский нож от программирования. А во-вторых, у него очень понятный синтаксис — объяснить другому и понять самому, как что-то работает на Python, сильно проще, чем на любом другом языке.
Ну и ещё потому, что он идеально подходит для работы с данными, без которой трудно представить жизнь журналистов, маркетологов и других исследователей. Но зачем Python, если есть Excel? Простой ответ — чтобы навсегда попрощаться с многочисленными ограничениями последнего. Например, у вас есть несколько терабайт данных. Да, вы можете работать с ними в Excel, но вам придётся резать их на куски, анализировать по частям, а потом пытаться сопоставить; все это ужасно неудобно.
Код, написанный на Python, поможет избежать всех этих сложностей, а его запуск потребует минимального количества ресурсов, особенно если делать это на специальном вычислительном сервисе (на курсе мы, например, будем работать с Google Colab).
К тому же данные нужно не только анализировать, но и собирать, а иногда и визуализировать. Людям, не знакомым с программированием, для решения одной или нескольких этих задач приходится обращаться к специалистам или пользоваться целым набором сервисов — а значит, иметь дело с чужими, не всегда удачными UI, да еще и платить за каждый отдельно. Умение обращаться с Python позволит делать все это самостоятельно, плюс обучать на ваших данных нейросети — бесплатно и в одной среде.
Важно понимать, что мы не учим гуманитариев Python так, как этому учат программистов — это долго и сложно, а благодаря AI-революции и появлению Chat GPT, еще и совершенно не обязательно.
Для того чтобы получить от СhatGPT нужный код и суметь его при необходимости поправить, вполне достаточно базовых представлений о программировании, синтаксисе Python и стратегиях общения с LLM. Кроме того, работа с GPT — позволяет начать понимать Python гораздо быстрее.
А еще мы учим пользоваться гитхабом, потому что там есть почти все, что может понадобиться человеческим (и не очень) существам — уже придуманное, написанное и выложенное в открытый доступ.
Но этот инструментарий позволяет не только работать с данными, но и создавать удобные, бесплатные и безопасные решения под конкретные задачи: например вы можете сделать конвертер медиафайлов, чат бота, простой сайты, мобильную игру для вашего проекта или монтажную программу с нужным вам функционалом — в общем очень много всего.
Увидеть и потрогать руками, как это примерно устроено, можно с помощью гайда Пражской медиашколы по работе с Wisper — бесплатным расшифровщиком аудио-файлов любой длины. Колаб
В этом эссе автор объясняет, почему методы, основанные на вычислениях, намного эффективнее подходов, использующих человеческие знания. Через примеры из истории AI он показывает, как интуитивные подходы тормозят прогресс, тогда как мощные вычисления открывают путь к прорывам. Это вдохновляющее чтение для тех, кто задумывается о будущем искусственного интеллекта.