Нейросети для смертных

Все вокруг твердят про ИИ, что от шумихи уже начинает подташнивать. Топовые специалисты ради развития направления даже возвращаются из "пенсии". А инвесторы радостно несут в сферу свои деньги.

Но это большие игроки с долгоиграющими планами, а в чем польза для простых смертных?

В этом тексте я опишу, как я, обычный чувак и инди-геймдевелопер, уже сейчас пользуюсь плюшками ИИ и получаю профит.

Вероятно, что-то подчерпнете для себя, вероятно – нет, в любом случае не оставайтесь равнодушными: лайкайте и отправляйте друзьям – кому-то да будет полезно. В конце дам набор ссылок на ряд сервисов, которые советую попробовать.

Итак, где и как я применяю ИИ?

1. Обучение

Ну, это база. Как я уже писал, я теперь много чего фиксирую в тексте, для этого использую Obsidian. Иначе в бешеном потоке инфы мысли просто теряются, и ты уже через 5 минут не помнишь, что делал и о чем думал.

Недавно, готовясь к собесу (да, к сожалению, мне приходится работать на работе), я выработал для себя следующий подход к изучению какой-либо темы:

🔸Смотрю видео по изучаемой тематике для понимания концепции вопроса (мне лично удобно визуально + на слух воспринимать информацию).

🔸Структурированно записываю ключевые моменты, которые понял, в Obsidian.

🔸Далее в диалоге с ИИ точечно обсуждаю непонятные мне моменты.

🔸Результатами диалога с нейросетью дополняю созданные в Obsidian записи.

В итоге у меня получается четкая структурированная инфа по теме – считай, база знаний, к которой я всегда могу обратиться и которая, что важно, сформирована в манере, в которой мне привычно думать.

Я даже иногда вспоминаю какой-то термин или определение, имея в голове визуальное представление этого – как оно отражено в Obsidian.

Ещё один поход который я использую для обучения с помощью нейросетей - загружаю PDF-файл с материалом и задаю вопросы по его содержимому. Это можно делать с книгами, статьями, документацией и тд. Но имейте в виду, что размеры ограничены.

Обучаться с ИИ очень удобно, т.к. в процессе ты можешь задавать самые тупые вопросы и приводить очень абстрактные аналогии, а нейросетка тебя поймет и будет отвечать на твоем же языке.

2. Генерация идей

Вообще ИИ, а точнее LLM-модели, концептуально работают так, что просчитывают наиболее вероятное следующее слово в рамках заданного контекста. У этого есть минусы – например, нейросеть может галлюцинировать и воспроизводить релевантную, но неправдоподобную информацию. Однако есть и плюсы: таким образом создаются нестандартные и интересные идеи, чем можно пользоваться.

Например, можно создать название для своей игры или другого творчества. Для той же Cybreach так и делал. Я описал Deepseek концепцию игры, указал условия (например, чтобы название уже не было использовано в Steam и PS Store) и после некоторого обсуждения выбрал несколько вариантов названий, которые уже выставил на голосование в своем паблике.

Также с помощью LLM я писал диалоги для сцен. Да и в целом придумывал или детализировал различные сюжеты, концепты. Нередко я описывал ИИ общую суть сцены и просил бота придумать текст под это. На выходе получался готовый диалог, который с небольшими правками уже применялся по назначению.

Но у всех этих "придумок" нейросетей есть нюанс. Лично я крайне редко использую первый вариант, который мне предложит модель. Чаще всего это некоторое общение, в ходе которого мы с ИИ вместе приходим к приемлемому варианту.

💡 Нейросети – хоть и мощный инструмент, но выдают ответы, основанные на "среднестатистических" данных из интернета (датасете, на котором модель обучалась), что может делать ответы предсказуемыми, банальными или уж очень фантастическими. Мало кто любит посредственность и сюр. Поэтому, мне кажется, чтобы получить уникальный и завлекающий контент, нужно добавлять свою "человеческую" идею, мысль, а не использовать ответ модели втупую.

Кажется, что "человечность" по ходу развития нейросетей будет цениться все больше.

3. Оптимизация кода и дебаг

Как любой разработчик (да и просто "уверенный пользователь ПК"), я сталкиваюсь с трудностями при программировании или настройке чего-либо. Раньше процесс устранения проблем выглядел так: я брал ошибку и шел с этим в Google. Потом начинался мучительный поиск подходящего под мой конкретный случай решения.

Иногда, если везло, ответ находился по первой ссылке, но зачастую процесс занимал несколько часов, а то и дней.

Теперь же почти первое, что я делаю – это иду в Deepseek и скармливаю ему максимум инфы по проблеме.

Что касается непосредственно разработки, то буквально недавно был кейс, где мне на работе требовалось сделать скрипт на Python, который бы обрабатывал XML-файл, превращал его в строку и вычленял оттуда нужные мне данные. В Python я полный ноль. Однако с помощью ИИ я решил эту задачу за 5 минут. Буквально со второй попытки GigaChat выдал мне работающий код, который я после небольшого теста применил в продакшене.

Другой пример. Сейчас для личных целей я работаю над ИИ-агентом в программе n8n, локальная настройка которой была реальным мучением.

Там требовалось разворачивать прогу в Docker, запускать туннель в Ngrok и прочие извращения. Подобного опыта у меня тоже не было. Даже не представляю, каким бы еще более изощренным мучением была эта настройка, если бы не Deepseek, которому при затыках я буквально делал скриншоты ошибок и задавал вопросы: для чего то или иное поле в интерфейсе предназначено и как мне решить мою проблему. В итоге мои мучения сократились в разы, и я успешно все настроил.

4. Референсы + визуальный контент

Творческая деятельность, к коей игры тоже относятся, невозможна без референсов. Автор при создании своей работы вынужден ориентироваться на что-то созданное до него, чем-то руководствоваться. Даже если это не прямые аналогии (когда, условно, художник вдохновляется другими картинами), то это что-то косвенное. В общем, референсы = основа, без существующего (знаний, идей, приемов) новое не создать.

Последнее время я часто сталкивался с необходимостью делать какой-то визуальный, творческий контент. Например, для Cybreach мне буквально недавно требовалось сделать арт – набор скриншотов-сцен, представляющих игру, для того чтобы потом использовать это на страницах в PS Store, Steam и в соцсетях. В целом у меня были в голове идеи, какими эти сцены должны быть, и я пошел накидывать их в Unreal Engine. Однако в процессе составления сцен я поймал ступор – мини-творческий кризис. Недолго думая, решил отправиться за помощью и вдохновением в генератор изображений – ChatGPT Image (рассказывал про него в прошлой #техносреде)

Имея уже какой-то набросок сцен, я сделал запрос к нейросети с просьбой добавить художественности моим скринам и вообще сделать все красиво.

Честно говоря, первые результаты меня расстроили, и я немного приуныл. Но потом, подробнее рассмотрев результат генерации, заметил некоторые интересные детали, про которые вообще не думал, когда первоначально размышлял о концепции. Представив, как мой скриншот будет круто смотреться с новыми деталями, замотивированный, я пошел реализовывать идею, которую мне подсказала нейросеть.

Вторая творческая задача для Cybreach состояла в создании тизера. Надо сказать, что опыта создания видео у меня вообще не было. Поэтому приходилось учиться на ходу. Уже понимая, что нейросети хорошо могут наводить на мысли и идеи, и не обременённый опытом режиссуры, я решил с первых шагов использовать ИИ при создании видео-тизера.

Пока (т.к. тизер ещё в производстве) я выработал следующий подход для подобной задачи:

🔸Придумываю концептуальную идею видео (вдохновляюсь другими видео, фильмами).

🔸Продумываю нюансы сюжета вместе с LLM-моделью (предпочитаю Deepseek).

🔸Делаю раскадровку – т.е. набор сцен, из которых будет сформировано видео.

🔸Создаю изображение-референс под каждую сцену в каком-то генераторе изображений.

💡 Последнее время, ввиду того что имею платную подписку, часто генерирую изображения в ChatGPT Image. Но есть ещё ряд других и даже бесплатных нейросетей для создания картинок.

Также удобство ChatGPT в том, что прямо там из изображения сразу можно сделать видео, что требуется для следующего этапа производства тизера.

🔸Делаю из каждого полученного изображения мини-видео.

🔸Совмещаю между собой все эти видео в программе для монтажа.

В итоге у меня получается драфт – черновик тизера, который уже дошлифовывается. Однако некоторые самые удачные кадры, сгенерированные ИИ, даже удаётся использовать в итоговой версии видео. Ну, если повезёт.

А так, лично я этот черновик уже "переснимаю" в Unreal Engine, т.к. там есть абсолютно все инструменты, чтобы делать качественные синематики, а имея на руках уже смонтированный с помощью ИИ драфт, получение итогового результата – дело техники.

Как и в случае с LLM, пока контент, который создаёт ИИ, не совсем подходит для конечного результата. Но вот в качестве референсов и вдохновения, по-моему – идеально.

Как начать использовать ИИ прямо сейчас?

Если после прочитанного захотелось попробовать ИИ в деле, но непонятно, с чего начать – вот несколько инструментов для старта:

1. Для обучения и вопросов

◾DeepSeek – мощный и бесплатный аналог ChatGPT, отлично разбирается в коде.

◾Claude – хорош для анализа документов и структурирования мыслей.

◾Perplexity – как Google + ИИ: имеет доступ в инет, даёт ответы со ссылками на источники

2. Для генерации текстов и идей

◾ChatGPT – база, но для сложных задач лучше GPT-4 (платно).

◾Gemini – от Google, удобен для мозговых штурмов.

3. Для работы с кодом

◾GitHub Copilot – платный, но есть бесплатный trial (автодополнение кода).

◾Windsurf – бесплатный аналог Copilot.

4. Для визуала и звуков

◾Leonardo.AI – бесплатный генератор артов (как MidJourney, но с бесплатными запросами).

◾Kaiber – генерация видео по описанию (есть бесплатный тариф).

◾Suno – ИИ для создания музыки (если вдруг нужно для геймдева).

5. Для автоматизации рутины

◾Notion AI – помогает писать, сортировать заметки (есть бесплатный лимит).

◾Bardeen – автоматизация действий в браузере (например, сбор данных).

📍Совет: начать можно с одного инструмента, который закрывает главную боль.

Итого

Я описал наиболее частые применения нейросетей в моей работе и быту. Конечно же, есть ещё тысячи других применений – в зависимости от деятельности, которой вы занимаетесь. Например с ИИ удобно изучать языки или просто переводить тексты.

Я убежден, что уже сейчас нейросети могут быть полезны каждому, и мне кажется, что надо как можно раньше внедрять их в свою жизнь, начинать формировать привычку использовать помощника для упрощения процессов вашей деятельности. Ведь чем раньше вы начнёте осваивать какую-то новую технологию, тем глубже и лучше вы будете ее понимать и тем эффективнее станете. Ну и, как минимум, лучше начинать дружить с ИИ уже сейчас, чтобы когда он будет захватывать человечество, был аргумент, почему над вами надо сжалиться 😁

Удачи!

🚨 Ссылка на мой паблик, где я вещаю про разработку своих игр и про всякое другое. Буду рад подписке - https://t.me/mpglive