Пока все спорят заменит ли AI программистов (и когда это сделает), я использую нейронки как помощников в домашних квестах. Вот пара моих кейсов.

Поиск «иголки» в книжном стогу. Младший перед сном захотел почитать про насекомых. Помню, что книга точно есть, но детских книг уже очень много, а как выглядит обложка или корешок — никто уже не помнит. Маячила перспектива перебирать все книжки…

Стало интересно, поможет ли тут нейронка. Сфотографировал полку и скормил разным моделям. С челленджем справилась только одна и не только узнала по обложке/корешку, но и ткнула «пальцем» в место на полке. Заодно предложила разбить библиотеку по категориям)

Заодно стало интересно, а сможет посчитать, сколько вообще у нас накопилось книг? Загрузил фото шкафов. Модель возилась, писала скрипты на Питоне, и в итоге насчитала больше 600. Выборочная проверка вручную подтвердила, что погрешность оказалась небольшой.

Найди такую же. На кухне сломалась ручка. Казалось бы, мелочь, но в магазинах их тысячи, и все «почти такие же». Тут уже сработала связка моделей. Сначала одной по фото сделал макет-карточку (ровно в том ракурсе и формате, как их выставляют на маркетплейсах). С этим «профессиональным» макетом пошел в визуальный поиск. Зарубежные сервисы (наверное) предсказуемо сдались, а вот Алиса отработала на ура и за полчаса нашла очень похожие варианты.

Вывод. Нейронки в быту — это не только про текст и ресёч. Потихоньку становятся дополнительным слоем поверх реальности. Универсальной модели пока нет, может и не будет, но комбинированный поиск решает. Одна — лучше в логике и работе с кодом/данными на фото, другая круто готовит визуальный контент, третья — вне конкуренции, когда нужно найти что-то конкретное в соседнем магазине. И самое главное — экономят время, а время особенно сейчас очень дорогой ресурс.