Опыт создания iOS приложения Countries  с помощью Claude 3.5 Sonnet, ChatGPT 4.o1-mini, ChatGPT 4.o1-preview и Gemini 2.0 Flash

Я занимаюсь исследованием того, как можно эффективно создавать iOS приложения с помощью ИИ: ChatGPT 4.o1, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash, а также с помощью сред разработки (IDE) типа Cursor AI и Alex Sidebar. Для этих целей я решила создать довольно простое тестовое iOS приложение Countries, которое показывает все страны Мира по регионам (Европа, Азия, Латинская Америка и т.д.) и для каждой страны её название и флаг. Если вы выбираете какую-то страну, то о ней сообщается дополнительная информация о численности населения population и размере ВВП (валового внутреннего продукта) gdp:

Я считаю Claude 3.5 Sonnet лучшим AI (ИИ) для программирования iOS приложений с точки зрения архитектуры всего приложения. Поэтому эту ИИ мы будем использовать в качестве основной и начнем именно с её использования.

Забегая немного вперед и обрисовывая наши планы, скажу, что сначала мы получим от Claude 3.5 Sonnet вариант этого iOS приложения с использованием старого GCD (Grand Central Dispatch) для многопоточной выборки данных из интернета (Github).

Затем мы сделаем рефакторинг кода, чтобы перейти к более современной версии многопоточности с использованием async await (Github).

И в заключении мы постараемся перейти на ещё более продвинутую версию многопоточности Swift 6 strict concurrency, в которой гарантировано нет “гонки данных” (data races) (Github). Но чтобы оценить этот последний вариант нашего приложения, необходимо иметь представление о возможностях Swift 6 concurrency, которое можно получить в компактной форме из превосходной статьи Concurrency Step-by-Step: A Network Request или её перевода на русский язык Многопоточность по шагам:  Сетевой запрос.

С помощью Claude 3.5 Sonnet при первом же обращении нам удастся получить превосходное iOS приложение с Моделью данных для расшифровки JSON данных, с CountriesViewModel, которая выбирает всю необходимую информацию с сервера Всемирного банка, преобразует JSON данные в данные Модели и предоставляет их Views для отображения на экране пользователя. Мы не зададим не единой ссылки на сайты Всемирного банка, ни единого намека на структуру данных, и тем не менее получим полноценное iOS приложение. 

Однако запустив это приложение, мы получим ошибку, связанную с декодированием JSON данных, полученных с сервера Всемирного Банка, которые оказались не совсем стандартными. И дальнейшие “уговоры”  Claude 3.5 Sonnet не помогли решить нам эту проблему. Так что пришлось смириться с тем фактом, что Claude 3.5 Sonnet плохо “декодирует” несложные, хотя и нестандартные JSON данные.

Нам придется обратиться к другим ИИ.

Gemini 1.5 Flash также оказался неспособным дать правильное решение, и только ChatGPT 4.o1-mini и Gemini 2.0 Flash справятся с этой казалось бы легкой задачей, их ответ и пришлось интегрировать в успешное в остальном приложение, полученное Claude 3.5 Sonnet. Надо сказать, что ChatGPT 4.o1-Preview, который, как было объявлено, отличается способностью к построению логических цепочек даст вообще фантастический результат, который вряд ли смог бы предоставить даже программист супер высокого класса, он сложнее, чем результат полученный ChatGPT 4.o1-mini, но это очень красивое решение (Примечание 2 в конце статьи).

Все нейросети:  Claude 3.5 Sonnet,  Gemini 2.0 Flash, ChatGPT 4.o1-mini, ChatGPT 4.o1-Preview прекрасно справились с рефакторингом асинхронного кода с CGD на async await и далее на Swift 6 strict concurrency.

Читать далее

Статистика созданных ChatGPT алгоритмов Expeсtimax и Monte Carlo для игры 2048

В предыдущих постах — iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 1, iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 2. Анимация и UI, iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 3. ИИ, — я рассказала о том, как ChatGPT помог создать эффективные ИИ алгоритмы Expectimax  и Monte Carlo для игры 2048. Это стохастические алгоритмы, то есть их результаты — максимальное значение value плитки maxTile и счет score — случайные величины. Хотелось бы иметь экспериментальное распределение этих случайных величин в виде гистограмм для того, чтобы выбрать их оптимальные параметры.

Приложение Game2048ChatGPT было расширено c целью сохранения результатов многократных запусков алгоритмов Expectimax  и Monte Carlo  в базе данных (БД) SwiftData для последующего статистического анализа. При написании кода максимально использовался ИИ ChatGPT, который иногда, ломая все стереотипы программирования, предлагает очень оригинальные решения, и именно это помогло получить такой лаконичный и читабельный код для нашей статистической задачи. Этот код находится на GitHub.

Я не буду утомлять вас протоколом взаимодействия с ChatGPT, a сразу приведу результаты статистических исследований, которые оптимальным образом помогли настроить параметры ИИ алгоритмов  Expectimax  и Monte Carlo.

Читать далее

iOS приложение игры 2048 в SwiftUI с ChatGPT. Часть 3. ИИ (AI) для игры 2048.

В двух предыдущих постах мы рассмотрели создание логики игры 2048 и разработку UI с анимацией. В этом посте мы добавим ИИ (искусственный интеллект ) для игры 2048 в виде алгоритмов Expectimax и Monte Carlo. Код находится на Github.

ШАГ 16.  Добавление AI в игру 2048

Добавление ИИ в игру 2048 подразумевает реализацию логики, которая может автоматически выбирать лучший ход на каждом шаге. ИИ будет, например, использовать функцию bestMoveDirection(), которую мы ранее обсуждали, чтобы определить, какой ход выполнить, основываясь на максимальном увеличении счета. В этом случае ИИ может автоматически играть в игру 2048, делая оптимальные ходы.

Таким образом, нам понадобится метод выполнения хода ИИ, возможность запуска его автоматически с определенной периодичностью, и, переключатель для переключения между ручным  режимом со swipe жестом и воспроизведением ИИ.

Но давайте сначала поймем, какие в SwiftUI есть средства запуска определенного кода автоматически через равные промежутки времени:

Читать далее

iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 2. Анимация и UI.

В прошлом посте «iOS приложение игры 2048 в SwiftUI с ChatGPT 4-o. Часть 1. Логика игры» показано, как реализовать логику игры 2048 c помощью ChatGPT. В этом посте мы рассмотрим проектирование UI игры 2048 с помощью ChatGPT и особое внимание уделим анимации перемещения плиток на игровой доске. Код находится на Github.

Анимация и UI

Шаг 8. Анимация

Читать далее

iOS приложения игры 2048 в SwiftUI  с ChatGPT 4-o. Часть 1. Введение. Логика игры 2048.

Я хочу поделиться с вами опытом создания «с нуля» iOS приложения известной игры 2048 с элементами ИИ (искусственного интеллекта) в SwiftUI с помощью ChatGPT . Код находится на Github.

В своем классическом варианте, когда играет пользователь с помощью жестов (вверх, вниз, вправо, влево),  это довольно простая игра и создать полноценное iOS приложение для такой игры 2048 можно за короткое время, при этом  код будет понятен каждому. Но простые правила игры только подталкивают к созданию оптимальных алгоритмов решения игры 2048, то есть к созданию ИИ, который мог бы играть в эту игру автоматически и максимизировать счет игры в разумные сроки. 

Мне хотелось написать игру 2048 именно на SwiftUI, пользуясь его прекрасной и мощной анимацией и приличным быстродействием , a также  предоставить в распоряжения пользователя не только “ручной” способ игры, когда Вы руководите тем, каким должен быть следующий ход: вверх, вниз, влево и вправо, но и ряд алгоритмов с оптимальной стратегией (метода Монте-Карлостратегий поиска по деревьям (Minimax, Expectimax) ), позволяющих АВТОМАТИЧЕСКИ выполнять ходы — вверх, вниз, влево и вправо — и добиться  плитки с числом 2048 и более (эти алгоритмы и называют алгоритмами “искусственного интеллекта” (ИИ)).  Необходимым элементом ИИ является алгоритм поиска, который позволяет смотреть вперед на возможные будущие позиции, прежде чем решить, какой ход он хочет сделать в текущей позиции. 

2048 — это очень известная игра, и мне не нужно было объяснять ChatGPT ее правила, он сам всё про неё знает. Кроме того, оказалось, что ChatGPT прекрасно осведомлен об ИИ алгоритмах для игры 2048, так что мне вообще не пришлось описывать ChatGPT контекст решаемой задачи. И он предлагал мне множество таких неординарных решений, которые мне пришлось бы долго выискивать в научных журналах.

Читать далее