Слушайте, вы знаете, что мы пишем код, который мы не понимаем на 100% до крайней степени, но суть программирования в том, что код повторяется здесь и там, мы делаем тот же самый console.log, пишем те же самые классы и создаем те же самые прототипы.
Мы каждый день делаем npx create-react-app, фиксируем изменения и пишем код, который, по нашему мнению, является лучшим кодом, который кто-либо когда-либо писал; если вы так думаете, то вы заблуждаетесь.
Дело в том, что ваша работа программиста в ближайшем будущем не будет иметь большого значения, вы видите, что в городе новый шериф, и имя ему — ИИ!
Читайте это:
Кейд Метц
Как только Том Смит получил в свои руки Codex — новую технологию искусственного интеллекта, которая сама пишет компьютерные программы, — он устроил ей собеседование.
Он спросил, сможет ли она решить «проблемы кодирования», с которыми часто сталкиваются программисты при собеседовании на работу за большие деньги в компаниях Кремниевой долины, таких как Google и Facebook. Может ли она написать программу, которая заменяет все пробелы в предложении на тире? А еще лучше — написать программу, которая определяет неправильные почтовые индексы?
Она мгновенно справилась с обеими задачами, после чего выполнила еще несколько заданий. «Это проблемы, которые многим людям было бы сложно решить, в том числе и мне, а он набирал ответ за две секунды», — говорит г-н Смит, опытный программист, который руководит компанией Gado Images, занимающейся разработкой ИИ. «Это было жутко наблюдать».
Казалось, что Codex — это технология, которая вскоре заменит человека. Когда г-н Смит продолжил тестировать систему, он понял, что ее навыки выходят далеко за рамки умения отвечать на стандартные вопросы интервью. Она даже может переводить с одного языка программирования на другой.
И все же после нескольких недель работы с новой технологией г-н Смит считает, что она не представляет угрозы для профессиональных кодеров. На самом деле, как и многие другие эксперты, он видит в ней инструмент, который в конечном итоге повысит производительность труда человека. Он даже может помочь новому поколению людей освоить компьютерное искусство, показывая им, как писать простые фрагменты кода, почти как личный репетитор.
«Это инструмент, который может сделать жизнь кодера намного проще», — сказал г-н Смит.
Codex, созданный OpenAI, одной из самых амбициозных исследовательских лабораторий в мире, дает представление о состоянии искусственного интеллекта. Несмотря на то, что за последнее десятилетие широкий спектр технологий искусственного интеллекта совершенствовался семимильными шагами, даже самые впечатляющие системы в конечном итоге дополняют человеческий труд, а не заменяют его.
Благодаря быстрому развитию математической системы, называемой нейронной сетью, машины теперь могут обучаться определенным навыкам, анализируя огромное количество данных. Например, анализируя тысячи фотографий кошек, они могут научиться распознавать кошку.
Именно эта технология распознает команды, которые вы произносите на своем iPhone, переводит с одного языка на другой в таких сервисах, как Skype, и идентифицирует пешеходов и уличные знаки, когда самодвижущиеся автомобили мчатся по дороге.
Около четырех лет назад исследователи из таких лабораторий, как OpenAI, начали разрабатывать нейронные сети, которые анализировали огромные объемы прозы, включая тысячи цифровых книг, статьи из Википедии и всевозможные другие тексты, размещенные в Интернете.