Генеративный искусственный интеллект стал преобразующей силой во всех отраслях, особенно в сфере продаж. и маркетинг. Генеративный ИИ — это разновидность искусственного интеллекта, которая фокусируется на создании или генерации контента, а не просто на анализе или обработке данных. Это предполагает использование алгоритмов машинного обучения (ML), особенно моделей глубокого обучения, для создания новых экземпляров данных, аналогичных существующим данным.

Генеративный ИИ уже применяется к различным типам данных, включая текст, изображения, аудио и… код. Пример: я исследовал эту статью, используя Bard. Я перефразировал большую часть статьи, используя Grammarly. Вместе с Леонардо я создал изображение робота, пишущего код. В моем подкасте теперь есть вступления и концовки с использованием Murf. Почти все последние разработки тем для моего сайта были выполнены с помощью ChatGPT.

Генеративный ИИ теперь мой любимый сотрудник (не говорите об этом моим настоящим коллегам).

Недавно я прочитал, что Meta выпустила Code Llama, большую языковую модель (LLM), которая может использовать текстовые подсказки для генерации и обсуждения кода.

Code Lama может генерировать код и код на естественном языке как из кода, так и из подсказок на естественном языке. Его также можно использовать для завершения кода и отладки. Он поддерживает многие из самых популярных на сегодняшний день языков программирования, включая Python, C++, Java, PHP, Typescript (Javascript), C#, Bash и другие.

Фейсбук

Довольно увлекательно… Мета разрабатывала API, затем преподавала документацию LLM API и выпускала библиотеки для написания API на нескольких языках. Учти это:

• Человечество создало язык программирования
• Люди создали API
• Люди обучали LLM обучению ИИ человеческому языку, коду и API.
• ИИ используется для интерпретации человеческих вопросов и предоставления языка программирования для взаимодействия с API.

Итак, вот перевод от человека к ИИ, от человека к платформе. Он основан на цепочке переводов между людьми и компьютерами. И это вызвало у меня любопытство… можем ли мы вообще пропустить середину? Почему бы полностью не заменить формальность написания кода, присущую конструкциям API? Что, если бы вы могли просто написать запрос на своем родном языке?

Генеративный ИИ может в конечном итоге заменить все API (API) и Программное обеспечение как сервис (SaaS) платформа полностью?

Я понимаю, что подобные неструктурированные данные могут привести к совершенно непредсказуемым реакциям платформы… сегодня. Но что произойдет, когда мы разработаем эти LLM в будущем? Я считаю, что это возможно не в слишком отдаленном будущем.

Рост генеративного ИИ в разработке кода

Генеративный ИИ добился значительных успехов в разработке кода. Эти модели ИИ обучаются на обширных наборах данных, содержащих примеры кода, и могут генерировать фрагменты кода, функции и даже полноценные приложения на основе заданного набора требований. Эта функция потенциально может совершить революцию в разработке программного обеспечения, ускорив процесс кодирования и уменьшив количество человеческих ошибок:

1. Скорость и эффективность: Генеративный ИИ может создавать код намного быстрее, чем разработчики-люди, что ускоряет сроки разработки программного обеспечения.
2. Уменьшение ошибок: Код, сгенерированный ИИ, менее подвержен синтаксическим ошибкам и ошибкам, что приводит к более надежному программному обеспечению.
3. Масштабируемость: ИИ может быстро адаптироваться к изменениям требований проекта, что делает его легко масштабируемым.
4. Экономия затрат: Сокращая время разработки и повышая автоматизацию, компании потенциально могут снизить затраты на разработку.

API-интерфейсы были основой интеграции программного обеспечения на протяжении десятилетий. Они позволяют различным приложениям беспрепятственно взаимодействовать и обмениваться данными. API сыграли решающую роль в развитии платформ SaaS, обеспечивая мост между различными сервисами и приложениями. Платформы SaaS в значительной степени полагаются на API-интерфейсы для подключения к другим системам, облегчения обмена данными и обеспечения бесперебойного взаимодействия с пользователем. Они стали неотъемлемой частью современных бизнес-операций, предоставляя все: от облачных инструментов повышения производительности до систем управления взаимоотношениями с клиентами.

Хотя генеративный ИИ обещает автоматизировать разработку кода, важно отметить, что API нелегко заменить. Вместо этого эти две технологии, скорее всего, будут сосуществовать и дополнять друг друга в обозримом будущем. Вот несколько способов:

1. Быстрое прототипирование: Генеративный ИИ может быть полезен для быстрого создания прототипов и приложений для проверки концепции. Однако API-интерфейсы по-прежнему будут необходимы для стабильных, готовых к использованию решений.
2. Настройка: API-интерфейсы позволяют разработчикам точно настраивать интеграцию и адаптировать программное обеспечение к конкретным потребностям — уровень настройки, которого может с трудом достичь код, созданный ИИ.
3. Устаревшие системы: Многие компании полагаются на устаревшие системы, которые нелегко адаптировать к коду, созданному ИИ. API обеспечивают мост, соединяющий устаревшие системы с современными технологиями.

Внедрение генеративного ИИ в разработку кода быстро прогрессирует, но его полная интеграция в жизненный цикл разработки программного обеспечения потребует времени. Оценивая сроки этой революции, важно учитывать следующие факторы:

1. Зрелость моделей ИИ: Качество и надежность кода, сгенерированного ИИ, будет продолжать улучшаться по мере развития моделей ИИ и обучения на большем количестве данных.
2. Принятие промышленности: Отрасли со строгими требованиями безопасности и соответствия могут более осторожно внедрять ИИ, отдавая предпочтение устоявшимся практикам разработки.
3. Сотрудничество разработчиков: Разработчики будут продолжать играть решающую роль в развитии инструментов искусственного интеллекта, обеспечивая соответствие сгенерированного ИИ кода целям проекта и отраслевым стандартам.
4. Сложность проектов: Хотя ИИ может решать повседневные задачи по кодированию, очень сложные и специализированные проекты могут по-прежнему требовать человеческого опыта и использования API.

Генеративный искусственный интеллект, несомненно, трансформирует разработку кода, предлагая большую скорость и эффективность. Однако полная замена API и SaaS-платформ в ближайшем будущем маловероятна. Вместо этого эти технологии будут сосуществовать, а API-интерфейсы будут продолжать играть решающую роль в интеграции и настройке программного обеспечения.

Пределы инноваций и генеративного искусственного интеллекта

Генеративный искусственный интеллект занял видное место в инновациях в области программного обеспечения. Однако важно осознавать его ограничения. Несмотря на то, что он превосходно воспроизводит устоявшиеся шаблоны кода и автоматизирует рутинные задачи, ему может не хватать врожденной креативности, которую люди привносят в инновации в области программного обеспечения.

Генеративный ИИ умеет копировать и расширять существующие структуры кода. Он может анализировать обширные репозитории кода, выявлять общие шаблоны и генерировать фрагменты кода, соответствующие заданным соглашениям. Это очень полезно для задач генерации кода, отладки и быстрого прототипирования. Однако истинные инновации в программном обеспечении часто требуют мышления за пределами этих устоявшихся моделей. Это предполагает создание совершенно новых архитектур программного обеспечения, функциональных возможностей и пользовательского опыта, которые требуют способности преодолевать текущие ограничения — черта, глубоко укоренившаяся в творческом потенциале человека.

Инновации требуют человеческого фактора… На данный момент

Человеческое творчество в разработке программного обеспечения предполагает нечто большее, чем просто написание кода. Это включает в себя разработку изобретательских решений сложных проблем, разработку новых пользовательских интерфейсов и разработку программного обеспечения, отвечающего возникающим потребностям и проблемам. Люди-новаторы программного обеспечения исторически играли ключевую роль в разработке революционных технологий и приложений. Они могут придумать программные решения, которые революционизируют отрасли, оптимизируют процессы и улучшают качество обслуживания пользователей. Это творческое мышление возникает из сочетания воображения, навыков решения проблем и сочувствия к конечным пользователям. Инновации в программном обеспечении часто подразумевают возможность раздвигать границы. Требуется смелость бросить вызов устоявшимся нормам и изучить нетрадиционные подходы к разработке программного обеспечения. Люди-новаторы программного обеспечения известны своей способностью подвергать сомнению предположения, идти на просчитанный риск и экспериментировать.

Находясь на пересечении генеративного ИИ и инноваций в области программного обеспечения, мы должны рассматривать ИИ как дополнительный инструмент, а не замену человеческой изобретательности. Генеративный ИИ может стать ценным подспорьем для новаторов программного обеспечения. Он может автоматизировать повторяющиеся задачи кодирования, предлагать предложения по оптимизации и предоставлять информацию, полученную на основе существующих шаблонов кода. Это позволяет разработчикам и новаторам сосредоточиться на архитектурных решениях высокого уровня и творческом решении проблем. Этические соображения, связанные с использованием ИИ в инновациях в области программного обеспечения, будут приобретать все большее значение, поскольку ИИ играет более важную роль в разработке программного обеспечения. Следует тщательно рассмотреть вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью, авторским правом и авторством кода, созданного ИИ.

Хотя генеративный ИИ способен воспроизводить и дополнять существующие модели программного обеспечения, он может не обладать той креативностью, которую люди привносят в инновации в области программного обеспечения. Вместо того, чтобы заменять человеческие инновации, ИИ призван их улучшить. Будущее инноваций в области программного обеспечения лежит в совместном сотрудничестве человеческого творчества и искусственного интеллекта, при этом ИИ станет мощным помощником в ускорении разработки инновационных программных решений.

Будущее технологий обещает захватывающие возможности, в которых искусственный интеллект и сотрудничество человека будут стимулировать инновации в разработке программного обеспечения. Не могу дождаться, чтобы увидеть, что будет дальше!