В статье рассказывается:
- Компьютеры научились принимать решения на основе данных
- Преимущества ИИ
- Как меняется роль программистов
- DeepCode и OpenAI Codex
- Колоссальный прорыв в индустрии
- ИИ ― это реальность
-
Пройди тест и узнай, какая сфера тебе подходит:
айти, дизайн или маркетинг.Бесплатно от Geekbrains
Автор статьи ― Игорь Зуриев. Руководитель ИТ-проектов в АО «МАШ». Управляет проектами по созданию цифровых продуктов в сфере автоматизации бизнес-процессов компаний нефтегазового и строительного сектора. Реализовывал проекты в Лукойл, Трансгаз. Около 10 лет работает в сфере ИТ и финансов. Преподаватель и спикер GeekBrains. Ведет телеграмм-канал «Нейросетка».
Одним из самых значительных достижений нашего времени является революция в сфере ИТ, происходящая благодаря искусственному интеллекту. Это не просто новый инструмент в арсенале разработчика, это полноценный активный участник в процессе создания и оптимизации программного кода.
В нашем понимании словосочетание «искусственный интеллект» относится к машинам, способным выполнять какие-то задачи самостоятельно. На самом деле искусственный интеллект на текущий момент своего развития требует участия в нём человеческого интеллекта. Безусловно, любой результат деятельности искусственного интеллекта должен подвергаться анализу человеческого разума, например человеческому восприятию, рассуждению, анализу, доработке, дообучению и т.д.
Компьютеры научились принимать решения на основе данных
Давайте с вами вспомним: история программирования начинается с середины XX-го века, когда компьютеры были огромного размера и при этом выполняли лишь базовые задачи. Со временем компьютеры становились всё меньше, а их мощность и производительность увеличивались. Языки программирования также претерпевали значительные изменения, они становились всё проще и понятнее человеку, создавались различные фреймворки, библиотеки кода, которые постепенно упрощали работу программиста.
Современные технологии ИИ, такие как машинное обучение и нейросети, оказали революционное влияние на процесс создания кода. Машинное обучение позволяет компьютерам обучаться на основе данных без явного программирования каждого шага. Нейросети могут распознавать закономерности и выполнять задачи, например, перевод текста или распознавание образов.
Преимущества ИИ
Применение ИИ в программировании приносит многочисленные преимущества – это и повышение скорости разработки, и улучшение точности и качества кода, и возможность автоматизации рутинных задач, и много других плюсов.
входят в ТОП-30 с доходом
от 210 000 ₽/мес
Скачивайте и используйте уже сегодня:
Топ-30 самых востребованных и высокооплачиваемых профессий 2023
Поможет разобраться в актуальной ситуации на рынке труда
Подборка 50+ бесплатных нейросетей для упрощения работы и увеличения заработка
Только проверенные нейросети с доступом из России и свободным использованием
ТОП-100 площадок для поиска работы от GeekBrains
Список проверенных ресурсов реальных вакансий с доходом от 210 000 ₽
Однако, возникают и серьезные вызовы, к примеру, этические вопросы, связанные с автоматизацией труда, зависимость от качества данных для обучения ИИ, а также вопросы безопасности и конфиденциальности. Но эти проблемы требуют внимания и решения со стороны разработчиков самого искусственного интеллекта и нейросетей. И, конечно же, уже ведётся активная работа в этой сфере. Уверен, что скоро мы увидим её результат.
Как меняется роль программистов
Нельзя не отметить и тот факт, что с ростом влияния ИИ роль программистов претерпевает изменения. Теперь им необходимо не только заниматься программированием и знать принципы и правила написания программного кода, но и понимать принципы работы ИИ, уметь его интегрировать в свои проекты. Это открывает новые возможности для профессионального развития и инноваций, требуя одновременно постоянного обучения и адаптации к новым технологиям.
Читайте также!
В будущем можно ожидать, что ИИ будет еще глубже интегрироваться в процесс кодирования. Это может включать разработку систем, способных самостоятельно обучаться и оптимизировать код, приводя к большей автоматизации и эффективности. Эти изменения не только упрощают процесс разработки, но и открывают новые горизонты для создания инновационных решений и продуктов.
DeepCode и OpenAI Codex
Мы с вами видим, что ИИ постоянно поднимает планку возможностей, особенно в области программирования. Среди самых ярких примеров инноваций в этой области можно выделить два крупнейших проекта: DeepCode и OpenAI Codex.
DeepCode, зародившийся в Цюрихе как стартап, является примером того, как можно использовать машинное обучение для анализа и оптимизации кода. Этот инструмент, похожий на умного код-ревьюера, сканирует код на предмет ошибок, уязвимостей и неэффективных практик программирования. Основываясь на обширной базе данных кода, собранной из открытых источников, таких как GitHub, DeepCode обучается на миллионах проектов. Со временем он стал действительно очень эффективным инструментом и предлагает полезные исправления для оптимизации ранее написанного кода.
Скачать файлВторой инструмент, OpenAI Codex, разработанный OpenAI, представляет собой мощную систему ИИ, способную генерировать код на основе естественного языка. Возникший как продвинутая версия языковой модели GPT-3, Codex демонстрирует впечатляющую способность понимать текстовые описания задач и преобразовывать их в рабочий программный код.
Представьте, вы совершенно ничего не понимаете в программировании, только-только начинаете свой путь в этой сфере, но у вас есть задумка создать интересную программу. Вы формулируете свой запрос простыми словами, будто описываете свою идею другу, а Codex выдаёт вам готовый программный код, который уже можно использовать и запускать программу, созданную всего-то по вашему текстовому описанию идеи. Согласитесь, это открывает очень широкие горизонты возможностей!
Колоссальный прорыв в индустрии
Применение этих инструментов ИИ в программировании не только упрощает рутинные задачи, но и позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных и творческих аспектах своей работы. DeepCode и OpenAI Codex демонстрируют, как ИИ может стать не только инструментом в руках программиста, но и активным партнером в процессе создания и улучшения кода.
на обучение «Программист Java» до 29 декабря
В конечном итоге, эти технологии представляют собой начало новой эры в программировании. В будущем можно ожидать еще больше подобных инноваций, которые будут продолжать формировать и изменять ландшафт IT-индустрии.
DeepCode и OpenAI Codex являются лишь двумя примерами успешного применения ИИ в кодировании. Есть и другие примеры, такие как системы автоматического тестирования кода, использующие ИИ для выявления ошибок и уязвимостей, которые не только ускоряют процесс разработки, но и повышают его качество, делая программное обеспечение более надежным и безопасным. И такие инструменты появляются практически каждый месяц – это, действительно колоссальный прорыв в индустрии!
ИИ ― это реальность
ИИ уже сейчас оказывает огромное влияние на мир программирования, и это влияние будет только усиливаться. Разработчикам важно понимать и использовать ИИ, поскольку это становится необходимым навыком для современных IT-специалистов. Революция ИИ открывает новые возможности и представляет уникальные вызовы, которые мы должны решать вместе.
Чтобы углубить свое понимание в этой области, рекомендую вам следить за последними новостями, читать статьи, исследования, участвовать в профессиональных сообществах и подписаться на интересные тематические каналы, одним из которых является мой телеграм-канал, который я создал недавно, чтобы делиться с вами интересными новостями, практиками и новыми инструментами в области ИИ и нейросетей. Всё это позволит вам быть в курсе последних тенденций и инноваций, которые уже сейчас формируют будущее программирования!