D.I. dabar gali parašyti savo kompiuterio kodą. Tai gera žinia žmonėms

 „Nauja technologija, vadinama„ Codex “, sukuria programas 12 kodavimo kalbų ir netgi verčia tarp jų. Tačiau tai nekelia grėsmės profesionaliems programuotojams. Kai tik Tomas Smithas paėmė į rankas „Codex“ - naują dirbtinio intelekto technologiją, kuri rašo savo kompiuterines programas - jis davė jai darbo pokalbį. Jis paklausė, ar ji galėtų išspręsti „kodavimo iššūkius“, su kuriais programuotojai dažnai susiduria interviu dėl didelių pinigų darbų Silicio slėnio įmonėse, tokiose kaip „Google“ ir „Facebook“. Ar ji galėtų parašyti programą, kuri visus sakinio tarpus pakeičia brūkšneliais? Dar geriau, ar ji galėtų parašyti tą, kuris identifikuoja netinkamus pašto kodus? Tai ji padarė iškart, prieš atlikdama keletą kitų užduočių. „Tai yra problemos, kurias daugeliui žmonių, įskaitant mane, būtų sunku išspręsti, ir atsakymas buvo parašytas per dvi sekundes“, - sakė ponas Smithas, patyręs programuotojas, prižiūrintis A.I. „Gado Images“. „Buvo baisu žiūrėti“. 

„Codex“ atrodė, kaip technologija, kuri netrukus pakeis žmones. Kai Smithas toliau bandė sistemą, jis suprato, kad jos įgūdžiai gerokai viršija gebėjimą atsakyti į standartinius interviu klausimus. Ji netgi galėtų išversti iš vienos programavimo kalbos į kitą. Tačiau po kelių savaičių darbo su šia nauja technologija, ponas Smithas mano, kad tai nekelia jokios grėsmės profesionaliems koduotojams. Tiesą sakant, kaip ir daugelis kitų ekspertų, jis tai laiko priemone, galinčia padidinti žmonių produktyvumą. 

Tai netgi gali padėti visai naujai žmonių kartai išmokti kompiuterių meno, parodant jiems, kaip parašyti paprastus kūrinius, beveik kaip asmeninis mokytojas. „Tai įrankis, kuris gali labai palengvinti koduotojo gyvenimą“, - sakė p. Smithas. Testavimo metu „Codex“ įtikino dirbtinio intelekto startuolį valdantį P. Smithą, kad tai tik pagerins žmonių darbą su kompiuteriais. 

 „Codex“, sukurtas vienos iš ambicingiausių pasaulyje tyrimų laboratorijų „OpenAI“, leidžia suprasti dirbtinio intelekto būklę. Nors platus D.I. technologijų vartojimas per pastarąjį dešimtmetį sparčiai tobulėjo, net ir įspūdingiausios sistemos galiausiai papildė žmones, o ne pakeitė juos. Dėl spartaus matematinės sistemos, vadinamos neuroniniu tinklu, atsiradimo, mašinos dabar gali išmokti tam tikrų įgūdžių, analizuodamos didžiulį duomenų kiekį. Pavyzdžiui, analizuodamos tūkstančius kačių nuotraukų, jos gali išmokti atpažinti katę. Tai technologija, kuri atpažįsta komandas, kurias kalbate į „iPhone“, verčia iš skirtingų kalbų tokiose paslaugose kaip „Skype“ ir atpažįsta pėsčiuosius ir gatvės ženklus, kaip savarankiškai važiuojantys automobiliai. 

Maždaug prieš ketverius metus tokių laboratorijų, kaip „OpenAI“, tyrėjai pradėjo kurti neuroninius tinklus, kurie išanalizavo didžiulį kiekį prozos, įskaitant tūkstančius skaitmeninių knygų, Vikipedijos straipsnių ir visokio kito internete paskelbto teksto. Nustačius viso to teksto modelius, tinklai išmoko nuspėti kitą žodį iš eilės. Kai kas nors įvedė kelis žodžius į šiuos „universalius kalbos modelius“, jie galėjo užbaigti mintį ištisomis pastraipomis. Tokiu būdu viena sistema-„OpenAI“ kūrinys, vadinamas GPT-3, galėtų parašyti savo „Twitter“ įrašus, kalbas, poeziją ir naujienų straipsnius. 

Net ir sistemos kūrėjų tyrėjų nuostabai, ji netgi galėjo parašyti savo kompiuterines programas, nors jos buvo trumpos ir paprastos. Matyt, ji pasimokė iš neapsakomo skaičiaus internete paskelbtų programų. Taigi „OpenAI“ žengė dar vieną žingsnį ir išmokė naują sistemą - „Codex“ - didžiulį prozos ir kodo rinkinį. Jei paprašysite „Codex“ „surengti pūgą juodame fone“, ji tai ir padarys, sukurdama ir paleisdama kodą. Rezultatas yra sistema, kuri supranta ir prozą, ir kodą. Galite paprašyti paprasta anglų kalba, kad sniegas nukristų juodame fone, ir ji suteiks jums kodą, sukuriantį virtualią pūgą. Jei paprašysite mėlyno atšokusio kamuolio, ji taip pat jums tai duos. „Galite pasakyti, kad ji ką nors padarytų, ir ji tai padarys“, - sakė kita technologija pasinaudojusi programuotoja Ania Kubow. 

„Codex“ gali generuoti programas 12 kompiuterių kalbų. Tačiau ji dažnai daro klaidų ir, nors jos įgūdžiai yra įspūdingi, ji negali samprotauti, kaip žmogus. Ji gali atpažinti ar pamėgdžioti tai, ką matė praeityje, tačiau nėra pakankamai judri, kad galvotų pati. Kartais „Codex“ sukurtos programos neveikia. Arba jose yra saugumo trūkumų. Arba jos nėra arti to, ko norite, kad jos darytų. „OpenAI“ apskaičiavo, kad „Codex“ programos veikia  37 proc. atvejais.

Kai šią vasarą P. Smithas naudojo sistemą, kaip „beta“ bandymų programos dalį, jos sukurtas kodas buvo įspūdingas. Tačiau kartais tai pavykdavo tik tuo atveju, jei jis atlikdavo nedidelį pakeitimą, pvz., pakoreguodavo komandą pagal savo programinės įrangos sąranką arba pridėdavo skaitmeninį kodą, reikalingą prieigai prie interneto paslaugos, kurią ji bandė realizuoti . 

Kitaip tariant, „Codex“ buvo tikrai naudinga tik patyrusiam programuotojui. Tačiau tai galėtų padėti programuotojams atlikti savo kasdienį darbą daug greičiau. Tai galėtų padėti jiems surasti jiems reikalingus pagrindinius elementus arba nukreipti juos į naujas idėjas. Naudodama šią technologiją, „GitHub“, populiari programuotojų internetinė paslauga, dabar siūlo „Co-pilot“-įrankį, kuris siūlo kitą kodo eilutę, panašiai kaip „automatinio užbaigimo“ įrankiai siūlo kitą žodį, kai rašote tekstus ar el. laiškus. „Tai būdas parašyti kodą, nerašant tiek daug kodo“, - sakė Jeremy Howardas, įkūręs dirbtinio intelekto laboratoriją „Fast.ai“ ir padėjęs sukurti kalbos technologiją, kuria grindžiamas „OpenAI“ darbas. "Tai ne visada teisinga, bet ji yra pakankamai arti".

 Ponas Howardas ir kiti mano, kad „Codex“ taip pat galėtų padėti pradedantiesiems išmokti koduoti. Tai ypač gerai sukuria paprastas programas iš trumpų aprašymų anglų kalba. Ir tai veikia ir kita kryptimi, aiškinant sudėtingą kodą paprasta anglų kalba. Kai kurie, įskaitant Švedijos verslininką Joelį Hellermarką, jau bando sistemą paversti mokymo priemone. 

Likusi D.I. kraštovaizdis panaši. Robotai tampa vis galingesni. Taip pat ir pokalbių robotai, skirti internetiniams pokalbiams. „DeepMind“, A.I. laboratorijoje Londone, neseniai sukūrė sistemą, kuri akimirksniu nustato žmogaus kūno baltymų formą, kuri yra pagrindinė naujų vaistų ir vakcinų kūrimo dalis. Ši užduotis mokslininkams užtrukdavo dienas ar net metus. Tačiau šios sistemos pakeičia tik nedidelę dalį to, ką gali padaryti ekspertai. Kai kuriose srityse, kuriose naujos mašinos gali akimirksniu pakeisti darbuotojus, jos paprastai dirba, o rinka pildosi lėtai. Pavyzdžiui, robotai tampa vis naudingesni laivybos centruose, kurie plečiasi ir stengiasi surasti reikiamus darbuotojus. 

Pradėjęs veiklą „Gado Images“, ponas Smithas užsimojo sukurti sistemą, kuri galėtų automatiškai rūšiuoti laikraščių ir bibliotekų nuotraukų archyvus, atnaujinti pamirštus vaizdus, ​​automatiškai rašyti antraštes ir žymas bei dalintis nuotraukomis su kitais leidiniais ir įmonėmis. Tačiau technologija galėtų atlikti tik dalį darbo. Jis galėtų persijoti didžiulį nuotraukų archyvą greičiau, nei žmonės, nustatydamas, kokie vaizdai gali būti naudingi, ir užfiksuos antraštes. Tačiau, norint surasti geriausias ir svarbiausias nuotraukas ir tinkamai jas pažymėti, vis tiek reikėjo patyrusio archyvaro. 

„Mes manėme, kad šios priemonės visiškai pašalins žmonių poreikį, tačiau tai, ką sužinojome po daugelio metų, buvo tai, kad tai tikrai neįmanoma - jums vis tiek reikėjo kvalifikuoto žmogaus, kuris peržiūrėtų rezultatus“, - sakė p. Smithas. „Technologijos daro klaidas. Ir tai gali būti šališkos. Vis tiek reikia, kad žmogus peržiūrėtų, ką jos padarė, ir nuspręstų, kas yra gerai, o kas ne“. 

„Codex“ išplečia tai, ką gali mašina, tačiau tai dar vienas požymis, kad technologija geriausiai veikia, tik žmonėmis valdant. „D.I. nėra toks, kokio tikėjosi “, - sakė„ OpenAI “vyriausiasis technologijų pareigūnas Gregas Brockmanas. „Atrodė, kad D.I. atliks šį darbą ir tą darbą, ir visi bandė išsiaiškinti, kuris iš jų išnyks pirmas. Bet tai atima nuo jų visų sunkumus vienu metu“.