Как ИИ изменяет общепринятые правила написания кода
Большинство людей понимает роль искусственного интеллекта, как способность машин самостоятельно справляться с различными задачами. В действительности ему на сегодняшний день требуется контроль со стороны человека, любая деятельность должна анализироваться человеческим разумом, подвергаться доработке, углубленному обучению. В противном случае «фантазии» ИИ, причудливые коллаборации разных источников могут привести к неожиданным результатам. Здесь могут быть затронуты и общепринятые правила написания кода.
Прошли те времена, когда компьютерное оборудование выглядело махиной с горсткой возможностей. Теперь это весьма изящное оборудование с большой производительностью. Та же картина наблюдалась с языками программирования, со временем они становились понятнее, а появившиеся фреймворки, другие полезные «приспособления» заметно упростили работу специалистов.
Привлечение к работам ИИ привело к очередному прорыву в области написания кодов по конкретным, общепринятым правилам:
Если в прошлом компьютеры выполняли действия по инструкциям, то сейчас они способны совершенствоваться, принимать соответствующие решения, ориентируясь на предоставленные данные. Иногда работа происходит без участия человека.
Существующие технологии существенно повлияли на процесс написания кодов. Обучаться компьютеры могут без пошагового программирования благодаря методам машинного обучения. Нейронки выявляют закономерности, делают переводы текстов, умеют распознавать объекты, образы.
Image by vectorjuice on Freepik.
Применение данного инструмента приносит ряд преимуществ:
Полезность, разносторонность применения несут в себе определенные минусы этического характера. Это связано с автоматизацией многих процессов, в которых раньше были задействованы люди, зависимостью искусственного интеллекта от качественности предоставляемых данных, степенью конфиденциальности информации.
На сегодняшний день роль IT-специалистов усложнилась. В их компетенцию входят программирование, знание правил написания программного кода. Добавилось понимание принципов функционирования ИИ, способы интеграции в создаваемые проекты. Такое положение вещей требует систематического изучения новшеств, современных технологий.
Ожидается, что искусственный интеллект будет шире привлекаться в процесс написания кода, возможны изменения правил. Подразумевается, что все будет направлено на упрощение процедуры разработки, способствовать созданию новых решений.
Рассмотрим 2 выдающихся примера новшеств в области программирования. DeepCode – наглядный пример использования машинного обучения для проведения оптимизации, изучаемого объекта. Он сканирует кодированный тест на возможные ошибки, слабые места. Инструмент основывается на богатой базе данных, полученных из открытых источников, совершенствуется на примере множества проектов. В итоге все предлагаемые им исправления несут конкретную пользу.
OpenAI Codex – система, способная написать код, основываясь на естественном языке. Суть заключается в том, что инструмент понимает описание задач, сделанных в текстовом формате, способен данное содержание преобразовать в соответствующий формат. Если для опытных специалистов это хорошая экономия времени, сил, то начинающим инструмент поможет создать задуманную программку, ориентируясь на запрос-текст, параллельно показав, как происходит программирование, как работают правила написания кода.
Использование данных инструментов избавляет людей от выполнения рутинных процессов, позволяет заняться более творческими целями, требующими неординарных подходов. Описанные выше примеры ИИ теперь не просто инструмент специалиста, а претендент на роль участника разработок, способного взять на себя корректное написание кодов, их улучшение с соблюдением правил.
Необходимо сказать, что существуют другие системы, позволяющие при автоматическом тестировании выявлять уязвимости, делая ПО более безопасным. Они ежемесячно множатся, способствуя дальнейшему развитию IT-индустрии.
Все чаще человечество начинает рассматривать искусственный интеллект не в качестве удобного инструмента, а как конкурента, претендующего на рабочее место. Вопрос о том, сможет ли ИИ заменить программистов, других специалистов в различных областях становится все громче.
По нашему мнению (оно не единично), в ближайшее время нейросетям не получится в полной мере потеснить программистов. На это есть причины:
Из сказанного следует, что в большинстве случаев нейросетям не стоит целиком доверять даже рутинные задачи. Работу должен контролировать сотрудник, проверять качество результатов. Не способны «помощники» человека выполнять действия, требующие индивидуального подхода, поэтому в эксклюзивных проектах, нетривиальных решениях присутствие человеческого разума – первостепенное условие.
Искусственный интеллект занимает достойное место в области программирования, поэтому разработчикам необходимо быть в курсе новинок, уметь использовать существующие технологии. Для этого рекомендуется систематически следить за актуальными новостями, знакомиться со статьями специалистов.
Автор: ЕвробайтПоделиться
Владельцы онлайн-проектов, решившие разместить на своем ресурсе формочки обратной связи, использующие систему аналитики, куки и т.д. должны понимать, что существует Федеральный Закон о персональных данных, их действия точно подпадают под статьи данного документа.
Многие хозяева онлайн-бизнеса на своем опыте прочувствовали, сколько неприятностей может принести проект с продублированным содержанием. Поисковые системы перестают индексировать ресурс, понижают его в поисковой выдаче.
Мы предлагаем рассмотреть интеграцию различных инструментов для продуктивной работы программистов, иным словами речь пойдет о средах разработок (IDE). Объединенные одним интерфейсом они выполняют много задач, в том числе рутинных, заметно ускоряя создание проектов, помогая избегать ошибок.
Надёжные VPS серверы с посуточной оплатой в России и Европе.
От 10 ₽ в день!
Арендовать виртуальный сервер
