Программирование в эпоху ИИ: Как ИИ-ассистенты меняют роль программистов

Программирование в эпоху ИИ: Как ИИ-ассистенты меняют роль программистов

В то время как чат-боты с искусственным интеллектом уже оказывают влияние на образование, инструмент автоматизации для разработчиков программного обеспечения (ПО) Copilot меняет представление о профессии: он предлагает новые подходы к выполнению старых задач. 

Программирование становится процессом написания инструкций: вместо создания кода с нуля программисты теперь должны редактировать незавершённый код, используя большую языковую модель для достижения желаемого результата. В реальной практике программисты часто обращаются к поисковым системам и различным форумам, чтобы найти решение типичных проблем или узнать о более быстрых способах написания алгоритмов. После этого уже использованные фрагменты кода обретают новое предназначение.

Роль программистов в мире ИИ

Copilot оказал значительное влияние на базовые навыки программистов. Подобно ChatGPT и генераторам изображений, таким как Stable Diffusion, этот инструмент не всегда обеспечивает желаемый результат, однако он может приблизить к нему. Основная идея инструментов, таких как Copilot, заключается в предоставлении информации, необходимой программисту, непосредственно рядом с кодом, который он создает. Данный инструмент отслеживает код и комментарии (естественные языковые описания и заметки) в активном файле и других ресурсах проекта и отправляет этот текст в крупную языковую модель как промт. Затем Copilot предсказывает, что программист стремится сделать, и предлагает соответствующий код. Но Copilot ещё не так распространен. Некоторые компании, в том числе Apple, просят сотрудников не использовать его, опасаясь, что интеллектуальная собственность и чувствительная информация попадет к конкурентам.

История развития программирования начинается с 1835 года, когда Чарльз Бэббидж изобрел аналитическую машину — механический предшественник современного компьютера. Однако его проект не был реализован из-за сложности изготовления деталей и недостаточного развития технологий.

В 1936 году Алоис Сингер и Георг Штибиц создали первый арифмометр, который мог выполнять четыре арифметические операции. Это было первое устройство, предназначенное для выполнения вычислений по программе, хотя программа была жестко запрограммирована в самом устройстве.

В 1941 году Джон Моучли и Преспер Экерт разработали ENIAC - первую электронную вычислительную машину. Эта машина была очень большой (70 тонн) и дорогой (около 500 000 долларов), но она могла выполнять до 5 000 операций в секунду.

В 1951 году Морис Уилкс и другие ученые разработали Manchester Small-Scale Experimental Machine (SSEM), который считается первым универсальным компьютером.

В 1961 году Гордон Мур предсказал, что количество транзисторов на кристалле будет удваиваться каждые два года, что стало известным как закон Мура.

Машинный алгоритм, который Ада Лавлейс написала для машины Бэббиджа, лёг в основу всех языков программирования. Уже в 1944 году Конрад Цузе представил миру Plankalkül (Планкалкюль или “расчёт плана”), позволяющий сохранять фрагменты кода, которые можно было снова и снова использовать для выполнения рутинных задач. Крупный прогресс в этой области появился в середине 1950-х годов, когда человек начал создавать языки программирования высокого уровня, то есть те, что позволяли программисту работать с устройством быстро и комфортно. Сейчас используется не так много “старых” языков программирования. Применяют их очень редко, в основном для решения точечных задач, которые нельзя выполнить при помощи более современных языков.

Появление ИИ-ассистентов

На данный момент на рынке существует множество различных ИИ-ассистентов, которые способны выполнять различные задачи. Некоторые из них включают в себя:

• Siri от Apple — голосовой ассистент, который может выполнять множество задач, таких как поиск информации в интернете, напоминание о событиях, перевод текстов на другие языки и многое другое.
• Google Assistant — ассистент, который также может выполнять множество функций, включая поиск информации, управление устройствами умного дома, ответы на вопросы и многое другое.
• Alexa от Amazon — голосовой ассистент, способный выполнять задачи, связанные с поиском информации, управлением устройствами умного дома и многим другим.
• Cortana от Microsoft — ассистент, помогающий в поиске информации, управлении устройствами умного дома и выполнении других задач.

Это лишь некоторые из доступных на рынке ИИ-ассистентов. Каждый из них имеет свои особенности и способен выполнять различные функции в зависимости от потребностей пользователя.

Одним из примеров использования ИИ-ассистентов является разработка новых лекарств. Компания DeepMind, принадлежащая Google, использует ИИ для создания новых молекул, которые могут быть использованы в качестве лекарств.

Еще одним примером является использование ИИ в медицине. Компания IBM использует ИИ для анализа медицинских изображений и диагностики заболеваний.

Также ИИ используется в автомобильной промышленности. Компания Tesla использует ИИ для управления своими автомобилями и обеспечения безопасности на дороге.

Мнение программистов

“Я думаю об этом как о том, что рядом с вами сидит опытный разработчик и шепчет рекомендации”, — говорит Марка Янсити, сооснователь Keystone Strategy и преподаватель Гарвардской школы бизнеса.

CEO Merly Джастин Готтшлих впечатлен меньше: “В широком смысле ассистенты довольно неинтересны. По сути они ограничены способностями человека-программиста. На этой стадии они никогда не смогут выйти за пределы того, что делает человек”.

Многие отмечают, что с Copilot учиться программированию легче. “Rust заработал себе репутацию очень сложного языка. Но меня приятно удивило, как хорошо с ним справлялись студенты, и какие сложные и полезные проекты они создавали”, — признаётся Ноа Гифт, преподаватель и программист с 25-летним стажем.

“Программисты будут существовать всегда. Они будут получать немало помощи, но в конечном итоге важно понимание, какие проблемы нужно решить. Хорошо с этим справляться и переводить это в программу — вот работа программистов”, — уверен Габриэль Синнев, который возглавлял команду разработки Code Llama в Meta

Новые возможности и вызовы

Одним из вызовов является создание инструментов, которые помогут программистам эффективнее использовать ИИ-ассистентов. Ещё несколько приведём ниже: 

1. Необходимость обучения программистов в области искусственного интеллекта и машинного обучения для эффективной интеграции ИИ-ассистентов.

2. Разработка специализированных API и инструментов для интеграции ИИ-ассистентов в существующие системы и приложения.

3. Гарантирование безопасности данных при использовании ИИ-ассистентов и обучение программистов методам защиты информации.

4. Необходимость постоянного обновления знаний и навыков программистов в связи с быстрым развитием технологий и методов работы с ИИ-ассистентами.

5. Понимание особенностей работы ИИ-ассистентов и их интеграция в рабочие процессы компании для максимальной эффективности.

Будущее программирования с ИИ

При таких темпах развития ИИ, как сейчас, аналитики предсказывают, как будет развиваться программирование в будущем. Вот пять ключевых направлений: 

• Автоматизация рутинных задач программирования: ИИ-ассистенты могут помочь в создании и оптимизации кода, а также автоматизировать повторяющиеся процессы, что позволит программистам сосредоточиться на более сложных задачах.
• Улучшение процесса разработки: ИИ-ассистенты могут предложить программисту решения и подсказки на основе анализа больших объемов данных и опыта других разработчиков, что ускорит процесс создания программного обеспечения.
• Повышение качества кода: ИИ-ассистенты могут помочь программистам выявлять ошибки, уязвимости и неэффективные участки кода, что приведет к повышению качества и безопасности программ.
• Развитие новых методов программирования: ИИ-ассистенты могут способствовать появлению новых подходов к разработке программного обеспечения, таких как автоматическое создание кода на основе естественного языка или генерация алгоритмов на основе данных.
• Улучшение сотрудничества и коммуникации: ИИ-ассистенты могут помочь программистам в совместной работе над проектами, предоставляя информацию о статусе задач, предложения по улучшению кода и другие рекомендации.

С развитием ИИ станут востребованными программисты, которые умеют работать с нейронными сетями, могут создавать системы, способные к самообучению, а также те, кто умеет интегрировать ИИ в свои проекты. Также будут нужны программисты, знающие, как создавать интерфейсы для взаимодействия с ИИ, и те, кто может работать с большими объемами данных.

Заключение

Развитие ИИ требует постоянной адаптации и обучения. Программисты должны быть готовы к тому, что их навыки и знания будут постоянно обновляться и совершенствоваться. Они должны уметь работать с новыми технологиями и инструментами, а также быть готовыми к изменению своих подходов к программированию. Кроме того, важно понимать, что ИИ не является заменой для человеческого интеллекта, а лишь помогает ему в решении задач.