Microsoft и OpenAI показали пример ИИ, который автоматически генерирует код Python по комментариям Статьи редакции
Демонстрация прошла на конференции Build 2020 во время презентации одного из самых мощных суперкомпьютеров в мире.
На видео технический директор Microsoft Кевин Скотт и гендиректор OpenAI Сэм Альтман показывают пример автоматического создания кода на Python. В нем программист начинает писать на естественном языке комментарий с описанием задач для кода, а ИИ генерирует его.
Модель ИИ основана на алгоритме OpenAI GPT-3, который может выполнять задания по написанию текста по примерам, например, писать стихи, отвечать на вопросы, переводить тексты или решать примеры.
Она была обучена на репозитариях GitHub с использованием облачного суперкомпьютера Microsoft, использует англоязычные комментарии и сигнатуры функций.
Если что-то сгенерировано некорректно, программисту достаточно переписать комментарий и лучше «объяснить», что нужно сделать.
Когда только начал учить Python
Можно подключить его к комментариям на vc
Прикольно. Не знаю какой там ИИ, но выглядит пока как 20 if-ов которые могут генерить решения школьных задачек типа посчитать сумму элементов + условие
Меня всегда забавляют люди, которые в начале какого-то большого технологического этапа вот так вот иронично троллят его. Помню когда появились первые флэшки на 64Мб за сумасшедшие деньги, многие сменялись и считали стоимость мегабайта хранения данных, когда появились первые сенсорные экраны со стилусом, WAP браузеры, мобильный ютуб, первые роботы Boston Dynamics, Маск с его возвращающимися ступенями... Продолжать можно бесконечно.
VR? 3D фильмы? биткоин как оплата в магазине, mesh сети,... полно невзлетевших технологий.
VR - так уже почти взлетел, очки сейчас стоят подъемных денег, VR контента все больше и больше, порноиндустрия стабильно уже ~20% контента в нем выпускает, а это нишутки
3D фильмы - в кинотеатрах как я понимаю? Тоже самое что и с VR, ну может на 2-3 года отстает
биткоин как оплата в магазине - пфф, очевидная валюда в будущем через лет 10 например, банки уже давно обкатывают эти технологии конечно с переменным успехом
mesh сети - не сильно знаком с технологией, но типичный пример ТОР как я понимаю, с ростом вычислительных мощностей ПК, такие сетки думаю будут получать большее распространение в каких-то отдельных регионах и групп лиц, но много вопросов с юридической стороны конечно
попробуйте купить телевизор с 3d. удивитесь, но их почти перестали выпускать.
mesh сети это когда интернет получаешь не только от провайдера, но и от соседа, а лучше от трех-пяти
vr... кроме vr игр особо не взлетел.
Полностью поддерживаю
Когда появились первые роботы?
Уже забыли когда.
Исчезла ли нужда в обычных работниках?
Не исчезла ни разу..
Когда появились станки с ЧПУ?
Еще в советское время.
Исчезла ли нужда в токарях?
Нет, только появились вакансии "токарь на станке с ЧПУ"
Продолжать можно бесконечно.
Зато тут реально есть чему учить, поле большое)) в отличии от тупых задачек, типа распознать лицо кошек итд.
И скоро вы увидите, как то, что скрывалось за профессиональностью и годами обучения спокойно осваивается программой .
Мои любимые свидетели нейросетей. Что бы я без вас делал
Отчасти это объясняет и оправдывает приобретение GitHub 👍
Что-то мне подсказывает это дальше презентации и решения шаблонных школо-задач не уйдёт.
Так про все говорили.
Очевидно, что у программирования будет интерфейс как у графических редакторов, конструкторов или вообще голосовой интерфейс.
И для 99% задач это выглядит вообще не фантастически уже.
Код интерпретируется компьютером.
По сути это лишнее звено между идеей, речью, текстом и программой.
Сейчас этим лишним звеном является программист, по сути он переводчик простой. Поэтому появится Google Translator.
Интерпретироваться будет задача, а код это просто оболочка задачи для компьютера.
да, с удовольствием бы посмотрел на «перевод» «просьбы» взаимодействия с api каким-нибудь.
Так изи же, если все сведут к единому стандарту, а все к нему и сведут, корпорации тонны бабла будут экономить на программистах.
Просто оставлю это здесь.
нуу, как натянутый вариант, но пока мне это все видится точно так же, как если бы программист, пытаясь автоматизировать рутинную одноразовую задачу, потратил времени на код и тесты больше в итоге, чем если бы ее сделал вручную.
Полностью согласен
Даже если они «всего лишь» автоматизируют шаблоны, но сделают это работоспособным — представь, какие перспективы откроются для тех ленивцев, которые хотят просто формошлёпать, а не красноглазить.
И ведь при этом такой подход практически не скажется на качестве выходных проектов — качество берёт на себя прогрессирующий с каждым новым проектом ИИ.
появится тильда на максималках)
OpenAI часто только демонстрирует возможности ИИ, приукрашивая свои продукты, но это видео очень вдохновляет.
Микрософт загрузила github в OpenAI ну и все появился идеальный программист который будет писать код за секунды. Форму ТЗ только надо нормально оформить чтобы ИИ нормально понял задачу.
Пора учиться писать комментарии
Блин, на моменте Print check прослезился. Давно хочу такое, джва года ждал! Писать бойлерплейты затрахало
Никогда еще я не задумывался о новой профессии так сильно.
Либо развиваться. Для очень сложных задач еще нужны будут люди.
Для очень сложных и/или очень нишевых/уникальных
Комментарий недоступен
Ещё лет 30 назад начали говорить о том что скоро сделают инструментов, из-за которых программисты станут не нужны. С каждым годом эта перспектива становится все дальше и дальше, ведь многие задачи такие, что ни один ИИ не сможет сделать тот ужас что хотят заказчики
Ну как инструмент вспомогательный для разработчиков, вполне хороший может получиться функционал.
Amazon тоже движется в этом направлении:
https://vc.ru/u/169061-ware-wow/137304-amazon-obyavil-o-zapuske-no-code-instrumenta-dlya-sozdaniya-prilozheniy
Выглядит, как англоязычный 1С
Для серьезных задач бесполезная фича, а какие то стандартные вещи программист может кодом писать быстрее чем живым текстом.
Нейронная сеть не пишет программы, не сочиняет музыку, не рисует картины. Нейросеть – это алгоритм классификации данных. В данном случае, GPT-3 сравнивает насколько похожи ключевые слова, заданные пользователем, с теми, что программисты указали в названиях и в описаниях к своим репозитариям на GitHub, и выдает код из этих репозитариев. При этом, нейросети все равно что это за код, насколько он оптимальный, работает он или выдает ошибку.
Примерно с тем же успехом, можно ввести фразу в поле поиска на GitHub и выбрать нужный репизитарий.
Вообще, хороший программист должен понять задачу, предложить решение, реализовать решение на языке программирования, протестировать, внедрить, обучить, заниматься развитием и доработкой.
Нейросеть может помочь только с пунктом 3, да и то только в самых простых задачах.
Поэтому говорить о том, что нейросети скоро заменят программистов, преждевременно.
У статьи громкий заголовок, а смысла не много. Вообще, этот проект больше похож на пиар OpenAI, чем на полезный инструмент.