DeepMind из Alphabet протестировала свою ИИ-систему — она может написать код «не хуже среднего разработчика» Статьи редакции
Искусственный интеллект проверили на задачах Codeforces.
Пока навыки AlphaCode применимы только для соревнований, но в будущем система может стать инструментом для полностью автоматизированного программирования, рассказали The Verge в DeepMind.
Codeforces еженедельно предлагает задачи для программистов. Они больше похожи на головоломки и требуют критического мышления, логики, знаний алгоритмов и других.
В AlphaCode загрузили 10 задач на английском языке, которые также решали 5000 пользователей на Codeforces. Система сгенерировала большое количество ответов, а потом сама проверила работоспособность кода.
В итоге результат AlphaCode позволил бы ей войти в 54% лучших среди участников этого соревнования и в 28% лучших среди программистов на Codeforces за полгода.
- В июле 2020 года Microsoft и OpenAI показали пример ИИ, который автоматически генерирует код Python по комментариям. В мае 2021 года Microsoft адаптировала алгоритм GPT-3 для дополнения строчек кода. В августе 2021 года компания представила инструмент Codex, который переводит английский текст в программный код.
- В июле 2021 года первую российскую ИИ-программу для написания кода представил «Сбер».
- В октябре 2021 года GitHub рассказала, что почти треть нового кода на платформе создана с помощью ИИ-сервиса Copilot. Он может дописывать код за программиста или предлагать альтернативный вариант. При этом у 40% созданного Copilot кода есть недостатки.
Большинство разрабов не пишут что-то с нуля. Они работают с уже существующим кодом. И переводят бизнес-требования на конкретный язык программирования. У меня следовательно 2 вопроса:
-Как эта штуковина сможет работать в условиях существующего проекта, с его костылями, легаси и особенностями предметной области?
-Как эта штуковина будет переносить бизнес-требования в программный код с учётом особенностей конкретного проекта?
Эта штука уже умеет не только писать но и читать код, она перепишет все существующее легаси за секунду, сколько бы его не было.
Как эта штуковина будет переносить бизнес-требования в программный код с учётом особенностей конкретного проекта?задача формализации бизнес требований кажется не такой уж сложной на фоне задачи генерации программного кода.
Интерпретаторы и трансляторы итак вроде умеют :) Или вы про понимание кода в общем смысле? Общий ИИ уже изобрели?
задача формализации бизнес требований кажется не такой уж сложной на фоне задачи генерации программного кода.Вообще-то разработчик по большей части и занимается формализацией общих, нечетко сформулированных требованией в конечные, непротиворечивые и машиночитаемые инструкции. В этом и есть суть работы, если отбросить косвенные вещи.
+1
Не обязательно переписывать легаси - прямо в нем и добавит новые фичи без всякого нытья. Это, по моему, ещё недооценённая фишка ИИ программирования - не писать новый код с нуля, а поправить легаси.
Про требования - вырастет роль сис. аналитиков - из текста хотелок бизнеса составить структурированный опросник.