А.И. Теперь может писать свой собственный компьютерный код. Это хорошие новости для людей.
Новая технология под названием Codex генерирует программы на 12 языках кодирования и даже осуществляет перевод между ними. Но это не угроза для профессиональных программистов.
Том Смит, программист-ветеран, показывает, как Codex может мгновенно генерировать компьютерный код из запроса на простом английском языке. Кредит. Джейсон Генри
Отправить историю любому другу Как подписчик, у вас есть 10 подарочных статей давать каждый месяц. Любой может прочитать то, чем вы делитесь.
Дайте эту статью Дайте эту статью Дайте эту статью
- Опубликовано 9 сентября 2021 г. Обновлено 10 сентября 2021 г.
Как только Том Смит получил в свои руки Кодекс — новую технологию искусственного интеллекта, которая пишет свои собственные компьютерные программы, — он дал ей собеседование.
Он спросил, сможет ли он решить «проблемы кодирования», с которыми программисты часто сталкиваются, проходя собеседования на высокооплачиваемую работу в таких компаниях Силиконовой долины, как Google и Facebook. Может ли он написать программу, которая заменяет все пробелы в предложении тире? Еще лучше, может ли он написать код, который идентифицирует недопустимые почтовые индексы?
И то, и другое он сделал мгновенно, прежде чем выполнить несколько других задач. «Многим людям, в том числе и мне, было бы трудно решить эти проблемы, а ответ он напечатал бы за две секунды», — сказал г-н Смит, опытный программист, курирующий работу ИИ. стартап под названием Gado Images. «Жутковато было смотреть».
Кодекс казался технологией, которая вскоре заменит людей. По мере того, как г-н Смит продолжал тестировать систему, он понял, что ее возможности выходят далеко за рамки способности отвечать на стандартные вопросы интервью. Его даже можно было переводить с одного языка программирования на другой.
Тем не менее, после нескольких недель работы с этой новой технологией г-н Смит считает, что она не представляет угрозы для профессиональных программистов. На самом деле, как и многие другие эксперты, он видит в этом инструмент, который в конечном итоге повысит производительность труда человека. Это может даже помочь целому новому поколению людей научиться искусству работы с компьютерами, показывая им, как писать простые фрагменты кода, почти как личный репетитор.
«Это инструмент, который может значительно облегчить жизнь программиста, — сказал г-н Смит.
Codex, созданный OpenAI, одной из самых амбициозных исследовательских лабораторий в мире, дает представление о состоянии искусственного интеллекта. Хотя широкий спектр А.И. технологии совершенствовались стремительно за последнее десятилетие, даже самые впечатляющие системы в конечном итоге дополняли людей, а не заменяли их.
Благодаря быстрому развитию математической системы, называемой нейронной сетью, машины теперь могут приобретать определенные навыки, анализируя огромные объемы данных. Например, анализируя тысячи фотографий кошек, они могут научиться распознавать кошку.
Около четырех лет назад исследователи из таких лабораторий, как OpenAI, начали разрабатывать нейронные сети, которые анализировали огромное количество прозы, включая тысячи цифровых книг, статей из Википедии и всех видов другого текста, размещенного в Интернете.
Выявляя закономерности во всем этом тексте, сети научились предсказывать следующее слово в последовательности. Когда кто-то вводил несколько слов в эти «универсальные языковые модели», он мог завершить мысль целыми абзацами. Таким образом, одна система — творение OpenAI под названием GPT-3 — могла писать свои собственные сообщения в Твиттере, речи, стихи и новостные статьи.
К большому удивлению даже исследователей, построивших систему, она могла даже писать свои собственные компьютерные программы, хотя они были короткими и простыми. Очевидно, он извлек уроки из бесчисленного количества программ, размещенных в Интернете. Поэтому OpenAI пошла еще дальше, обучив новую систему — Кодекс — на огромном массиве прозы и кода.
В результате получается система, которая понимает и прозу, и код — до определенного момента. Вы можете запросить на простом английском языке снег, падающий на черный фон, и он даст вам код, создающий виртуальную метель. Если вы попросите синий прыгающий мяч, он даст вам и его.
«Вы можете приказать ему что-то сделать, и он это сделает», — говорит Аня Кубоу, еще один программист, использовавший эту технологию.
Codex может генерировать программы на 12 компьютерных языках и даже переводить между ними.Но он часто ошибается, и хотя его навыки впечатляют, он не может рассуждать, как человек. Он может распознавать или имитировать то, что видел в прошлом, но он недостаточно проворный, чтобы думать самостоятельно.
Иногда программы, созданные Codex, не запускаются. Или они содержат недостатки безопасности. Или они и близко не подходят к тому, что вы от них хотите. По оценкам OpenAI, Codex производит правильный код в 37% случаев.
Когда г-н Смит этим летом использовал систему в рамках программы «бета-тестирования», полученный код был впечатляющим. Но иногда это срабатывало только в том случае, если он делал крошечные изменения, например, настраивал команду в соответствии со своей конкретной настройкой программного обеспечения или добавлял цифровой код, необходимый для доступа к интернет-сервису, который он пытался запросить.
Другими словами, Codex был по-настоящему полезен только опытному программисту.
Но это могло бы помочь программистам выполнять свою повседневную работу намного быстрее. Это могло помочь им найти основные строительные блоки, в которых они нуждались, или указать им на новые идеи. Используя эту технологию, GitHub, популярный онлайн-сервис для программистов, теперь предлагает Copilot, инструмент, который предлагает следующую строку кода, так же, как инструменты «автозаполнения» предлагают следующее слово, когда вы печатаете тексты или электронные письма.
«Это способ написания кода без необходимости писать столько кода», — сказал Джереми Ховард, который основал лабораторию искусственного интеллекта Fast.ai и помог создать языковую технологию, на которой основана работа OpenAI. «Это не всегда правильно, но достаточно близко».
Г-н Ховард и другие считают, что Codex может также помочь новичкам научиться программировать. Он особенно хорош для создания простых программ из кратких описаний на английском языке. И это работает и в другом направлении, объясняя сложный код простым английским языком. Некоторые, в том числе Джоэл Хеллермарк, предприниматель из Швеции, уже пытаются превратить систему в инструмент обучения.
Остальная часть А.И. пейзаж похож. Роботы становятся все более мощными. Так же и чат-боты предназначены для онлайн-общения.DeepMind, ИИ Лаборатория в Лондоне недавно создала систему, которая мгновенно определяет форму белков в организме человека, что является ключевой частью разработки новых лекарств и вакцин. Эта задача когда-то занимала у ученых дни или даже годы. Но эти системы заменяют лишь небольшую часть того, что могут сделать люди-эксперты.
В тех немногих областях, где новые машины могут мгновенно заменить рабочих, они, как правило, занимают рабочие места, которые рынок не может заполнить. Роботы, например, все чаще используются в транспортных центрах, которые расширяются и изо всех сил пытаются найти работников, необходимых для того, чтобы идти в ногу со временем.
Изображение
Грег Брокман из OpenAI сказал, что искусственный интеллект избавляет людей от рутинной работы, а не заменяет их. Кредит. Стив Дженнингс / Getty Images
С помощью своего стартапа Gado Images г-н Смит намеревался создать систему, которая могла бы автоматически сортировать фотоархивы газет и библиотек, выявлять забытые изображения, автоматически добавлять подписи и теги и делиться фотографиями с другими изданиями и предприятиями. Но технология могла справиться только с частью работы.
Он мог просматривать обширный фотоархив быстрее, чем люди, выявляя типы изображений, которые могут быть полезны, и нанося удары по подписям. Но поиск лучших и наиболее важных фотографий и их правильная маркировка по-прежнему требовали опытного архивариуса.
«Мы думали, что эти инструменты полностью устранят потребность в людях, но через много лет мы узнали, что это на самом деле невозможно — вам по-прежнему нужен квалифицированный человек для проверки результатов», — сказал г-н Смит. «Технологии ошибаются. И оно может быть предвзятым. Вам по-прежнему нужен человек, который проанализирует, что он сделал, и решит, что хорошо, а что нет».
Кодекс расширяет возможности машины, но это еще одно свидетельство того, что технология лучше всего работает, когда за рулем находится человек.
«А.И. происходит не так, как все ожидали», — сказал Грег Брокман, главный технический директор OpenAI.«Казалось, что он будет выполнять эту работу и эту работу, и все пытались выяснить, какая из них пойдет первой. Вместо этого он заменяет отсутствие рабочих мест. Но это снимает тяжелую работу со всех сразу».
