La 人工知能（AI） それは飛躍的に前進します。 彼らはよりスマートになり、より多くのアプリケーションを持っています。 遅かれ早かれ、彼らは人々が現在抱えている多くの仕事を埋めることになるでしょう。 Github Copilotが示しているように、プログラミングやハードウェア開発などの専門職は、これらのアルゴリズムのXNUMXつを使用して実行できます。
深層学習に使用される新しいOpenAI言語モデルであるGPT-3を利用するこのシステムが、人間の文章をシミュレートするテキストを生成することを示しているため、機械はプログラミングできます。 しかし、 Githubコパイロット 彼らはもう少し進んで、完全に自律的にソースコードを生成できるようにしたので、開発者は時間を節約し、より効率的になりました。
多くの人が不思議に思う どこに行けばいいの？ 将来のGithubコパイロットまたは同様のプロジェクト。 彼らがすでにそれを可能にしている場合、AIは数年で多くの職業を時代遅れにする可能性がありますが、現在知られていない新しい職業を生み出すことも事実です。
あなたが知っているように、 GPT-3はテキストを生成します 以前のトレーニングから、それが人間によって書かれたテキストであることをシミュレートします。 このプロジェクトは非常に説得力のある方法で会話し、書くことができ、それはそれに多くの実用的なアプリケーションを与えます。 それらのXNUMXつはこれであり、AIに開発者であるかのようにコードを記述させます。
それは有望に見えます、そして Microsoft、GitHubの現在の所有者は、GitHubを開発ツールに統合することを進めました。 現時点ではプログラマーに取って代わるものではありませんが、コードの一部を自動的に記述し、提案を行い、開発をより効率的かつ迅速にすることができます。
それも可能です コメントをコードに変換する。 プログラマーは実装したいロジックを記述し、GitHubCopilotが必要なコードを生成します。 今日の多くのIDEと同様に、より高度な方法でオートコンプリートしたり、代替コードを表示したりすることもできます。
GitHubCopilotの詳細- 公式サイト
非常に興味深いですが、開発をスピードアップする別の方法は、超高レベルのAPIを作成することです。たとえば、副操縦士は「データベースに接続して50歳以上を表示する」などのコメントを受け取り、正しいコードまたは実行ごとに毎回異なるコードが生成されますが、show_database_result（ "midatabase"、SHOW_AGE_GREATER（50））など、言語自体にネイティブな標準関数がある場合。 これと同じ機能がXNUMXつの文に含まれ、同等です。このようなマクロ関数を現在の言語に配置すると、たとえば架空の言語を使用して、PCにアルゴリズムを導入するのは非常に簡単です。
文字列型のvardbとval "mibase"
connect_to（ "192.168.1.1"）
extract_regs_where（ "ID = 24"）そして結果に保存
リスト（結果）
閉じる（db）
----------
varキューブタイプCube3D
show_cube（cube）
colorize_face（2から3）、色は赤
delete_face（1）
スレッド（INC 0.5の軸x（立方体）のrotate_animate）
コンソールに表示（「立方体を回転させています」）
if（クリックされたTHE cube.face（6））
stop_rotation_of（キューブ）