ChatGPT создал этот лимерик, который эффективно показывает, как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) в 2023 году могут повысить производительность разработчиков.

С тех пор как OpenAI запустила новое приложение ChatGPT, люди во всем мире используют его для всех видов задач — от создания фрагментов кода и эссе до проведения исследований. По данным ChatGPT, пользователи даже изучали, как будет выглядеть стихотворение, написанное их любимым вымышленным персонажем. Но сегодня мы собираемся изучить, как это может помочь разработчикам писать более качественный код быстрее.

Исследовательская лаборатория ИИ, стоящая за ChatGPT, OpenAI, заявляет, что ее миссия — создать ИИ, который приносит пользу всему человечеству. Мы все еще ждем, выполнит ли OpenAI свои амбиции, но нет никаких сомнений в том, что ChatGPT вызвал интерес у профессиональных разработчиков программного обеспечения. чтобы помочь с различными распространенными вариантами использования. Разработчик iOS Феликс Краузе объясняет один такой случай:

Искусственный интеллект и чат-боты, такие как ChatGPT, уже изменили ландшафт разработки программного обеспечения. Как платформа, которая выступает за обучение и повышение квалификации разработчиков, мы твердо верим, что ChatGPT может и поможет нам создавать лучшее программное обеспечение. Генерация текста не может заменить работу разработчиков, но, безусловно, может помочь разработчикам повысить свою производительность в этих профессиях.

В этой статье мы объясним четыре способа, с помощью которых ChatGPT может повысить вашу продуктивность как разработчика, а также четыре причины, по которым это не универсальное решение для написания кода. . Использование ChatGPT в полной мере, избегая при этом подводных камней, позволит вашей продуктивности взлететь до небес!

Мы рассмотрим:

  • Как ChatGPT может помочь разработчикам писать лучший код
  • 1. Сделать программирование более доступным
  • 2. ChatGPT в качестве научного сотрудника
  • 3. Сокращение скуки с ChatGPT
  • 4. Использование ChatGPT для обработки естественного языка
  • 4 области, в которых ChatGPT терпит неудачу
  • 1. По-прежнему требуется человеческое суждение
  • 2. ChatGPT не может решить проблему
  • 3. ChatGPT не имеет нескольких точек зрения
  • 4. ChatGPT не может вас нанять
  • Начните использовать ИИ для себя

Как ChatGPT может помочь разработчикам писать лучший код

ChatGPT — не первый инструмент машинного обучения, который служит помощником по кодированию.

Программное обеспечение для автозаполнения и генерации текста уже несколько лет помогает нам быстрее набирать код и даже электронную почту. У нас также есть GitHub Copilot, который использует производственную версию OpenAI GPT-3, чтобы предлагать улучшения и отмечать потенциальные проблемы в нашем коде. Как помощник по кодированию, ChatGPT отличается от Copilot способностью формулировать подробные ответы на диалоговые подсказки вместо базовых предварительно запрограммированных команд.

Вот четыре различных способа использования ChatGPT, которые могут упростить вашу жизнь как разработчика.

1. Сделать программирование более доступным

На протяжении всей истории информатики мы видели технологические достижения, которые позволили гораздо большему количеству людей стать разработчиками. Во многом благодаря методам абстракции все большему количеству людей стало проще использовать сложные технологии, когда-то понятные только узкоспециализированным инженерам.

Например, языки программирования высокого уровня в сочетании с компиляторами и IDE позволяют современным инженерам писать удобочитаемый код без необходимости писать машинный код (который является двоичным и неудобным для человека). Точно так же улучшение помощников ИИ, таких как Copilot, является многообещающим признаком того, что мы все еще движемся к тому, чтобы сделать программирование более доступным и приятным для всех.

Выгода от абстракции не обязательно означает, что разработчики будут менее квалифицированными или знающими. Точно так же незнание того, как работает автомобильный двигатель, не делает вас плохим водителем, а использование автозаполнения не делает вас плохим инженером. Мы по-прежнему можем создавать красивые приложения, используя языки высокого уровня, такие как Java, или инструменты машинного обучения, такие как ChatGPT.

2. ChatGPT в качестве научного сотрудника

ChatGPT был обучен на более чем 45 терабайтах текстовых данных из различных источников, включая CommonCrawl, WebText2 и код на Python, HTML, JavaScript и CSS.

ChatGPT генерирует ответы на основе этого обширного набора обучающих данных — и делает это удобно в ответ на ввод данных человеком. Способность интерпретировать человеческий ввод может сделать ChatGPT полезным помощником в исследованиях. Хотя его результаты все еще нуждаются в проверке, он может предоставить точные результаты, которые могут избавить нас от проверки результатов поисковых систем или StackOverflow. Он может даже предлагать дополнительные пояснения, которые помогут программистам в изучении и понимании новых концепций.

Это преимущество может помочь нам упростить поиск новых и актуальных знаний при кодировании. Ни один разработчик не знает всего, и вопросы неизбежно возникают у вас время от времени. Переход на вкладку OpenAI и получение ответов на вопросы ChatGPT может сэкономить много времени, затрачиваемого на исследования. Вы не должны использовать ChatGPT для получения всей вашей информации, но это отличный способ получить ответ за считанные секунды.

3. Сокращение скуки с ChatGPT

ChatGPT сделает программирование более продуктивным и безошибочным. Поскольку он соответствует более сложным требованиям, мы можем рассчитывать на то, что он поможет устранить рутинную работу и ускорить производительность и тестирование.

По мере развития таких помощников, как ChatGPT, многие из утомительных задач, которыми занимались разработчики, могут исчезнуть в следующем десятилетии, в том числе:

  • Автоматизация модульных тестов
  • Генерация тестовых случаев на основе параметров
  • Анализ кода, чтобы предложить лучшие практики безопасности
  • Автоматизация контроля качества

Еще одним важным преимуществом является автоматизация рутинной задачи создания документации. ChatGPT может помочь разработчикам создавать документацию для своего кода, например API и техническую документацию. Например, ChatGPT может анализировать ваш код и извлекать ценную информацию, такую ​​как имена функций и переменных, описания и примеры использования. Затем он может использовать эту информацию для создания подробных отчетов, в которых легко ориентироваться. Эта автоматизация может сэкономить командам разработчиков значительное время и усилия, которые в противном случае были бы посвящены ручному созданию необходимой документации.

Другие формы документации, такие как руководства пользователя, заметки о выпуске, руководства по устранению неполадок и многое другое, также могут быть ускорены ChatGPT. Хотя этот чат-бот не может заменить понимание вашего кода, он является отличным инструментом для эффективного ведения надлежащей документации, чтобы другие команды (и новые члены команды) могли легко понять рабочий процесс команды разработчиков.

Освободив разработчиков от второстепенных задач, они могут подумать о более сложных проблемах, оптимизации и проблемах более высокого уровня, таких как влияние приложения на пользователей или бизнес. Разрешив этому новому чат-боту с искусственным интеллектом выполнять такие действия, как обработка данных, вы освободите свой рабочий график, чтобы сосредоточиться на более важных и творческих проектах.

Некоторые считают, что вспомогательные инструменты делают разработчиков ленивыми. Мы категорически не согласны. После того, как вы что-то выучили, повторное написание одной и той же строки кода не принесет никакой когнитивной или продуктивной пользы. Зачем изобретать велосипед, если лучший код для конкретной задачи уже опробован и протестирован? Кроме того, проблема, которую вы решаете, вероятно, сложнее, чем копирование/вставка нескольких фрагментов кода.

Это преимущество аналогично тому, как API упрощают жизнь разработчиков. Например, обработка платежей, которую Stripe теперь скрывает за одним API, когда-то требовала от разработчиков написания 1000 строк кода.

4. Использование ChatGPT для обработки естественного языка

Обработка естественного языка (NLP) — это подмножество машинного обучения, в котором используется программное обеспечение для манипулирования и создания естественных языков, таких как текст, который появляется, когда вы задаете вопрос в ChatGPT, или речь, которую вы слышите от собеседника. Бот с искусственным интеллектом, такой как Alexa или Siri. Такие задачи, как перевод между языками, анализ текста, распознавание речи и автоматическая генерация текста, попадают под эгиду обработки естественного языка.

Вот несколько примеров того, как ChatGPT может помочь разработчикам с обработкой естественного языка.

  • Разбор предложений: ChatGPT может анализировать входные данные на естественном языке и извлекать нужную информацию, например объекты и действия. Эта информация может быть использована для определения необходимых требований.
  • Классификация текста: ChatGPT может классифицировать входные данные на естественном языке по предопределенным категориям, таким как функциональные требования, нефункциональные требования или ограничения.
  • Обобщение: ChatGPT может обобщать входные данные на естественном языке в более краткую и полезную форму, что может помочь разработчикам быстро понять основные требования.
  • На основе диалога: ChatGPT может помочь в подходе, основанном на диалоге, когда разработчики могут задавать дополнительные вопросы, чтобы получить больше разъяснений по требованиям.

Используя методы обработки естественного языка, ChatGPT может помочь разработчикам оценить требования, выраженные на естественном языке. Затем они могут преобразовать эту информацию в действующие требования, чтобы направлять разработку.

Важно отметить, что эти примеры относятся к одному варианту использования обработки естественного языка. Ваш подход будет зависеть от контекста и условий вашего проекта.

4 области, в которых ChatGPT терпит неудачу

ChatGPT — это не волшебство. Он просматривает огромный массив данных, чтобы генерировать то, что он считает лучшими ответами на основе существующего кода.

Соответственно, он определенно имеет свои ограничения. Остерегайтесь этих ограничений при использовании ChatGPT в своих интересах.

1. По-прежнему требуется человеческое суждение

ChatGPT — ценный инструмент, но он, безусловно, не заменяет человеческого суждения. Его модели обучения основаны на потреблении существующего контента, некоторые из которых содержат ошибки и ошибки.

Независимо от того, какой фрагмент кода сгенерирован ChatGPT, вам все равно нужно применить свое суждение, чтобы убедиться, что он работает для вашей проблемы. ChatGPT создает фрагменты на основе кода, написанного в прошлом, поэтому нет нет гарантии, что сгенерированный код подходит для вашей конкретной ситуации. Как и в случае с любым фрагментом кода, который вы найдете на StackOverflow, вам все равно нужно убедиться, что ваше намерение было полностью понято и что фрагмент кода подходит для вашей программы.

В конце концов, мы не можем слепо копировать/вставлять фрагменты кода из ChatGPT, и последствия этого могут быть серьезными.

2. ChatGPT не может решить проблему

Решение проблем — это важный навык, которым должны обладать разработчики, поэтому машинное обучение и текстовые инструменты не займут должностей разработчиков в ближайшее время.

Ваша работа как разработчика включает в себя понимание проблемы, поиск нескольких возможных решений, а затем использование языка программирования для преобразования оптимального решения для компьютера или компилятора. Хотя инструменты машинного обучения могут помочь нам быстрее набирать код, они не могут решать проблемы за нас.

Хотя ChatGPT может позволить многим людям стать лучшими и более эффективными разработчиками, он не способен создавать крупномасштабные приложения для людей. В конце концов, нам по-прежнему необходимо человеческое суждение, чтобы отличить хороший код от плохого. Даже если мы получаем помощь при написании кода, у нас не заканчиваются большие проблемы, которые нужно решить.

Полагаться на ChatGPT для решения проблем с плагиатом кода опасно. Во-первых, вставка кода, который вы скопировали, в свои приложения без разбора создает большие риски для безопасности, а также юридические и этические риски, даже если вы заимствуете у инструмента машинного обучения. Кроме того, технологическая индустрия по-прежнему нуждается в критическом мышлении разработчиков, и вы не сможете никого убедить, что у вас есть эти качества, воруя код.

Достаточно сказать, что плагиат — это определенно неправильное использование ChatGPT.

3. ChatGPT не имеет нескольких точек зрения

ChatGPT имеет ограниченную перспективу. Его предложения основаны на данных, на которых он обучается, что сопряжено с множеством рисков.

Во-первых, если ChatGPT примет часто повторяющийся фрагмент кода за наилучшую практику, он может предположить и увековечить уязвимость или неэффективность.

ChatGPT вполне способен генерировать неправильные ответы, но, как и любой другой ответ, он будет делать это с максимальной уверенностью. К сожалению, никакая метрика не помогает управлять ожиданиями в отношении потенциальной ошибки в ответе. Это недостаток по сравнению с другими источниками, которые мы посещаем для руководства. Такие сайты, как StackOverflow или GitHub, способны предоставить нам больше многомерных данных. Мы можем проверить предложения других, изучив их контекст, ответы, голоса и т. д. В этом смысле другие источники лучше оснащены для того, чтобы затронуть нюансы реальных проблем.

Ограниченная перспектива ChatGPT может сделать его чем-то вроде эхо-камеры, что может быть очень проблематично.
Нам давно известно, что алгоритмы машинного обучения могут наследовать предвзятость, поэтому ИИ уязвим. к принятию вредных предубеждений, таких как расизм, сексизм и ксенофобия. Несмотря на ограничения, реализованные OpenAI, ChatGPT также способен наследовать предвзятость. (Если вам интересно, репортер Дэйви Альба обсуждал подверженность ChatGPT предвзятости в Bloomberg.)

В общем, мы должны воспринимать каждый ответ ChatGPT с огромным недоверием — и иногда может быть проще просто написать свой код с нуля, чем работать в обратном направлении, чтобы проверить сгенерированный фрагмент кода.

4. ChatGPT не может вас нанять

Хотя ChatGPT может генерировать фрагмент кода, это не конец интервью по программированию. Кроме того, большая часть интервью по кодированию состоит из решения проблем, а не написания кода. Написание кода займет всего 5–10 минут из 45-минутного собеседования по программированию. Если вам интересно, как эффективно подготовиться к собеседованию, ознакомьтесь с этим полным разбором собеседования по программированию на Amazon.

Остальная часть собеседования по программированию требует от вас подачи других сигналов, которые можно нанять. Вам по-прежнему необходимо убедиться, что вы задаете правильные вопросы, чтобы сформулировать и понять свою проблему, и рассказать о своем мыслительном процессе, чтобы продемонстрировать, как вы сужаете пространство для решения. ChatGPT не может помочь вам ни с чем из этого. Однако навыки критического мышления и решения проблем имеют такое же значение для вашего трудоустройства, как и ваши навыки кодирования.

Не слишком полагайтесь на ChatGPT. Вместо этого полагайтесь на свои знания и навыки, чтобы получить работу!

Начните использовать ИИ для себя

Инструменты машинного обучения помогают нам выполнять задачи более эффективно, но они не заменяют нашу потребность думать. Иногда они правы, а иногда невероятно (и смешно) ошибаются. ChatGPT огромно поможет вам в повседневной жизни, но не сделает за вас вашу работу.

В то время как такие помощники, как Siri и Alexa, могут помочь нам с основными задачами, они не могут помочь нам со сложными делами, такими как внесение существенных изменений в жизнь. Точно так же ChatGPT не может помочь нам в решении сложных проблем и не может заменить инновации. Но эти технологии помогают упростить выполнение черных задач, которые отвлекают нас от решения более амбициозных задач (таких как совершенствование технологий искусственного интеллекта).

Как разработчик, вы не должны прекращать инвестировать в свое обучение или в долгосрочную карьеру программиста. Во всяком случае, будьте готовы использовать эти инструменты в своей жизни в будущем. Если вам интересно, вы можете узнать, как использовать ИИ для себя.

Если вам интересны технологии искусственного интеллекта, самое время изучить машинное обучение. В Educative сотни наших курсов, проектов и схем навыков включают эти три потрясающих предложения для изучения машинного обучения:

Благодаря этим ресурсам вы быстро освоитесь благодаря практической работе с методами и инструментами машинного обучения, включая глубокое обучение, НЛП, GPT-3 и интеграцию API OpenAI.

Удачного обучения!

Продолжайте узнавать об искусственном интеллекте и машинном обучении на сайте Educational

Начать обсуждение

Как еще ChatGPT может помочь разработчикам в их карьере? Была ли эта статья полезна? Дайте нам знать в комментариях ниже!