Представьте себе, если хотите, время, когда написание кода было трудной задачей, доступной только людям с многолетним образованием и опытом. Время, когда, как художнику, создающему шедевр, каждая строка кода должна была быть тщательно проработана и проверена. Затем, как по волшебству, на сцене появился генеративный ИИ и перевернул мир программирования с ног на голову, как я описываю в моей книге на эту тему. Если вам сложно это представить, то держитесь, ведь именно это путешествие вам предстоит пройти, основываясь на моем интервью с Сэмом Маккеем, основателем и генеральным директором Enterprise DNA.
Генеративная революция искусственного интеллекта
Генеративный ИИ изменил правила игры в сфере программирования, особенно с появлением платформ с низким кодом и без него. Представьте себе, если бы вы могли приказать джинну создать для вас приложение, и вуаля! Готово. Вот что такое генеративный ИИ. Он преобразует высокоуровневые инструкции в функциональный код, превращая любого человека в разработчика, даже без обширных знаний в области кодирования. Это похоже на универсальный переводчик, но вместо языков он переводит абстрактные идеи в осязаемые приложения.
Однако давайте не будем выплескивать ребенка вместе с водой. Как бы освобождающе это ни звучало, важно помнить, что базовые навыки программирования по-прежнему являются важной частью головоломки. Хотя генеративный ИИ может испечь торт, ему часто требуется человеческая рука, чтобы добавить глазурь и посыпку.
Эволюция и прорывы в области генеративного искусственного интеллекта
Генеративный ИИ не всегда был таким продвинутым. Думайте об этом как об истории происхождения супергероя, которая начинается со скромного начала и становится сильнее с каждым испытанием. Поворотным моментом стала разработка генеративно-состязательных сетей (GAN), детища Яна Гудфеллоу и его коллег. GAN подобны художнику и критику, сражающимся в вечной битве, производящей синтетические данные невероятно высокого качества.
Еще одним значительным шагом стало появление моделей на базе трансформатора, таких как серия GPT. Думайте об этих моделях как о прилежных учениках, усваивающих последовательные данные и демонстрирующих впечатляющие возможности генерации языка. От GPT-1 до GPT-4 эти модели стали мощнее и мощнее, что позволяет им генерировать более точные…
