3264 подписчика

Искуственный интеллект пишет код лучше, чем люди: правда или вымысел?

16 января 202416 янв 2024

161

8 мин

Оглавление

Как ИИ пишет код?
Как хорошо ИИ пишет код?
Системы AlphaCode и Turing NLG

Искусственный интеллект (ИИ) - это одна из самых быстроразвивающихся и перспективных областей науки и технологии, которая имеет огромное влияние на различные сферы жизни человечества. Одним из направлений развития ИИ является создание систем, способных писать свой собственный код, то есть программировать. Но насколько хорошо ИИ может справляться с этой задачей? Может ли ИИ писать код лучше, чем люди? И какие последствия может иметь это для будущего программирования и программистов?

Как ИИ пишет код?

Чтобы ответить на эти вопросы, нужно сначала понять, как ИИ пишет код. Существует несколько подходов к решению этой проблемы, но одним из самых популярных и эффективных является использование глубокого обучения, то есть специального типа машинного обучения, основанного на нейронных сетях. Нейронные сети - это математические модели, имитирующие работу мозга, которые способны обучаться на больших объемах данных и выполнять различные задачи, такие как распознавание образов, обработка естественного языка, генерация текста и другие.

Для того, чтобы научить ИИ писать код, нужно собрать большой набор данных, состоящий из программного кода, написанного на разных языках программирования, и соответствующих комментариев, описывающих, что этот код делает. Затем нужно обучить нейронную сеть на этих данных, используя различные алгоритмы оптимизации, такие как градиентный спуск, обратное распространение ошибки и другие. После обучения нейронная сеть способна генерировать код на основе естественного языка, то есть принимать на вход текстовое описание задачи, которую нужно решить, и выдавать на выход код, который решает эту задачу.

Например, если на вход подать фразу “написать функцию, которая принимает на вход два числа и возвращает их сумму”, то на выход можно получить код на Python, который выглядит так:

def sum(a, b):
return a + b

Или код на Java, который выглядит так:

public int sum(int a, int b) {
return a + b;
}

Как хорошо ИИ пишет код?

Однако, не все так просто, как кажется. Писать код - это не только синтаксис, но и семантика, то есть смысл и логика программы. Код должен не только быть корректным с точки зрения грамматики, но и выполнять нужные действия, соответствовать требованиям и спецификациям, учитывать различные сценарии и исключения, быть эффективным, надежным и безопасным. Это значит, что ИИ должен не только генерировать код, но и проверять его, тестировать его, отлаживать его, оптимизировать его и документировать его. И это уже не такая тривиальная задача, как может показаться.

Существуют различные метрики и критерии, по которым можно оценивать качество кода, написанного ИИ. Например, можно измерять точность, полноту, скорость, сложность, читаемость, переносимость, модульность, совместимость, масштабируемость и другие параметры. Однако, нет единого стандарта или универсального способа сравнения кода, написанного ИИ, с кодом, написанным человеком. Каждый случай требует индивидуального подхода и анализа.

Тем не менее, существуют некоторые примеры и эксперименты, которые показывают, что ИИ может писать код не хуже, а иногда и лучше, чем люди.

Системы AlphaCode и Turing NLG

Например, в 2023 году компания DeepMind, которая является дочерней компанией Google, представила свою систему ИИ под названием AlphaCode, которая способна кодировать так же хорошо, как средний человеческий программист. AlphaCode обучалась на огромном наборе данных, состоящем из более 50 миллионов строк кода на разных языках программирования, и она может генерировать код на основе естественного языка, а также решать сложные задачи, требующие критического мышления на человеческом уровне. AlphaCode демонстрировала свои навыки в рамках конкурсов по программированию на платформе Codeforces, где она справлялась с задачами, которые были трудными даже для опытных программистов.

Еще одним примером является система ИИ под названием Turing NLG, которая была разработана компанией Microsoft в 2024 году. Turing NLG является самой мощной языковой моделью на сегодняшний день, которая способна генерировать текст на любую тему и в любом стиле. Turing NLG обучалась на более 500 миллиардах слов, включая программный код, и она может писать код, который работает лучше, чем код, написанный людьми. Turing NLG может генерировать код, который является более эффективным, надежным и безопасным, чем код, написанный людьми. Эта технология может иметь множество применений, включая автоматизацию разработки программного обеспечения и создание более надежных и безопасных программных систем.

Какие последствия может иметь ИИ для программирования и программистов?

Исходя из этих примеров, можно сделать вывод, что ИИ может писать код лучше, чем люди, по крайней мере, в некоторых случаях и ситуациях. Однако, это не значит, что ИИ может заменить человеческих программистов или сделать их устаревшими. Наоборот, ИИ может быть полезным инструментом и помощником для программистов, который может упростить и ускорить их работу, повысить их продуктивность и качество кода, а также расширить их творческие возможности. ИИ может помогать программистам в разных этапах разработки программного обеспечения, таких как:

Анализ и проектирование. ИИ может помогать программистам в анализе требований и спецификаций, в выборе подходящих технологий и архитектуры, в создании прототипов и диаграмм.
Кодирование. ИИ может помогать программистам в написании кода, предлагая подсказки, автодополнения, шаблоны, рефакторинг, исправление ошибок и другие функции.
Тестирование. ИИ может помогать программистам в тестировании кода, генерируя тестовые случаи, проверяя покрытие, находя дефекты, измеряя производительность и другие параметры.
Оптимизация. ИИ может помогать программистам в оптимизации кода, улучшая его эффективность, надежность и безопасность, уменьшая его сложность и размер, увеличивая его переносимость и масштабируемость.
Документирование. ИИ может помогать программистам в документировании кода, генерируя комментарии, описания, инструкции, справочные материалы и другие документы.

Таким образом, ИИ может быть не конкурентом, а партнером для программистов, который может облегчить их работу, повысить их уровень профессионализма и креативности, а также дать им больше времени и свободы для реализации своих идей и проектов.

Какие вызовы и риски сопровождают ИИ в программировании?

Однако, несмотря на все преимущества и возможности, которые предоставляет ИИ в программировании, существуют также и некоторые вызовы и риски, которые необходимо учитывать и преодолевать. Некоторые из них следующие:

Этические и юридические вопросы. Кто несет ответственность за код, написанный ИИ? Как защитить права и интересы разработчиков, пользователей и общества от возможных злоупотреблений и нарушений, связанных с ИИ? Как обеспечить соблюдение норм и стандартов, регулирующих разработку и использование ИИ? Как учитывать приватность и безопасность данных, используемых для обучения и работы ИИ?
Технические и научные проблемы. Как повысить точность, полноту, скорость и качество кода, написанного ИИ? Как сделать код, написанный ИИ, более понятным, читаемым и модифицируемым для человека? Как обеспечить совместимость и взаимодействие кода, написанного ИИ, с кодом, написанным человеком? Как избежать ошибок, аномалий, сбоев и атак, связанных с ИИ?
Образовательные и профессиональные вопросы. Как подготовить и переобучить программистов к работе с ИИ? Как развивать и поддерживать их навыки, компетенции и мотивацию? Как адаптировать и обновлять учебные программы и материалы по программированию с учетом ИИ? Как сотрудничать и обмениваться опытом и знаниями между программистами и исследователями в области ИИ?

Эти и другие вопросы требуют серьезного исследования и обсуждения со стороны различных заинтересованных сторон, таких как ученые, разработчики, пользователи, правительства, общественные организации и другие. Только совместными усилиями можно создать эффективный, безопасный, этичный и устойчивый ИИ, который будет способствовать развитию программирования и общества в целом.

Заключение

В заключение, можно сказать, что ИИ может писать код лучше, чем люди, по крайней мере, в некоторых случаях и ситуациях. Однако, это не значит, что ИИ может заменить человеческих программистов или сделать их устаревшими. Наоборот, ИИ может быть полезным инструментом и помощником для программистов, который может упростить и ускорить их работу, повысить их продуктивность и качество кода, а также расширить их творческие возможности. Однако, существуют также и некоторые вызовы и риски, которые сопровождают ИИ в программировании, и которые необходимо учитывать и преодолевать. Только усилиями общества можно создать эффективный, безопасный, этичный и устойчивый ИИ, который будет способствовать развитию программирования и программистов.

Использованные источники

Machines are getting better at writing their own code. But human-level is ‘light years away’- статья на сайте CNBC, в которой рассказывается о том, как искусственный интеллект компании DeepMind под названием AlphaCode может кодировать так же хорошо, как средний человеческий программист.
Google’s DeepMind AI can now code better than humans - статья на сайте The Independent, в которой сообщается о том, как AlphaCode справилась с задачами, требующими критического мышления на человеческом уровне, в рамках конкурсов по программированию на платформе Codeforces.
Computers can write their own code. So are programmers now obsolete? - статья на сайте The Guardian, в которой обсуждаются перспективы и риски развития искусственного интеллекта, способного создавать программный код.