читайте также
Затеваете цифровую революцию? Пишите программы
Скотт Энтони
Баланс между работой и частной жизнью не для предпринимателей
Джеффри Стибел
Информационная угроза
Елена Евграфова
Женщины в бизнесе: что изменилось за 30 лет
Уильям Скарборо
читайте также
Искусственный интеллект уже прекрасно справляется с программированием, и его возможности быстро улучшаются. Однако есть одна загвоздка: код, созданный ИИ, может быть правильным синтаксически и семантически, но не функционально. Другими словами, код должен хорошо работать, но не выполнять то, чего вы от него хотите. Четкая мысленная модель задачи, умение разбить ее на пошаговые действия, совершенное мышление в рамках определения первопричин, иногда готовность (и способность) поспорить с упрямым ИИ — вот навыки, которые воспитают будущего великого инженера. Вполне вероятно, что те же соображения применимы ко многим видам профессиональной деятельности.
Недавно в разговоре с дочерью-студенткой я сказал ей: «Если хочешь стать успешным инженером, помимо традиционных инженерных дисциплин учи философию. Почему? Потому что твой код станет лучше».
Кодирование — одна из тех функций, которые искусственный интеллект выполняет лучше всего. Часто ИИ может написать более качественный код, чем человек, и его возможности быстро улучшаются. Компьютерные языки, как вы понимаете, используют словарный запас, который гораздо более ограничен, чем человеческий. А поскольку сложность модели ИИ возрастает квадратично по отношению к количеству символов, представляющих язык, который понимает ИИ, меньший словарный запас означает более быстрые и качественные результаты.
Выходные данные модели очень чувствительны к тому, как написан текстовый запрос. Промахнетесь с указаниями, и ваш ИИ выдаст в лучшем случае внешне приемлемый, а в худшем — неправильный и опасный код.