La 人工智能(AI) 它突飛猛進。 他們變得越來越聰明,擁有更多的應用程序。 他們遲早會佔據現在由人們擔任的大量工作。 正如 Github Copilot 所示,編程或硬件開發等專業可以使用其中一種算法來完成。
機器可以像這個系統一樣編程,該系統利用 GPT-3,一種用於深度學習的新 OpenAI 語言模型,已經證明可以生成模擬人類寫作的文本。 然而,在 Github 副駕駛 他們更進一步,使其能夠完全自主地生成源代碼,從而幫助開發人員節省時間並提高效率。
許多奇蹟 我可以去哪裡 Github Copilot 或未來的類似項目。 如果他們已經有能力做到這一點,那麼幾年後人工智能可能會使許多職業過時,儘管它也確實會產生目前未知的新職業。
如你所知, GPT-3 生成文本 從之前的訓練中,模擬它是由人類編寫的文本。 該項目能夠以非常令人信服的方式進行口語和寫作,這使其具有多種實際應用。 其中之一就是這樣,讓 AI 像開發人員一樣編寫代碼。
看起來很有希望,而且 Microsoft微軟GitHub 的現任所有者,他表示將把它集成到其開發工具中。 暫時不會取代程序員的東西,但您可以自動編寫部分代碼,提出建議,並且開發效率更高,速度更快。
它甚至能夠 將註釋轉換為代碼. 程序員將描述他們想要實現的邏輯,GitHub Copilot 將生成必要的代碼。 您還可以像當今的許多 IDE 一樣自動完成,但採用更高級的方式,或顯示替代代碼。
有關 GitHub Copilot 的更多信息 - 官方網站
非常有趣,但另一種加快開發速度且相當具有可比性的方法是創建超高級 API,例如,副駕駛會接受諸如“連接到數據庫並顯示 50 歲以上的年齡”之類的評論,這將生成正確的代碼或在每次執行時每次都會生成不同的代碼,但是如果我們有一些語言本身固有的標準函數,例如 show_database_result ("midatabase", SHOW_AGE_GREATER (50)); 我們將在一個句子中擁有相同的功能,它是等效的,如果我們將這樣的宏函數放在當前語言中,將算法引入 PC 將非常簡單,例如使用虛構語言
字符串類型的 var db 和 val "mibase"
連接到(“192.168.1.1”)
extract_regs_where ("ID = 24") 並存儲在結果中
列表(結果)
關閉 (db)
----------
var 立方體類型 Cube3D
show_cube(立方體)
colorize_face(2 到 3),顏色為 RED
刪除人臉 (1)
線程(在 x 軸(立方體)中旋轉動畫,INC 0.5)
在控制台中顯示(“我正在旋轉一個立方體”)
if (被點擊 THE cube.face (6))
stop_rotation_of(立方體)