7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше

Стадия 2. Принятие

Когда спесь немного сбита студенческой литературой, можно приступать к практике. Бросаться на LISP или другие функциональные языки пока не стоит — сначала стоит освоиться с принципами проектирования ИИ. Как для быстрого изучения, так и дальнейшего развития прекрасно подойдёт Python — это язык, чаще всего используемый в научных целях, для него вы найдете множество библиотек, которые облегчат ваш труд.

Когда мы говорим о создании хотя бы простых ботов, глаза наполняются блеском, а в голове мелькают сотни идей, что он должен уметь делать. Однако, когда дело доходит до реализации, оказывается, что ключом к разгадке реальной модели поведения является математика. Да-да, искусственный интеллект куда сложнее написания прикладных программ — одних знаний о проектировании ПО вам не хватит.

К слову, если вы всё-таки взялись за язык Python, то создать довольно простого бота можно, обратившись к этому подробному мануалу. Для других языков, таких как C++ или Java, вам также не составит труда найти пошаговые материалы. Почувствовав, что за созданием ИИ нет ничего сверхъестественного, вы сможете смело закрыть браузер и приступить к личным экспериментам.

Нейросети становятся всё более крутыми и мощными, а значит, игнорировать их — всё равно что стать луддитом и выступать против внедрения станков в производство. Конечно, можно провозгласить нейронки изобретением сатаны и таким образом отмахнуться от них. Однако факт остаётся фактом: кто не использует их в работе, теряет карьерные возможности.

Какие задачи можно решать: быстро обнаруживать уязвимости и исправлять их до того, как они попадут в продакшен. Ещё нейросеть Snyk Code можно интегрировать в процесс разработки и использовать его в качестве постоянного инструмента для тестирования.

Что умеет: писать код по текстовому описанию на всех популярных языках программирования, переводить код с одного языка программирования на другой, предлагать автодополнение больших фрагментов кода: генерировать готовые методы и тому подобное.

ChatGPT — это один из самых полезных инструментов для программистов. Нейросеть представляет собой чат-бота на основе ИИ. Она умеет писать код и объяснять, как работают его отдельные части. А ещё ChatGPT помогает находить ошибки в коде и, например, генерировать документацию.

На этой неделе вы могли прочитать крайне мотивирующей кейс от ученика GeekBrains Валерия Турова, который изучил профессию «Программист Java», где он рассказал об одной из своих целей, которая привела в профессию — желанию познать принцип работы и научиться создавать самому игровых ботов.

Documatic

Tabnine — альтернатива Copilot. Эта сеть умеет подстраиваться под стиль и частые задачи конкретного программиста, чтобы в дальнейшем писать код, похожий на то, что человек написал бы сам. Для этого нейросеть постоянно анализирует, как вы объявляете переменные, описываете методы и тому подобное.

Snyk Code — это нейросеть для быстрого анализа кода на уязвимости. Она может проверять не только написанный вами код, но и обнаруживать проблемы в безопасности в сторонних библиотеках и фреймворках. Это может быть особенно полезно для больших проектов, где используется много внешних библиотек.

«Copilot может генерировать большие участки кода по текстовому описанию. Я использовала его, когда нужно было, например, написать код для соединения разных сервисов с СУБД (MongoDB и Redis). До этого мне не приходилось работать с ними, поэтому нейросеть писала всё сама. И хотя функции нужно было написать довольно базовые, радует то, что не пришлось долго изучать документацию и тратить на это время».

Математика — этот тот научный плацдарм, на котором будет строиться ваше дальнейшее программирование. Без знания и понимания этой теории все задумки быстро разобьются о взаимодействие с человеком, ведь искусственный разум на самом деле не больше, чем набор формул.

Естественно, начинать следует с самых простых ботов. Для этого вспомните старую-добрую игру «Крестики-нолики» при использовании поля 3х3 и постарайтесь выяснить для себя основные алгоритмы действий: вероятность победы при безошибочных действиях, наиболее удачные места на поле для расположения фигуры, необходимость сводить игру к ничьей и так далее.

«Я много использовала ChatGPT для задач в data science — например, размечала с помощью неё данные. Обращалась к ней, когда нужно было разобраться со сложными алгоритмами, и иногда просила объяснить, как работает какая-нибудь функция из неизвестного для меня фреймворка. А ещё просила переписать скрипт с C++ на Python».