Как искусственный интеллект переписывает правила написания кода

Промпты для ChatGPT: что это такое и почему их важно формулировать правильно

DeepCode и OpenAI Codex являются лишь двумя примерами успешного применения ИИ в кодировании. Есть и другие примеры, такие как системы автоматического тестирования кода, использующие ИИ для выявления ошибок и уязвимостей, которые не только ускоряют процесс разработки, но и повышают его качество, делая программное обеспечение более надежным и безопасным. И такие инструменты появляются практически каждый месяц – это, действительно колоссальный прорыв в индустрии!

В нашем понимании словосочетание «искусственный интеллект» относится к машинам, способным выполнять какие-то задачи самостоятельно. На самом деле искусственный интеллект на текущий момент своего развития требует участия в нём человеческого интеллекта. Безусловно, любой результат деятельности искусственного интеллекта должен подвергаться анализу человеческого разума, например человеческому восприятию, рассуждению, анализу, доработке, дообучению и т.д.

С таким промптом нейронка выдаст более релевантные результаты. Например, информационную статью для блога IT-школы с необходимыми разделами и ключевыми словами, без общих фраз и метафор, с использованием дружелюбного тона и юмора, размером до 1200 слов, которая понравится целевой аудитории. А еще она будет с высоким уровнем уникальности, маркированными списками и примерами из реальной жизни.

Давайте с вами вспомним: история программирования начинается с середины XX-го века, когда компьютеры были огромного размера и при этом выполняли лишь базовые задачи. Со временем компьютеры становились всё меньше, а их мощность и производительность увеличивались. Языки программирования также претерпевали значительные изменения, они становились всё проще и понятнее человеку, создавались различные фреймворки, библиотеки кода, которые постепенно упрощали работу программиста.

Современные технологии ИИ, такие как машинное обучение и нейросети, оказали революционное влияние на процесс создания кода. Машинное обучение позволяет компьютерам обучаться на основе данных без явного программирования каждого шага. Нейросети могут распознавать закономерности и выполнять задачи, например, перевод текста или распознавание образов.

Попробуй потестить наш план для запросов к ChatGPT. Экспериментируй и обращай внимание на то, как изменение структуры промпта влияет на ответы. С каждым новым запросом ты будешь все лучше понимать, как «думает» ИИ, и научишься получать от него максимум пользы.

Автор статьи ― Игорь Зуриев. Руководитель ИТ-проектов в АО «МАШ». Управляет проектами по созданию цифровых продуктов в сфере автоматизации бизнес-процессов компаний нефтегазового и строительного сектора. Реализовывал проекты в Лукойл, Трансгаз. Около 10 лет работает в сфере ИТ и финансов. Преподаватель и спикер GeekBrains. Ведет телеграмм-канал «Нейросетка».

Интересно отметить, как эти два проекта дополняют друг друга в процессе разработки: в то время как Codex способен быстро генерировать рабочий код, DeepCode превосходно справляется с его анализом и оптимизацией. Такое сочетание может значительно ускорить процесс разработки, уменьшить количество ошибок и повысить качество конечного цифрового продукта

Компьютеры научились принимать решения на основе данных

Одним из самых значительных достижений нашего времени является революция в сфере ИТ, происходящая благодаря искусственному интеллекту. Это не просто новый инструмент в арсенале разработчика, это полноценный активный участник в процессе создания и оптимизации программного кода.

ChatGPT – это лучшая штука, которую придумало человечество. Он помогает с текстами, аналитикой, планами тренировок, английским, новыми рецептами, кодом, рекрутингом и т. д. Но не все так просто. Если хочешь получать нормальные ответы, нужно правильно писать запросы для ИИ. Иначе можно весь день просидеть за ноутом, поссориться с нейронкой и разочароваться. Сегодня поговорим о том, как задавать вопросы ChatGPT, чтобы работа с ним перестала напоминать лотерею. Дадим полезные советы и составим пошаговый план. Полагаться на удачу – не наша стратегия.

Однако, возникают и серьезные вызовы, к примеру, этические вопросы, связанные с автоматизацией труда, зависимость от качества данных для обучения ИИ, а также вопросы безопасности и конфиденциальности. Но эти проблемы требуют внимания и решения со стороны разработчиков самого искусственного интеллекта и нейросетей. И, конечно же, уже ведётся активная работа в этой сфере. Уверен, что скоро мы увидим её результат.

Представьте, вы совершенно ничего не понимаете в программировании, только-только начинаете свой путь в этой сфере, но у вас есть задумка создать интересную программу. Вы формулируете свой запрос простыми словами, будто описываете свою идею другу, а Codex выдаёт вам готовый программный код, который уже можно использовать и запускать программу, созданную всего-то по вашему текстовому описанию идеи. Согласитесь, это открывает очень широкие горизонты возможностей!

DeepCode, зародившийся в Цюрихе как стартап, является примером того, как можно использовать машинное обучение для анализа и оптимизации кода. Этот инструмент, похожий на умного код-ревьюера, сканирует код на предмет ошибок, уязвимостей и неэффективных практик программирования. Основываясь на обширной базе данных кода, собранной из открытых источников, таких как GitHub, DeepCode обучается на миллионах проектов. Со временем он стал действительно очень эффективным инструментом и предлагает полезные исправления для оптимизации ранее написанного кода.

Представь, что общаешься с очень умным другом, который может ответить на все вопросы. Он не читает мысли, поэтому тебе нужно четко их сформулировать и донести. Для эффективного использования искусственного интеллекта важно правильно писать промпты. Предлагаем отталкиваться от их структуры. Вот пошаговый план создания запросов к ChatGPT: