Я не думаю, что ИИ заберет работу у ИТ-специалистов, но люди, которые знают, как использовать ИИ, возьмут на себя работу тех, кто этого не знает.

Поскольку мы стоим в 2028 году, прошло пять лет с момента появления ChatGPT компанией OpenAI. Эта новаторская технология вызвала необычайный энтузиазм в отношении ИИ (искусственного интеллекта) и МО (машинного обучения), вызвав как восторг, так и опасения по поводу того, что в обществе все больше доминирует ИИ.

Преобразующая сила ИИ оказалась огромной. Теперь ИИ пишет статьи или обобщает обширные документы, выступает в качестве виртуального наставника для студентов и даже пишет код. Он может объяснять сложные коды и создавать изображения, 2D- и 3D-модели, аудио, музыку и видео из простых текстовых подсказок. Некоторые системы ИИ даже демонстрируют уровень автономии и отличительные черты личности. Имея цель, они способны определить шаги для решения проблемы, а затем приступить к их выполнению.

Эта волна новых возможностей захлестнула ИТ-индустрию. Была представлена ​​быстрая последовательность приложений, свидетельствующих о быстром темпе инноваций.

В 2028 году сам ландшафт информационных технологий претерпел значительные изменения, и разработка с помощью ИИ стала золотым стандартом. Этот сдвиг переопределил традиционные роли ИТ-специалистов и открыл эру, когда сотрудничество человека и машины играет центральную роль в создании и обслуживании сложных, эффективных и отказоустойчивых систем.

Языки программирования сильно изменились за эти годы. Строгий синтаксис, когда-то лежавший в основе программирования, был понижен до уровня базовых знаний, сродни статусу латыни в мире естественных языков. Хотя они составляют краеугольный камень современных языков, их прямое применение менее распространено. Теперь они служат концептуальной основой, перекликаясь с отношениями между ассемблером и языками высокого уровня в начале 21 века.

В основе этой трансформации лежит новаторская парадигма программирования: «Программирование по намерениям». Этот подход революционизирует процесс программирования, превращая его в интерактивный и повторяющийся диалог между людьми и ИИ. Наша традиционная IDE (интегрированная среда разработки) была вытеснена ботом разработки или DevBot.

В этой новой парадигме группа ИТ-разработчиков взаимодействует с DevBot, который служит одновременно хранилищем знаний и соавтором различных артефактов решения. Команда сообщает DevBot о своем намерении относительно системы или приложения. Бизнес-аналитики, которые теперь больше похожи на бизнес-консультантов, используют DevBot для определения бизнес-требований вместе с пользователями. Архитекторы приложений используют DevBot, чтобы помочь сформулировать решение, выполнить анализ воздействия и предоставить список элементов, которые необходимо изменить. DevBot может предоставить модели/прототипы для передачи предлагаемых решений пользователям.

DevBot дополняет человеческие требования исчерпывающим списком нефункциональных требований и общих функциональных требований из стандартизированных баз знаний. Требования и просьбы людей переводятся DevBot на естественный язык, обеспечивая ясность и устраняя двусмысленность.

После создания прототипа дизайнеры и разработчики могут использовать DevBot для создания кода, написания модульных тестов, создания фиктивных данных, выполнения тестов и записи результатов. Это также помогает в уточнении кода на основе отзывов и дальнейших инструкций, позволяя системе плавно развиваться.

Этот беспрецедентный уровень взаимодействия человека и ИИ размыл роли пользователей, бизнес-аналитиков, архитекторов, дизайнеров и разработчиков, потенциально объединив эти роли для ускорения темпов разработки системы.

Базовые модели ИИ нуждаются в расширениях, называемых агентами, чтобы быть эффективными в определенных областях. Это будет способствовать дальнейшему развитию индустрии программных компонентов. Многие компоненты будут доступны в виде API. Другие могут быть доступны в виде бесплатных или лицензированных компонентов, которые ИИ может загрузить и включить в свою экосистему.

Прошли времена написанной вручную, часто устаревшей программной документации. Теперь роботы DevBot автоматически создают актуальную, исчерпывающую и точную документацию, повышая прозрачность и понимание, а также сокращая время и усилия, необходимые для ведения надлежащей документации.

Для корпораций, обремененных многочисленными устаревшими системами, трансформация ИТ с помощью ИИ может снизить затраты и риски, связанные с модернизацией этих систем. ИИ может анализировать и интерпретировать существующие коды и даже генерировать эквивалентные кодовые базы на других языках программирования.

В 2028 году день ИТ-программиста — это энергичное взаимодействие человеческого творчества и эффективности ИИ. Эта мощная синергия предвещает будущее, в котором системы будут не только надежными и эффективными, но и будут плавно развиваться, чтобы соответствовать постоянно меняющимся потребностям мира. Роль ИТ-программиста превратилась из простого программиста в дальновидного архитектора, формирующего цифровые ландшафты будущего.

Исследование потенциала ИИ не ослабевает, и его последствия имеют далеко идущие последствия. Но среди этой трансформации человеческий фактор сохраняет свою решающую роль. Разработчики, архитекторы и аналитики теперь являются дирижерами этой динамичной симфонии, сочетая возможности ИИ и человеческую изобретательность. Они являются навигаторами, прокладывающими курс для ИИ, направляя его к конструктивным приложениям, которые решают сложные проблемы и улучшают качество жизни.

Не стесняйтесь пропустить эту часть

PS.

Я уже много лет интересуюсь ИИ. У меня есть опыт работы с Prolog, Lisp, экспертными системами, и я узнал о CNN, RNN, LSTM и Transformers.

Когда я столкнулся с ChatGPT, я с нетерпением начал изучать его потенциал. Я действительно поражен его возможностями.

За последние несколько месяцев я использовал ChatGPT, LangChain, Pinecone и Embedding для разработки двух веб-сайтов: один предоставляет отзывы о сочинениях для студентов, а другой является клоном ChatGPT с китайским интерфейсом.

На протяжении всего этого процесса я использовал ChatGPT для приобретения новых навыков, создания кодов из существующих, написания пользовательского интерфейса и внутреннего SQL, а также для отладки и объяснения кодов. Я также использовал ChatGPT для рисования диаграмм последовательности и диаграмм объектов. Прирост производительности был значительным.

Что меня особенно завораживает в ChatGPT, так это возможность взаимодействовать с ним для улучшения результатов. Это дает мне виртуального партнера для размышлений, что в десять раз эффективнее, чем работа в одиночку. Я очень рад видеть мир с технологией искусственного интеллекта в будущем.