Le magazine Computer World a écrit un article disant que "la programmation disparaîtra d'ici 1960" parce qu'IBM a développé un nouveau langage FORTRAN, qui permet aux ingénieurs d'écrire les formules mathématiques dont ils ont besoin. Il est ensuite soumis à l'ordinateur pour exécution, de sorte que la programmation se termine. .
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Quelques années plus tard, nous avons entendu un nouveau dicton : tout homme d'affaires peut utiliser des termes commerciaux pour décrire son problème et dire à l'ordinateur quoi faire, en utilisant quelque chose appelé Avec le COBOL langage de programmation, les entreprises n’ont plus besoin de programmeurs.
Plus tard, on dit qu'IBM a développé un nouveau langage de programmation appelé RPG, qui permet aux employés de remplir des formulaires et de générer des rapports, afin que la plupart des besoins de programmation de l'entreprise puissent être satisfaits grâce à lui
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Dans les années 1980 et 1990, avec l'émergence des composants et du développement graphique, le personnel des entreprises pouvait facilement développer des programmes par glisser-déposer.
Au 21ème siècle, toujours le Low Code, le No Code est apparu depuis. il n'y a pas de code, il n'y a pas besoin de programmeurs.
Quelle est la vérité ?
La programmation n'a pas pris fin. Au contraire, le seuil a été continuellement abaissé, ce qui a entraîné un nombre croissant de programmeurs
Maintenant, le grand patron ultime - le grand modèle - est là, et c'est le même. comme les nouvelles technologies et les nouveaux langages précédents, ils sont tous différents. Personne n'est obligé d'écrire le code, mais le code est généré directement.
Peut-il mettre fin à la programmation et éliminer les programmeurs ?
Tout d'abord, nous devons admettre que les meilleurs outils AIGC du secteur, tels que GPT-4, disposent désormais de capacités de génération de code très puissantes. Si vous avez encore des objections à ce sujet, veuillez lire les articles que j'ai écrits auparavant, "L'IA peut générer 95% du code"
Il y a aussi des personnes sur Internet qui utilisent GPT-4, Midjourney, DALL·E 3 pour générer des jeux similaires comme Angry Birds : "Angry Pumpkins" ont des effets étonnants !
Cependant, le code généré par AIGC n'est pas totalement garanti comme étant parfait, ni dans son exactitude, les programmeurs doivent donc le vérifier et le déboguer, et les guider pour apporter des modifications après avoir découvert des problèmes, ce qui est un travail assez fastidieux
La maîtrise d'outils comme GPT-4 peut faire des programmeurs de super individus
Ce que beaucoup de gens ne réalisent pas, c'est que l'écriture de code n'est qu'une partie du développement logiciel. Avant d'écrire du code, il reste encore à réaliser une analyse et une conception de la demande (y compris la conception architecturale et la conception détaillée)
AIGC a fait des progrès significatifs dans la conception détaillée, mais il reste encore place à l'amélioration dans la conception architecturale. Vous pouvez lire « L'IA commence à menacer les capacités fondamentales des programmeurs ! » "Un article pour en savoir plus sur des cas spécifiques
Avec l'itération rapide de l'AIGC, d'ici 5 à 10 ans, une IA dotée de fortes capacités de conception et de génération de code pourrait être disponible, mais il est difficile pour l'AIGC de gravir la dernière montagne : analyse de la demande.
Comprendre les besoins de vos clients est une tâche difficile. Vous devez être familier avec leur domaine, leur activité et leurs processus, et grâce à une communication et une confirmation constantes, vous pouvez déterminer approximativement ce dont ils ont besoin
Souvent, les clients ne s'en rendront compte que soudainement lorsqu'ils verront le logiciel terminé : Oh, c'est Il s'avère que la fonction dont j'ai besoin n'est pas le cas
Tous les outils d'IA liés à la programmation sur le marché, tels que GitHub Copilot et Amazon CodeWhisperer, ne peuvent pas générer de code directement à partir des besoins des clients. Ils nécessitent tous que les programmeurs utilisent du jargon pour le dire. c'est exactement ce qu'il faut faire.
Pour faire simple, il n'y a aucun moyen de passer directement des besoins clients à la génération de code.
Des spécifications logicielles détaillées au code, c'est très prometteur
Alors quelqu'un a créé une nouvelle société d'externalisation spécialisée dans l'utilisation de l'IA pour générer du code, dans l'espoir de réduire la dimensionnalité d'autres entreprises à moindre coût.
Seuls les gens peuvent communiquer leurs besoins. Si l'intelligence artificielle universelle ne peut pas être réalisée, la tâche d'analyse de la demande ne peut pas être résolue par l'IA
Le moment de l'application universelle de l'intelligence artificielle est difficile à déterminer
"Cœur de la machine", Kurzweil montre un graphique de la croissance de la puissance de calcul
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Du 20e au 21e siècle, la puissance de calcul a augmenté de façon exponentielle Selon cette tendance, Autour. En 2025, un ordinateur personnel d’une valeur de 1 000 dollars aura la puissance de calcul d’un cerveau humain.
D’ici 2060, la puissance de calcul dépassera celle de tous les cerveaux humains réunis.
Cependant, ce n'est pas parce que la puissance de calcul atteint le niveau du cerveau humain que l'intelligence peut également atteindre le niveau humain.
Le nombre de neurones dans le cerveau humain est d'environ 100 milliards. Chaque neurone possède en moyenne environ 1 000 connexions, pour un total de 100 000 milliards de connexions.
Toutes les connexions peuvent effectuer des calculs synchrones, ce qui constitue une capacité de traitement parallèle assez puissante.
Maintenant, les gens essaient d'utiliser les réseaux de neurones pour simuler le cerveau humain, mais quand il y a suffisamment de neurones, comment cela fonctionne-t-il exactement et pourquoi cela montre-t-il un comportement « intelligent » ? Les humains sont toujours confus et ne peuvent utiliser qu'un mot ? --l'émergence--vient vaguement la décrire.
Kurzweil a donc suggéré d'étudier le cerveau humain et d'utiliser des technologies telles que les scanners d'imagerie par résonance magnétique pour jeter un coup d'œil à l'intérieur du cerveau. À mesure que la technologie continue d'être mise à jour, la résolution et la vitesse de numérisation continuent de s'améliorer, et la numérisation non invasive et non invasive du cerveau humain vivant est enfin devenue réalisable.
Sur la base des informations obtenues à partir de l'analyse, cartographiez les emplacements spécifiques, les interconnexions, les composants des cellules du corps, les axones, les dendrites, les vésicules présynaptiques et autres parties neuronales. Ensuite, l'ensemble du tissu cérébral peut être recréé dans un ordinateur neuronal doté d'une mémoire suffisamment grande, et le contenu stocké du cerveau peut également être recréé.
Je ne sais pas quand ce jour viendra, donc maintenant il n'y a plus lieu de s'inquiéter de la menace de l'IA Tant que vous pouvez contrôler l'outil AIGC et le laisser utiliser pour votre propre usage, vous pouvez. continuez à déplacer des briques en toute sérénité.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!