ChatGPTの時代、私たちは自然言語プログラミングの扉に立っているかもしれません

ChatGPT は大ヒットしており、私は今、次のような予感を感じています。私たちは自然言語プログラミングの扉に立っているのかもしれない、そして私たちが降りれば、その扉を蹴り開けることができるかもしれない。

もちろん鉄板を蹴ることもできます。

私たちのプログラミングの旅を振り返ると、それは基本的にプログラミングの敷居を下げ続けてきた歴史です。

初期の先人たちは、手動で回路を抜き差しすることでプログラムをコンピューターに入力しており、各プログラミング セッションには数時間、場合によっては数日かかりました。

フォン ノイマン アーキテクチャの出現後、プログラムはメモリに格納され、自由に変更できるようになり、非常に便利になりました。しかし、プログラミングは依然として非常に低レベルのアセンブリです。古代の巨匠はアセンブリを使用して、 Unix などのオペレーティング システム、コンパイラ、プログラマを作成できる人は現時点では稀であり、プログラミングの敷居が高すぎます。

Fortran/COBOL/BASIC/C/C/Pascalなどの高級言語の登場により、プログラミングの難易度は一段と下がり、1980年代のPC産業の爆発的な発展と相まって、プログラミング業界が繁栄し始めました。

1990 年代、Java、Python、Ruby、JavaScript などのプログラミング言語により、プログラマーはハードウェアやメモリの管理から遠ざかり、ビジネス ロジックに集中できるようになりました。

21世紀に入り、急速な市場変化に対応するため、企業の情報化への要求はますます高まっており、迅速なビジネス実現と市場への推進が急務となっており、ローコード＆ノーコード化が求められています。巨大な Inspur を形成したコードは、インターフェイス上でドラッグ アンド ドロップすることでプログラムできます。

さらに一歩進んで、それが自然言語プログラミングであることは誰もがよく知っています。

以前は、自然言語プログラミングは誰からも信じられないものだと思われていました。AI が自然言語を理解してコードを正確に出力する必要があり、これは非常に難しいからです。

しかし、ChatGPT や Tongyi Qianwen などの大規模モデルの出現後、自然言語プログラミングに大きな進歩があったことが突然わかりました。AI にニーズを伝え、AI にコードを生成させることができるのです。

AI に次のように伝えることができます:

SpringBoot を使用して、Product の RESTful インターフェイスを実装する必要があります。Product のプロパティには、id、name、description、imageUrl が含まれます。

AI は数秒でコードを上から下まで素早く生成できますが、さらに衝撃的なのは、微調整機能もサポートしていることです。

「データベース アクセスは MyBatis を使用して実装されている」と言えます。AI はデータベース アクセス コードを MyBatis にすばやく変更できます。

「imageUrl を image_url に変更してください」と言うと、AI は関連するすべてのコードを即座に見つけて imageURL を変更します。

この種の微調整能力は、これまでの一般的なコード ジェネレーターをはるかに超えており、AI は要件を正確に理解し、コードに正確な修正を加えてくれるようです。

もちろん、いくつかの極端な状況では、AI はある程度考慮されておらず、プログラマーの洞察に依存します。そのため、私は「AI は実行可能なコードの 95% を生成でき、残りの 5% はプログラマーのスキルに依存する」とよく言います。

これはコードを生成しているだけです。プログラマは、実行およびデバッグするためにチャット ウィンドウから IDE にコードをコピーする必要もあります。正直に言うと、このプロセスはかなり面倒です。

DingTalk によってリリースされた AI 生成アプリケーション シナリオは、突然私に新しい方法を見せてくれました。Tongyi Qianwen の大規模モデルのサポートにより、自然言語を使用してコードを生成するだけでなく、コードを直接生成します。アプリケーションを作成したら、ワンクリックでデプロイし、DingTalk グループ チャットで直接実行します。

写真を撮ってアプリケーションを生成することもできるため、入力方法は単なるテキストではなくなります:

GPT - 4 以前のデモでは、画像に基づいてコードと Web ページを生成する機能も示されました (この機能は誰もが使用できるように正式にリリースされていません) が、DingTalk はすでに、実行可能なローコード アプリケーションを直接生成できます。管理システムも店舗検品システムも顧客情報管理システムもすべてAIで開発できるのは本当に素晴らしいです。

自動生成されたアプリケーションが要件を満たしていない場合は、会話を続けて AI にアプリケーションの変更、オプションの追加、フィールドの削除を支援させることもできます。

写真生成アプリケーション この Microsoft でも実行できますが、DingTalk にも優れた機能があることがわかりました。それは、インテリジェントなレコメンデーション オプションであるフィールドです。それを完了するのに役立ちます。この機能は単純に見えますが、実装するのは技術的に非常に難しく、大規模なモデルに大量の業界のノウハウを投入する必要があります。

DingTalk は、大規模モデルを学習するための独自のローコード アプリケーション テンプレートを使用します。これは、さまざまな業界 (製造、医療、建設など) とさまざまな高頻度のビジネス シナリオ (人事管理、財務など) を統合することに相当します。償還、生産、製造など）すべてが AI に供給され、豊富なドメイン ビジネス データが構築されます。

ドメイン ビジネスの知識があれば、大規模モデルがアプリケーションを生成するときに、ビジネス担当者によって提案されたニーズをより正確に理解でき、生成されるアプリケーションもより正確になります。

この機能は、コードを理解していないビジネス担当者にとって非常に便利で親切です。同様のニーズを実現するためにプログラマーに頼る必要がなくなり、数分で自分でアプリケーションを開発できるようになります。

この種の写真撮影または自然言語生成アプリケーションは、昨年紹介した DingTalk の優れたアプリケーション機能と組み合わせることで、ワンクリックでグループ チャットに導入することもできます。ダイナミック カードを使用すると、ビジネス担当者はグループ内で人間とコンピューターの対話を完了し、チャットしながら物事を進めることができます。

これを見ると、きっと次の疑問が湧くはずです: AI は自然言語プログラミングをサポートしています。AI は非常に強力なので、プログラマーを完全に置き換えることができますか?

若手プログラマーにとって、CRUD しかできない場合、AI の脅威は非常に大きくなります。AI にとって明確でルールベースの要件は簡単で、数分で解決できるからです。

上級プログラマーにとって、プログラミングでは追加、削除、修正、チェックが欠かせませんが、退屈で反復的なコード作業をAIが完了してくれるため、AIは非常に強力な助っ人です。このプロセスでは、上級プログラマはそれを「指導」し、「リード」するだけで済み、非効率な時間の無駄が削減されます。

上級プログラマーは、より創造性を必要とする作業にエネルギーを集中できます。今日の AI では、巨大で複雑なシステムを直接生成することはまだできません。

たとえば、AI に次のように伝えます:

ユーザー管理、商品管理、注文管理、倉庫管理、その他の一般的な機能を含む電子商取引システムを作成したいと考えています。フラッシュセール活動、クーポン、ポイントシステムなどの機能は、コードを書くのに役立ちます。

AI を実現するのは、そのような要件が曖昧すぎるため、絶対に不可能です。これらの大きな要件をフローチャート、インターフェイス図、ユースケースなどを使用して説明すると、システム、何百ページもなければ不可能です。これら数百ページの文書を AI に入力したとしても、AI がそれを完全に実現することはできません。

上級プログラマーは、大規模なシステムをさまざまなモジュールに分解し、AI に介入してコードとアプリケーションを生成させるために介入する必要があります。

自然言語プログラミングは非常に高いレベルまで発展しており、プログラマーの効率向上に大きな助けとなることがわかります。

将来的には、純粋なプログラマーは存在しなくなり、誰もが直面する課題を深く理解し、インテリジェントな生産性ツールを使用して問題を迅速に解決する必要があります。

DingTalk 記者会見でのいくつかのシーンのデモンストレーションは、ワーク インテリジェンスに向けた小さな一歩にすぎませんが、「チャットを通じてコードを生成する機能」をはるかに超えたものであり、グループ内で直接作成してデプロイすることができます。アプリケーションの実行は次のとおりです。本当に便利です。

ツールの価値は、ツールが人々により良いサービスを提供できるかどうか、また機械を使用して人々の生産性を向上できるかどうかにあります。

知能がさらに発達すると、アプリケーションを開発する能力もWordを使うように普遍的な能力になるのではないでしょうか?これは特に想像力豊かなことであり、誰も予測することはできませんが、時間が経てば分かるでしょう。

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