ChatGPT mendapat sambutan hebat, dan saya kini mempunyai perasaan: Kita mungkin berdiri di hadapan pengaturcaraan bahasa semula jadi, dan jika kita berundur, kita mungkin boleh membuka pintu.
Sudah tentu, anda juga boleh menendang pinggan besi.
Mengimbas kembali perjalanan pengaturcaraan kami, ia pada asasnya adalah sejarah halangan pengaturcaraan yang sentiasa merendahkan.
Pendahulu yang terawal memasukkan program ke dalam komputer dengan memasang dan mencabut palam secara manual Setiap proses pengaturcaraan mengambil masa beberapa jam atau bahkan hari.
Selepas kemunculan seni bina von Neumann, atur cara boleh disimpan dalam ingatan dan diubah mengikut kehendak, yang jauh lebih mudah, bagaimanapun, pengaturcaraan masih menggunakan pemasangan peringkat rendah tulis sistem pengendalian seperti Unix , pengkompil, pengaturcara adalah haiwan yang jarang ditemui pada masa ini, dan ambang pengaturcaraan terlalu tinggi.
Kemunculan bahasa peringkat tinggi seperti Fortran/COBOL/BASIC/C/C++/Pascal telah merendahkan kesukaran pengaturcaraan dengan satu tahap Ditambah pula dengan ledakan industri PC pada 1980-an, industri pengaturcaraan mula berkembang maju.
Pada 1990-an, bahasa pengaturcaraan seperti Java, Python, Ruby dan JavaScript membenarkan pengaturcara menjauhi perkakasan dan pengurusan memori, membolehkan mereka menumpukan pada logik perniagaan.
Pada abad ke-21, untuk menghadapi perubahan pasaran yang pesat, perusahaan mempunyai permintaan yang semakin meningkat untuk pemformatan. Mereka perlu segera merealisasikan perniagaan dan mendorongnya ke pasaran telah membentuk Inspur yang besar boleh diprogramkan dengan menyeret dan menjatuhkan pada antara muka.
Melangkah lebih jauh, semua orang tahu, iaitu pengaturcaraan bahasa semula jadi.
Pada masa lalu, pengaturcaraan bahasa semula jadi dianggap luar biasa oleh semua orang, kerana ia memerlukan AI untuk memahami bahasa semula jadi dan kod keluaran dengan tepat, yang merupakan perkara yang sangat sukar.
Tetapi selepas kemunculan model besar seperti ChatGPT dan Tongyi Qianwen, kami tiba-tiba mendapati bahawa terdapat satu kejayaan besar dalam pengaturcaraan bahasa semula jadi Kami boleh memberitahu AI keperluan kami dan membiarkan AI menjana kod!
Kita boleh memberitahu AI:
Saya perlu melaksanakan antara muka RESTful untuk Produk, menggunakan SpringBoot Atribut Produk termasuk id, nama, perihalan, imageUrl.
Dalam beberapa saat, AI boleh menjana kod dengan cepat dari atas ke bawah Apa yang lebih mengejutkan ialah ia turut menyokong keupayaan penalaan halus.
Kita boleh berkata: "Akses pangkalan data dilaksanakan menggunakan MyBatis AI boleh menukar kod akses pangkalan data kepada MyBatis."
Apabila kita menyebut: "Tukar imageUrl kepada image_url", AI boleh mencari semua kod yang berkaitan dan menukar imageURL dengan serta-merta.
Keupayaan penalaan halus ini jauh melebihi penjana kod biasa sebelumnya nampaknya memahami keperluan anda dengan tepat dan membuat pengubahsuaian yang tepat pada kod.
Sudah tentu, untuk beberapa situasi yang melampau, AI akan agak tidak dipertimbangkan dan bergantung pada cerapan pengaturcara. Oleh itu, saya sering mengatakan bahawa AI boleh menjana 95% kod boleh jalan, dan baki 5% bergantung pada kemahiran pengaturcara.
Ini hanyalah menjana kod Pengaturcara juga perlu menyalin kod dari tetingkap sembang ke IDE untuk menjalankan dan nyahpepijat. Sejujurnya, proses ini agak menjengkelkan.
Senario aplikasi penjanaan AI yang baru dikeluarkan oleh DingTalk tiba-tiba membuatkan saya melihat cara baharu Dengan sokongan model besar Tongyi Qianwen, ia bukan sahaja menggunakan bahasa semula jadi untuk menjana kod, tetapi secara langsung Menjana sebuah. aplikasi, gunakannya dengan satu klik, dan kemudian jalankannya terus dalam sembang kumpulan DingTalk!
Ia malah boleh menjana aplikasi dengan mengambil foto, supaya kaedah input bukan lagi hanya teks:
GPT - 4 Dalam demonstrasi sebelum ini, keupayaan untuk menjana kod dan halaman web berdasarkan imej juga ditunjukkan (keupayaan ini belum dikeluarkan secara rasmi untuk digunakan oleh semua orang), tetapi DingTalk sudah boleh terus menjana aplikasi kod rendah yang boleh dijalankan, seperti sebagai pesanan kerja biasa Sistem pengurusan, sistem pemeriksaan kedai, dan sistem pengurusan maklumat pelanggan semuanya boleh dibangunkan oleh AI untuk kami.
Jika aplikasi yang dijana secara automatik tidak memenuhi keperluan, anda juga boleh meneruskan perbualan dan biarkan AI membantu anda mengubah suai aplikasi, menambah pilihan dan memadamkan medan.
Microsoft juga boleh melakukan ini dengan apl penjanaan foto, tetapi saya mendapati bahawa DingTalk turut mendedahkan ciri hebat, iaitu medan pilihan pengesyoran pintar , bantu anda menyiapkannya. Walaupun keupayaan ini kelihatan mudah, ia secara teknikalnya amat sukar untuk dilaksanakan, memerlukan sejumlah besar pengetahuan industri untuk dimasukkan ke dalam model besar.
DingTalk menggunakan templat aplikasi kod rendahnya sendiri untuk belajar model besar, yang setara dengan mengintegrasikan pelbagai industri (pembuatan, perubatan, pembinaan, dll.) dan pelbagai senario perniagaan frekuensi tinggi (pentadbiran kakitangan, kewangan pembayaran balik , pengeluaran dan pembuatan, dsb.) semuanya disalurkan kepada AI, membina data perniagaan domain yang kaya.
Dengan pengetahuan perniagaan domain, apabila model besar menjana aplikasi, mereka akan mempunyai pemahaman yang lebih tepat tentang keperluan yang dikemukakan oleh kakitangan perniagaan, dan aplikasi yang dihasilkan juga akan menjadi lebih tepat.
Keupayaan ini sangat mudah dan mesra untuk kakitangan perniagaan yang tidak memahami kod mereka tidak perlu lagi bergantung pada pengaturcara untuk mencapai keperluan yang sama dan boleh membangunkan aplikasi sendiri dalam beberapa minit.
Aplikasi pengambilan foto atau penjanaan bahasa semula jadi ini, digabungkan dengan keupayaan aplikasi hebat DingTalk yang saya perkenalkan kepada anda tahun lepas, juga boleh digunakan dalam sembang kumpulan dengan satu klik. Melalui kad dinamik, kakitangan perniagaan boleh melengkapkan interaksi manusia-komputer dalam kumpulan dan menyelesaikan sesuatu sambil berbual.
Selepas melihat ini, anda pasti akan mempunyai soalan ini: AI menyokong pengaturcaraan bahasa semula jadi Ia sangat berkuasa, bolehkah ia menggantikan pengaturcara sepenuhnya?
Bagi pengaturcara junior, jika mereka hanya boleh melakukan CRUD, ancaman AI adalah sangat hebat, kerana keperluan yang jelas dan tetap adalah sekeping kek untuk AI dan boleh diselesaikan dalam beberapa minit.
Bagi pengaturcara kanan, menambah, memadam, mengubah suai dan menyemak adalah amat diperlukan dalam pengaturcaraan Pada masa ini, AI adalah pembantu yang sangat baik, kerana kerja kod yang membosankan dan berulang boleh diselesaikan oleh AI. Dalam proses ini, pengaturcara kanan hanya perlu "membimbing" dan "memimpin"nya, mengurangkan pembaziran masa yang tidak berkesan.
Pengaturcara senior boleh menumpukan pada kerja yang memerlukan lebih kreativiti Untuk AI hari ini, ia masih tidak dapat menjana sistem kompleks yang besar.
Sebagai contoh, kami memberitahu AI:
Saya ingin mencipta sistem e-dagang, termasuk pengurusan pengguna, pengurusan produk, pengurusan pesanan, pengurusan gudang dan fungsi biasa yang lain aktiviti jualan kilat, kupon, sistem Mata dan fungsi lain, bantu saya menulis kod.
AI adalah mustahil untuk anda merealisasikan, kerana keperluan tersebut terlalu kabur Jika anda menggunakan carta alir, rajah antara muka, Use Cases, dsb. untuk menerangkan keperluan yang besar ini sistem, Mustahil tanpa beratus-ratus halaman. Walaupun anda menyuapkan ratusan halaman dokumen ini kepada AI, ia tidak akan dapat merealisasikannya sepenuhnya untuk anda.
Pengaturcara kanan perlu masuk untuk menguraikan sistem besar kepada pelbagai modul, dan kemudian biarkan AI campur tangan untuk menjana kod dan aplikasi.
Ia boleh dilihat bahawa pengaturcaraan bahasa semula jadi telah berkembang ke tahap yang sangat tinggi dan boleh menjadi bantuan besar bagi pengaturcara untuk meningkatkan kecekapan.
Pada masa hadapan, tidak akan ada pengekod tulen Semua orang perlu memahami dengan mendalam cabaran yang mereka hadapi dan menyelesaikan masalah dengan cepat melalui alat produktiviti pintar.
Beberapa demonstrasi adegan di sidang akhbar DingTalk, walaupun hanya satu langkah kecil ke arah kecerdasan kerja, telah menunjukkan jauh melampaui "keupayaan untuk menjana kod melalui sembang", dan boleh dibuat secara terus dan digunakan dalam kumpulan Menjalankan permohonan adalah benar-benar mudah.
Nilai alatan terletak pada sama ada ia boleh memberi perkhidmatan yang lebih baik kepada orang ramai dan menggunakan mesin untuk meningkatkan produktiviti orang ramai.
Kita boleh bayangkan bahawa dengan perkembangan kecerdasan selanjutnya, adakah keupayaan untuk membangunkan aplikasi akan menjadi keupayaan universal seperti menggunakan Word? Ini adalah perkara yang sangat imaginatif yang tiada siapa boleh meramalkannya. Hanya masa yang akan membuktikannya.
Atas ialah kandungan terperinci Dalam era ChatGPT, kita mungkin berdiri di hadapan pengaturcaraan bahasa semula jadi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!