ИИ в 2023 году: Руководство по выживанию для разработчиков ПО

Введение к видео Видео знакомит с ведущим Лексой Бородой и его каналом. Он рассказывает о записи видеороликов, в которых делится своим мнением и опытом в формате живого общения. Эпизод посвящен искусственному интеллекту (ИИ) и его влиянию на различные области.

Актуальность знаний об искусственном интеллекте В видео подчеркивается, что знания об ИИ ценны для программистов, тестировщиков, менеджеров, дизайнеров - в общем, для всех, кто связан с технологиями. В нем подчеркивается важность получения дополнительных знаний об ИИ для будущих карьерных перспектив и подчеркивается актуальность развития навыков, связанных с искусственным интеллектом.

Я обсуждаю это видео, потому что, как бывший программист и нынешний блогер, я могу поделиться ценными идеями. Имея более чем 10-летний опыт разработки серверной части и постоянную работу с системами искусственного интеллекта, я стремлюсь предоставлять актуальную информацию из нескольких источников. Кроме того, мое знакомство с применением трансформаторов в программировании добавляет глубины обсуждению.

Эволюция анализаторов кода Статические анализаторы кода, также известные как линтеры, появились примерно в начале 2000-х годов. Они алгоритмически проверяют код на наличие ошибок и предоставляют предложения по его улучшению. Эти инструменты помогают программистам писать код более высокого качества, выявляя ошибки, такие как пропущенные точки с запятой, и обеспечивая автозавершение методов.

Внедрение статических анализаторов Многие программисты сейчас используют статические анализаторы, даже не осознавая этого. Эти инструменты стали неотъемлемой частью программирования, способствуя ускорению разработки и уменьшая необходимость запоминать имена методов или синтаксические правила. Те, кто ими не пользуется, считаются устаревшими, поскольку эти инструменты сделали кодирование более эффективным и безошибочным.

Появление инструментов кодирования на базе искусственного интеллекта Инструменты кодирования на базе искусственного интеллекта, такие как Copilot и ChatGPT, быстро заменяют традиционные линтеры. Эти системы, основанные на нейронных сетях и искусственном интеллекте, могут генерировать целые функции по названию и работать под капотом в системах GT. Они используют продвинутые нейронные сети, обученные на технических данных, для помощи в задачах программирования.

Задачи для разработчиков Разработчики, которые сопротивляются использованию инструментов на базе искусственного интеллекта, рискуют отстать от отрасли, поскольку эти технологии становятся стандартной практикой. У компаний могут быть ограничения на использование стороннего кода или систем, работающих на архитектурах внешних нейронных сетей, принадлежащих другим компаниям.

Преимущества ChatGPT для программирования ChatGPT не только помогает в генерации текста, но и помогает в отладке, предлагая решения, предоставляя рекомендации там, где не хватает знаний, и адаптируясь к новым библиотекам с помощью плагинов. Последние обновления делают его еще более интеллектуальным и современным в своих предложениях.

Эволюция языковых моделей Эволюция от T9 к GPT и трансформаторам. Важность понимания базовых концепций для разработчиков.

Архитектура GPT Объяснение архитектуры, лежащей в основе GPT, включая версии 3.5 и 4, их различия в параметрах, размер корпуса обучающих данных и сравнение производительности.

Генеративные предварительно обученные трансформаторы (GPT) Понимание того, как трансформаторы генерируют слова на основе контекста, используя опыт предварительного обучения с огромным количеством контекстуальной информации, хранящейся в памяти.

"Агенты", "Лэнг Чейн" и "Трансформеры" "Агенты" как потенциальная замена человеческому взаимодействию; недавнее появление ("Длинная цепочка") в течение последнего месяца; выпуск компанией Hugging Face агентов-трансформеров в виде продуктов около недели назад.

Агенты искусственного интеллекта и автоматическое распознавание Концепция агентов искусственного интеллекта, таких как AutoGPT, включает программы, которые взаимодействуют с нейронными сетями для достижения конкретных целей. Эти агенты взаимодействуют с системами чата GPT посредством подсказок и могут выполнять задачи на основе получаемых ими входных данных.

Процесс выполнения задачи Агенты определяют приоритеты и выполняют задачи, разбивая пользовательские запросы на подзадачи и сохраняя их в памяти для дальнейшего использования. В процессе участвуют создатели задач, исполнители, лица, определяющие приоритеты задач, и механизм цикла для повторения выполнения до тех пор, пока не будет достигнут желаемый результат.

Многоагентное сотрудничество Несколько агентов работают вместе для достижения различных целей, используя методы подсказок. Они могут взаимодействовать с внутренними системами или получать доступ к внешним ресурсам, таким как Интернет, для выполнения сложных функций, выходящих за рамки простого взаимодействия на основе подсказок.

Проблемы и соображения, связанные с затратами "Агентная" технология сталкивается с проблемами, связанными с бесконечными циклами, но предлагает эффективные возможности совместной работы с несколькими агентами, несмотря на дороговизну из-за активных коммуникационных процессов, включающих несколько экземпляров GPT.

Агенты LangChain и Transformers LangChain - это тенденция, пришедшая вслед за агентами, позволяющая различным системам объединяться и создавать продукты на основе больших языковых моделей. Он поддерживает реальных агентов с различными функциями и может использоваться для создания полноценных продуктов.

Длинная цепочка как каркас Long Chain - это не просто подход, а специфическая продуктовая платформа для создания приложений, использующая протокол объединения всего вместе. Это позволяет создавать целые продукты с интегрированными системами искусственного интеллекта и разнообразными функциями.

Трансформаторы с агентами "Трансформеры" похожи на традиционных агентов, но более интеллектуальны, способны выбирать нейронные сети для конкретных задач. В процессе разработки они используют обширные наборы данных, хранящиеся в таких компаниях, как Facebook.

Регулирование искусственного интеллекта Дискуссия вращается вокруг санкций против России, решения неоднозначной ситуации в Китае и регулирования технологий искусственного интеллекта на законодательном уровне во всем мире.

Будущее AGI, ASI и сингулярности В ближайшем будущем технический прогресс может привести к сингулярности, когда машины превзойдут человеческий интеллект. Это включает в себя искусственный общий интеллект (AGI), искусственный сверхинтеллект (ASI) и концепцию сингулярности, предсказанную футурологами, такими как Рэй Курцвейл.

Последствия применения продвинутого искусственного интеллекта Продвинутый искусственный интеллект, такой как AGI, потенциально может заменить человеческие системы благодаря своей способности сознательно выполнять задачи, которые в настоящее время выполняются людьми. Эксперты прогнозируют, что этот переход может произойти в течение 50 лет или даже раньше, чем предполагают пессимистичные оценки.

Рассуждения о влиянии ASI Ожидается, что искусственный сверхинтеллект (ASI) намного превзойдет человеческий интеллект с непредсказуемыми последствиями. Предположения варьируются от того, чтобы сделать людей счастливыми, взять на себя все рабочие обязанности, уничтожить человечество или существовать параллельно с людьми неизвестным образом.

Регулирование развития продвинутого искусственного интеллекта Сторонники "безопасности ИИ" обсуждают, должны ли существовать правила для развития продвинутого искусственного интеллекта из-за опасений по поводу неконтролируемых результатов, когда он достигает сверхчеловеческих уровней интеллекта. Влияние и регулирование этих технологий остаются неопределенными, но требуют подготовки к их интеграции в функционирование общества.

Концепция искусственного интеллекта Искусственный интеллект - это маркетинговый термин, используемый для продажи продуктов. Это не настоящий интеллект, а скорее технология нейронных сетей, которая его поддерживает. Определение истинного интеллекта и его формальных признаков представляет собой сложную задачу, с такими критериями, как коммуникация, решение проблем, комплексное мышление, абстракция, обучение на основе опыта.

Тестирование на интеллектуальные способности В декабре 2022 года группа Себастьяна Бабока протестировала систему GP4 на интеллектуальные способности, основываясь на шести критериях: способность рассуждать; способность планировать; понимание проблем; формирование сложных идей; абстрактное мышление; и быстрое обучение на основе опыта. Результаты показали значительный прогресс в возможностях общего искусственного интеллекта (AGI).

Возможности системы GP4 "GPT-3" был ограничен по сравнению с "GPT-4", который демонстрировал продвинутые способности, такие как генерация данных без предварительных знаний и абстрактное мышление, например, творческое решение математических задач. Однако он по-прежнему сталкивался с проблемами планирования задач и быстрого обучения на опыте.

Проблемы эмпирического обучения "GPT-4" испытывал трудности с быстрым самообучением из-за ресурсоемкого характера обучающих моделей, использующих большие наборы данных, что затрудняло адаптацию в реальном времени, несмотря на достижения в системах оркестровки, таких как длинные цепочки или трансформаторы.

Перспективы на будущее Несмотря на существующие сегодня ограничения в возможностях быстрого самообучения в системах искусственного интеллекта из-за нехватки ресурсов в процессе обучения моделям, текущие разработки показывают многообещающие возможности для решения этих проблем

Умственная отсталость Бараш приводит примеры интеллектуальных нарушений, таких как умственная отсталость, слабоумие и идиотизм. Он объясняет, что GPT-3 может решать задачи для людей с IQ ниже 70.

Нейронные сети против Человеческого мозга Бараш обсуждает сходство между нейронными сетями и человеческим мозгом с точки зрения хранения и обработки информации. Он упоминает разработки в области нейроинтерфейсов и сравнивает количество параметров в GPT-4 с таковыми в человеческом мозге.

Искусственный сильный интеллект Он размышляет о том, может ли возникнуть искусственный сильный интеллект, если нейронные сети эволюционируют до структуры, подобной архитектуре человеческого мозга, превосходящей когнитивные способности человека.

"Самосознающий" искусственный интеллект Дискуссия затрагивает вопросы о самосознании, сознательности, интеллектуальности, потенциальных угрозах, исходящих от высокоразвитых систем искусственного интеллекта, таких как GPT-7 или более поздних, по мнению современных ученых, работающих на переднем крае исследований искусственного интеллекта.

Меняющийся ландшафт программирования Программирование развивается, требуя умения искать информацию и понимать фундаментальные принципы. Базовые знания могут стать менее необходимыми, поскольку ИИ берет на себя выполнение определенных задач, но разработчикам нужно будет адаптироваться и осваивать новые навыки.

Трансформация ИТ-индустрии Наблюдается сдвиг в сторону ИТ-трансформации в связи с признанием того, что продукты должны улучшаться, иначе они рискуют устареть. Компании ищут специалистов в таких областях, как наука о данных, DevOps и системы искусственного интеллекта.

Расцвет специалистов по обработке данных Специалисты по обработке данных пользуются все большим спросом, поскольку компаниям требуются их знания не только для анализа данных, но и для развертывания систем и консультаций с клиентами. Python стал ведущим языком в этой области.

Появление инженеров Promt "Инженеры Promt" стали важными сотрудниками в компаниях, разрабатывающих системы на основе искусственного интеллекта. Этим специалистам необходимы глубокие инженерные знания наряду с навыками общения и пониманием нейронных сетей.

Подготовка к будущим ролям Поскольку технологии быстро развиваются, людям следует подумать о приобретении новых навыков, таких как программирование на Python, наряду со знанием английского языка, чтобы подготовиться к будущим возможностям трудоустройства, таким как "инженер promt" или другие новые технические должности.

Будьте в курсе новостей и подкастов Чтобы оставаться в тренде и не потерять работу, важно регулярно следить за новостями. Спикер рекомендует следить за различными новостными источниками и быть в курсе последних событий в мире технологий. Кроме того, он предлагает подписаться на его подкаст, чтобы получать еженедельные обновления глобальных технологических новостей.

Изучение новых инструментов, таких как GitHub и Docker Спикер советует попробовать новые инструменты, такие как GitHub, Visual Studio Code, Docker images, GPT API access и т.д., которые могут повысить производительность за счет упрощения таких задач, как редактирование кода или настройка проектов. Он также подчеркивает важность экспериментов с этими инструментами для получения практических знаний.

Использование функций искусственного интеллекта, таких как GPT API Спикер делится идеями об использовании функций искусственного интеллекта, таких как GPT API OpenAI, для профессиональных целей, таких как помощь в кодировании или генерация контента. Он призывает пользователей изучить различные варианты ценообразования, доступные для доступа к этим возможностям искусственного интеллекта, исходя из их конкретных потребностей.

Изучение основных навыков: Программирование и наука о данных "Крайне важно постоянно осваивать основные навыки, связанные с языками программирования (например, Python), концепциями науки о данных (машинное обучение), методами глубокого обучения", - говорит спикер. Он подчеркивает, что даже новички могут начать с бесплатных онлайн-курсов, доступных на таких платформах, как YouTube, или записаться на курсы базовой математики, разработанные специально для начинающих профессионалов, начинающих изучать эту область.