Здравствуйте, xma, Вы писали:


xma>

xma>Исследовательская команда из Deepmind отмечает, что Alphacode 2 способен достичь уровня, сопоставимого с лучшими 15% программистов в соревнованиях Codeforces.

Вообще-то все это спортивное программирование к реальной работе программиста имеет мало отношения. Думаю, что нейросеть можно очень хорошо натренировать на решение олимпиадных задачек, но это не значит, что она сможет внести правки в настоящий проект, просто там совсем другой объем кода и не совсем понятно, как собственно нейросеть обучать это делать. Думаю пока бояться должны в первую очередь в самом Гугле, ведь их нейросеть может им сломать весь процесс собеседований, думаю кандидаты вполне смогут научиться читерству на алгоритмической секции собеседования.

Здравствуйте, Michael7, Вы писали:

M>Все же это тот случай, когда количество в качество переходит. Фишка в том, что хорошо обученная нейросеть может не только искать контент по каким-то признакам, но как бы "находить" несуществующий. И это уже успешно используется для генерации изображений. Изначально ведь просто взяли датасет с картинками и "научили" их переводить в набор признаков, по которым можно восстановить исходное изображение. Использовалось для поиска изображений. С этими изображениями есть правда проблема, что нейросеть может сгенерировать, например, 7 пальцев на руке, потому что "не понимает" что их должно быть пять. Но постепенно проводят тонкие доработки, подкручивания и сейчас она уже намного реже ошибается подобным образом.
M>Программный код, с точки зрения методов машинного обучения, принципиально от изображения не отличается.

Это как раз принципиальная проблема, которую совершенно не ясно как решать. 7 пальцев на картинке, это просто 7 пальцев. А вот где-нибудь в коде можно так поставить вместо плюса минус, или вместо одной переменной, другую, что программа вроде будет работать, результаты даже будут похожи на правду, но работать она будет неверно. И пока совершенно непонятно, как проверять корректность, как это подкручивать и доводить до ума. Нейросеть вполне можно натренировать решать олимпиадные задачки. Но как научить ее править код большого проекта, функциональность которого и человеческим языком не опишешь. Пока не совсем понятно, как подступиться к подобной задаче.

Здравствуйте, Stanislav V. Zudin, Вы писали:

SVZ>Что-то мне кажется, в таком виде это просто чуть более умный бредогенератор, чем те, что писали в конце 90-х.


SVZ>В общем, даже юниорам можно не опасаться за своё место.

ИМХО все что было до ChatGPT 3, включая всех голосовых помощников, это действительно были разного рода и степени продвинутости бредогенераторы, которые реагировали на определенные ключевые слова и фразы. В ChatGPT ИМХО произошел качественный скачек, компьютер реально научился понимать человеческий язык и генерировать вполне осмысленные ответы, даже врет он правдоподобно, и врать он совершенно не стесняется. Это правдоподобное вранье с одной стороны впечатляет, ощущение что он действует как реальный студент на экзамене, когда ему попался вопрос, которого он не знает. Но именно благодаря этому его умению врать, он пока совершенно непригоден для написания реального кода. Но что будет дальше...

Здравствуйте, xma, Вы писали:

xma>Кодеры в страхе от ИИ: через 5 лет он сделает их безработными

Если сильный ИИ возможен:
В идеале ИИ должен не отнимать всю работу, а выполнять более механическую работу — искать баги, тестировать, оптимизировать программы, компилировать более декларативные языки. Рано или поздно все придет к тому как должно быть в идеале.
Пока не появится сильный ИИ возможны всякие перекосы (какие-то специальности отпадут), потом все выровняется.

Если ИИ отнимет всю работу, то через несколько десятков лет резко упадет уровень технического образования. Технократическая цивилизация без самих технических специалистов, когда все держится только на ИИ, будет сильно не устойчивая. После серии кризисов все равно придут к оптимальному варианту. Наложат ограничения на ИИ — какую работу на него нельзя перекладывать.

Как можно вообще слушать мнения аутишников по любого рода вопросам, если им приходится БУКВАЛЬНО В РЕЗЮМЕ указывать СОФТ СКИЛЛС. Другими словами, это навыки вида «могу разговаривать с людьми так, что мне не хотят разбить е..чку», «доношу ложку до рта», «моюсь и чищу зубы», «не ссу в раковину общей кухни».