מזונות חשובים
- מנוע קידוד הבינה המלאכותית של DeepMind טוב כמו מתכנת אנושי ממוצע.
- מנוע AlphaCode מציע פתרונות יצירתיים לבעיות קידוד.
-
AI עשוי להיות הטוב ביותר כאשר הוא מגדיל את העבודה האנושית במקום להחליף אותו.
חברת המחקר DeepMind אומרת שמנועי קידוד בינה מלאכותית יכולים לכתוב תוכניות כמו גם אדם. האם רובוטים מגיעים סוף סוף לעבודות מפתחי תוכנה?
כאשר DeepMind הכניסה את מנוע ה-AlphaCode שלה לעבודה על אתגרי קידוד שנועדו לבחון בני אדם, היא סיימה ב-54 האחוזים המובילים, מה שהפך אותו לטוב כמו אדם ממוצע.זה אולי נשמע כאילו הוא מוכן לפריסה לשימוש חי. אתה יכול לפטר את המחצית הגרועה ביותר של המקודדים האנושיים שלך, ואז להחליף אותם בבוטים לקידוד AI, נכון? עדיין לא.
"עם חברות בינה מלאכותית, סופרים נחוצים יותר מתמיד. היתרון האמיתי של כותבי בינה מלאכותית הוא שהם מספקים מחקר וכלים שמאיצים את התהליך של מה שצריך להיכנס לתוכן. אני מתאר לעצמי ש-AI מנועי קידוד יעשו את אותו הדבר עבור מתכנתים. זה יהפוך אותם ליעילים יותר, יקל להתחיל בפיתוח מבנה ליישומים שלהם, ויזרז את תהליך הקידוד", ג'ון קאס, מייסד שותף של חברת AI ל-AIContentGen, נמסר ל-Lifewire באימייל.
Support, Not Supplant
ההבטחה של בינה מלאכותית היא שהוא יכול להחליף בני אדם במשימות שפל או להחליף בני אדם בעבודות יקרות. אבל בפועל, אנחנו עוד לא שם. אם אי פעם השתמשת ביישומי בינה מלאכותית כדי לערוך את התמונות שלך, למשל, תדע שיש עוד הרבה ניקוי לעשות אחרי שהכלי יסתיים.לכל הפחות, האדם מצטמצם ללחיצה על כפתור כדי לעבור בין האפשרויות שנוצרו בינה מלאכותית, ואז לבחור את הטובות ביותר.
במקרה של מנוע AlphaCode של DeepMinds, ה-AI שלו מאומן להתמודד עם אתגרי קידוד. דוגמאות הניתנות בדף הפרויקט של AlphaCode הן מציאת דרכים מיטביות לסדר כבישים ומבנים או המצאת אסטרטגיות לנצח במשחקי לוח. אולי אלה לא יהיו שימושיים במקום העבודה, אבל הבינה המלאכותית של DeepMind הראתה תכונה חשובה אחת: יצירתיות.
"אני יכול לומר בבטחה שהתוצאות של AlphaCode עלו על הציפיות שלי", אמר מייק מירזייאנוב, מייסד Codeforces, אתר שמארגן תחרויות קידוד, בבלוג Deep Mind. "הייתי סקפטי כי אפילו בבעיות תחרותיות פשוטות, לרוב נדרש לא רק ליישם את האלגוריתם אלא גם - וזה החלק הקשה ביותר - להמציא אותו."
התרחיש הסביר ביותר, מלכתחילה, לפחות, הוא שמקודדים אנושיים ישתמשו בכלי AI כדי לעזור להם לעבוד. וחברות אחרות, מיקרוסופט למשל, עובדות על כלי בינה מלאכותית כדי לעזור למתכנתים לעבוד מהר יותר על ידי ביצוע הרבה מהעבודה העמוסה עבורם.
במובן מסוים, כולנו רגילים להשתמש בכלי בינה מלאכותית מדי יום, ואנחנו מכירים את המלכודות והתסכולים שהם מביאים. תיקון אוטומטי, למשל, אמור להפוך את ההקלדה למהירה יותר במקלדות קטנות על המסך, אבל בפועל, בסופו של דבר אתה משנה את סגנון ההקלדה שלך כדי להפעיל טוב יותר את הצעות התיקון האוטומטי.
אז, האם המקודדים האנושיים באמת יוחלפו ב-AI? לא סביר.
"קודנים עדיין יהיו במושב הנהג, כפי שכותבים נמצאים עם כותבי תוכן בינה מלאכותית", אומר קאס. "במובן מסוים, כלי הכתיבה החדשים של AI פירושם אפילו יותר ביטחון תעסוקתי עבור סופרים כי תהיה להם המומחיות כיצד להשתמש ולהפיק את המיטב מהכלים המתוחכמים יותר לעתיד הנראה לעין."
Art Official Intelligence
יש כמה דרכים להציג בינה מלאכותית בעיסוקים יצירתיים. האחת היא שזה מסיר את עבודת הרטינה ונותן לאדם להתמקד יותר בהיבטים היצירתיים. האדם הופך יותר לבמאי קולנוע במקום לתסריטאי של השחקן.אנחנו יכולים לקחת צעד אחורה ולראות את כל הפרויקט מרמה גבוהה יותר, בלי להתעסק בפרטים הדקיקים הדרושים כדי להשיג את החזונות שלנו.
"זה יהפוך אותם ליעילים יותר, ויקל על תחילת העבודה בפיתוח מבנה עבור היישומים שלהם…"
בצד השני, יצירתיות בינה מלאכותית היא עדיין יצירתיות אלגוריתמית. היא תמציא פתרונות, תכתוב רומנים או תסנן את התצלומים שלנו, אבל אולי לא בצורה שתהדהד עם בני אדם אחרים כמו שאמנות יכולה.
בין הקצוות האלה נמצאים אמנים כמו בריאן אנו, שנותן למוזיקה שיוצרה בינה מלאכותית לרוץ ברקע בזמן שהוא באולפן. כשמשהו תופס את אוזנו, הוא שומר אותו לשימוש מאוחר יותר.
יצירות AI יכולות לעורר השראה בבני אדם לכיוונים שבדרך כלל לא הולכים אליהם. או שבינה מלאכותית יכולה להכתיב את אופן העבודה שלנו, אז אנחנו בסופו של דבר כבייביסיטרים מרושעים עבור המכונות. כמו כל כלי, אם כן, האופן בו אנו משתמשים בו נחשב.
