Yazılım geliştirme üretken bir değişime uğramak üzeredir. Bunun anlamı, AI’nın (yapay zeka) geliştiricileri daha üretken hale getirme potansiyeline sahip olmasıdır, çünkü piyasadaki üç sistem zaten bunu sunar: Github Copilot, Antropic’in Claude ve Openai’s Chatgpt.
Bu nedenle, her geliştirici, yapay zeka konusunda uzmanlaşırsa olsun ya da olmasın, bu teknolojinin bu kadar hızlı ilerledikçe, herhangi birimizin ne olduğunu, neden alakalı olduğunu ve nasıl kullanılacağını bilmesi gerektiğini anlamalı ve anlamalıdır.
Bu makalede, üretken AI’nın tam olarak ne olduğunu, mevcut sistemlerin getirdiği, geliştiriciler için neden her yerde olacağını ve onunla çalışmaya nasıl başlayacağına dair ipuçlarını açıklayacağız. Buna ek olarak, geliştiricilerin üretken yapay zekâsının bir kısmını tamamen patlatacağız. Bu yeni aracı edinmek ve BT’ye çok fazla bağlı hale gelmezken bunu yapmak, teknolojiye diğer teknoloji biçimlerine göre bir avantaj sağlayacaktır.
Üretken AI nedir?
Dijital içerik, yeni ve yüksek kaliteli talep üzerine üreten makine öğrenme sistemleri üretken AI’dır. Görüntüler, ses ve videodan metne kadar her şey içerir ve bilgisayar kodu ve şirketler giderek daha fazla potansiyellerini kullanmak için üretken AI geliştirme hizmetlerine yöneliyor.
Analizin aksine, çoğu AI bugüne kadar odaklanmıştır (mevcut verilerin kategorize edilmesi), üretken modeller yepyeni eserler oluşturur. Derin öğrenimdeki ilerlemeler, muazzam veri kümeleri almalarını ve daha önce hiç görülmemiş çıktılar oluşturmak için bir anlayış oluşturmalarını sağladı.
Önemli örnekler arasında görüntüler için Dall-e 3, ses için Jasper ve kod için GitHub Copilot bulunur. Bu modeller bir metin istemini alabilir ve manuel programlama olmadan saniyeler içinde ilgili, gerçekçi bir çıktı döndürebilir.
Geliştiriciler için mevcut yetenekler
Programcılar için özellikle üretken AI verimliliklerini artırmayı vaat etmektedir. Modern sistemler, geliştiricilerin zamanını kaydetmek ve hataları azaltmak için İngilizce açıklamalara dayalı tüm kod işlevlerini veya uygulamaları önerebilir.
Örneğin Github Copilot, VS kod gibi kod editörleri için bir eklentidir. Bir geliştirici bir işlev yazarken, Copilot mevcut kodu analiz ederek ve İngilizce bağlamını anlayarak tam uygulamalar önerebilir. Kazan kodunu tamamlayabilir, hata ayıklama sorunlarını, API’leri entegre edebilir ve daha fazlasını yapabilir.
Antropic’in yazı asistanı Claude 3.7, yazı asistanlarıyla aynı kategoriye giren etkileşimler sunuyor. Fikirleri kodda koda çevirmek için düz İngilizce bir AI ile sohbet. Bir uygulamaya ne yapacağınızı verebilirsiniz, örneklerden geçebilir, açıklığa kavuşturmak için sorular sorabilirsiniz ve Claude size çalıştırılabilir programlar verir.
Bu tür ilk örnekler, üretken AI’nın eski teknolojiler gibi katı, sabit kurallardan ziyade doğal dili nasıl kabul ettiğini göstermektedir; Doğal dili girdi olarak kabul etmeye dayanır. Bununla, daha sezgisel ve hatta erişilebilir.
Neden her geliştirici umursamalı
Yapay zeka konusunda uzmanlaşmasanız bile, tüm teknoloji uzmanlarının üretken modellerdeki ilerlemeleri yakından izlemesi gereken zorlayıcı nedenler vardır:
İster beğenip beğenmeseniz de her yerde olacak
Yazılım iş akışlarına sızmamak için üretken AI için çok fazla ivme ve ilerleme vardır. Sadece Openai kısa süre önce Microsoft’tan yaklaşık 750 milyon dolar, ayrıca sistemlerini kullanarak diğer teknoloji devlerinden daha fazlasını aldı. Çok fazla yatırımla hızlı iyileştirmeler bekleyin.
Seni daha üretken kılacak
Copilot üzerine yapılan çalışmalar, iş akışına alıştıktan sonra geliştirici hızını en az% 30 artırabileceğini göstermektedir. Manuel olarak kodlarken daha hızlı oluşturulmasını sağlayan yarışmacıların üretken AI’dan yararlanmasını istemezsiniz.
Basit ancak zaman alıcı görevleri azaltır
Hiçbir geliştirici, kazan plakası kodu, dokümantasyon, testler vb. Yazmaktan hoşlanmaz, ancak bu görevler hala çok zaman alır. Üretken AI, bu rutini ancak insan çabalarını karmaşık problem çözme üzerine odaklamak için gerekli işlevleri otojenleştirebilir.
Eski sistemleri işler, bu yüzden yapmak zorunda değilsiniz
Üretken modeller eski sistemlerle çalışmak için mükemmeldir. İnsan mühendislerinin çalışmak istemedikleri eski kod tabanları, protokoller ve mimarilerle kolayca entegre olurlar. Bu, eskilerini korumak yerine yeni çözümler oluşturmanıza olanak tanır.
Sizi 2x mühendis yapar
Kavramsal atılımlar seçkin geliştiriciler tarafından oluşturulur ve eskiden kurul genelinde bir etkiye sahiptir. Üretken AI’nın gücü, herhangi bir mühendisin gerçekte en az 2x daha hızlı (PDF) herhangi bir mantık oluşturabilmesidir. Bu teknoloji, dünyayı değiştiren uygulamaların aylar veya yıllar sonra bugün piyasaya sürülmesini sağlar.
Geliştirici olarak nasıl hazırlanırsınız
Üretken AI yakında IDE’ler veya sürüm kontrolü gibi profesyonel mühendisler için temel bir beceri olacaktır. İşte eğrinin önüne geçmenin temel yolları:
- Github Copilot, Claude ve ilgili oyun alanları ile deney yapın. Tüm uygulamaları tetikleyebilecek ilk elden deneyim istemlerini alın.
- Korkma; Bu araçlar “işinizi alacak”. Bir kuvvet çarpanı olarak AI ile insan yaratıcılığınızı geliştirin. İnsanların hala saf otomasyon üzerinde parladığı mevcut modellerde boşluklar bulun.
- Bu araçları rekabetten önce şirketinize erken benimsemeyi savunun. Geliştiricilerin yanı sıra kullanıcılara ve müşterilere nasıl fayda sağladığını belirtin.
- Bazı oluşturulan çıkışların neden değerli veya yetersiz olduğunu paylaşarak geri bildirim döngüleri geliştirin. İnsan modelleri ne kadar çok eğitirse, herkes için o kadar iyi olurlar.
- Şirketten gelen son araştırmaları ve çabalarını anlayın. Antropik sınırlarla güncel kalmak için Pioneers: Antropic, Cohere, Google ve diğerlerinden haber bültenlerine ve güncellemelere kaydolun.
Yapay zeka, yapay zeka için çok benzersiz, dinamik veya karmaşık olsun, AI asla tüm görevlere hakim olma kapasitesine sahip olmayacaktır. Bununla birlikte, iyi yaptıkları için modelleri kullanın ve insan becerilerinizi artırın. Bu gelecekteki gelişim yolu olacaktır: zihinleri makinelerle birleştirmek.
Üretici yapay zeka geliştiricilerin yerini alan mitler
Herhangi bir yıkıcı teknoloji ile, korkular ve yanılgılar genellikle işler üzerindeki etkiler etrafında ortaya çıkar. Emin olun, insan geliştiricileri üretken AI yaygınlaşsa bile önemli kalacaktır.
İşte mühendislerin yerini alan üretken modeller hakkında yaygın efsaneler:
- Efsane. AI bugün insan katılımı olmadan tam yığın tüketici web uygulamaları oluşturabilir.
- Gerçeklik. Modern sistemler yalnızca kod oluşturur, tam yığın uygulamaları dağıtmaz. Hala çıktıları entegre etmek, modelleri eğitmek ve altyapıyı işlemek için geliştiricilere ihtiyacınız var.
- Efsane. Bu modeller, insan girdisi olmadan kullanıcı ihtiyaçlarını ve ürün gereksinimlerini anlar.
- Gerçeklik. AI’nın son kullanıcı davranışı veya ürün düşüncesi duygusu yoktur. İnsanlar yaratıcı bir vizyon ve gerçek dünyadaki topraklama sağlamalıdır.
- Efsane. Oluşturulan kod son derece güvenilir ve güvenlidir.
- Gerçeklik. Ham model çıkışları hala hatalar ve güvenlik açıkları içerir. İnsanlar AI’nın yetersiz kaldığı KG, test, denetim ve gözetim sağlar.
- Efsane. Herkes bir AI’yı programlama becerileri olmadan bir uygulama oluşturmaya isteyebilir.
- Gerçeklik. Kod kalitesini doğrulamak, bileşenleri bağlamak, sınırlamaları tanımlamak ve yinelemeli iyileştirmeyi yönlendirmek için mühendislere ihtiyacınız var.
Anahtar, AI’yi toptan bir yedek yerine destekleyici bir araç olarak görmektir. Geliştiriciler, tıpkı derleyiciler, hata ayıklar ve bulutlar gibi üretken modelleri kullanırlar. Ancak insan yaratıcılığı, yargı ve gözetim vazgeçilmez olmaya devam ediyor.
Gelecek için geliştiricileri artırma
Umarım, bu arıza üretken yapay zekayı ve neden önemli olduğunu belirtir. Bu teknolojiler, sadece insanların gerçekleştirebileceği daha tatmin edici, etkili çalışmaya odaklanabilmeleri için mühendisleri crudry’den serbest bırakmayı amaçlamaktadır.
Ancak, gelişme önümüzdeki beş ila on yıl içinde dönüşecek. Bu değişimi kucaklayanlar en dinamik, uyarıcı ve ödüllendirici kariyerlere sahip olacaklar. Yazılım oluşturmanın nasıl değiştiğini inkar eden diğerleri, riski sinir bozucu eskimişlik.
Genel kodlama ve otomatik görev demokratikleşmesinin arttırılması, daha fazla insanın mümkün olduğunca daha iddialı projeler yapabileceği anlamına gelir. AI destekli icatların geleceği, geliştiricilerin korkudan ziyade neşelendirmesi gereken bir şeydir, işler aynı kalır.
İnsan ve AI bir arada yaşama karşı açık fikirli bir tutum, mühendislerin daha büyük ve daha hızlı hayal etmelerini ve bu hayalleri gerçekleştirmelerini sağlar. Dünyadaki karmaşık sorunlar yenilikçi uygulamalar için umutsuzdur. Kısayollar, geleneksel kod tarafından uygulanan uzun zaman çizelgesine verilmiştir: üretken modeller.
Dolayısıyla, modern AI’nın açık sınırları olsa da, hızlı ilerleme hızı, potansiyelini tahmin etmeyi, yeteneklerini küçümsemekten daha ihtiyatlı hale getiriyor. Oyuncak olarak modelleri reddetmek yerine bugün uygulamalı deneyim alın. Atılımları etik olarak eğiterek kullanmaya yardımcı olun. Sonra görmek istediğiniz geleceği kodlayın.