Programy takie jak GPT-3 mogą tworzyć całkiem przekonujące teksty. Niektórzy używają tego narzędzia do automatyzacji tworzenia oprogramowania i wyszukiwania błędów.
„Od roboty są roboty” czyli komputer programuje komputer
Nauka dobrego pisania kodu komputerowego w przypadku człowieka trwa latami. SourceAI, startup z Paryża, dopracowuje właśnie narzędzie wykorzystujące sztuczną inteligencję do pisania kodu w oparciu o krótki opis tekstowy tego, co kod powinien robić. Powiesz więc narzędziu dostarczanemu przez tą firmę aby na przykład pomnożyło dwie liczby podane przez użytkownika i dostaniesz w odpowiedzi kilka czy kilkanaście wierszy w Pythonie, który wykonają to zadanie.
Ambicje SourceAI są oznaką szerszej rewolucji jaka zachodzi w tworzeniu oprogramowania. Postępy w uczeniu maszynowym umożliwiły już zautomatyzowanie szeregu zadań związanych z kodowaniem, od automatycznego uzupełniania fragmentów kodu i dostrajania algorytmów po wyszukiwanie po zawartości kodu źródłowego i lokalizowanie niektórych kategorii błędów.
Automatyzacja kodowania może przyśpieszyć rozwój oprogramowania, ale istniejące obecnie ograniczenia współczesnej sztucznej inteligencji mogą dodatkowo wprowadzać nowe problemy. Algorytmy uczenia maszynowego mogą nadal zachowywać się nieprzewidywalnie, a kod generowany przez maszynę może nie spełniać wymogów clean code ale co gorsza zawierać poważne błędy. Chyba że zostanie dokładnie przetestowany – może też przez maszynę a nie człowieka?
GPT-3 kluczem do sukcesu?
SourceAI i inne, podobne programy konkurencji, wykorzystują w swoim działaniu GPT-3, program językowego AI przedstawionego światu w maju 2020 roku przez OpenAI, firmę z San Francisco. Założyciele SourceAI byli jednymi z pierwszych kilkuset osób, które uzyskały dostęp do GPT-3. OpenAI nie opublikował kodu dla GPT-3, ale umożliwia niektórym użytkownikom dostęp do modelu za pośrednictwem interfejsu API.
GPT-3 to więc przede wszystkim ogromna, sztuczna sieć neuronowa wyszkolona na ogromnych porcjach tekstu zebranego z Sieci. Nie rozumie ona wprawdzie znaczenia tych nieprzebranych stron tekstu, ale potrafi na tyle dobrze uchwycić wzorce w języku, aby generować artykuły na dany temat, zwięźle streszczać tekst lub odpowiadać na pytania dotyczące treści dokumentów. Furkan Bektes, założyciel i dyrektor generalny SourceAI, mówi wprost:
Podczas testowania narzędzia zdaliśmy sobie sprawę, że może ono generować także kod. Wtedy wpadliśmy na pomysł, aby opracować SourceAI.
SourceAI ma na celu umożliwienie użytkownikom generowania szerszego zakresu programów w wielu różnych językach, pomagając w ten sposób zautomatyzować tworzenie większej ilości oprogramowania. Według Bektesa programiści zaoszczędzą czas na kodowaniu a osoby bez znajomości kodowania będą także mogły tworzyć aplikacje.
Inni też nie śpią
Nie był jedynym, którzy zauważyli potencjał. Wkrótce po wydaniu GPT-3 pojawiły się programy mogące tworzyć niestandardowe aplikacje internetowe, zawierające przyciski, pola wprowadzania tekstu i kolory, remiksując fragmenty kodu, które zostały wprowadzone przez użytkownika. Firma Debuild już planuje komercjalizację tej technologii.
Inna firma, TabNine, wykorzystała poprzednią wersję modelu językowego OpenAI, GPT-2, wydaną oczywiście także przez OpenAI, do zbudowania narzędzia, które oferuje automatyczne uzupełnianie wiersza lub funkcji, gdy programista dopiero zaczyna pisać ten fragment kodu.
Niektórzy giganci oprogramowania też wydają się zainteresowani rozwojem „sztucznego programisty” (swoją drogą, jak tu takiego zrekrutować?). To w końcu nie kto inny jak Microsoft zainwestował miliard dolarów w OpenAI w 2019 roku i zgodził się udzielić licencji na GPT-3.
