האם אנו לקראת מהפכת בינה מלאכותית בסגמנט פיתוח קוד תוכנה?
פתרונות בינה מלאכותית מגיעים לעולם כתיבת התוכנה ועתידים לעשות בו מהפכה | חלק צופים קפיצה של פי 100 בפרודקטיביות כתיבת קוד
עמי רוחקס דומבה
| 24/11/2022
bigstock
Amjad Masad מחברת Replit פותח בציוץ ארוך ומתריע: אנחנו לקראת מהפכה נוספת בעולם התוכנה. אנשים לא מבינים שעולם התוכנה עומד בפני שינוי טקטוני.
״ב-Replit, אנחנו בונים מתכנת מבוסס בינה מלאכותית שמשתמשת ב-IDE (ממשק המהדר לכתיבת קוד תוכנה) כמו שאדם עושה ויש לו גישה מלאה לכל הכלים, תוכנות הקוד הפתוח והאינטרנט. בשנים הקרובות, מתכנתים יפעלו ברמה גבוהה יותר מקוד בלבד״, אומר Masad.
אם נשים בצד לרגע את היבט השיווק של חברת Replit, הדברים בציוץ אינם נאמרים בריק. בשנים האחרונות פותחו מודלים של בינה מלאכותית המאפשרים כתיבת טקסטים (GPT-3) ויצירת היקש מופשט בין שפה לתיאור גרפי של מונח שפתי (DALL·E 2).
בסופו של יום, שפת תכנות היא שפה. יש לה כללים ברורים של מבנה תחבירי, פקודות וכו׳. אם אלגוריתמים יודעים לכתוב קטעי טקסט ספרותיים או חדשותיים, אין סיבה שהם לא ידעו לכתוב קוד.
המטרה: פרודוקטיביות
״במאה הקודמת ייצור תוכנה נעשה קל יותר בהדרגה לעבור מקוד מכונה ללשפות ברמה גבוהה יותר ולאחר מכן סקריפטים. העלאת הפרודוקטיביות הגדולה האחרונה בעולם התוכנה הייתה עם הקוד הפתוח (OSS). כל אחד מהשלבים האלה היה דחיפה של פי 10-100 אבל אז זה הפסיק״, מסביר Masad.
״בינה מלאכותית היא השלב הבא בהגברת הפרודוקטיביות פי 100. Copilot/Ghostwriter הם רק הסיבובים המוקדמים שמביאים שיפור של 30-50%. הדור הבא של קידוד בינה מלאכותית לא יהיה רק טקסט, ויוביל לשינוי מהיר באופן שבו אנו מייצרים תוכנה.
״אנו מאמינים שזה יותר באג מאשר תכונה -- זה יהיה שילוב של בינה מלאכותית המנבאת איזו משימה אתה רוצה לעשות בהמשך ועושה אותה עבורך. בתוספת סוכן מבוסס דיאלוג שעוקב אחר הפקודות שלך.
״מתכנתים יפקדו על צבאות של סוכני תוכנה לבנות תוכנה מורכבת יותר ויותר בזמני שיא מטורפים. גם מי שאינם מתכנתים יוכלו להשתמש בסוכנים הללו כדי לבצע משימות תוכנה. כולם בעולם יהיו בעלי יכולת קידוד ברמת ג'ון קרמק לפחות.
״השינוי הנוסף יהיה פרימיטיבים מתואמים עבור מפתחים (להרחבה מהו פרימיטיב בעולם התוכנה). העיקרי ביניהם הוא פרימיטיבי התשלום. Bitcoin Lightning, למשל, מספק ערך ישירות לשרשרת אספקת התוכנה ומקל על ביצוע עסקאות בין אדם לאדם ומכונה למכונה.
דרך אחת לדמיין זאת היא שתוכנה תעבור ממחסנית (stack) למודל רשת. בעולם המחסנית, אנו מרכיבים קוד ב-repo ושולחים אותו לאנשהו כדי לרוץ ואז המונטיזציה מופעלת. במודל רשת, הקוד מופעל במלואו ופועל כל הזמן.״
תעשייה צומחת
אחת החברות שפיתחה מודל בינה מלאכותית לכתיבת קוד היא גוגל. חברת DeepMind בבעלותה יצרה בינה מלאכותית המסוגלת לכתוב קוד כדי לפתור בעיות שרירותיות שהוצגו לה, כפי שהוכח על ידי השתתפות החברה בתחרות קידוד מול בני אדם. היא עדיין לא לוקחת עבודה של מהנדסי תוכנה, אבל מבטיחה לסייע באוטומציה של משימות כתיבת תוכנה בסיסיות.
גם חברת OpenAI פתחה פרויקט קידוד בשפה טבעית Codex משלה, והוא מניע גם את GitHub Copilot וגם ניסוי של חברת מיקרוסופט לאפשר ל-GPT-3 לסיים את שורות הקוד שהתחיל גורם אנושי. חברות נוספות העוסקות בתחום כוללת את Hugging Face, Cohere, AI21 Labs. ניסיונות נוספים כוללים את CodeT5, Tabnine, Polycoder, Cogram.
את החזון העתידני הזה ניתן להשוות להמצאת הדפוס. טכנולוגיית הדפוס אפשרה לכל אדם לקרוא ושברה מבנים חברתיים קיימים, שריכזו את ההשכלה בקרב אליטות מצומצמות. אם נחזור לימינו, עולם כתיבת הקוד קטן וכולל אחוז מצומצם מהאוכלוסיה שיודע לקרוא או לכתוב קוד.
חזון שבו כל אדם יכול לתאר למכונה רצון מופשט מה הוא רוצה לקבל, המכונה תתרגם זאת לקוד תוכנה בעצמה ולאחר כמה דקות של תהליך תגיש לו אייקון חדש בדף הבית עם התוכנה שהוא ביקש - מהפכני. יכולת כזו עתידה ליצור דמוקרטיזציה של יכולת הקידוד, כך שכל אדם בעולם, ללא כל השכלה קודמת, יוכל לבנות איזה תוכנה שהוא רוצה.
בעידן בו האנושות מאמצת חיים במרחב הוירטואלי (Metaverse), מבוסס קוד, היכולת לכתוב קוד משולה ליכולת של פלוני לקרוא או לכתוב בעולם הפיזי.
פתרונות בינה מלאכותית מגיעים לעולם כתיבת התוכנה ועתידים לעשות בו מהפכה | חלק צופים קפיצה של פי 100 בפרודקטיביות כתיבת קוד
bigstock
Amjad Masad מחברת Replit פותח בציוץ ארוך ומתריע: אנחנו לקראת מהפכה נוספת בעולם התוכנה. אנשים לא מבינים שעולם התוכנה עומד בפני שינוי טקטוני.
״ב-Replit, אנחנו בונים מתכנת מבוסס בינה מלאכותית שמשתמשת ב-IDE (ממשק המהדר לכתיבת קוד תוכנה) כמו שאדם עושה ויש לו גישה מלאה לכל הכלים, תוכנות הקוד הפתוח והאינטרנט. בשנים הקרובות, מתכנתים יפעלו ברמה גבוהה יותר מקוד בלבד״, אומר Masad.
אם נשים בצד לרגע את היבט השיווק של חברת Replit, הדברים בציוץ אינם נאמרים בריק. בשנים האחרונות פותחו מודלים של בינה מלאכותית המאפשרים כתיבת טקסטים (GPT-3) ויצירת היקש מופשט בין שפה לתיאור גרפי של מונח שפתי (DALL·E 2).
בסופו של יום, שפת תכנות היא שפה. יש לה כללים ברורים של מבנה תחבירי, פקודות וכו׳. אם אלגוריתמים יודעים לכתוב קטעי טקסט ספרותיים או חדשותיים, אין סיבה שהם לא ידעו לכתוב קוד.
המטרה: פרודוקטיביות
״במאה הקודמת ייצור תוכנה נעשה קל יותר בהדרגה לעבור מקוד מכונה ללשפות ברמה גבוהה יותר ולאחר מכן סקריפטים. העלאת הפרודוקטיביות הגדולה האחרונה בעולם התוכנה הייתה עם הקוד הפתוח (OSS). כל אחד מהשלבים האלה היה דחיפה של פי 10-100 אבל אז זה הפסיק״, מסביר Masad.
״בינה מלאכותית היא השלב הבא בהגברת הפרודוקטיביות פי 100. Copilot/Ghostwriter הם רק הסיבובים המוקדמים שמביאים שיפור של 30-50%. הדור הבא של קידוד בינה מלאכותית לא יהיה רק טקסט, ויוביל לשינוי מהיר באופן שבו אנו מייצרים תוכנה.
״אנו מאמינים שזה יותר באג מאשר תכונה -- זה יהיה שילוב של בינה מלאכותית המנבאת איזו משימה אתה רוצה לעשות בהמשך ועושה אותה עבורך. בתוספת סוכן מבוסס דיאלוג שעוקב אחר הפקודות שלך.
״מתכנתים יפקדו על צבאות של סוכני תוכנה לבנות תוכנה מורכבת יותר ויותר בזמני שיא מטורפים. גם מי שאינם מתכנתים יוכלו להשתמש בסוכנים הללו כדי לבצע משימות תוכנה. כולם בעולם יהיו בעלי יכולת קידוד ברמת ג'ון קרמק לפחות.
״השינוי הנוסף יהיה פרימיטיבים מתואמים עבור מפתחים (להרחבה מהו פרימיטיב בעולם התוכנה). העיקרי ביניהם הוא פרימיטיבי התשלום. Bitcoin Lightning, למשל, מספק ערך ישירות לשרשרת אספקת התוכנה ומקל על ביצוע עסקאות בין אדם לאדם ומכונה למכונה.
דרך אחת לדמיין זאת היא שתוכנה תעבור ממחסנית (stack) למודל רשת. בעולם המחסנית, אנו מרכיבים קוד ב-repo ושולחים אותו לאנשהו כדי לרוץ ואז המונטיזציה מופעלת. במודל רשת, הקוד מופעל במלואו ופועל כל הזמן.״
תעשייה צומחת
אחת החברות שפיתחה מודל בינה מלאכותית לכתיבת קוד היא גוגל. חברת DeepMind בבעלותה יצרה בינה מלאכותית המסוגלת לכתוב קוד כדי לפתור בעיות שרירותיות שהוצגו לה, כפי שהוכח על ידי השתתפות החברה בתחרות קידוד מול בני אדם. היא עדיין לא לוקחת עבודה של מהנדסי תוכנה, אבל מבטיחה לסייע באוטומציה של משימות כתיבת תוכנה בסיסיות.
גם חברת OpenAI פתחה פרויקט קידוד בשפה טבעית Codex משלה, והוא מניע גם את GitHub Copilot וגם ניסוי של חברת מיקרוסופט לאפשר ל-GPT-3 לסיים את שורות הקוד שהתחיל גורם אנושי. חברות נוספות העוסקות בתחום כוללת את Hugging Face, Cohere, AI21 Labs. ניסיונות נוספים כוללים את CodeT5, Tabnine, Polycoder, Cogram.
את החזון העתידני הזה ניתן להשוות להמצאת הדפוס. טכנולוגיית הדפוס אפשרה לכל אדם לקרוא ושברה מבנים חברתיים קיימים, שריכזו את ההשכלה בקרב אליטות מצומצמות. אם נחזור לימינו, עולם כתיבת הקוד קטן וכולל אחוז מצומצם מהאוכלוסיה שיודע לקרוא או לכתוב קוד.
חזון שבו כל אדם יכול לתאר למכונה רצון מופשט מה הוא רוצה לקבל, המכונה תתרגם זאת לקוד תוכנה בעצמה ולאחר כמה דקות של תהליך תגיש לו אייקון חדש בדף הבית עם התוכנה שהוא ביקש - מהפכני. יכולת כזו עתידה ליצור דמוקרטיזציה של יכולת הקידוד, כך שכל אדם בעולם, ללא כל השכלה קודמת, יוכל לבנות איזה תוכנה שהוא רוצה.
בעידן בו האנושות מאמצת חיים במרחב הוירטואלי (Metaverse), מבוסס קוד, היכולת לכתוב קוד משולה ליכולת של פלוני לקרוא או לכתוב בעולם הפיזי.
