Компания по доставке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта предсказывает «конец программирования»

Компания по доставке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта предсказывает «конец программирования»

Мэтт Уэлш — генеральный директор и соучредитель Fixie.ai, компании по доставке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта, основанной командой из Google и Apple. «Я считаю, что традиционная идея «написания программы» находится на грани исчезновения, — пишет он в январском выпуске Communications of the ACM, — и действительно, для всех приложений, кроме очень специализированных, большая часть программного обеспечения в том виде, в каком мы его знаем, будет заменена программным обеспечением». Системы искусственного интеллекта, которые обучаются , а не программируются».

Его эссе называется «Конец программирования» и предсказывает будущее: «Программирование устареет». В ситуациях, когда нужна «простая» программа (в конце концов, не все должно требовать модели с сотнями миллиардов параметров, работающих на кластере графических процессоров), эти программы сами будут генерироваться ИИ, а не кодироваться вручную с людьми, отведенными, в лучшем случае, на контролирующую роль…. Я не просто говорю о таких вещах, как CoPilot Github, заменяющий программистов. Я говорю о замене всей концепции написания программ обучающими моделями. В будущем студентам компьютерных наук не нужно будет изучать такие рутинные навыки, как добавление узла в двоичное дерево или программирование на C++. Такое образование устареет, как обучение студентов технических специальностей использованию логарифмической линейки.

Инженеры будущего в несколько нажатий клавиш запустят экземпляр модели с четырьмя квинтиллионами параметров, которая уже кодирует весь объем человеческих знаний (а затем и некоторые), готовый к любой задаче, требуемой от машины. Основная часть интеллектуальной работы, направленной на то, чтобы заставить машину делать то, что нужно, будет заключаться в том, чтобы придумать правильные примеры, правильные данные для обучения и правильные способы оценки процесса обучения. Достаточно мощные модели, способные обобщать посредством обучения за несколько шагов, потребуют лишь нескольких хороших примеров выполнения задачи. Массивные наборы данных, созданные человеком, в большинстве случаев больше не понадобятся, и большинство людей, «обучающих» модель ИИ, не будут запускать циклы градиентного спуска в PyTorch или что-то подобное. Они будут учить на собственном примере, а все остальное сделает машина.

В этой новой компьютерной науке — если мы вообще назовем ее компьютерной наукой — машины будут настолько мощными и уже будут знать, как делать так много вещей, что эта область будет выглядеть не столько как инженерное дело, сколько как образовательное; то есть, как лучше всего обучать машину , что мало чем отличается от науки о том, как лучше всего обучать детей в школе. Однако, в отличие от (человеческих) детей, эти системы ИИ будут управлять нашими самолетами, управлять нашими энергосистемами и, возможно, даже управлять целыми странами. Я бы сказал, что подавляющее большинство классических CS становится неактуальным, когда мы фокусируемся на обучении интеллектуальных машин, а не на их непосредственном программировании. Программирование в общепринятом смысле фактически умрет…

Мы быстро движемся к миру, в котором фундаментальными строительными блоками вычислений являются темпераментные, загадочные, адаптивные агенты… Этот сдвиг в основополагающем определении вычислений представляет огромные возможности и множество огромных рисков. Тем не менее, я думаю, что пришло время признать, что это очень вероятное будущее, и соответствующим образом изменить наше мышление, а не просто сидеть здесь и ждать, пока метеорит упадет.

«Я думаю, что дебаты сейчас в основном касаются того, в какой степени эти модели искусственного интеллекта произведут революцию в этой области», — говорит Уэлш в видеоинтервью. «Это скорее вопрос степени, а не того, произойдет ли это…

«Я думаю, что мы собираемся перейти от мира, в котором люди в основном пишут программы вручную, к миру, в котором мы учим модели ИИ делать то, что мы от них хотим… как область, которая сосредоточена на обучении ИИ и, возможно, даже на психиатрии ИИ. Чтобы решить эти проблемы, вы не можете просто предположить, что люди будут писать код вручную».