À l'ère de ChatGPT, nous sommes peut-être à la porte de la programmation en langage naturel

​ChatGPT est un grand succès, et j'ai le sentiment maintenant : nous sommes peut-être à la porte de la programmation en langage naturel, et si nous nous retirons, nous pourrons peut-être ouvrir la porte.

Bien sûr, vous pouvez aussi frapper une plaque de fer.

En regardant en arrière sur notre parcours de programmation, il s'agit essentiellement d'une histoire d'abaissement continu des barrières de programmation.

Les premiers prédécesseurs entrèrent le programme dans l'ordinateur en branchant et débranchant manuellement les circuits, et chaque session de programmation prenait plusieurs heures, voire plusieurs jours.

Après l'émergence de l'architecture von Neumann, les programmes peuvent être stockés en mémoire et modifiés à volonté, ce qui est beaucoup plus pratique. Cependant, la programmation est encore un assemblage de très bas niveau. Les anciens maîtres utilisaient l'assemblage pour écrire des systèmes d'exploitation et. les compilateurs tels que les programmeurs Unix sont des animaux rares à l'heure actuelle et le seuil de programmation est trop élevé.

L'émergence de langages de haut niveau tels que Fortran/COBOL/BASIC/C/C++/Pascal a réduit d'un certain niveau la difficulté de la programmation. Couplée à l'explosion de l'industrie du PC dans les années 1980, l'industrie de la programmation a commencé. prospérer.

Dans les années 1990, les langages de programmation tels que Java, Python, Ruby et JavaScript permettaient aux programmeurs de s'éloigner davantage de la gestion du matériel et de la mémoire, leur permettant ainsi de se concentrer sur la logique métier.

Au 21e siècle, pour faire face aux changements rapides du marché, les entreprises ont une demande croissante d'informatisation. Elles doivent de toute urgence mettre en œuvre rapidement leurs activités et les commercialiser. Par conséquent, le low code et l'absence de code ont formé un énorme phénomène. vague dans l'interface, vous pouvez programmer par glisser-déposer.

Pour aller plus loin, tout le monde le sait très bien, c'est la programmation en langage naturel.

Dans le passé, la programmation en langage naturel était considérée comme incroyable par tout le monde, car elle nécessite que l'IA comprenne le langage naturel et produise du code avec précision, ce qui est une chose très difficile.

Mais après l'émergence de grands modèles tels que ChatGPT et Tongyi Qianwen, nous avons soudainement découvert qu'il y avait eu une avancée majeure dans la programmation en langage naturel. Nous pouvons indiquer nos besoins à l'IA et la laisser générer du code !

Nous pouvons dire à l'IA :

Je dois implémenter une interface RESTful pour le produit, en utilisant SpringBoot. Les attributs du produit incluent l'identifiant, le nom, la description et l'imageUrl.

En quelques secondes, l’IA peut générer rapidement du code de haut en bas, c’est qu’elle prend également en charge des capacités de réglage précis.

Nous pouvons dire : "L'accès à la base de données est implémenté à l'aide de MyBatis. L'IA peut rapidement changer le code d'accès à la base de données en MyBatis."

Lorsque nous disons : "Changez imageUrl en image_url", l'IA peut immédiatement trouver tous les codes pertinents et modifier l'imageURL.

Ce type de capacité de réglage dépasse de loin les générateurs de code courants précédents. L'IA semble comprendre avec précision vos besoins et apporter des modifications précises au code.

Bien sûr, dans certaines situations extrêmes, l'IA sera quelque peu irréfléchie et s'appuiera sur la perspicacité des programmeurs. Je dis donc souvent que l’IA peut générer 95 % du code exécutable, et que les 5 % restants dépendent des compétences des programmeurs.

Il s'agit simplement de générer du code. Les programmeurs doivent également copier le code de la fenêtre de discussion vers l'EDI pour l'exécuter et le déboguer. Pour être honnête, ce processus est assez ennuyeux.

Le scénario d'application de génération d'IA que DingTalk vient de publier m'a soudainement fait voir une nouvelle façon. Avec le support du grand modèle de Tongyi Qianwen, il génère non seulement du code en langage naturel, mais génère directement des applications. déployez-le, puis exécutez-le directement dans le chat de groupe DingTalk !

Il peut même générer une application en prenant une photo, afin que la méthode de saisie ne soit plus uniquement du texte :

GPT-4 a également démontré la capacité de générer des codes et des pages Web basés sur des images lors de démonstrations précédentes. (Cette fonctionnalité n'a pas encore été officiellement mise à la disposition de tous), mais DingTalk peut déjà générer directement des applications low-code qui peuvent être exécutées, par exemple, les systèmes courants de gestion des ordres de travail, les systèmes d'inspection des magasins et les systèmes de gestion des informations client. être confié à AI. Ce serait formidable de nous aider à le développer.

Si l'application générée automatiquement ne répond pas aux exigences, vous pouvez également poursuivre la conversation et laisser l'IA vous aider à modifier l'application, à ajouter des options et à supprimer des champs.

Microsoft peut également le faire avec l'application de génération de photos, mais j'ai trouvé que DingTalk a également révélé une grande fonctionnalité, à savoir le champ d'option de recommandation intelligente pour vous aider à le compléter. Bien que cette capacité semble simple, elle est techniquement très difficile à mettre en œuvre, nécessitant un grand savoir-faire industriel pour être intégré au grand modèle.

DingTalk utilise ses propres modèles d'application low-code pour l'apprentissage de grands modèles, ce qui équivaut à intégrer diverses industries (fabrication, médecine, construction, etc.) et divers scénarios commerciaux à haute fréquence (administration du personnel, remboursement financier, production et fabrication, etc.) sont transmis à l'IA pour créer de riches données commerciales de domaine.

Grâce à la connaissance métier du domaine, lorsque de grands modèles génèrent des applications, ils auront une compréhension plus précise des besoins mis en avant par le personnel métier, et les applications générées seront également plus précises.

Cette capacité est très pratique et conviviale pour le personnel d'entreprise qui ne comprend pas le code. Ils n'ont plus besoin de compter sur des programmeurs pour répondre à des besoins similaires et peuvent développer eux-mêmes des applications en quelques minutes.

Ce type d'application de prise de photos ou de génération de langage naturel, combiné aux fonctionnalités intéressantes de l'application DingTalk que je vous ai présenté l'année dernière, peut également être déployé dans des discussions de groupe en un seul clic. Grâce à des cartes dynamiques, le personnel de l'entreprise peut réaliser une interaction homme-machine au sein d'un groupe et faire avancer les choses tout en discutant.

Après avoir vu ceci, vous vous poserez certainement cette question : l'IA prend en charge la programmation en langage naturel. Elle est si puissante qu'elle peut remplacer complètement les programmeurs ?

Pour les programmeurs débutants, s'ils ne peuvent faire que du CRUD, la menace de l'IA est très grande, car des exigences claires et régulières sont un jeu d'enfant pour l'IA et peuvent être résolues en quelques minutes.

Pour les programmeurs seniors, l'ajout, la suppression, la modification et la vérification sont indispensables en programmation. À l'heure actuelle, l'IA est une très bonne aide, car le travail de code fastidieux et répétitif peut être laissé à l'IA Finish. Dans ce processus, les programmeurs seniors n'ont qu'à le « guider » et le « diriger », réduisant ainsi les pertes de temps inefficaces.

Les programmeurs seniors peuvent se concentrer sur des travaux qui nécessitent plus de créativité. Pour l'IA actuelle, elle est toujours incapable de générer directement d'énormes systèmes complexes.

Par exemple, nous disons à l'IA :

Je souhaite créer un système de commerce électronique, comprenant des fonctions communes telles que la gestion des utilisateurs, la gestion des produits, la gestion des commandes, la gestion des entrepôts, etc., et j'ai besoin de prendre en charge les activités de vente flash, les coupons, le système de points et d'autres fonctions, aidez-moi à écrire le code. ​

L'IA est absolument impossible à réaliser pour vous, car de telles exigences sont trop vagues si vous utilisez des organigrammes, des diagrammes d'interface, des cas d'utilisation, etc. pour les combiner. grands systèmes Il est impossible de décrire les exigences sans des centaines de pages. Même si vous fournissez ces centaines de pages de documents à l’IA, elle ne pourra pas s’en rendre pleinement compte à votre place.

Les programmeurs seniors doivent intervenir pour décomposer les grands systèmes en différents modules, puis laisser l'IA intervenir pour générer du code et des applications.

On peut constater que la programmation en langage naturel s'est développée à un très haut niveau et peut être d'une grande aide pour les programmeurs pour améliorer leur efficacité.

À l'avenir, il n'y aura pas de purs codeurs. Tout le monde doit comprendre en profondeur les défis auxquels il est confronté et résoudre rapidement les problèmes grâce à des outils de productivité intelligents.

Bien que les différentes démonstrations de scènes lors de la conférence de presse DingTalk ne soient qu'un petit pas vers un travail plus intelligent, elles démontrent bien au-delà de la « capacité à générer du code via le chat » et peuvent être directement créées et déployées. est très pratique pour exécuter des applications en groupe.

La valeur des outils réside dans leur capacité à mieux servir les gens et à utiliser les machines pour améliorer la productivité des gens.

On peut imaginer qu'avec le développement ultérieur de l'intelligence, la capacité à développer des applications deviendra-t-elle une capacité universelle au même titre que l'utilisation de Word ? C’est une chose particulièrement imaginative que personne ne peut prédire. Seul le temps le prouvera. ​

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!