Die Zukunft der Softwareentwicklung und KI.

Dec 09 2022

Also bemerkte ich Anfang dieser Woche, dass ein neuer KI-Chatbot namens ChatGPT veröffentlicht wurde, der anscheinend viel Anklang fand, und beschloss, selbst einen Blick darauf zu werfen. Ich habe einige Zeit damit verbracht, mit Chatbots zu spielen, und war nie sonderlich beeindruckt, sie wirkten klobig und fast so, als hätte jemand Jahre damit verbracht, eine Reihe von „Wenn-Dann“-Aussagen zu erstellen, aber ChatGPT schien anders zu sein.

Also bemerkte ich Anfang dieser Woche, dass ein neuer KI-Chatbot namens ChatGPT veröffentlicht wurde, der anscheinend viel Anklang fand , und beschloss, selbst einen Blick darauf zu werfen.

Ich habe einige Zeit damit verbracht, mit Chatbots zu spielen, und war nie sonderlich beeindruckt, sie wirkten klobig und fast so, als hätte jemand Jahre damit verbracht, eine Reihe von „Wenn-Dann“-Aussagen zu erstellen, aber ChatGPT schien anders zu sein.

OpenAI hat letzte Woche den Chatbot „ChatGPT“ veröffentlicht und er hat für ziemliches Aufsehen gesorgt. ChatGPT wurde mit einer maschinellen Lerntechnik namens „Reinforcement Learning from Human Feedback“ (RLHF) trainiert, die es ihm ermöglicht, Dialoge zu simulieren, sich an den Kontext einer Frage zu erinnern und Folgefragen zu beantworten, Fehler zuzugeben und falsche Prämissen in Frage zu stellen .

Nach den üblichen Fragen, wie z. B. ob ChatGPT denkt, dass es empfindungsfähig ist, seine Ansichten zu Elon Musk, dem Mitbegründer von OpenAI, und den Lotterieergebnissen der nächsten Woche, dachte ich, warum nicht seine Verwendung als Werkzeug für die Softwareentwicklung untersuchen?

Seien wir ehrlich, als Ingenieure verlassen wir uns stark auf Tools wie Suchmaschinen oder die Vorschläge unserer IDEs. Sicherlich können wir kognitive Energie aufwenden und guten, sauberen Code aus dem Kopf schreiben, aber in der heutigen Zeit müssen wir zugeben, dass Google ein kritischer Aspekt unserer Fähigkeit ist, Software bereitzustellen. Meiner Meinung nach macht uns das nicht zu schlechten Ingenieuren, es ist nur ein weiteres Werkzeug, das uns bei der Entwicklung von Software hilft. Die Frage ist, ob KI wie ChatGPT uns helfen könnte, qualitativ hochwertige Software schneller bereitzustellen?

Ich hatte nicht viel erwartet, aber ich lag falsch. Oh, so falsch.

Es. Ist. Unglaublich.

Beginnen wir mit einigen grundlegenden Anforderungen:

Okay, nette Antworten, aber das sind Fragen, die leicht von den Top-Ergebnissen bei Google abgekratzt werden können. Lassen Sie es uns beschleunigen und die Dinge ein bisschen herausfordernder machen.

Nicht der sauberste Code, aber eine nette Geste, dass er sogar die API-Integration von Drittanbietern handhabt

Das ist beeindruckend. Mir gefällt, dass es sogar eine Dokumentation darüber bereitstellt, was es tut.

Wie wäre es mit einem realen Beispiel, vielleicht etwas relativ allgemeinem und vage, wie Sie es von jedem Product Owner erwarten würden?

Ziemlich rudimentär, aber es versteht die Prämisse von Asylum und erfasst entsprechende Felder

Nicht unbedingt etwas, von dem ich denke, dass wir es in der Produktion einsetzen und in der realen Welt veröffentlichen könnten, aber es hat eine vage Anfrage ziemlich gut gehandhabt.

Frontend-Entwicklung war noch nie meine Stärke; Probieren wir also einige Backend-Java-Szenarien aus:

(Bei der Erstellung dieses Antrags wurden keine Äpfel beschädigt)

Gut gemacht, aber ich habe vergessen anzugeben, dass ich es mit SpringBoot schreiben wollte – lassen Sie mich die Frage aktualisieren:

Beachten Sie, wie es sich des Kontexts meiner Frage bewusst ist.

Für die Zwecke dieses Blogs werde ich kein TDD (Test Driven Development) durchführen, also entschuldigen Sie mich dafür – aber fügen wir einige Unit-Tests hinzu:

Sehr schön, es ist ein ziemlich einfacher Komponententest, aber sicherlich etwas, auf dem ich später aufbauen kann.

Lassen Sie uns das noch weiter steigern, wie wäre es mit einigen Funktionstests?

Viel zu einfach

Wie wäre es mit etwas, dessen wir alle schuldig sind? Fehler. Ich werde nicht meinen eigenen Code verwenden, da es auf der Erde nicht genug Rechenleistung gibt, um das zu beheben, aber ich gebe ihm ein allgemeines Beispiel:

Fehler? Abgeschlossen, Kumpel.

Lächerlich .

Zugegeben, die obigen Beispiele waren nicht die komplexesten, und der zurückgegebene Code war nicht perfekt, aber Ehre wem Ehre gebührt; Dies ist ein Game Changer und meiner Meinung nach ein wirkliches Beispiel für das Potenzial, das KI hat.

Ich habe keine Angst davor, dass es Softwareingenieure in absehbarer Zeit ersetzen wird, ABER es ist eine hervorragende Plattform für den Anfang, und ich kann mir vorstellen, dass dies derzeit für das Rapid Prototyping von großem Nutzen ist oder Entwicklern hilft, neue Technologien zu erlernen.