Будут ли нужны программисты в будущем - чат GPT3?

Я не знал, что такое Chat GPT3, пока он не стал горячей темой на арене искусственного интеллекта, из-за этого мне пришлось провести небольшое исследование того, что он может сделать, и я обнаружил, что он может сделать несколько задач естественной обработки в быстром темпе, таких как:

1. Языковой перевод:- плавный перевод с одного языка на другой.
2. Отладка и создание кода: - устраняет ошибки в коде до определенного уровня и разрабатывает код для простых приложений.
3. Резюме: - дает точную информацию по любой указанной теме, позволяя пользователям понять содержание за короткое время.

Короче говоря, Chat GPT3 использует архитектуру преобразователя на серверной части, чтобы отвечать на вводимый текст. Ответы, которые дает GPT3, креативны и воображаемы, но иногда неточны. Такой инструмент ИИ может стать революционным изменением для автоматизации многих вещей и позволить людям сосредоточиться на творческих вещах, а не на ненужных. Я продолжал говорить, что GPT3 в целом хорошо справляется с большинством задач, но если мы пойдем немного дальше, мы должны спросить себя, насколько хорошо он справляется с аспектами, связанными с кодированием.

Чтобы выяснить это, давайте протестируем Chat GPT3, увеличив уровень сложности вопросов по программированию с базового уровня кодирования Python до продвинутых вопросов, ориентированных на приложения. При этом он раскрывает две вещи:

1. возможность решать сложные задачи.
2. точность решения.

Это дало нам 3 решения с разными библиотеками, чтобы мы могли попробовать их все и выяснить, какое из них легко выполнить. Поскольку я большой поклонник Наруто, я использовал первый фрагмент кода, чтобы прочитать изображение Наруто и построить его. За исключением присутствующей на изображении оси, она выглядит достаточно хорошо.

Мы только разминаемся перед сложностью вопросов, следующие будут более высокого порядка по применению.

Уровень -2: Загрузите видео с YouTube с помощью python

Большую часть времени я не мог смотреть видео на YouTube из-за плохого подключения к Интернету во время путешествий, поэтому давайте попробуем попросить GPT3 загрузить видео с YouTube, чтобы смотреть их в автономном режиме.

Библиотека Pytube используется для получения доступа к видео на YouTube, когда ей предоставляется определенный URL-адрес видео для выполнения действия загрузки. Это не только дает нам техническое решение, но и заранее предупреждает нас об этических проблемах.

Я думаю, что с помощью этой библиотеки вы могли бы одновременно загружать кучу видео или, может быть, плейлист. Вы можете попробовать!

Уровень -3: Получить данные о погоде из открытого API погоды.

То, как работает API (интерфейс прикладного программирования), действительно удивительно, данные находятся где-то в облаке, и к ним можно получить доступ через ссылки, называемые конечными точками. Но единственным ограничением будет то, что вам нужно иметь ключ API, чтобы получить данные.

Я попросил Chat GPT3 получить данные от OpenWeather, но, к сожалению, он ответил кратко: «Извините, не могу получить данные от OpenWeather».

Я пытался довольно долго, но потом понял, что вам нужно быть конкретным в том, что вы спрашиваете . Я добавил одно слово к предыдущему вопросу — «API» (в конце предложения), чтобы получить ответ.

Я внес несколько изменений в код, чтобы получить данные о погоде из всех провинций Канады. Не стесняйтесь проверить код :)

import requests

# Define the API endpoint
endpoint = "http://api.openweathermap.org/data/2.5/weather"
api_key = "Your_API_Key"

# Get the list of all provinces in Canada
provinces = ["Alberta", "British Columbia", "Manitoba", "New Brunswick", "Newfoundland and Labrador", "Nova Scotia", "Ontario", "Prince Edward Island", "Quebec", "Saskatchewan"]

# Send GET request for each province
for province in provinces:
    response = requests.get(endpoint, params={"q": province + ",CA", "appid": api_key})
    data = response.json()
    # Get Temp from the data dictionary 
    temp_kelvin = data["main"]["temp"]
    # Convert it to Celsius
    temp_celsius = temp_kelvin - 273.15
    print(f"Temperature in {province}: {temp_celsius:.2f} °C")

Очень интересно поиграть с конечными точками API и посмотреть, какие данные появляются. Вы можете попробовать создать полезное приложение, просто используя API.

Уровень -4: Обнаружение лица с использованием OpenCV

Распознавание лиц, вероятно, может быть самым продвинутым приложением для запроса Chat GPT3. Поэтому я подумал о том, чтобы попробовать, потому что это приложение требует большого опыта и времени, чтобы люди могли понять/кодировать. Он предоставил код вместе с введением в OpenCV, но потребовалось много времени для получения ответа по сравнению с другими приложениями.

У меня возникла ошибка при реализации этого кода в Jupyter Notebook, поэтому я искал ее в StackOverflow. Следовательно, никоим образом нет гарантии, что код, предоставленный GPT3, будет работать.

Поэтому я предлагаю провести предварительное исследование, прежде чем погрузиться в решение GPT3.

Хотите увидеть вывод лица с коробкой …..?????

Пройдя через все это, вы, возможно, удивитесь: «Вау! Chat GPT3 может буквально все», но в глубине души все еще есть тонкие вещи, на которые этот ИИ не способен.

В настоящее время Chat GPT3 не может думать самостоятельно. Причина в том, что когда вы даете GPT3 подсказку, она приходит с решением, основанным на подсказке, которую вы даете, поэтому мы по-прежнему являемся теми, у кого удаленный доступ.

Решения, которые показал GPT3, великолепны, но они не могут заменить роль программистов когда-либо или, по крайней мере, в ближайшем будущем, потому что в нем отсутствует важный компонент, называемый решением проблем . Программисты никогда не должны быть кодерами, вместо этого они способны анализировать проблему, разрабатывать ее, находить решения, если это возможно, и оптимизировать ее для получения наилучших результатов.

В заключение, Chat GPT3 можно использовать как помощник и информационный инструмент, чтобы помочь программистам с различными вещами, а не заменить их.

Так что ты думаешь?