همه درباره ChatGPT، جدیدترین نسخه از مدل زبان یادگیری ماشین OpenAI سر و صدا می کنند. یکی از نگرانی های اصلی که در نتیجه این توسعه افزایش یافته است این است – آیا ChatGPT می تواند کد بنویسد؟
آیا این امکان برای ChatGPT وجود دارد که از زبان های برنامه نویسی مانند پایتون و جاوا موثرتر از یک برنامه نویس انسانی استفاده کند؟ مهمتر از آن، آیا جایگزین توسعه دهندگان نرم افزار خواهد شد؟
ChatGPT یک مدل ML است که بیشتر بر روی پایتون ساخته شده است. چارچوب یادگیری عمیق PyTorch که در پایتون نیز نوشته شده است، برای پیاده سازی مدل استفاده می شود.
دقیقاً به عنوان یک برنامه نویس با ChatGPT چه کارهایی را می توانید انجام دهید؟ فراتر از هیاهو، چگونه می توانید از چت ربات هوش مصنوعی در جریان کار برنامه نویسی روزانه خود استفاده کنید؟
ما ادامه دادیم و چند تلاش برنامه نویسی در ChatGPT انجام دادیم تا ببینیم ابزار هوش مصنوعی در مورد زبان های برنامه نویسی چقدر کارآمد است.
تولید الگوریتم
بسیاری از برنامه نویسان کل فرآیند برنامه نویسی را به ChatGPT برون سپاری می کنند، اما این می تواند منجر به خطاهای اساسی شود. این بدان معنا نیست که ابزار هوش مصنوعی نمی تواند کد خوبی بنویسد. با این حال، بهتر است از آن به عنوان یک ابزار تکمیلی استفاده شود در حالی که برنامه نویسان انسانی کنترل اکثر فرآیند توسعه را حفظ می کنند.
ما از ابزار هوش مصنوعی خواستیم که یک الگوریتم پایه کارآمد ارائه دهد و به برنامه نویس اجازه دهد بقیه کار قوی تر را انجام دهد.
داده های جای جای
برنامه نویسان اغلب برای کار با داده های نگهدارنده مکان نیاز دارند. ChatGPT می‌تواند انواع مختلفی از داده‌های ساختگی را برای رفع نیازهای شما تولید کند، چه داده‌های پایگاه داده برای آزمایش API شما یا متن طولانی برای پر کردن صفحات وب.
محتوای Filler را می توان در SQL، JSON، CSV، و انواع فرم های دیگر از طریق ChatGPT تولید کرد. حتی می تواند ساختارهای داده بومی مانند آرایه ها و لیست ها را در هر زبان برنامه نویسی محبوب تولید کند.
این چیزی نیست که بتوان به راحتی با سایر ابزارهای رایگان تولید داده ساختگی که می‌توانید به صورت آنلاین پیدا کنید، تولید کرد.
مدیریت اطلاعات
برنامه نویسان اغلب با مقادیر زیادی متن خام کار می کنند که باید به یک نوع داده مناسب مانند یک CSV یا یک شی جاوا اسکریپت مانند یک آرایه تبدیل شود. از طرف دیگر، ساختارهای داده در یک زبان باید به ساختارهای داده در زبان دیگر تبدیل یا قالب بندی شوند.
ما دستورالعمل‌هایی را به زبان انگلیسی به ChatGPT برای تبدیل حجم زیادی از داده‌های مربوط به تماس ارائه کردیم و از آن خواستیم آنها را در قالب یک جدول قالب‌بندی کند.
تبدیل زبان کد
بسیاری از اوقات، برنامه نویسان با راه حلی برای یک مسئله برنامه نویسی پیچیده در یک زبان مواجه می شوند، اما تنها به زبانی که کد برنامه را با آن می نویسند، به آن نیاز دارند.
من یک کد ساده پایتون برای یک کمپین بازاریابی نوشتم و سعی کردم آن را به C++ تبدیل کنم و حدس بزنید، نتیجه دقیق بود.
به طور مشابه، هنگامی که شما مجموعه بزرگی از کدها را در یک کد برنامه نویسی برای تبدیل دارید، ChatGPT می تواند کار مناسبی برای تبدیل آن به زبان دلخواه شما انجام دهد.
چت ربات هوش مصنوعی در انواع زبان های برنامه نویسی آموزش دیده است و می تواند کد بین آنها را با دقت بسیار عالی منتقل کند. همچنین می‌توانیم کد قدیمی یا قدیمی را به همان زبان به کد جدیدتر و پایدارتر منتقل کنیم. تنها کاری که باید انجام دهیم این است که ابزار را با دستورات دقیق و بدون ابهام ارائه کنیم.
بهینه سازی کد
چه یک برنامه کاربردی با منابع بزرگ یا یک پروژه کوچکتر باشد، همیشه این امکان وجود دارد که در صورت بهینه سازی، نتایج بهتری ایجاد کند.
ما یک کد جمع بندی در جاوا اسکریپت نوشتیم. کد کار می کند اما می تواند از چند بهینه سازی نیز استفاده کند. ما از ChatGPT خواستیم که کد را برای نتایج بهتر بهینه کند –
یک برنامه نویس همچنین می تواند از ابزار هوش مصنوعی بخواهد که بخش های خاصی از کد را برای برآوردن نیازهای خاص خود بهینه کند. آنها می‌توانند از چت ربات هوش مصنوعی بخواهند که راه‌هایی را برای بهینه‌سازی یک بلوک کد یا تولید نسخه بهینه‌شده کد پیشنهاد کند.
تست های واحد برای کد
نوشتن تست‌های واحد برای کد شما یکی از بهترین راه‌ها برای اطمینان از اینکه کد شما بدون اشکال است، می‌تواند انواع استثناها را مدیریت کند و می‌تواند موارد لبه را مدیریت کند. البته نوشتن امتحانات می تواند زمان بر و حتی گاهی اوقات گیج کننده باشد.
ما یک تست واحد برای همان کد نوشته شده در جاوا اسکریپت اجرا کردیم و ناامید نشد. همچنین می تواند تست های واحد را روی کدهای پیچیده تر نیز اجرا کند، اما برنامه نویسان نباید کل کار را به ChatGPT محول کنند.
مستندات کد
برای همه برنامه نویسان، مستندات کد بخشی ضروری از توسعه نرم افزار است. ChatGPT می تواند اسناد گسترده ای را برای کدهای نوشته شده به زبان های مختلف کامپیوتری ایجاد کند.
ما یک کد ++C داشتیم که اگر آن را با چندین عدد تغذیه کنیم، بیشترین تعداد ممکن را تولید کنیم.
ما همچنین از ChatGPT خواستیم تا مستندات خود را در قالب HTML ایجاد کند و نتیجه دقیقی ارائه کرد.
تشخیص اشکال
این غیر معمول نیست که برنامه نویسان به طور تصادفی کدهای معیوب را بنویسند و همه ما می دانیم که یافتن این باگ ها یک کار واقعاً خسته کننده است. از پرانتزهای نادرست گرفته تا نمادهای نادرست، ChatGPT می تواند خطاهایی را در عرض چند ثانیه تشخیص دهد که شناسایی آنها چند دقیقه طول می کشد.
ما کمی حقه بازی کردیم و نماد “بزرگتر از” را به جای “کوچکتر از” در مقابل متغیر “i” قرار دادیم. بیایید ببینیم که ChatGPT می تواند خطا را تشخیص دهد یا خیر.
از آنجایی که این یک باگ ساده بود، ChatGPT خطا را شناسایی کرد و کد صحیح را در عرض 10 ثانیه ارسال کرد.
تشخیص مشکلات منطقی اغلب دشوارتر است. اگر چنین است، به سادگی کد مشکل ساز را جایگذاری کنید و به ChatGPT توضیح دهید که با آن چه کاری را می خواهید انجام دهید و نتایج فعلی.
برای بهترین نتایج، تا حد امکان جزئیات بیشتری در مورد خطا ارائه دهید. جزئیات مربوطه ممکن است شامل زبان، چارچوب‌ها و کتابخانه‌های مورد استفاده کد شما و همچنین اطلاعات سروری باشد که روی آن اجرا می‌شود.
آیا ChatGPT مشاغل را از بین خواهد برد؟
برنامه نویسی یک کار پیچیده با بسیاری از اجزای متحرک است که باید کامل باشند. ChatGPT ممکن است یک متحد ارزشمند باشد که به شما کمک می کند تا با دسترسی فوری به مقادیر زیادی دانش و تخصص، فرآیند ایجاد این قطعات ظریف را ساده کنید. با این حال، باید از استفاده از ربات چت هوش مصنوعی برای نوشتن همه کدهای رایانه خودداری کنید.
ما می خواهیم تأکید کنیم که ChatGPT نیازی به برنامه نویسان را برطرف نمی کند. برنامه نویسان حرفه ای با پایه های صحیح بدون شک آن را در سرعت بخشیدن به روند توسعه انتها به انتها مفید خواهند یافت.
نگرانی بزرگتر این است که آیا به غیر برنامه نویسان در کدنویسی کمک می کند و در نتیجه وابستگی آنها به برنامه نویسان را کاهش می دهد یا خیر. در حال حاضر، پاسخ منفی است زیرا کد آن نیاز به نظارت مداوم دارد.
ChatGPT اغلب کدهای نادرست و اغلب مضر برای مسائل اساسی تولید می کند. این امر همچنان مستلزم داشتن درک اولیه از برنامه نویسی برای تشخیص صحیح بودن کد است.
مولدهای کد هوش مصنوعی، مانند ChatGPT، مطمئناً مانع ورود به میدان خواهند شد زیرا هوش مصنوعی می‌تواند بیشتر کدهای تکراری دیگ بخار را با سهولت بیشتری تولید کند.
اما وقتی صحبت از راه‌حل‌های واقعی به میان می‌آید، اسناد مشخصات با صدها صفحه نمی‌توانند به ChatGPT وارد شوند که فوراً یک کد دقیق با میلیون‌ها خط تولید می‌کند.
پیش از این، زبان هایی مانند پایتون کار برنامه نویسان را سریع تر و آسان تر می کردند اما نیازی به برنامه نویسان را از بین نمی بردند. در مورد ChatGPT هم همین داستان خواهد بود. بدون شک کار را سرعت می بخشد، اما نمی تواند همه چیز را به تنهایی انجام دهد.
