Пара слов о GitHub Сopilot

Последние несколько недель использовал GitHub Сopilot, благо для Emacs есть плагин. Поделюсь впечатлениями.

Для справки, я уже лет 15 осознанно не использовал умное автодополнение. Всё моё автодополнение — это DynamicAbbreviations, по сути — дополнение написанного слова на основе словаря из открытых исходников.

Причина отказа такая: используя «умное» автодополнение (например, подсказку аттрибутов/методов объекта) перестаёшь понимать проект. Начинаешь на автомате брать предлагаемые варианты методов/переменных, не разбираясь что они конкретно делают и есть ли альтернатинвые варианты.

В краткосрочной перспективе отказ от автодополнения повышает нагрузку на человека (особенно на память) и замедляет работу, но в доглосрочной даёт глубокое понимание проекта, возможнсоть крутить его в голове как угодно, что с лихвой окупает потери на скорости в моменте. А поскольку я работаю только над долгими проектами, долгосрочная выгода важнее.

С Copilot я, похоже, вернуcь к умному автодополнению, в его более правильном варианте.

Итак, давайте посмотрим чего умеет и не умеет Copilot.

Далее

Write Your Own Adventure

Я уже публиковал концепт документы игр. В этот раз будет не концепт, a скорее white paper игр нового поджанра. Несколько его представителей уже есть, со временем их будет становиться больше.

О чём-то похожем я уже говорил, когда писал про будущее контента в геймдеве.

Write Your Own Adventure — WYOA — по аналогии с Choose Your Own Adventure — CYOA.

В WYOA игрок не ограничен небольшим количеством предопределённых вариантов действий, как приходится делать в CYOA из-за сложности поддержки дерева сюжета. Количество выборов будет либо очень большим либо бесконечным. Благодаря нейронным сетям, конечно, но о них позже.

Далее

ИИ нас всех не(?) заменит

GitHub в прошлом месяце выпустил ИИ напарника для программистов, который умеет дописывать код. В догонку OpenAI опубликовали видео с возможностями технологии. Например, демонстрацию разработки игры на JavaScript.

Справедливости ради отмечу, что «игра» откровенно убогая. Но процесс создания впечатляет всё равно.

Одновременно с этим роботы занимаются паркуром, автомобили ездят без водителя, маркетинговые алгоритмы и ленты социальных сетей во всю управляют нашим поведением и даже мыслями.

Время поговорить о замене нас железными мозгами перспективах машинного обучения в его текущем виде.

Для краткости, вместо машинного обучения, нейронных сетей, feature programming и аналогичных вещей далее буду использовать аббревиатуру ИИ — Искусственный Интеллект. Кто знает на какой конкретно технологии всё остановится, но для её пиара гарантировано будут использовать затычку из двух «И».

Эссе включает:

1. Оценку возможности прогнозирования.
2. Описание факторов, которые влияют на развитие и внедрение ИИ.
3. Три классических прогноза: пессимистичный, реалистичный и оптимистичный.

В первой и второй частях я уверен, а вот в прогнозах у меня получается жутковатая картина. В то же время основной проблемой прогнозов я считаю оценку сроков, а не качественных изменений.

Далее

Об ИТ, прогрессе и нехватке спецов

Занятым в Информационных Технологиях людям может казаться, что цифра уже перевернула мир, но это искажённое восприятие: из того, что ИТ вокруг вас, не следует, что ИТ вокруг всех.

Из-за ммм… «мощи» ИТ решений и их взрывного роста, любого человека, который к ИТ прикасается, моментально втягивает в эту область и обволакивает ей.

На самом деле, вычислительные технологии только начинают шатать мир. Интернеты, википедии, гуглы уже принесли изменения в нашу жизни, но это — первые шаги к переформатированию инфраструктуры, которую строило человечество тысячелетия.

Далее

Feature Programming

Эссе по итогам нырка в Deep Learning, но не о DL и даже не совсем о Machine Learning, а о новой парадигме программирования, которая рождается из него.

Собственно, нейронные сети я смотрел не потому, что интересуюсь именно ими, а потому что они сейчас демонстрируют наибольший прогресс и характерные черты этой парадигмы.

В следствие выбранной темы, эссе получилось футурологическим и абстрактным. Например, я не буду перечислять области применения DL и достигнутые в них результаты — этим итак всё инфопространство забито.

Оговорка раз: я определённо не эксперт в машинном обучении. Эссе в большей степени отражает мой опыт и картину мира, нежели знания и понимание ML и DL.

Оговорка два: термины «признак», «feature» будут использоваться достаточно вольно.

Далее