Пара слов о GitHub Сopilot
DALL-E: "Vrubel style painting of pair programming Robot + Human. An robot is writing code, a human is reviewing code".
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.
Монополизация машинного обучения
Появление монополий почти всегда идёт во вред, но до всеобъемлющей цифровизации у людей оставались варианты защиты от шантажа отбором товаров или услуг.
С переводом жизни в цифру, средств защиты остаётся всё меньше, отказ от цифровых услуг откатывает уровень жизни на неприемлемые для большинства позиции.
До расцвета машинного обучения проблема IT монополий с трудом, но решалась созданием альтернативного ПО. Его авторами могли выступать как небольшие предприятия, так и сообщества энтузиастов, ратующие за свободное и открытое ПО.
Сначала альтернативный софт можно было создавать в одиночку. Затем группами всё большего размера.
Стоимость разработки росла, но альтернативы продолжали появляться, поскольку основная стоимость производства ПО определялась оплатой труда разработчиков. Люди всегда могут затянуть пояса ради идеи или будущего дохода.
Machine Learning, в его текущем виде, меняет расклад.
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.