Takie luźne przemyślnie. Pracuje w IT i z każdej strony slysze, że AI mnie zastapi i może tak będzie. Opiszę krótko jak obecnie wykorzystuję AI glownie w swoich projektach do portfolio i open source. Używam modelu gpt-4
1. Dobranie algorytmu do dobrze znanego problemu - tutaj gpt radzi sobie bardzo dobrze, jest w stanie doradzić i powiedzieć o mocnych i słabych stronach algorytmów.
2. Implementacja algorytmów (również dobrze znanych) - czasami uda się napisać coś dzialajacego. Problem z takimi modelami jest obecnie taki ze jeśli zapytasz o mocne strony to je wypisze ale nie potrafi tego często zastosować w praktyce i wychodzą takie kwiatki jak quicksort wymagający dodatkowej allokacji pamięci co mija się z celem tego algorytmu.
3. Boilerplate - tutaj nawet nie ma o czym dyskutować, radzi sobie świetnie. Ale z tym radzi sobie też lombok i inne deklaratywne narzędzia nie wymagające żadnej inteligencji.
4. Szukanie bugow w małym fragmencie kodu - potrafi znaleźć błędy.
5. Szukanie błędów w dużych fragmentach kodu - w większości przypadków to nawet nie ma sensu. Ale widzę potencjał na automatyczne generowanie testów autonatycznych w bardzo modularnym projekcie w którym jest masa dependency inversion - nie zawsze tak jest.
1. Dobranie algorytmu do dobrze znanego problemu - tutaj gpt radzi sobie bardzo dobrze, jest w stanie doradzić i powiedzieć o mocnych i słabych stronach algorytmów.
2. Implementacja algorytmów (również dobrze znanych) - czasami uda się napisać coś dzialajacego. Problem z takimi modelami jest obecnie taki ze jeśli zapytasz o mocne strony to je wypisze ale nie potrafi tego często zastosować w praktyce i wychodzą takie kwiatki jak quicksort wymagający dodatkowej allokacji pamięci co mija się z celem tego algorytmu.
3. Boilerplate - tutaj nawet nie ma o czym dyskutować, radzi sobie świetnie. Ale z tym radzi sobie też lombok i inne deklaratywne narzędzia nie wymagające żadnej inteligencji.
4. Szukanie bugow w małym fragmencie kodu - potrafi znaleźć błędy.
5. Szukanie błędów w dużych fragmentach kodu - w większości przypadków to nawet nie ma sensu. Ale widzę potencjał na automatyczne generowanie testów autonatycznych w bardzo modularnym projekcie w którym jest masa dependency inversion - nie zawsze tak jest.
#glupiewykopowezabawy #heheszki #powodz