Per pastarąjį dešimtmetį programinės įrangos kūrimo srityje įvyko didžiulis paradigmos pokytis. Kadaise buvo manoma, kad tai sritis, kurioje tik daugelį metų šioje srityje studijavę programuotojai gali pasiekti sudėtingus serverius. Dabar ji tapo mokymo stovykla, kurioje kas kelias savaites dygsta žiniatinklio kūrėjai. Šiuo metu galbūt išgyvename dar vieną paradigmos pokytį, susijusį su dirbtiniu intelektu pagrįstu kodo generavimu. Kai pasieksime šį etapą, galbūt prasidės nauja žiniatinklio kūrimo era, kurioje žmones pakeis dirbtinio intelekto robotai.

Yra daug dirbtinio intelekto botų, kurie gali rašyti trumpus algoritmus, tačiau šis programos rašymo dirbtinis intelektas vis dar yra kūdikystėje. Mokslininkai šiuos dirbtinio intelekto robotus apmokė iš tūkstančių programų pavyzdžių. Jie išmoksta rašyti trumpas, sudėtingas programas, o kiti algoritmai užpildo tuščias vietas tinkamomis paprogramėmis. Šie robotai yra pakankamai protingi, kad prireikus galėtų persijungti nuo statistinių modelių prie simbolinių samprotavimų.

Kiek kompetentingi šie dirbtinio intelekto robotai? Kaip jie prilygsta žmonėms?

Šios technologijos kūrėjų teigimu, šie robotai gerai kuria struktūrą, tačiau šiek tiek klysta, kai kalbama apie detales. Šių neuroninių tinklų nauda žmonėms yra ta, kad jie gali sutaupyti savo laiko, perduodami jiems sudėtingesnius struktūrinius darbus, o tuščiąsias vietas gali užpildyti naudodamiesi paieškos programomis. Galutinis produktas bus išbaigta programa, galinti pateikti teisingus atsakymus.

Tai yra proveržis dirbtinio intelekto srityje, galintis gerokai palengvinti žiniatinklio kūrimą, kuris yra gana daug laiko ir pastangų reikalaujanti užduotis mokslininkams.

Kaip jie gali tai padaryti? Botas gali veikti kaip kodavimo paieškos sistema, kurioje tyrėjai gali įvesti vos kelis raktinius žodžius ir įsivaizduoti, kaip tam tikras kodas atrodys priekinėje dalyje. Šie botai gali efektyviai dirbti turėdami tik šiek tiek informacijos ir atspėti, kokį rezultatą programuotojai nori gauti, ir būtent tokį sukurti.

Bayou tai dirbtiniu intelektu pagrįstas kodavimo įrenginys, kuris išmoko rašyti kodus iš milijonų žmonių parašytų kodų ir gali daryti išvadas pagal šiuos kodus. Šis metodas vadinamas neuroninių eskizų mokymusi, kuris padeda dirbtinio intelekto tinklams nustatyti žmogaus parašytuose koduose esančius dėsningumus ir generuoti panašius kodus.

"DeepCoder" yra dar vienas bandomas ir "Microsoft" kuriamas projektas. Šis botas padeda programuotojams spręsti sudėtingas kodavimo užklausas, ieškodamas didelės apimties kodų iš didelių duomenų bazių. Kol kas "DeepCoder" gali rašyti tik nedideles kodo eilutes, tačiau, pasak jo kūrėjų, jis turi didžiulį potencialą.

Įsipareigojimų asistentas yra dar vienas dirbtinio intelekto įrankis, kuris gali padėti programuotojams nustatyti kodavimo proceso klaidas. Šis asistentas turi didžiulę kodų biblioteką, iš kurios gali mokytis, ir nustato, kaip praeityje buvo daromos klaidos, bei įspėja tyrėją prieš galimą klaidą.

Programinės įrangos kūrimas yra varginantis ir brangus darbas. Nors dirbtinis intelektas gali jį padaryti pigesnį ir lengvesnį, nėra jokios priežasties, kodėl dirbtinio intelekto įrankiai neturėtų būti naudojami. Šie dirbtinio intelekto asistentai, pavyzdžiui, Bayou ir DeepCoder, padeda palengvinti visą procesą, tačiau ar jie gali mąstyti kaip žmonės, kol kas atsakymas yra neigiamas. Praeis daug laiko, kol dirbtinio intelekto priemonės pakeis žmogiškuosius žiniatinklio kūrėjus, nes jos dar nesugeba rašyti originalių algoritmų ir spręsti problemų kaip žmonės. Tačiau šios technologijos nesivadovauja emocijomis ir nedarys loginių klaidų. Jas reikia nukreipti tinkama linkme, ir čia į pagalbą ateina kūrėjai.