(相關(guān)資料圖)

隨著時(shí)間的推移，編碼方式發(fā)生了變化，這是因?yàn)槿斯ぶ悄?，它使編碼變得不同。早在 20 世紀(jì) 80 年代初，計(jì)算機(jī)僅適用于專(zhuān)家和一小群人。但當(dāng)像 Sinclair ZX Spectrum 這樣的新設(shè)備問(wèn)世時(shí)，人類(lèi)和機(jī)器之間的聯(lián)系開(kāi)始形成。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能驅(qū)動(dòng)的編碼工具正在改變編碼的工作方式。

這是什么時(shí)候開(kāi)始的?

當(dāng)計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)學(xué)計(jì)算時(shí)，工程師道格拉斯·恩格爾巴特(Douglas Engelbart)的“大型演示”改變了我們對(duì)計(jì)算機(jī)的看法——從單獨(dú)的小工具到解決人類(lèi)難題的團(tuán)隊(duì)合作。這一變化與人工智能模型在編碼方法中的逐漸使用相匹配。

與自動(dòng)化和其他編碼工具不同，采用生成式人工智能的人工智能驅(qū)動(dòng)的編碼工具可以創(chuàng)建新穎的代碼，并根據(jù)自然語(yǔ)言提示或現(xiàn)有代碼提出解決方案。這些工具使用大語(yǔ)言模型 (LLM) 通過(guò)發(fā)現(xiàn)和鏈接模式來(lái)解碼數(shù)據(jù)。基于 Transformer 的模型在這方面發(fā)揮著重要作用，

人工智能驅(qū)動(dòng)的編碼工具

法學(xué)碩士通過(guò)查看大量代碼和人類(lèi)單詞來(lái)學(xué)習(xí)。例如，GitHub Copilot 是一個(gè)基于這些模型構(gòu)建的生成式人工智能工具。它根據(jù)上下文提供合適的代碼建議。法學(xué)碩士?jī)?nèi)部的背景改變了他們理解和回復(fù)的方式。

開(kāi)發(fā)人員正在以多種方式采用人工智能驅(qū)動(dòng)的編碼工具。這些工具有助于轉(zhuǎn)換舊代碼，通過(guò)智能建議提高編碼速度，并為棘手的任務(wù)創(chuàng)建新的解決方案。此外，它們還有助于進(jìn)行測(cè)試，增加覆蓋范圍和安全性。

生成式人工智能帶來(lái)了一種新的參與方式，可以提高創(chuàng)造力、解決問(wèn)題并使編碼更加順暢。生成事物的人工智能對(duì)軟件制作的影響是多種多樣的，而且充滿希望。這包括完成更多的工作、想出新的解決方案以及做得更好。生成事物的人工智能對(duì)軟件制作的影響是多種多樣的，而且充滿希望。這包括完成更多的工作、想出新的解決方案以及做得更好。這開(kāi)啟了軟件創(chuàng)建的新階段，重塑了開(kāi)發(fā)人員的工作方式和編碼環(huán)境。