У себя в телеграмме Senior Software Vlogger размышляет о том, как мы медленно и верно обучаем роботов делать работу человек. Каптча от Гугл заставляет нас распознавать знаки, светофоры, используя эти знания для обучения своих нейронных сетей и создавая автопилоты.
Уже появляются проекты по автоматизации написания кода, они вроде как созданы помогать нам, но параллельно обучаются у нас же.
То что искусственный интеллект научится писать код это даже не вопрос, а вопрос "когда" он научится это делать. Я как-то уже рассуждал о том, что генерация программы путем полного перебора всех перестановок - это теоретически рабочий вариант, но слишком затратный по ресурсам и времени. Но если задача разрешима за конечное, пусть даже очень большое время, то остается вопрос можно ли ее оптимизировать. И пока складывается ощущение, что возможно.
Наиболее логичным шагом на ближайшее время мне видится замена юнит тестирования нейронными сетями. Например property-based тесты на базе AI. Почему нет? Без решения задачи по "проверке" корректности программы, задача по созданию кода мне кажется сомнительной. Так что ждем бум решений в области тестирования с помощью AI.

Пост Димы - https://t.me/seniorsoftwarevlogger/650