ابق على اطلاع مع التحديثات المجانية
ببساطة الاشتراك في الذكاء الاصطناعي Myft Digest – يتم تسليمها مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
يستعد الذكاء الاصطناعي لتفوق البشر في كتابة الكود على أنها مجموعات رائدة ، بما في ذلك Openai و Anthropic و Google ، Race لإصدار أنظمة تعيد تشكيل صناعة البرمجيات.
أصدرت Openai ومقرها سان فرانسيسكو مجموعة من الطرز الجديدة هذا الأسبوع والتي تشير إليها المعايير المستقلة هي من بين الأفضل حتى الآن لبرمجة الكمبيوتر.
تعد نماذج GPT-4.1 و O3 و O4-MINI الجديدة أكثر فعالية في حل مشاكل البرمجة ، والاثنان الأخيران باستخدام “التفكير” ، مما يتيح المزيد من الوقت للتفكير من خلال الاستعلامات المعقدة.
أعلن Openai يوم الأربعاء أيضًا عن نظام متاح مجانًا يسمى Codex CLI ، وهو ما يسمى “Agent” من الذكاء الاصطناعي المصمم لاستخدام نماذجه لمساعدة المستخدمين في مهام الترميز.
تتطابق هذه التحركات التي تتطابق مع الجهود الأخيرة من المنافسين الإنسانيين ، Google ، Meta ومجموعة من الشركات الناشئة ، التي تراهن على الترميز كواحد من أوضح الاستخدامات المبكرة لنماذج اللغة الكبيرة.
يشير التركيز على البرمجة باعتبارها الحدود التالية لأنظمة الذكاء الاصطناعى أن واحدة من أكثر الأمثلة الملموسة على كيفية تحويل التكنولوجيا الصناعات ، مع وجود آلاف من مطوري البرامج بالفعل الذين يستخدمون نماذج جديدة في عملهم.
“هذه هي السنة … أن الذكاء الاصطناعى يصبح أفضل من البشر في القانون التنافسي إلى الأبد”. تغلبت بودكاست هذا الأسبوع. وقارن التطورات مع الذكاء الاصطناعي الذي يتجاوز البشر في الشطرنج قبل عدة سنوات ، لكنه جادل بأن هذا كان له تأثير أكثر ديمقراطياً “على العالم إذا كان بإمكان الجميع إنشاء برامج”.
تقول أرقام الصناعة الرائدة إن LLMS قد أسخرت عملية تطوير البرمجيات من خلال إنشاء كتل كاملة من التعليمات البرمجية بناءً على بعض تعليمات النص. يمكن أن تحدد أنظمة الذكاء الاصطناعى الأخطاء ومحاولة تصحيحها.
على مدار العام الماضي ، أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعى أكثر قدرة على فهم الأنماط المعقدة ، والتفكير في المشكلات المقدمة في البرمجة ، وحلها منطقياً.
في عام 2023 ، كانت أنظمة الذكاء الاصطناعى قادرة فقط على حل 4.4 في المائة من مشاكل الترميز بناءً على اختبار الصناعة المسمى SWE-BENCE. قفز هذا الرقم إلى 69.1 في المائة هذا العام.
وفي الوقت نفسه ، وجدت الأبحاث التي أجراها منصة ترميز Microsoft Github أن 92 في المائة من المطورين الذين يتخذون من الولايات المتحدة يستخدمون أدوات ترميز الذكاء الاصطناعى.
وقالت ميشا لاسكين ، المؤسس المشارك والمدير التنفيذي لترميز شركة AI: “إن ترميز الذكاء الاصطناعي يوفر آلاف الدولارات للمهندس”. “بالنسبة لبعض هذه الفئات ، يمكن أن تفعل ذلك نيابة عنك بناءً على شيء قد تكون قد دفعته إلى 10،000 دولار. نحن ندخل سوقًا كبيرًا غير مستحق.”
اجتذبت الشركات الناشئة مثل الانعكاس فائدة مستثمر قوية ، حيث جمعت 130 مليون دولار حتى الآن مع تمويل من Sequoia و Lightspeed. قام Anysphere ، خلف مؤشر أداة التشغيل الآلي للترميز ، جمع 105 مليون دولار بتقييم 2.5 مليار دولار في يناير.
وقال آيسو كانط ، المؤسس المشارك لشركة Poolside ، وهي شركة ناشئة جمعت 500 مليون دولار في أكتوبر بتقييم 3 مليارات دولار من المستثمرين بما في ذلك العاصمة Bain Capital و Nvidia: “إننا نقود تكلفة ما يعنيه القيام بعمل ذكي ، وهذا يعني أنه سيتعين علينا إعادة التفكير في بعض أدوارنا”.
أطلقت Meta نموذجًا يسمى Code Llama العام الماضي ، والذي يستخدم مطالبات النص لإنشاء الرمز ومناقشته. لدى الأنثروبور منتج الترميز الخاص به ، Claude Code ، الذي تم إطلاقه في فبراير.
وقال مايك كريجر ، كبير موظفي المنتجات في الأنثروبور ، إن دور مهندس البرمجيات سيتضمن بشكل متزايد “فهم متطلبات المستخدمين (للمستخدمين) ، والعمل كفريق واحد ، ومعرفة أن ما قمت ببنائه كان في الواقع هو الشيء الصحيح الذي يجب إنشاؤه”.
وأضاف: “الأمر يتعلق بالدفاع عن فكرتك أو رؤية كيف تلعب هذه الأشياء (وتصبح) مثل سيد الدمية أو موصل الأوركسترا لعملاء (AI)”.
وقال توماس وولف ، المؤسس المشارك لـ Hugging Face ، منصة AI مفتوحة المصدر: “لا أعتقد أن الترميز سيختفي على الإطلاق”. “سوف يستخدم المبرمجون هذه الأداة فقط للذهاب بشكل أسرع.”
تقارير إضافية من جورج هاموند في سان فرانسيسكو
