ដំណើរដ៏វែងរបស់ AI ក្នុងវិស្វកម្មសូហ្វវែរ

តើ AI ពិតជាអាចបង្កើតកម្មវិធីបានទេ? ការស្រាវជ្រាវថ្មីបង្ហាញពីឧបសគ្គចំពោះវិស្វកម្មកម្មវិធីស្វ័យប្រវត្តិ

AI ធ្វើអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងដោយស្វ័យប្រវត្តិ ហើយវាអាចជំនួសអ្នកសរសេរកម្មវិធីបាន។ រូបថត៖ Midjourney

ក្រុមអ្នកស្រាវជ្រាវទើបតែបានបោះពុម្ពផ្សាយផែនទីដ៏ទូលំទូលាយនៃបញ្ហាប្រឈមដែលកំពុងប្រឈមមុខនឹងបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ហើយបានស្នើផែនទីបង្ហាញផ្លូវស្រាវជ្រាវដើម្បីជំរុញវិស័យនេះបន្ថែមទៀត។

ស្រមៃមើលអនាគតដែល AI ទទួលបន្ទុកយ៉ាងស្ងៀមស្ងាត់ក្នុងភារកិច្ចនៃការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី៖ ការជួសជុលកូដដែលច្របូកច្របល់ ការផ្លាស់ប្តូរប្រព័ន្ធកេរ្តិ៍ដំណែល និងការស្វែងរកលក្ខខណ្ឌនៃការប្រណាំង ដែលទុកឱ្យវិស្វករផ្នែកទន់របស់មនុស្សមានសេរីភាពក្នុងការផ្តោតលើស្ថាបត្យកម្មប្រព័ន្ធ ការរចនា និងបញ្ហាច្នៃប្រឌិតដែលម៉ាស៊ីនមិនអាចដោះស្រាយបាន។ ភាពជឿនលឿននាពេលថ្មីៗនេះនៅក្នុង AI ហាក់ដូចជាកំពុងនាំយកចក្ខុវិស័យនោះកាន់តែខិតជិត។

ទោះបីជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការសិក្សាថ្មីមួយរបស់ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រ នៅមន្ទីរពិសោធន៍ វិទ្យាសាស្ត្រ កុំព្យូទ័រ និងបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត (CSAIL) - MIT និងវិទ្យាស្ថានស្រាវជ្រាវដៃគូបានបង្ហាញថា៖ ដើម្បីដឹងថាអនាគតដំបូង យើងត្រូវមើលដោយផ្ទាល់ទៅលើបញ្ហាប្រឈមពិតប្រាកដនៃបច្ចុប្បន្នកាល។

លោក Armando Solar-Lezama សាស្ត្រាចារ្យផ្នែកវិស្វកម្មអគ្គិសនី និងវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រនៅ MIT អ្នកស្រាវជ្រាវជាន់ខ្ពស់នៅ CSAIL និងជាអ្នកដឹកនាំការស្រាវជ្រាវបាននិយាយថា "មនុស្សជាច្រើននិយាយថាអ្នកសរសេរកម្មវិធីលែងត្រូវការហើយ ពីព្រោះ AI អាចធ្វើអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងដោយស្វ័យប្រវត្តិ" ។ "តាមពិតទៅ យើងមានការវិវឌ្ឍគួរឱ្យកត់សម្គាល់។ ឧបករណ៍ដែលយើងមានសព្វថ្ងៃនេះមានថាមពលខ្លាំងជាងកាលពីមុនទៅទៀត។ ប៉ុន្តែយើងនៅតែមានផ្លូវវែងឆ្ងាយដើម្បីសម្រេចបាននូវសក្តានុពលពេញលេញនៃស្វ័យប្រវត្តិកម្ម។"

សាស្ត្រាចារ្យ Armando Solar-Lezama អះអាងថា ការយល់ឃើញដ៏ពេញនិយមនៃវិស្វកម្មសូហ្វវែរ គឺថាវាជាកិច្ចការស្រដៀងនឹងកិច្ចការសរសេរកម្មវិធីរបស់សិស្ស៖ យកមុខងារតូចមួយ ហើយសរសេរកូដដើម្បីដោះស្រាយវា ឬធ្វើលំហាត់បែប LeetCode ។ ការពិតគឺស្មុគ្រស្មាញជាងនេះទៅទៀត៖ ពីការកែកូដ ដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពការរចនា រហូតដល់ការធ្វើចំណាកស្រុកទ្រង់ទ្រាយធំជាមួយនឹងកូដរាប់លានពី COBOL ទៅ Java ដែលផ្លាស់ប្តូរជង់បច្ចេកវិទ្យាទាំងមូលរបស់ក្រុមហ៊ុនមួយ។

ការវាស់វែង និងការទំនាក់ទំនងនៅតែជាបញ្ហាលំបាក

ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាពកូដខ្នាតឧស្សាហកម្ម ដូចជាការកែប្រែស្នូល GPU ឬការកែលម្អពហុស្រទាប់នៅក្នុងម៉ាស៊ីន Chrome V8 នៅតែពិបាកក្នុងការវាយតម្លៃ។ ស្តង់ដារបច្ចុប្បន្នគឺភាគច្រើនសម្រាប់បញ្ហាតូច និងខ្ចប់។ ការវាស់វែងជាក់ស្តែងបំផុត SWE-Bench គ្រាន់តែស្នើសុំគំរូ AI ដើម្បីជួសជុលកំហុសនៅលើ GitHub ដែលជាលំហាត់សរសេរកម្មវិធីកម្រិតទាបដែលពាក់ព័ន្ធនឹងកូដពីរបីរយជួរ និងអាចបង្ហាញទិន្នន័យ ហើយមិនអើពើនឹងសេណារីយ៉ូក្នុងពិភពពិតជាច្រើន ដូចជា AI-assisted refactoring, human-machine-pair-forming programming ជាដើម។ រហូតទាល់តែស្តង់ដារពង្រីកដើម្បីគ្របដណ្តប់លើសេណារីយ៉ូដែលមានហានិភ័យខ្ពស់ទាំងនេះ ការវាស់វែងវឌ្ឍនភាព-ហើយការបង្កើនល្បឿនវា-នឹងនៅតែជាបញ្ហាប្រឈមបើកចំហ។

លើសពីនេះ ការប្រាស្រ័យទាក់ទងគ្នារវាងមនុស្ស និងម៉ាស៊ីនក៏ជាឧបសគ្គដ៏សំខាន់ផងដែរ។ និស្សិតបណ្ឌិត Alex Gu ដែលជាអ្នកនិពន្ធនាំមុខគេបាននិយាយថា បច្ចុប្បន្ននេះ អន្តរកម្មជាមួយ AI គឺនៅតែដូចជា "ខ្សែទំនាក់ទំនងដ៏ផុយស្រួយ"។ នៅពេលស្នើសុំឱ្យ AI បង្កើតកូដ គាត់តែងតែទទួលបានមកវិញនូវឯកសារដែលមានទំហំធំ និងមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធ រួមជាមួយនឹងឈុតសាកល្បងសាមញ្ញៗមួយចំនួន។ គម្លាតនេះក៏ត្រូវបានឆ្លុះបញ្ចាំងផងដែរនៅក្នុងការពិតដែលថា AI មិនអាចទាញយកអត្ថប្រយោជន៍ពីឧបករណ៍សូហ្វវែរដែលស៊ាំជាមួយមនុស្សដូចជា ឧបករណ៍បំបាត់កំហុស ឧបករណ៍វិភាគឋិតិវន្ត ជាដើម។

អំពាវនាវឱ្យមានសកម្មភាពពីសហគមន៍

អ្នកនិពន្ធប្រកែកថាមិនមានដំណោះស្រាយវេទមន្តសម្រាប់បញ្ហាទាំងនេះទេ ហើយអំពាវនាវឱ្យមានការខិតខំប្រឹងប្រែងក្នុងកម្រិតសហគមន៍៖ ការកសាងទិន្នន័យដែលឆ្លុះបញ្ចាំងពីដំណើរការអភិវឌ្ឍន៍ជាក់ស្តែងរបស់អ្នកសរសេរកម្មវិធី (លេខកូដដែលត្រូវរក្សាទុក លេខកូដដែលត្រូវដកចេញ របៀបសរសេរកូដឡើងវិញតាមពេលវេលា។ល។) ឧបករណ៍វាយតម្លៃទូទៅសម្រាប់គុណភាព refactor ភាពធន់នៃបំណះ និងភាពត្រឹមត្រូវនៃការផ្លាស់ប្តូរប្រព័ន្ធ។ និងការកសាងឧបករណ៍តម្លាភាពដែលអនុញ្ញាតឱ្យ AI បង្ហាញពីភាពមិនច្បាស់លាស់ និងអញ្ជើញការអន្តរាគមន៍របស់មនុស្ស។

និស្សិតបណ្ឌិត Alex Gu មើលឃើញថានេះជា "ការអំពាវនាវឱ្យធ្វើសកម្មភាព" សម្រាប់សហគមន៍ប្រភពបើកចំហទ្រង់ទ្រាយធំដែលមិនមានមន្ទីរពិសោធន៍តែមួយអាចចែកចាយបានទេ។ Solar-Lezama ស្រមៃមើលវឌ្ឍនភាពនឹងមកដល់ក្នុងជំហានបន្ថែមតូចៗ—“ការស្រាវជ្រាវដែលដោះស្រាយបញ្ហាមួយផ្នែកក្នុងពេលតែមួយ”—បំលែង AI ពី “ឧបករណ៍ណែនាំកូដ” ទៅជាដៃគូវិស្វកម្មពិត។

លោក Gu បាននិយាយថា "ហេតុអ្វីបានជាវាសំខាន់? កម្មវិធីគឺជាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃហិរញ្ញវត្ថុ ការដឹកជញ្ជូន ការថែទាំសុខភាព និងសកម្មភាពប្រចាំថ្ងៃ។ ប៉ុន្តែការខិតខំប្រឹងប្រែងរបស់មនុស្សក្នុងការកសាង និងថែរក្សាវាឱ្យមានសុវត្ថិភាពកំពុងក្លាយជាឧបសគ្គមួយ" Gu បាននិយាយថា។ "AI ដែលអាចធ្វើការលើកធ្ងន់ដោយមិនបង្កើតកំហុសដែលលាក់កំបាំងនឹងដោះលែងអ្នកសរសេរកម្មវិធីឱ្យផ្តោតទៅលើភាពច្នៃប្រឌិត យុទ្ធសាស្ត្រ និងក្រមសីលធម៌។ ប៉ុន្តែដើម្បីទៅដល់ទីនោះ យើងត្រូវយល់ថាការបញ្ចប់កូដគឺជាផ្នែកដ៏ងាយស្រួល - ផ្នែកពិបាកគឺអ្វីៗផ្សេងទៀត។"

(បកប្រែដោយសង្ខេបពី MIT News)

ប្រភព៖ https://vietnamnet.vn/hanh-trinh-dai-cua-ai-trong-ky-thuat-phan-mem-tu-dong-hoa-2426456.html