Первый в мире программист искусственного интеллекта уже здесь! За пределами GPT-4 происходит потрясение в Кремниевой долине, но еще слишком рано побеждать фермеров, занимающихся кодированием

Потеряют ли из-за ИИ профессии, породившие ИИ, свои рабочие места?

Стартап-компания Cognition AI, основанная всего 2 месяца назад, в одночасье вызвала бурю в X из-за одного из их твитов, набравшего десятки миллионов просмотров:

Сегодня мы рады представить вам Девина, первого инженера-программиста в области искусственного интеллекта.

Команда Cognition AI является золотым медалистом Международной олимпиады по информатике.

Программирование составляет основу Интернета, а программисты по-прежнему остаются высокооплачиваемой профессией со своим порогом. Почему эти человеческие умы с самым высоким IQ собираются вместе и шаг за шагом обучают ИИ, чтобы он углублялся в те области, в которых он лучше всего разбирается?

Первый ИИ-программист, близкий к человеку, что в нем такого хорошего?

Определение Девина, данное Cognition AI, таково: первый в мире полностью автономный инженер-программист с искусственным интеллектом.

Давайте отложим спецификации и посмотрим, на что способен Девин.

Devin еще не открыт для использования, а приложения можно отправлять только по электронной почте, поэтому сейчас мы видим официальные случаи и отзывы от нескольких сторонних разработчиков и специалистов по продукту.

Начиная с самого Cognition AI, они хотят, чтобы Девин выполнил задачу: протестировал производительность большой языковой модели Llama на трех поставщиках API.

Они отправили подсказку, написанную на естественном языке, а затем убрали руки с клавиатуры и предоставили все Девину.

Девин сначала составил план с четкими шагами, а затем начал писать код, как программист.

Девин решил использовать браузер, чтобы открыть документацию по API, прочитать и узнать, как получить доступ к каждому API.

В процессе возникла неожиданная ошибка. Девин посоветовал не паниковать и исправить все, что не так. Он добавил оператор отладочной печати и использовал информацию об ошибке в журнале, чтобы узнать, как исправить ошибку.

В итоге Девин создал и развернул визуальный сайт, который не только выполнил задачу, но и результаты радовали глаз и вошли в сердца оценивающих учителей.

Согласно блогу Cognition AI, Девин также может выполнять более сложные задачи и обладает суперспособностями обучения и настройки.

Отправьте Девину ссылку на статью, в которой объясняется, как вставлять точный текст в изображения AI с помощью плагинов, таких как ControlNet.

Изначально это была технология, с которой Девин не был знаком, но, читая и изучая знания самостоятельно, она выводила компьютерные обои с английским именем пользователя.

Девину поручили сделать интерактивный сайт, и Девин взял на себя труд модифицировать и улучшить его в соответствии с требованиями пользователя, улучшив страницу инициализации, ускорив частоту кадров и реагируя на окна разных размеров.

Затем Девин развернул веб-сайт на платформе веб-разработки Netlify, сэкономив время, усилия и беспокойство, оставив людям только самое интересное и забавное.

Девин не только бросается в бой, но и отлично подходит для джунглей.

Столкнувшись с репозиторием с открытым исходным кодом, содержащим различные алгоритмы, требующие постоянного обслуживания, Девин обратился за помощью в поиске и исправлении ошибок. Более проницательны, чем программисты.

Даже Девин обладает сильным чувством самоуправления и может обучать и настраивать свою собственную модель ИИ. Программисты-люди могут отложить ее в сторону и вернуться через час, чтобы посмотреть, как все прошло.

Cognition AI также хотела доказать, что Девин не был опорой для саморекламы, поэтому они попытались принять заказ на внештатной платформе Upwork на написание и отладку кода для запуска модели компьютерного зрения, но оставили эту задачу Девину.

Девин методично настроил репозиторий кода, разрешил конфликты версий, загрузил изображения из Интернета для использования в модели, отбирал полученные данные и написал красивый отчет, а это было именно то, чего хотел спонсор.

Мало того, Cognition AI at X с гордостью сообщает, что Девин прошел инженерное собеседование в ведущей в отрасли компании, занимающейся искусственным интеллектом.

Если вы новичок в программировании и ломаете голову, сталкиваясь с задачами Стороны А, и чувствуете себя беспомощным, вы можете также отправить требования к задаче Девину, и мастер будет рядом с вами.

После тестирования рынка возникла конкуренция среди коллег. Cognition AI попросила Девина провести тест SWE-Bench для решения реальных проблем GitHub в проектах с открытым исходным кодом.

Девин, специализирующийся на технологиях, был полностью самостоятельным и от начала до конца решил правильно 13,86% из них.

На первый взгляд, он не выглядит высоким: по сравнению с лучшим показателем предыдущей модели в 4,8% при помощи, это уже огромное улучшение и даже намного превосходит своих предшественников, таких как GPT-4 и Claude2.

Те немногие пользователи, которые до сих пор использовали Devin, в основном отзывались о нем очень хорошо.

В реальных тестах, проведенных журналистами Bloomberg, Девин создал сайт с нуля всего за 5-10 минут.

За те же 5-10 минут Девин может повторно создать классическую сетевую игру в настольный теннис.

Причина, по которой я говорю «повторение», заключается в том, что во время этого процесса репортеры Bloomberg несколько раз вводили слова-подсказки, чтобы улучшить внешний вид сайта, физические характеристики настольного тенниса и т. д. Девин отвечал на каждый запрос.

Ученый-компьютерщик Сайлас Альберти обнаружил, что Девин хорошо умеет создавать прототипы проектов, исправлять ошибки и отображать сложные данные в графической форме.

Он даже чувствует, что Девина уже нельзя называть «помощником по программированию», а скорее помощником инженера-программиста, который работает самостоятельно, помогая людям выполнять задачи автономно и автономно.

Сайлас Альберти, аспирант в области машинного обучения в Стэнфордском университете, также начал работать с Devin. Две недели назад он использовал его для создания небольшого сводного веб-сайта SMS и развернул его через Twilio. Оценка использования очень проста:

Почти как коллега-человек! Когда Девин сталкивается с проблемой и я даю ему совет, это похоже на управление младшим инженером.

После опыта докторант повысил к себе требования – стать лучшим инженером, чтобы в будущем управлять командой Devins.

Преодоление кода, созданное мечтательной китайской командой, — это еще не конец

Когнитивный ИИ, стоящий за Девином, подобен горе, поднимающейся из-под земли: он был создан всего 2 месяца назад.

У 10 сотрудников даже нет постоянного офиса, они путешествуют между Airbnbs в Кремниевой долине и офисами в Нью-Йорке.

Но именно такая компания привлекла $21 миллион инвестиций и в одночасье стала популярной.

В команде Cognition AI сейчас всего 10 человек, много китайцев, а плотность талантов слишком высока — опыт работы в крупных компаниях, таких как DeepMind и Waymo, и 10 золотых медалей на Международной олимпиаде по информатике. Есть три основных основателя.

Генеральный директор Скотт Ву, 27 лет, и его брат Нил Ву также работают в Cognition AI. Оба они с подросткового возраста участвовали в международных соревнованиях по программированию. Их способности очень хорошо известны в профессиональных кругах, даже позволяя Национальному программированию США Команда превзойдет Китай и Восточную Европу.

Главный технический директор Стивен Хао когда-то работал старшим инженером в Scale AI, стартапе, ответственном за обучение систем искусственного интеллекта.

Директор по продукту Уолден Ян когда-то учился в Гарвардском университете и подозревается в том, что бросил учебу.

Скотт Ву считает, что олимпийский опыт является преимуществом его команды.

Обучение ИИ навыкам программирования — это, по сути, сложная алгоритмическая задача, позволяющая системе принимать сложные решения и предсказывать лучший путь вперед, подобно задачам, которые они решают на соревнованиях.

Скотт Ву даже выразил это очень романтично: «Это похоже на игру, в которую они играют в своих головах годами».

Однако прежде чем стать крупной компанией, она страдала от болезней крупных компаний. модели.

В целом они просто сказали, что нашли способ объединить большие языковые модели, такие как GPT-4, с технологией обучения с подкреплением, что дает Девину несколько возможностей.

Во-первых, Девин добился прорыва в рассуждениях и долгосрочном планировании.Он может планировать и выполнять сложные инженерные задачи, требующие тысяч решений, запоминать контекст каждого шага, постоянно учиться и исправлять ошибки.

Обладая способностями к рассуждению, ИИ может стать более похожим на человека. Большие языковые модели, с которыми мы знакомы, часто представляют собой системы, которые прогнозируют следующее слово предложения или следующий фрагмент кода на основе вероятности. Но способность рассуждать означает, что ИИ ближе к тому, как люди думают и решают проблемы.

Что касается возможностей долгосрочного планирования, то это фактически определяет, насколько полезным может быть ИИ. Ученый-компьютерщик Сайлас Альберти обнаружил, что большинство помощников по программированию выходили из строя после четырех или пяти шагов, но статус Девина практически всегда был онлайн.

Блумберг даже заявил, что Девин может непрерывно выполнять сотни или даже тысячи задач, сохраняя при этом последовательность. Это может быть «многозадачностью» ИИ.

Во-вторых, если вы хотите хорошо выполнять свою работу, вы должны сначала отточить свои инструменты.Devin оснащен всеми распространенными инструментами разработки, используемыми программистами-людьми, включая интерфейс командной строки, редактор кода и браузер в вычислительной среде-песочнице.

Кроме того, Девин активно сотрудничает с людьми, сообщая в режиме реального времени, что он планирует сделать, какие команды и коды использовать и насколько выполнена задача.Он смиренно принимает обратную связь и напоминает Девину подсказками, и он будет слушать советы и внести коррективы. Работать с вами, чтобы завершить проект в соответствии с вашими потребностями.

Демонстрационный эффект Девина достаточно удивителен, но преодоление кода — это не конец Cognition AI, а начало.

На что действительно надеется решить когнитивный ИИ, так это на решение проблем, приближение ИИ к людям, а затем на реализацию более разнообразных возможностей в более широком диапазоне дисциплин.

Текст, изображения, видео, коды — чему еще ИИ не может научиться?

Когда ИИ делает больше, люди несут ответственность за контроль над тем, чтобы ИИ делал больше.

Идея Cognition AI заключается не только в том, что программисты просят ИИ выполнять за них работу.

В июне 2021 года GitHub, Microsoft и OpenAI запустили помощника по кодированию искусственного интеллекта «Copilot» на основе GPT-3.

В прошлом месяце компания Magic AI привлекла более 100 миллионов долларов на разработку собственных моделей и базовых технологий с нуля для создания «сверхчеловеческих инженеров-программистов».

Когда GPT-3.5 впервые стал популярным, некоторые подумали:

Когда вы вводите слова-подсказки, вы программируете большую языковую модель.

Мы можем произвольно позволить ИИ генерировать фрагмент текста или картинку, которую тоже можно посчитать, но в то же время настоящее программирование стало более популярным благодаря ИИ, возвращая нас к знакомой теме: человеческие рабочие места будут ограблены. идти?

Если оптимистично, то программисты ИИ могут освободить программистов от утомительных и скучных задач и заняться более творческими вещами.

А новички, которые ничего не знают о кодировании, но имеют мозг, также могут создавать свои собственные веб-сайты, сервисы и приложения.

С другой стороны, пессимисты могут почувствовать, что программисты ИИ перестают быть высокооплачиваемой отраслью. Кто-то в зоне комментариев Cognition AI опубликовал сумасшедший смайлик: «Как инженеру-программисту мне конец».

Андрей Карпати, член команды основателей OpenAI и выдающийся деятель, также высказал свое мнение о X. Автоматизация разработки программного обеспечения аналогична процессу разработки автономного вождения:

1. Люди пишут код вручную; 2. GitHub Copilot автоматически завершает несколько строк кода; 3. ChatGPT пишет большие блоки кода; 4. Различия в коде становятся все больше и больше, например, стиль Cursor copilot++; 5…….

В этом процессе ИИ делает больше, а люди меньше, но по-прежнему играет контролирующую роль.

Из-за появления Devin инструменты, необходимые разработчикам для написания кода, включая терминалы, браузеры, редакторы кода и т. д., могут сильно измениться, а уровень абстракции ручного контроля будет становиться все выше и выше.

Однако не стоит слишком рано радоваться: предстоит еще много работы с точки зрения искусственного интеллекта, пользовательского интерфейса и опыта. Как люди контролируют, как устранять ошибки, как управлять ИИ и как использовать естественный язык для предложения сложных команд, все еще ждут ответов.

У Франсуа Шолле, мастера глубокого обучения, взгляды становятся все острее и острее: разработка программного обеспечения — это не копирование и вставка кода, а разработка и эксплуатация мысленных моделей проблем и их решений. Девин еще не достиг такого уровня.

Революция в разработке программного обеспечения может быть уже не за горами. По крайней мере, на данный момент ИИ не может полностью заменить человека.

В то же время Cognition AI все еще ищет инженеров-программистов и исследователей машинного обучения. Видно, что в настоящий момент отличные программисты-люди встречаются реже, чем когда-либо, и они все еще могут делать большие дела, вносить вклад в искусственный интеллект и оставлять после себя больше себе подобных.

# Добро пожаловать на официальную общедоступную учетную запись aifaner в WeChat: aifaner (идентификатор WeChat: ifanr). Более интересный контент будет предоставлен вам как можно скорее.

Ай Фанер | Исходная ссылка · Посмотреть комментарии · Sina Weibo