現(xiàn)在，AI可以使用任何語言進行編碼，而無需額外的訓練。

2017年，研究人員問：人工智能能否在2040年之前編寫出大多數(shù)代碼? Beta測試人員現(xiàn)在正在使用OpenAI的GPT-3，它已經(jīng)可以使用任何語言進行編碼。 機器主導的編碼幾乎就在我們家門口。

GPT-3接受了數(shù)千億個單詞或基本上整個互聯(lián)網(wǎng)的訓練，這就是為什么它可以使用CSS，JSX，Python進行編碼的原因-隨便您如何命名。

此外，GPT-3無需針對各種語言任務進行"訓練"，因為其訓練數(shù)據(jù)無所不包。 相反，當給出瑣碎的指令時，網(wǎng)絡會將自己限制在手頭的任務上。

GPT-n的演變

GPT通過將有監(jiān)督的學習與無監(jiān)督的預培訓配對(或?qū)o監(jiān)督步驟的參數(shù)用作有監(jiān)督步驟的起點)，實現(xiàn)了語言任務的最新水平。 與后續(xù)產(chǎn)品相比，GPT很小。 它僅在幾千本書和一臺8 GPU機器上進行了培訓。

GPT-2極大地擴展了內(nèi)容，包含10倍的參數(shù)，并提供了10倍以上的訓練數(shù)據(jù)。 盡管如此，該數(shù)據(jù)集還是相對有限的，并且專門針對"來自Reddit的出站鏈接進行了至少3業(yè)力"的訓練。 GPT-2被描述為"類似變色龍"的合成文本生成器，但在諸如回答問題，總結(jié)或翻譯之類的下游任務中并不是最先進的。

GPT-3是AI世界中最新，最強大的工具，它在一系列任務中達到了最先進的水平。 它的主要突破是消除了針對特定任務的微調(diào)的需要。 在規(guī)模方面，該模型再次大幅擴展，達到了1,750億個參數(shù)，是其前身規(guī)模的116倍。

盡管完全不需要訓練GPT-3(零鏡頭學習的一個例子)，但單次學習或幾次鏡頭學習都已經(jīng)使GPT-3令人印象深刻的表現(xiàn)黯然失色。

進化還是死亡

情況就是這樣：Beta測試人員正在使用GPT-3生成有效的代碼，并且需要掌握一些瑣碎的知識。 從按鈕到數(shù)據(jù)表，甚至可以重新創(chuàng)建Google主頁。 這些示例都是通過零鏡頭學習完成的。

除了AI的飛速發(fā)展外，另外兩個主要的技術趨勢正使現(xiàn)實成為現(xiàn)實，那就是編程工作將來將變得不安全：無代碼和AutoML。

無代碼是指可視化工具，使任何人都可以輕松構建新產(chǎn)品，無論是網(wǎng)站，設計，數(shù)據(jù)分析還是模型。 WordPress，Wix和Shopify都是無代碼工具的典范，它使數(shù)以百萬計的人可以自己做事，而不必雇用開發(fā)人員或設計師。

第二個趨勢是AutoML，即自動機器學習，它大大縮短了將AI投入生產(chǎn)的時間。

像Apteo這樣的工具結(jié)合了這些趨勢，使任何人都可以部署AI模型而無需任何編碼技能。

GPT-3將引發(fā)另一波無代碼和AutoML工具的浪潮。 許多可能的雇主會選擇這些工具，而不是雇用昂貴的程序員。

自然，技能最差的程序員將是最先進入的領域，而專家將享有更長的工作安全性-與任何領域一樣。

不僅僅是代碼— GPT-3應用于任何語言任務

要將GPT-3定向到特定的語言任務，只需向其提供一個示例，說明您希望實現(xiàn)的目標。 因此，雖然您可以指導GPT-3編寫代碼，但也可以指導它編寫詩歌，音樂，社交媒體評論或任何其他文本。

例如，如果您要生成新聞文章，則可以輸入諸如"聯(lián)合衛(wèi)理公會同意歷史性分裂"之類的標題，以及諸如"反對同性婚姻的人將構成自己的宗派"之類的副標題。

使用此輸入，GPT-3產(chǎn)生以下結(jié)果：

"經(jīng)過兩天的激烈辯論，衛(wèi)理公會聯(lián)合會達成了歷史性的分裂-預期這種分裂將以新教派的建立而告終，根據(jù)《華盛頓郵報》的說法，該教派將是"神學和社會保守派"。 參加5月教堂年度大會的大多數(shù)代表投票表決，加強了對LGBTQ神職人員的戒律的禁令，并制定了新規(guī)則，將"紀律"主持同性婚禮的神職人員。 但是那些反對這些措施的人有一個新計劃：他們說到2020年他們將組成一個單獨的教派，稱他們的教會為基督教衛(wèi)理公會教派……"

只有12%的人正確地指出這是由AI編寫的。 88%被騙了。

就像人類一樣，僅舉一個例子，就可以教GPT-3新單詞。 例如，給定上下文：

" Burringo"是具有非?？斓募铀俣鹊钠?。 一個使用Burringo單詞的句子的示例是：____________

GPT-3輸出：

在我們的車庫里，有一個父親每天開車去工作的Burringo。

這些結(jié)果令人印象深刻。 請記住，人工智能的必然發(fā)展，因此對當前性能的任何批評都將化為烏有。

語言以外的知識— GPT應用于圖像

GPT可以編寫代碼，或者可以編寫任何東西，但是它也可以生成圖像。

這怎么可能?

可以在像素序列而不是文本編碼上訓練相同的模型體系結(jié)構，從而生成新穎的圖像而不是新穎的文本。 實際上，這樣做是如此出色，以至于與頂級CNN競爭。

我之所以提及這一點，是因為它表明GOT(及其繼任者)不僅具有一日更換編碼器的潛力，而且鑒于其多功能性，還可以取代整個行業(yè)。

結(jié)論

GPT-3令人難以置信的性能已經(jīng)使許多人相信，超級智能比我們想象的要近，或者至少，人工智能生成的代碼比我們想像的要近。 它產(chǎn)生富有創(chuàng)造力，有見地，深刻甚至美麗的內(nèi)容。 有關GPT-3的更多創(chuàng)意示例。