هل من الممكن أن يتطور الذكاء الاصطناعي إلى حد كتابة الأكواد البرمجية؟

 يعتبر الذكاء الاصطناعي من ضمن المهارات الواجب اكتسابها ضمن الثورة الصناعية الرابعة القادمة والمتسارعة حول العالم. حيث تمكن الذكاء الاصطناعي من التعرف على الأصوات، تأليف الأغاني، رسم الصور، المساعدة في علاج السرطان، قيادة السيارات وممارسة الألعاب. الذكاء الاصطناعي (AI) آخذ في التطور بالمعنى الحرفي للكلمة. ابتكر الباحثون برمجيات تستعير المفاهيم من التطور الدارويني، بما في ذلك "البقاء للأصلح"، لبناء برامج الذكاء الاصطناعي التي تعمل على تحسين جيل بعد جيل دون التدخل البشري. 

استطاع الذكاء الاصطناعي التغلب على البشر في ألعاب الطاولة والاختبارات: 

ففي عام 1997 في نيويورك، فاز كمبيوتر IBM Deep Blue بمباراة الشطرنج ضد جاري كاسباروف. كانت هذه هي المرة الأولى التي تهزم فيها آلة بطل العالم للشطرنج تحت ظروف البطولة. وفي عام 2011، شارك جهاز كمبيوتر آخر من شركة IBM - Watson - في برنامج المسابقات التلفزيوني "Jeopardy" للتنافس ضد الفائزين السابقين به. كان على واتسون أن يستمع إلى الأسئلة ويعطي إجابات بلغة بشرية طبيعية.لم يكن الكمبيوتر متصلاً بالشبكة العنكبوتية، ومع ذلك، فقد تعلم من 200 مليون صفحة من المحتوى المنظم وغير المنظم الذي استهلك أربعة تيرابايت من مساحة التخزين على القرص. فاز Watson بالجائزة الأولى البالغة مليون دولار. في مارس 2016، فاز برنامج AlphaGo - وهو برنامج كمبيوتر من Google DeepMind تم إنشاؤه للعب لعبة اللوحة Go - على Lee Sedol، بطل العالم. لعب الرجل والآلة بطولة من خمس مباريات في سيول. فاز Lee Sedol بالمباراة الرابعة فقط. 

هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل المبرمجين؟ 

أما الآن فسيقوم الذكاء الاصطناعي بكتابة التعليمات البرمجية. ففي عام 2015، حصل أندريه كارباثي على درجة الدكتوراه السابقة في علوم الكمبيوتر بجامعة ستانفورد. والآن أصبح مدير الذكاء الاصطناعي في Tesla، استخدم الشبكات العصبية المتكررة لإنشاء التعليمات البرمجية. أخذ مستودع Linux (جميع ملفات المصدر وملفات الرؤوس)، ودمجه في مستند عملاق واحد (كان أكثر من 400 ميجابايت من التعليمات البرمجية) وقام بتدريب RNN على هذا الرمز. 

تركها تعمل طوال الليل. ليحصل بين عشية وضحاها حرفيًا على كود تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي بما في ذلك الوظائف والديكورات الوظيفية. كان يحتوي على معلمات ومتغيرات وحلقات ومسافات بادئة صحيحة. تم فتح الأقواس وإغلاقها لاحقًا. حتى أنه كان لديه تعليقات. 

ارتكب الذكاء الاصطناعي بعض الأخطاء بالطبع. في بعض الحالات، لم يتم استخدام المتغيرات. في حالات أخرى، تم استخدام المتغيرات التي لم يتم التصريح عنها مسبقًا. لكن كارباثي كان راضيًا عن النتيجة. 

"الكود يبدو رائعًا حقًا بشكل عام. بالطبع، لا أعتقد أنه يتم تجميعه ولكن عندما تقوم بالتمرير عبر رمز الإنشاء ، يبدو الأمر إلى حد كبير مثل قاعدة رمز C العملاقة. "كتب كارباثي في ​​مدونته. 

DeepCoder 

 استطاع باحثو مايكروسوفت وجامعة كامبريدج تطوير ذكاءً اصطناعيًا يمكنه كتابة التعليمات البرمجية وأطلق عليه اسم DeepCoder. يمكن للأداة كتابة كود العمل بعد البحث في قاعدة بيانات كود ضخمة. ثم يحاول عمل أفضل ترتيب ممكن لأجزاء الكود المحصود ويحسن كفاءته بمرور الوقت. ومع ذلك، هذا لا يعني أن الذكاء الاصطناعي يسرق الكود، أو ينسخه من البرامج الحالية، أو يبحث في الإنترنت عن حلول. يتوقع منشئو DeepCoder أن يشاركوا في مسابقات البرمجة في المستقبل القريب. 

وفقًا لمارك بروكسكميدت من Microsoft Research، وهو جزء من المشروع، يمكن أن يكون هذا النظام مفيدًا جدًا لغير المبرمجين، فقط سيكون عليهم وصف فكرة برنامجهم وانتظار النظام لإنشائها. وقال "قد ينتهي بنا الأمر بالحصول على مثل هذا النظام في السنوات القليلة المقبلة. ولكن في الوقت الحالي، قدرات DeepCoder تقتصر على البرامج التي تتكون من خمسة أسطر من التعليمات البرمجية". 

كود Python المصنوع بواسطة AI: 

في يونيو 2016، نشر مهندس فرنسي يُلقب باسم بينجامين ت. د منشور مدونة شرح فيه كيف كان "يدرّس ذكاءً اصطناعيًا لكتابة كود Python باستخدام كود Python." استخدم الذاكرة طويلة المدى، وهي واحدة من أشهر معماريات الشبكات العصبية المتكررة. قام بتزويدها بالكثير من كود Python (باستخدام مكتبات مثل Pandas و Numpy و Scipy و Django و Scikit-Learn و PyBrain و Lasagne و Rasterio). وزن الملف المدمج 27 ميغا بايت. ثم أنشأ الذكاء الاصطناعي الكود الخاص به. 

ومن خلال النظر للمصفوفات التي ظهرت وُجد خطأً في بناء الجملة. رمز بنيامين بعيد كل البعد عن الكمال. لكن المهندس يعتقد أنه ليس بالأمر السيئ بالنسبة لشبكة كان عليها أن تتعلم كل شيء من قراءة أمثلة التعليمات البرمجية. جادل في تدوينة على مدونته "خاصة بالنظر إلى أنها تحاول فقط تخمين ما سيأتي بعد ذلك شخصية تلو الأخرى". 

أتمتة اختبارات الوحدة: Diffblue- automating unit tests 

أصدرت شركة Diffblue، التي انبثقت عن قسم علوم الكمبيوتر بجامعة أكسفورد، أداة تسمح للمطورين بتسخير قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء اختبارات وحدة للرمز. غالبًا ما ينظر المبرمجون إلى اختبارات وحدة الكتابة على أنها شر لا بد منه، لذا فإن إطلاق المنتج سيكون بمثابة فترة راحة مرحب بها للعديد منهم. وستكون هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها توفير مثل هذه الأداة للمجتمع بأكمله دون أي تكلفة مثل Diffblue Playground أو Diffblue Cover. وفقًا لبيتر شراميل، كبير مسؤولي التقنية، كان الوصول إلى أدوات اختبار الوحدات المؤتمتة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مقصورًا على المؤسسات التجارية من قبل. 

يسمح استخدام Diffblue للذكاء الاصطناعي بتقليد الطريقة التي يقوم بها المطورون البشريون بإجراء الاختبارات للتأكد من أن الكود الخاص بهم يعمل بشكل صحيح. علاوة على ذلك، تستغرق الأداة ثوانٍ فقط لإنشاء الاختبارات، ولا تتطلب أي جهد إضافي من المستخدم. تُعد التكنولوجيا الكامنة وراء Diffblue مساهمة كبيرة في مجتمع المطورين لأنها تتيح لأي شخص، من طالب برمجة طموح إلى محترف مؤهل تأهيلًا عاليًا، توفير الوقت أثناء إجراء الاختبارات والاعتماد على الأداة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي للقيام بكل الأعمال المطلوبة. بالنسبة لهم. 

إكمال التعليمات البرمجية باستخدام: IntelliCode 

هذه الأداة تستفيد من الذكاء الاصطناعي لتسهيل حياة المطورين وزيادة إنتاجيتهم وهي Microsoft Visual Studio IntelliCode. وهو إصدار الجيل التالي من IntelliSense، أداة إكمال التعليمات البرمجية الشائعة للغاية. تم توفيره بشكل عام في مايو 2019. حيث سيوفر للمستخدم قائمة أبجدية من التوصيات، والتي قد يكون التمرير خلالها مزعجًا ويستغرق وقتًا طويلاً، يوصي IntelliCode بالطريقة أو الوظيفة الأكثر احتمالاً بناءً على الاستخدام السابق للمطور. كلما تم استخدامه، أصبحت تنبؤاته أكثر دقة. لجعلها فعالة في تزويد المطورين بالتوصيات السياقية، قام صانعو IntelliCode "بتغذية" الأداة رمز الألف من خلال تحسين تجربة الترميز ومساعدة المطورين على زيادة إنتاجيتهم. 

في تشرين الثاني 2017، نشر أندريه كارباثي منشورًا على مدونة بعنوان Software 2.0 قال فيه إن هناك تحولًا جذريًا في النموذج في كيفية بناء البشر للبرامج. وفقًا لـ لكارباثي، هناك اتجاه جديد في تطوير البرامج قادر على تقدم العملية بسرعة وتقليل المشاركة البشرية وتحسين قدرتنا على حل المشكلات. جادل بأن ظهور البرنامج 2.0 يعني أن المطورين لن يحتاجوا بعد الآن إلى كتابة التعليمات البرمجية. سيجدون فقط البيانات ذات الصلة ويغذونها في أنظمة التعلم الآلي التي ستقوم بعد ذلك بكتابة البرنامج المطلوب. وتوقع أن يترتب على تقسيم العمل: "سيقوم مبرمجو 2.0 برعاية مجموعات البيانات وصيانتها وتدليكها وتنظيفها وتسميتها يدويًا"، بينما سيحافظ مبرمجو 1.0 على الأدوات المحيطة والتحليلات والتصورات وواجهات وضع العلامات والبنية التحتية والتدريب الشفرة." وفقًا لكارباثي، سيتم كتابة البرنامج 2.0 "بلغة أكثر تجريدية وغير ودية للإنسان"، ولن يشارك أي إنسان فيها على هذا النحو. 

بدلاً من أن يصبح الذكاء الاصطناعي عتيقًا ومكررًا، فمن المرجح أن يستخدم المطورون البشريون إمكاناته لتقليل بعض المهام المتكررة والمستهلكة للوقت وأتمتة العمليات. 

في عام 2016، أصدرت Microsoft روبوت على Twitter يسمى Tay. تم تصميمه لتقليد الأنماط اللغوية لفتاة أمريكية تبلغ من العمر 19 عامًا، وللتعلم من التفاعل مع مستخدمي تويتر من البشر. بعد 16 ساعة فقط من إطلاقها، اضطرت Microsoft إلى إغلاق Tay لأن الروبوت بدأ في نشر تغريدات مسيئة. 

 هذه ليست قضية الذكاء الاصطناعي الوحيدة المسجلة. في أوائل عام 2017، اضطر فيسبوك إلى إغلاق روبوتاته، Bob و Alice. تم إنشاؤها لإجراء محادثات بين الإنسان والكمبيوتر. ولكن عندما تم توجيه الروبوتات للتحدث مع بعضها البعض، بدأوا في التواصل بطريقة كان من المستحيل على الناس فهمها. بعد بضعة أشهر، تم إغلاق chatbot الصيني Baby Q بعد أن بدأ ينتقد الحزب الشيوعي الصيني. ووصفه بيبي كيو بأنه "نظام سياسي فاسد وغير كفء". 

إذن، هل الذكاء الاصطناعي تهديد أم فرصة؟ يشتهر Elon Musk بتشككه في التكنولوجيا. قلقه هو ما سيحدث عندما تصبح الآلة أكثر ذكاءً من الإنسان. تسائل ماسك: "حتى في السيناريو الحميد، إذا كان الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً من الإنسان، فماذا نفعل؟ ما هو العمل الذي لدينا؟" 

يعتقد البروفيسور باوكهاج: "إنها مسألة وقت فقط حتى تنتج الشبكات العصبية تعليمات برمجية مفيدة. لذا تبدو الأمور قاتمة بالنسبة لعلماء الكمبيوتر مثلي". 

لكن هل سيقوم الذكاء الاصطناعي بسلب الوظائف من المبرمجين؟ 

لا، لن يكون ذلك حقيقيًّا. عوضًا عن ذلك، يمكن استخدام نظام يعتمد على توليف البرنامج لأتمتة الأجزاء المملة من تطوير التعليمات البرمجية بينما يركز المطورون على المهام المعقدة. 

توجد بالفعل شركات ناشئة تستخدم الأتمتة لبناء "برامج ذكية". Dev9 هي شركة تطوير برمجيات مخصصة مقرها في سياتل وتركز على Java و JavaScript. تقوم Dev9 بتجميع الفرق التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتطوير برامج مخصصة، والقضاء على العمليات الشاقة وتقليل النفقات اليدوية بشكل كبير. عندما سُئل ويل إيفرسون، كبير مسؤولي التكنولوجيا، عما إذا كان المبرمجون بحاجة إلى القلق بشأن استبدالهم بالذكاء الاصطناعي في المستقبل القريب، أجاب: في النهاية، نعم. ولكن عند هذه النقطة، سيكون المجتمع معتادًا جدًا على التعامل مع هذا النوع من التغيير المجتمعي.. 

بغض النظر عما إذا كانت مخاوفنا مبررة، فإن الحقيقة هي أن ما يقرب من ثلث مطوري البرمجيات يخشون أن الذكاء الاصطناعي سيأخذ وظائفهم في النهاية. والأمر المقلق أكثر أن تصبح مبرمجًا نمطيًّا بسبب انتشار الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. ليس هناك شك في أن التكنولوجيا ستستمر في التطور والنمو بشكل أكثر ذكاءً. في النهاية، قد يصبح أكثر ذكاءً من البشر. كيف يمكننا التعامل مع مثل هذا الاحتمال؟ رأى ستيفن هوكينج أيضًا خطرًا حقيقيًا يتمثل في تطوير أجهزة الكمبيوتر للذكاء. لكنه قدم أيضًا النصيحة، حيث قال: "نحن بحاجة ماسة إلى تطوير اتصالات مباشرة مع الدماغ حتى تتمكن أجهزة الكمبيوتر من زيادة الذكاء البشري بدلاً من أن تكون في مواجهة". 

المصادر: 

Will Artificial Intelligence Replace Programmers