Пришло время ответить на несколько важных вопросов: сделает ли ИИ no-code платформы устаревшими? Проще ли просто создавать проекты с помощью ChatGPT или похожих инструментов? Короткий ответ на оба вопроса: нет. Длинный ответ на оба вопроса: неееет, подробнее читайте в нашей статье на эту тему.
С тех пор как OpenAI открыла доступ к своему потрясающему арсеналу ИИ-инструментов, всех охватила буря эмоций. Одни боятся, что их работа станет ненужной, другие находят новые способы ускорить свою рабочую рутину, а некоторые компании ожидают, что могут разориться.
Один из самых частых вопросов, который нам задают: будет ли у Directual всё в порядке теперь, когда модели GPT становятся всё умнее буквально каждый квартал? Кратко: да, no-code платформы никуда не денутся. Они лишь становятся сильнее, особенно те, что интегрированы с OpenAI. Давайте разберёмся подробнее, почему это так.
ИИ — это широкое понятие. В целом, это компьютерная система, выполняющая задачи, которые обычно требуют участия человека. От игры в шахматы (Stockfish AI сейчас настолько силён, что практически непобедим) до написания рэп-песен и кода — ИИ умеет всё. Существуют разные типы ИИ, от простых систем на основе правил до более продвинутых моделей машинного обучения. Но как это работает?
В этом вся суть. Машинное обучение — это обучение компьютеров самостоятельно учиться и принимать решения без явного программирования.
Представьте, что вы — компьютер, и вам дали набор данных. Вы не знаете, что означают эти данные, но хотите научиться на них и делать прогнозы относительно новых данных, которые увидите в будущем.
Для этого вы начинаете анализировать данные и выявлять закономерности и связи между разными переменными. Вы используете эти закономерности, чтобы создать математическую модель, описывающую структуру данных.
Затем вы используете эту модель, чтобы делать прогнозы относительно новых данных, которых раньше не видели. А по мере поступления новых данных вы продолжаете уточнять модель и улучшать прогнозы.
Забавный мем, чтобы окончательно закрепить понимание того, как это работает
Одна из таких моделей — ChatGPT, слово, которое вы наверняка сейчас слышите слишком часто. ChatGPT — это языковая модель ИИ, разработанная OpenAI. Она использует нейронную сеть для понимания и генерации человекоподобных текстовых ответов на заданные запросы. Модель обучена на огромном корпусе текстов из интернета, благодаря чему обладает знаниями практически по любой открыто доступной теме. Она также становится неотъемлемой частью почти всех продуктов пакета Microsoft 365 — под названием Copilot.
ChatGPT работает, обрабатывая входной текст и затем предсказывая наиболее вероятный ответ на основе своего обучения. Это называется обработкой естественного языка, или NLP. Существует бесплатно доступная модель ChatGPT на базе GPT3.5 и платная модель следующего поколения GPT4, которая ещё мощнее.
Немного бесстыдной саморекламы (хотя почему мы вообще должны её стесняться?): Directual полностью интегрирован с OpenAI и может использовать ChatGPT и Dall-E 2.
Ребята из OpenAI действительно попали в точку, ведь даже собственный ИИ от Google, Bard, выглядит рядом с ним как грубый прототип — по крайней мере, пока. Самое забавное, что Bard умудрился обрушить акции Alphabet на 7% из-за сгенерированного ИИ заявления, в котором была допущена забавная ошибка. Оп-па!
Самое страшное в моделях GPT, теперь, когда они выпущены на волю, это то, как быстро они начинают превращаться... во что-то большее. В конце 2022 года у нас была GPT3. В марте появились GPT 3.5 и GPT4. GPT5, как ожидается, станет доступной в конце 2023 года.
Каждая новая модель GPT мощнее предыдущей. Она запоминает больше в рамках одной сессии, может делать более связные выводы и лучше соединять факты между собой. По сути, это машинное обучение машинного обучения.
Сэм Альтман, генеральный директор OpenAI, опубликовал заявление в формате блог-поста со своими мыслями о том, каким будет общий искусственный интеллект, как только его создадут. Вместе с целым списком других тревожных моментов.
«Некоторые специалисты в области ИИ считают, что риски AGI (и систем-преемников) являются вымышленными; мы были бы рады, если бы они оказались правы, но мы будем действовать так, будто эти риски экзистенциальны».
Что это значит? Никто не знает. Но звучит как деньги! ИИ — это сила, с которой стоит считаться и которую нужно использовать во благо. А что насчёт вашего старого доброго Directual? Что это значит для платформы?
Для менее зрелой платформы, не уверенной, как двигаться дальше по своей дорожной карте, это, вероятно, был бы пугающий опыт — иметь дело с ChatGPT и другими ИИ, которые помогают гражданским разработчикам создавать новые продукты.
Но не для нас. Вопрос выбора между просто ИИ и no-code платформой (или и тем, и другим) для пользователей многогранен. Есть кривая обучения, рабочий процесс и устойчивость. Давайте рассмотрим каждый из этих аспектов.
В данный момент даже самые технически подкованные программисты только находят правильные способы взаимодействия с ИИ, чтобы получать нужные результаты.
Вот как это работает с ChatGPT:
Проблема в том, что пока вы подбираете правильные слова, чтобы машина верно поняла, что вы имеете в виду, и пока вы получаете нужный результат (который может и не сработать — ИИ не всеведущ), вы потратите много времени, чтобы всё сделать правильно. Хотя должность «промпт-инженер», конечно, скоро появится на сайтах вакансий, вы используете ИИ для получения результатов. Полагаться на него от начала до конца может быть непросто (не для того, чтобы отговорить вас — он всё равно очень мощный).
Теперь, с no-code платформами, разрыв гораздо меньше, потому что у вас уже есть два ключевых элемента: визуальный интерфейс и готовые «строительные» блоки. Вам не нужно учиться, как они работают, вы можете экспериментировать, просто соединяя элементы вместе, и они будут работать. Время не тратится на придумывание правильного запроса — оно уйдёт на что-то другое, и в гораздо меньшем объёме.
Теперь поговорим о процессах, снова начиная с ИИ.
Если вы запрашиваете фрагменты кода, вам нужно их получить, разместить в нужном месте и протестировать. И так для каждого маленького кусочка. То же самое касается документации (лучше бы она у вас была!). Всё это занимает время, особенно если вы используете GPT4, который обычно неплохо «раздумывает» над вашим запросом, прежде чем дать ответ.
No-code здесь тоже проще.
Базы данных, backend, frontend — всё это объединено в единый рабочий процесс. Вы не переключаетесь между вкладками, не ждёте загрузки чего-либо и не тестируете один и тот же кусок кода снова и снова, чтобы понять, приближается ли он к тому, что вам нужно. Логика уже встроена в платформу, разбита на более мелкие логические кубики, которые вы можете складывать так, как вам нужно.
Вы также можете воспользоваться шаблонами и заложить основу своего приложения буквально за 10 минут.
Наконец, есть вопрос масштабируемости и устойчивости при разработке с помощью ИИ. Допустим, у вас всё получилось, и вы собрали что-то, что действительно хорошо работает. Но вы всё ещё один человек, копирующий предложенные фрагменты кода и тестирующий их на лету.
Вы столкнётесь с несколькими препятствиями.
Раньше можно было обхитрить ChatGPT и заставить его научить вас готовить разные забавные химические соединения. Теперь появляется всё больше ограничений, так что он не может помочь даже с не такими уж чувствительными вещами в той же мере.
С no-code платформами вы не сталкиваетесь с подобными проблемами. Directual, например, известен как платформа, которая помогает бизнесу масштабироваться (звучит слишком по-рекламному?). Вы можете надёжно соединять элементы, построенные из готовых логических кубиков, интегрировать всё необходимое в одном месте и просто продолжать двигаться дальше. Никаких препятствий, кроме ограничений вашей собственной фантазии.
В заключение, ответ очень прост. Хороши оба варианта. Вот почему:
Если вы хотите начать этот путь вместе с Directual, это очень просто. Вот ваша первая точка входа, с любовью объяснённая нашей командой.
В Directual мы любим OpenAI и те бесконечные возможности, которые он открывает для наших пользователей. Мы не боимся, что no-code платформы устареют, скорее наоборот: они станут ещё мощнее, особенно если знать, как использовать эту новую функциональность. А мы знаем. Если хотите узнать больше, напишите нам на hello@directual.com или загляните в одно из наших сообществ, ссылки на которые доступны в футере ниже. Пока!
