Программирование традиционно воспринималось как процесс написания инструкций на специальных языках, понятных компьютерам и трансформируемых в машинный код. От самых первых шагов в эпоху машинных кодов и ассемблера, до высокоуровневых языков вроде C, C++ и javascript, разработчики постоянно стремились сделать процесс создания программ доступнее и проще. Сегодня, в 2023 году, на передний план выходит новая технологическая веха — большие языковые модели (LLM), которые позволяют взаимодействовать с компьютерами на естественном языке, прорываясь в совершенно новую парадигму программирования. История развития языков программирования — это путь от жестких и сложных для восприятия инструкций к все более выразительным и понятным средствам выражения идей. Первые программы писались напрямую на машинном коде – последовательности байтов и чисел, сложно интерпретируемых человеком.
Этот уровень был крайне неудобен и требовал глубоких знаний о архитектуре конкретного процессора. Затем появился ассемблер, более запоминаемый и структурированный способ писать команды, по-прежнему связанный с низкоуровневыми операциями с памятью и регистрами. Следующий скачок — высокоуровневые языки вроде C, которые дали программистам абстракции для работы с данными, функциями, структурами. C стал фундаментом для более сложных языков, постоянно упрощая взаимодействие с машинными ресурсами. Со временем появились C++, реализующий объектно-ориентированные парадигмы, а затем языки более высокого уровня, такие как javascript, который сегодня запускается в браузерах миллионов пользователей, обрабатывая сложные задачи и делая веб-интерактивным.
Эта иерархия языков строилась с целью сокращения разрыва между идеей программиста и ее реализацией на компьютере. Чем выше уровень языка, тем проще человеку выражать свои мысли, пусть и ценой некоторого снижения производительности. Но в современном мире вычислительных мощностей этого компромисса становится все проще допускать ради удобства и скорости разработки. Появление больших языковых моделей, таких как GPT-3 и ChatGPT, открывает принципиально новый подход, который можно смело назвать «программированием на естественном языке». Модель работает с текстом, прогнозируя следующее слово в последовательности, и это позволяет ей выполнять самые разнообразные задачи, от простых вычислений до создания сложных программ и автоматизации процессов.
LLM воспринимают команды не как строго заданные синтаксисом инструкции, а как описания желаемого результата на человеческом языке. Это полностью меняет концепцию программирования: больше не нужно записывать формальные алгоритмы, необходимо лишь четко описать задачу. Таким образом, язык программирования превращается в естественный язык — английский или любой другой, понятный человеку. Это уменьшает барьер входа для многих, кто ранее не имел достаточной подготовки для традиционного кодинга. Особенность LLM в том, что они могут интерпретировать и выполнять команды даже без детального знания решения.
В то время как классические языки требуют, чтобы программист владел алгоритмом и логикой, модели на базе ИИ способны обрабатывать размытые, нечёткие задачи, где нет однозначного правильного ответа. Такие возможности ознаменовывают сдвиг в парадигме, когда программирование перестает быть лишь сухим кодированием, а становится взаимодействием с мощным интеллектуальным инструментом. Примером такой работы может служить создание последовательностей чисел Фибоначчи. В классическом программировании необходимо знать формулу и логику реализации. LLM же сразу предложит решение на основе обучения, без необходимости вникать в тонкости алгоритма.
Это значит, что задачи, которые ранее требовали специальных знаний, теперь доступны широкой аудитории. Несмотря на высокие ожидания, у такой технологии есть и свои ограничения. Большие языковые модели во многом опираются на данные, на которых были обучены, и могут воспроизводить только известные им решения. Тем не менее, они уже демонстрируют впечатляющие результаты, создавая условия для рождения новой парадигмы, в которой человеческое творчество и машинный интеллект объединяются как никогда тесно. Еще одним важным аспектом является возможность интеграции LLM с другими слоями вычислительной инфраструктуры.
Английский текст интерпретируется моделью, которая переводит его в код на Python или другом языке, а затем этот код компилируется вниз по цепочке через C, ассемблер и в конечном итоге до машинного кода, исполняемого процессором. Такая сложная, многоуровневая структура напоминает традиционную стековую архитектуру языков, но вместо формальных синтаксисов теперь стоит естественный язык, доступный каждому. Это меняет саму сущность программирования и разработки. Теперь в центре внимания не столько написание строк кода, сколько грамотное и точное формулирование задач и требований на человеческом языке, что значительно ускоряет процессы и расширяет круг пользователей технологий. Такой прорыв имеет потенциал повлиять на все сферы — от автоматизации рутинных задач до создания полноценного взаимодействия между людьми и машинами.
