В последние годы искусственный интеллект стремительно меняет подходы к программированию и разработке программного обеспечения. Многие разработчики и бизнес-лидеры отмечают, что технологии ИИ способны значительно ускорить процесс создания кода и упростить рутинные задачи. Наиболее популярными и понятными для современных моделей ИИ остаются такие языки программирования, как JavaScript, благодаря большому количеству обучающих данных и широкой распространённости. Но что происходит, когда ИИ сталкивается с совершенно иным и малоизученным языком, таким как Malbolge? Насколько способен Claude Code — один из современных ИИ-инструментов — писать код на Malbolge, учитывая его сложность и загадочность? Malbolge известен как один из самых сложных в мире языков программирования, названный в честь восьмого круга ада у Данте. Его сложность состоит в необычной архитектуре, использовании циклов перестановок и самомодифицирующем коде.
Разработчики, которые пытаются создавать программы на Malbolge, сталкиваются с серьезными трудностями, и даже банальные задачи, такие как копирование входных данных на выход, считаются непростой задачей. Эксперимент с Claude Code затронул именно этот вызов: создание программы, которая может копировать входные символы на выход, своего рода «cat» программы на Malbolge. Одна из первых попыток ИИ заключалась в создании интерпретатора Malbolge с нуля. Впечатляюще то, что Claude Code за относительно короткое время сгенерировал и интерпретатор, и алгоритм копирования — но вопрос оставался открытым, насколько корректно и в соответствии со спецификациями это работало. Появляется важный момент, именуемый «правилом слепого vibe кодирования» — если кажется, что программа работает, это не значит, что она действительно соответствует требованиям и стандартам языка.
Без глубокого понимания внутреннего устройства Malbolge сложно подтвердить корректность кода. Во второй итерации эксперимента ИИ получил возможность использовать уже существующий интерпретатор Malbolge, что обеспечило более точную среду выполнения и соблюдение спецификаций. Несмотря на это, тактика взаимодействия Claude Code с языком и задачей обернулась сравнительно сложным набором попыток: создание тестов, написание вспомогательных скриптов и анализ памяти. Однако инновационной и полезной программы, которая бы стабильно копировала входные данные, без доступа к интернету и поиску информации в открытых источниках, создать не удалось. Это демонстрирует сложность написания кода на крайне редких и плохо изученных языках для моделей ИИ, которые обучаются на большом количестве онлайн-данных и часто полагаются на статистические закономерности.
В третьей итерации Claude Code сообщили, что будет достаточно работать с одним символом на входе. Эта небольшая оговорка кардинально изменила результат, приведя к появлению минималистичной, но функционирующей программы на Malbolge, способной принять один символ и вывести его на выход. Именно такой результат вызывает восхищение, учитывая высокую кривую обучения и загадочную природу Malbolge. Итоги эксперимента показывают, что в то время как ИИ способен справляться с задачами написания кода на языках с большим объемом обучающих данных, выполнение сложных и нишевых задач требует глубокого понимания и специфических знаний. Как показывает пример Malbolge, без значительного вмешательства человека и продуманной помощи создавать по-настоящему качественные программы на экзотических языках до сих пор остается непростой миссией для современных ИИ-систем.
Отсюда можно сделать вывод, что искусственный интеллект пока лучше всего проявляет себя в тех областях, где есть обширные, хорошо структурированные данные, и где он может оперировать шаблонами, наработанными за время обучения. При этом он становится мощным подспорьем для профессиональных разработчиков, способствуя ускорению рутинных задач и снижению затрат времени. Однако комплексные задачи требуют не просто генерации кода, а глубокого знания предметной области и логики, что пока что невыполнимо в полностью автономном режиме. Для программистов и инженеров, работающих с исторически сложными или странными языками, опыт Claude Code и Malbolge — полезный пример, иллюстрирующий границы современных ИИ-решений. Это показывает, что сочетание человеческого знания и машинного интеллекта является наиболее эффективным подходом в работе с программированием, особенно если речь идет о нестандартных и минимально документированных языках.
Наконец, эксперимент с Claude Code демонстрирует важность правильного управления ожиданиями при использовании ИИ для разработки ПО. Слишком высокие ожидания могут привести к разочарованиям, а понимание ограничений технологии позволяет использовать ИИ с максимальной пользой и минимальными рисками. В целом, будущее программирования с участием искусственного интеллекта обещает быть многообещающим, но требует трезвого взгляда и понимания, что некоторые задачи по-прежнему лучше решать вместе с людьми. Опыт с Malbolge — яркий тому пример.
