Pisanje ra\u010dunalni\u0161ke kode je kot pisanje v katerem koli jeziku. Obstajajo sintaksna (ali slovni\u010dna) pravila, ki jih je treba upo\u0161tevati, in \u017eelimo, da je program smiseln in dela, kar \u017eelimo, tj. da spo\u0161tuje semantiko. Leta 2022 so se pojavili generativne umetne inteligence, ki so gradile kodo iz pozivov; Chat-GPT je to dovolil neposredno v svojem vmesniku, s \u010dimer sta jezika Python ali C enaka franco\u0161\u010dini, italijan\u0161\u010dini ali japon\u0161\u010dini.<\/p>\n
Zelo hitro se je pojavila debata: ker je bila AI dobra pri izdelavi kode, ali se je \u0161e vedno treba nau\u010diti kodiranja? Za mnoge, ki niso znali kodirati, ni bilo dvoma in trditve industrije, da lahko AI ustvari kodo dobre kakovosti, so zadostovale. V industriji so ob koncu leta 2023 ljudje izgubili nekaj delovnih mest zaradi AI, vendar na splo\u0161no mened\u017eerji oklevajo glede zamenjave programerjev z AI. \u0160e vedno obstajajo te\u017eave s halucinacijami, a kar je \u0161e pomembneje, hitro se je izkazalo, da lahko dobro kodo dobite le, \u010de znate napisati prave pozive ali z drugimi besedami pravilno dolo\u010diti. Poleg tega je koristno razumeti partnerjev jezik, ker spodbujanje obi\u010dajno ni enkratno in zahteva dolo\u010deno obliko dialoga. In to je ve\u0161\u010dina, ki obi\u010dajno izhaja iz dolgih ur vadbe kodiranja.<\/p>\n
Zdi se, da je trenutno stali\u0161\u010de tak\u0161no, da \u010de kode prihodnosti ne bodo nujno pisali ljudje, potem obstaja potreba po ljudeh, ki znajo kodirati za interakcijo z AI, da bo koda delovala.<\/p>\n\n
Po drugi strani pa, \u010de so potrebni visokokakovostni kodirniki za delo z AI na kompleksnih sistemih, ali bi morali vsi dose\u010di to raven? Odgovor je verjetno ne. Ker pogosto stvari niso vedno \u010drne ali bele, verjetno obstaja prostor za vmesno raven med brez kode in kodo, ki se pogosto imenuje nizka koda.<\/p>","rendered":"
Pisanje ra\u010dunalni\u0161ke kode je kot pisanje v katerem koli jeziku. Obstajajo sintaksna (ali slovni\u010dna) pravila, ki jih je treba upo\u0161tevati, in \u017eelimo, da je program smiseln in dela, kar \u017eelimo, tj. da spo\u0161tuje semantiko. Leta 2022 so se pojavili generativne umetne inteligence, ki so gradile kodo iz pozivov; Chat-GPT je to dovolil neposredno v svojem vmesniku, s \u010dimer sta jezika Python ali C enaka franco\u0161\u010dini, italijan\u0161\u010dini ali japon\u0161\u010dini.<\/p>\n
Zelo hitro se je pojavila debata: ker je bila AI dobra pri izdelavi kode, ali se je \u0161e vedno treba nau\u010diti kodiranja? Za mnoge, ki niso znali kodirati, ni bilo dvoma in trditve industrije, da lahko AI ustvari kodo dobre kakovosti, so zadostovale. V industriji so ob koncu leta 2023 ljudje izgubili nekaj delovnih mest zaradi AI, vendar na splo\u0161no mened\u017eerji oklevajo glede zamenjave programerjev z AI. \u0160e vedno obstajajo te\u017eave s halucinacijami, a kar je \u0161e pomembneje, hitro se je izkazalo, da lahko dobro kodo dobite le, \u010de znate napisati prave pozive ali z drugimi besedami pravilno dolo\u010diti. Poleg tega je koristno razumeti partnerjev jezik, ker spodbujanje obi\u010dajno ni enkratno in zahteva dolo\u010deno obliko dialoga. In to je ve\u0161\u010dina, ki obi\u010dajno izhaja iz dolgih ur vadbe kodiranja.<\/p>\n
Zdi se, da je trenutno stali\u0161\u010de tak\u0161no, da \u010de kode prihodnosti ne bodo nujno pisali ljudje, potem obstaja potreba po ljudeh, ki znajo kodirati za interakcijo z AI, da bo koda delovala.<\/p>\n
Po drugi strani pa, \u010de so potrebni visokokakovostni kodirniki za delo z AI na kompleksnih sistemih, ali bi morali vsi dose\u010di to raven? Odgovor je verjetno ne. Ker pogosto stvari niso vedno \u010drne ali bele, verjetno obstaja prostor za vmesno raven med brez kode in kodo, ki se pogosto imenuje nizka koda.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"menu_order":18,"template":"","meta":{"pb_show_title":"","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[49],"contributor":[],"license":[],"part":204,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/247"}],"collection":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/247\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":248,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/247\/revisions\/248"}],"part":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/204"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/247\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=247"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=247"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=247"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/aiopentext.itd.cnr.it\/umetnainteligenca\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=247"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}