ChatGPT、開發人員作品、Github Copilot、Midjourney 和 Leonardo 的工作原理
在人工智能 (AI) 的新時代，人工智能的兩個子領域：生成式人工智能和會話式人工智能作為變革性技術脫穎而出。這些技術突破了創造力和交互性的界限，徹底改變了開發人員創建應用程序和編寫代碼的方式。在本文中，我們將更深入地探討對話式人工智能與生成式人工智能，探討它們為開發人員帶來的眾多好處以及它們在塑造人工智能驅動的應用程序的未來方面的關鍵作用。
我還將討論ChatGPT、Pieces for Developers、GitHub Copilot、Midjourney和Leonardo等平臺如何使用人工智能的這兩個子領域。
了解對話式人工智能
對話式人工智能軟件為人機交互注入了活力。通過使用自然語言處理 (NLP)，它使機器能夠進行自然、上下文豐富的對話。對話式人工智能和聊天機器人或虛擬助理已經在從客戶支持到醫療保健的各個領域找到了自己的定位。
對話式人工智能的目標是使交互像與人的對話一樣完美流暢。該技術通常應用于聊天機器人、虛擬助理和消息應用程序。它增強了客戶服務體驗，簡化了業務流程，并使界面更加用戶友好。Siri、Alexa 和 google Assistant 是對話式人工智能的著名例子。
對話式人工智能模型接受大量人類對話的訓練，以理解和產生對話語言的模式。應用自然語言處理（NLP）、自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）等方法來掌握用戶輸入，提取有意義的理解，并隨后制定合適的回復。對話式人工智能的應用擴展到信息收集、加快響應和增強代理的能力。
對話式 AI 示例：IBM 的 Watson Assistant 使企業能夠創建對話式聊天機器人，促進無縫客戶交互，提供即時支持和信息。
Siri、Alexa 和 Google Assistant 都是流行且常用的基于人工智能的對話平臺，你一定用過它們。
了解生成式人工智能
生成式人工智能，通常被稱為創造性人工智能，代表著人工智能能力的顯著飛躍。通過在不同的數據集上訓練模型，生成式人工智能可以學習復雜的模式并生成跨各個領域的令人興奮的內容。其主要應用之一是文本生成。OpenAI 的 GPT-3（生成式預訓練 Transformer 3）就是一個很好的例子，它能夠生成具有令人印象深刻的連貫性和上下文的類人文本。
生成式人工智能涵蓋了廣泛的技術，包括文本寫作、音樂創作、藝術品創作，甚至3D 模型設計。本質上，生成式人工智能接受一組輸入，并根據這些輸入產生新的原始輸出。此類人工智能采用先進的機器學習方法，尤其是生成對抗網絡 (GAN)以及 GPT-4 等 Transformer 模型的變體。
生成式人工智能涉及教導機器通過模擬人類思維過程來創建新內容。神經網絡模擬了我們所認為的大腦功能，構成了流行的生成人工智能技術的基礎。生成式人工智能利用一批訓練數據，隨后根據學習的模式和特征生成新數據。
生成式 AI 的示例：GPT-3 可以制作富有想象力的敘述、撰寫內容豐富的文章，甚至根據給定的提示生成代碼片段。
除了文本之外，生成式人工智能在視覺領域也表現出色。NVIDIA 的 StyleGAN2能夠創建不存在的人物的逼真圖像，徹底改變了數字藝術的概念。
Midjourney AI 的強大之處在于，它只需使用提示即可生成視覺上令人驚嘆的內容，例如圖像。
對開發人員的主要好處
1.釋放創意內容生成：生成式人工智能增強了人類的局限性，催生了以前難以想象的藝術可能性。Jukedeck是一個音樂創作平臺，利用人工智能生成個性化配樂，為音樂家提供無限的靈感源泉。
2. 通過自然對話增強參與度：對話式人工智能對用戶參與度的影響是巨大的。Duolingo是一款語言學習應用程序，利用聊天機器人進行交互式語言練習。這種方法為用戶提供了模擬現實生活語言交互的動態對話。
示例： Duolingo 的聊天機器人通過引導用戶進行反映現實世界場景的對話，促進沉浸式語言學習。
3.超出預期的個性化：生成式人工智能和對話式人工智能都依賴于個性化而蓬勃發展。Spotify 的“Discover Weekly”播放列表由 Generative AI 提供支持，可根據用戶的收聽歷史和偏好來策劃個性化音樂推薦。
示例：這種個性化方法將音樂發現轉變為量身定制的旅程，從而提高了用戶滿意度。
4.利用創意人工智能加速原型設計：生成式人工智能加速了跨行業的原型設計。Adobe 的 Project VoCo 是一種音頻編輯工具，可以根據書面腳本合成語音，從而簡化音頻制作工作流程。
示例： Project VoCo 使創作者能夠快速嘗試配音和對話，從而簡化內容創建。
5. 數據增強和改進學習：生成式人工智能增強了機器學習模型的數據多樣性。這在醫學成像中至關重要，NVIDIA 的 Clara 生成合成圖像以提高診斷準確性。
示例： Clara 的合成圖像增強了訓練數據，從而改進了醫學圖像分析和診斷。
6.可訪問性的對話界面：對話式人工智能在可訪問性方面的潛力是巨大的。微軟的 Seeing AI 應用程序利用它來幫助視障人士描述周圍的世界。
示例：看到人工智能的語音反饋可以幫助視障人士導航周圍環境，強調對話式人工智能的人道主義方面。
7. 大規模學習：這兩種技術都擅長從海量數據集中學習。生成式人工智能模型可以理解廣泛文本源中的語言細微差別，有助于生成連貫的文本。
示例： GPT-3 可以起草電子郵件、創建編程代碼，甚至生成類似莎士比亞的散文，展示了其多樣化的功能。
利用兩種技術的力量
為了利用生成式人工智能和對話式人工智能的集體力量，開發人員可以將這些技術融入到無數的應用程序中：
1.內容創作生態系統：開發者可以構建平臺，使用戶能夠與人工智能共同創作內容。例如，RunwayML為藝術家提供了將生成式人工智能集成到其創意工作流程中的工具，從而促進人類的聰明才智和機器生成的藝術之間的協作。
示例： RunwayML 通過將人工智能生成的視覺效果和效果集成到他們的藝術項目中，使藝術家能夠探索未知的創造力領域。
2. 智能客戶參與：對話式人工智能可以提高電子商務中的客戶參與度。與亞馬遜使用的聊天機器人一樣，聊天機器人可以引導用戶進行產品搜索，從而實現無摩擦的購物體驗。
示例：亞馬遜的聊天機器人可幫助客戶查找產品、處理查詢并簡化購物流程。
3. 增強教育和學習能力：這兩種技術在教育領域都具有巨大的潛力。對話式人工智能導師可以為學生提供個性化的學習體驗，而生成式人工智能可以協助教育工作者制作學習材料。
4. 沉浸式游戲和互動敘事：生成式人工智能可以重新定義游戲格局。AI Dungeon是一款基于文本的交互式冒險游戲，利用生成式 AI 根據玩家輸入制作動態敘事。
人工智能結對編程
在傳統的結對編程環境中，兩個開發人員在共享工作站上密切協作。一名開發人員積極編寫代碼，而另一名開發人員則承擔觀察者的角色，為每一行代碼提供指導和見解。兩個開發人員可以根據需要互換角色，發揮彼此的優勢。這種方法促進知識交流、上下文理解和最佳編碼實踐的識別。通過這樣做，它可以減少錯誤、提高代碼質量并增強整體團隊凝聚力。
人工智能結對編程利用人工智能來支持開發人員的編碼會話。AI 結對編程工具（例如GitHub Copilot等平臺）通過提出代碼片段甚至完整功能來響應開發人員正在進行的操作和輸入來發揮作用。
該方法的核心目標是加快編碼過程，從而簡化項目完成時間表和工作量需求。它的效用在解決重復性任務時變得尤為明顯，這反過來又允許開發人員將注意力集中在復雜的挑戰和解決問題上。
代碼生成工具
在軟件開發的動態格局中，保持領先需要擁抱創新并最大限度地提高生產力。代碼生成工具的集成是一個獲得巨大關注的變革趨勢。這些工具充當動態推動者，無縫融合效率、精度和創新。本文深入探討了代碼生成工具、其優勢、實際應用及其對軟件開發的變革性影響。
AI代碼生成工具的演變
代碼生成工具是多年技術發展的結晶。從早期的手動代碼編寫，我們現在正處于代碼生成工具利用人工智能、模板和預定義結構來自動創建代碼片段、函數甚至綜合模塊的時代。
揭曉的好處
- 加速開發：在快速的軟件開發中，時間至關重要。代碼生成工具使開發人員能夠通過自動化重復任務來加快工作流程。這反過來又使開發人員能夠將精力分配到項目中更復雜和更具創造性的方面。
- 精度增強：人為錯誤是手動編碼的一個固有方面。代碼生成工具極大地減少了語法錯誤、拼寫錯誤和其他常見錯誤的可能性。結果是一個可靠且有彈性的代碼庫。
- 一致性：在涉及多個協作者的項目中，保持編碼風格和標準的一致性可能具有挑戰性。代碼生成工具可增強一致性，增強團隊合作和團隊成員之間的理解。
- 提高生產力：這些工具使開發人員能夠根據需要快速生成代碼片段，從而促進快速原型設計和實驗。隨著編碼過程變得敏捷且適應性強，這會提高生產力。
啟發靈感的用例
- 快速原型制作：快速構建原型的能力對于驗證概念至關重要。人工智能代碼生成工具加快了這一過程，使開發人員能夠輕松地將想法轉化為功能代碼。
- 樣板代碼生成器：編寫重復的代碼（例如框架、庫或數據庫連接的設置例程）可能很單調。代碼生成工具可以自動創建此類樣板代碼，從而將開發人員從繁瑣的任務中解放出來。
- 跨語言兼容性：對于跨多種語言的項目，這些工具可以促進代碼翻譯，確保不同平臺之間的一致性。
- 簡化 API 集成：集成第三方 API 通常涉及復雜的編碼結構。代碼生成工具可以生成必要的代碼片段，簡化集成過程。
最佳代碼生成工具
1.GitHub Copilot
GitHub Copilot 是一款由 OpenAI Codex 提供支持的 AI 工具，通過實時建議代碼行和完整功能，徹底改變了代碼生成。Copilot 的建議經過大量開源代碼存儲庫的培訓，可增強錯誤識別、安全檢測和調試。它能夠根據簡潔的文本提示生成準確的代碼，從而簡化了開發。
然而，清晰的指示至關重要，因為副駕駛的輸出取決于及時的精確度。雖然 Copilot 顯著提高了生產力，但它補充了編碼最佳實踐和 DevSecOps，但并沒有取代它們。
2. 副駕駛件
Pieces OS 6.0.0引入了突破性功能，以提升 Pieces Copilot 的人工智能代碼協助。值得注意的屬性包括通過檢索增強生成增強上下文感知，從而實現基于用戶交互的定制響應。它支持氣隙和設備上功能，以實現強大的安全合規性，并提供動態 LLM 運行時選項。
多模式交互現在允許代碼和文本圖像啟動問題解決，以及即將推出的視頻、網站和文件功能。IDE、瀏覽器和協作工具內的深度集成簡化了工作流程，實現無縫代碼生成。活動代碼的上下文化提高了準確性和自然的工作流程增強。在此處了解有關開發人員 Pieces 和 Pieces Copilot 的更多信息。
還有一些代碼生成工具可以幫助開發人員進行編碼和開發；這些是 ChatGPT、Replit Ghostwriter、Tabnine和CodeWP。在我們最近的文章中詳細了解九種最佳人工智能代碼生成工具。
結論
總之，對話式人工智能與生成式人工智能的軟件開發正在發生變革。這些技術能夠增強創造力、參與度、個性化和原型設計，正在塑造人工智能應用的未來。
ChatGPT、Pieces for Developers、GitHub Copilot、Midjourney 和 Leonardo 等平臺正在發揮其潛力，為開發人員提供創新工具來簡化工作流程并創造更動態的用戶體驗。隨著人工智能的邊界不斷擴大，這些子領域之間的合作為軟件開發及其應用的發展帶來了巨大的希望。
除了對話式人工智能與生成式人工智能的所有優點之外，也有一些缺點。模型仍然需要仔細訓練，以確保他們免受互聯網上的負面和不良內容的影響。像 Midjourney AI 和 Leonardo AI 這樣的圖像生成器有時會給出任何人的扭曲圖像。
代碼生成器可以通過混合幾行來生成代碼片段，從而使用受版權保護且公開可用的代碼。大多數時候，ChatGPT 生成的代碼可能看起來很完美，但無法通過測試用例并增加開發人員的調試時間。
