無需任何訓練，AI可用任何語言程式設計。
譯者 | 彎月，責編 | 屠敏
以下為譯文：
2017年的時候，曾有研究人員問：到2040年人工智慧是否承擔起大多數的程式設計工作？如今OpenAI的GPT-3已進入Beta測試階段，它能夠使用任何語言進行程式設計。機器主導程式設計領域已近在咫尺。
GPT-3經過了整個網際網路數千億個單詞的訓練，它能夠使用CSS、JSX、Python等任何一種語言程式設計。
此外，GPT-3無需針對各種語言任務進行“訓練”，因為它的訓練資料包羅永珍。只需要給出一些非常簡單的指示，該網路就能專注於當前的語言任務。
GPT-n的發展史GPT結合了監督學習與無監督的預訓練（即將無監督訓練的引數作為監督訓練的起點），在語言任務方面達到了最先進的水平。與後續產品相比，GPT很小。它僅在幾千本書和一臺8 GPU機器上進行了訓練。
GPT-2的規模擴大了許多，包含的引數是GPT的10倍，使用的訓練資料也超過了10倍。儘管如此，這個資料集還是相對有限，並且它的訓練專門針對的任務是：“來自Reddit且威望值至少為3的連結”。GPT-2被稱為“變色龍一樣”的合成文字生成器，但對於問答、總結或翻譯之類的下游任務，它並不是最先進的技術。
GPT-3是AI世界最新、最強大的工具，它在一系列任務中都達到了最先進的水平。它的主要突破是不再需要針對特定任務進行微調。在規模方面，這個模型再次大幅擴充套件，達到了1,750億個引數，是其前身的116倍。
雖然GPT-3完全不需要訓練（這是一個零樣本學習的例子），但經過一次或幾次學習後，原本就已出類拔萃的效能會更加登峰造極。
不進則退目前的形式是：具備了基本知識的Beta測試人員正在使用GPT-3來生成有效的程式碼。從按鈕到資料表，甚至可以重新創造Google主頁。這些示例都是透過零樣本學習完成的。
除了AI的飛速發展外，還有另外兩個主要的技術趨勢會讓程式設計師倍感不安：無程式碼程式設計和AutoML。
無程式碼程式設計指的是一種視覺化工具，任何人都可以透過這種視覺化工具輕鬆地構建新產品，無論是網站、設計、資料分析還是模型都沒問題。WordPress、Wix和Shopify都是無程式碼工具的典範，數以百萬計的人利用這些工具完成了自己的開發，而不必僱用開發人員或設計師。
第二個趨勢是AutoML，即自動機器學習，它大大縮短了AI投入生產的時間。
Apteo等工具結合了這些趨勢，即便是沒有任何程式設計技術的人都可以透過這些工具部署AI模型。
GPT-3將再一次掀起無程式碼程式設計和AutoML工具的熱潮。許多僱主可能會用這些工具來取代昂貴的程式設計師。
當然，技術水平最差的程式設計師將首當其衝，而專家的工作則會持續得更長一些，任何領域都一樣。
不僅僅是程式碼，GPT-3可應用到任何語言任務如果想將GPT-3應用到特定的語言任務，你只需提供一個希望實現的示例。因此，你不僅可以指導GPT-3編寫程式碼，而且還可以指導它編寫詩歌、音樂、社交媒體評論或任何其他文字。
例如，如果你想編寫一篇新聞文章，則只需輸入標題或副標題即可。
就像人類一樣，只需一個例子就可以教會GPT-3一個新單詞。例如，提供以下示例：
“Burringo”是一款加速非常快的汽車。下面請用Burringo造句：____________
GPT-3的輸出為：
我們家的車庫裡有一輛Burringo，父親每天開著它去上班。
這個結果令人震驚。人工智慧的發展勢不可擋，任何針對當前效能的批評都將煙消雲散。
除了語言任務以外，GPT還可應用於影象GPT可以編寫程式碼，可以編寫任何東西，而且它還可以生成影象。
這怎麼可能？
同一個模型體系結構不僅可以用於處理文字，還可在畫素序上進行訓練，從而生成新的影象。實際上，GPT的表現出人意料，甚至可與頂級的CNN媲美。
我之所以提及這一點，是因為這表明了GPT（及其後續產品）不僅具有取代程式設計師的潛力，而且鑑於其通用性，還可以取代所有行業。
總結GPT-3令人驚歎的效能已讓許多人相信，超級人工智慧近在咫尺，人工智慧編寫程式的日子比我們想像得還要近。這款模型具有豐富的創造力，能夠建立有見地、深刻乃至美麗的內容。
【來源：CSDN】
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