Bu — sun’iy intellekt yordamida dasturlar yozish usuli. Agar siz biror marta ChatGPT yoki boshqa sun’iy intellekt xizmatidan siz uchun dastur yozib berishni so‘ragan bo‘lsangiz, o‘zingizni allaqachon vayb-koder deb hisoblashingiz mumkin.

Bu akademik ta’rif emas. Atama OpenAI asoschilaridan biri Andrey Karpatining Twitter’dagi postidan keyin ommalashgan. Shu sababli hozircha vayb-koder uchun qat’iy chegaralar mavjud emas — asosiysi, ish jarayonida sun’iy intellektdan foydalanilishi.

Agar siz vayb-koding bilan shug‘ullansangiz, quyidagi ishlarni mustaqil ravishda qilmasangiz ham bo‘ladi:

• kod yozish;
• kodni tushunish. Ha, umuman tushunmasangiz ham bo‘ladi;
• xatolarni tuzatish;
• xatolarning sababini tushunish;
• xizmatlar va ilovalarning konsepsiyasi hamda arxitekturasini oldindan ishlab chiqish.

Hatto butun dastur yaratish jarayonini neyrotarmoqlar bilan ovozli muloqotga aylantirish mumkin: vazifalarni og‘zaki tasvirlaysiz, xatolarni esa turli o‘zgarishlarni kiritish orqali tuzatishga harakat qilasiz.

Hozirgi paytda vayb-koding haqidagi asosiy fikrlar

Asosiy fikrlar ikkita:

1. Neyrotarmoqlar dasturchilarni hozirning o‘zidayoq yoki yaqin kelajakda butunlay almashtiradi.
2. Endi istalgan inson o‘z IT-startapini ishga tushira oladi.

Har ikkala fikrning ham tarafdorlari va qarshi dalillari bor. Keling, ularni navbat bilan ko‘rib chiqamiz.

Neyrotarmoqlar dasturchilarni almashtiradi

Nega bunday deyishadi? Zamonaviy neyrotarmoqlar haqiqatan ham juda tez rivojlanmoqda va dasturchilarning aksariyati ulardan o‘z ishlarida foydalanmoqda yoki foydalanishni rejalashtirmoqda.

Yana “50% task completion time horizon” — ya’ni vazifani 50 foiz muvaffaqiyat ehtimoli bilan bajarish vaqt ufqi degan ko‘rsatkich mavjud. U nimani anglatadi?

• Tasavvur qiling, biror vazifani bajarish uchun odamga 1 soat kerak.
• Agar mashina xuddi shu vazifani 50% muvaffaqiyat ehtimoli bilan bajara olsa, ushbu ko‘rsatkich 1 soatga teng bo‘ladi.

ChatGPT’ning dastlabki versiyalarida bu ko‘rsatkich atigi 30 soniya edi. Hisob-kitoblarga ko‘ra, u har 7 oyda ikki baravar oshmoqda. Prognozga ko‘ra, 2029-yilga borib neyrotarmoq 167 soatlik inson mehnatiga teng vazifani bajara oladigan darajaga yetishi mumkin:

Demak, neyrotarmoqlar hozirning o‘zidayoq dasturchilar bajaradigan ayrim ishlarni o‘z zimmasiga olmoqda. Bunday yechimning ham afzalliklari, ham kamchiliklari bor va ularning hech biri mutlaq emas.

Masalan, neyrotarmoq — ulkan hajmdagi ma’lumotlardan foydalanib vazifalarni bajarishni o‘rganadigan sun’iy intellekt modelidir. Bu ma’lumotlarning barchasi eng yaxshi dasturlash amaliyotlaridan iborat bo‘lishi shart emas — model turli sifatdagi materiallar bilan o‘qitiladi. Shuning uchun neyrotarmoq ko‘rgan kodlarning katta qismi o‘rtacha yoki hatto undan past sifatda bo‘lishi mumkin.

Boshqa tomondan, neyrotarmoq ko‘rgan narsalarini shunchaki ko‘r-ko‘rona takrorlamaydi. U o‘rganadi, taqqoslaydi va ta’lim jarayonida shakllanadigan murakkab neyron qatlamlar orqali yaxshiroq yechimlarni tanlashga harakat qiladi.

Dastur ushbu qatlamlarda aynan qanday bog‘lanishlarni shakllantirishi noma’lum — mashinaviy o‘qitishning mohiyati ham shunda. Kompyuter mustaqil ravishda o‘rganadi, muhandislar esa uning aynan qanday o‘rganayotganini to‘liq bilmaydi. Faqat natijani tuzatish va yo‘naltirish mumkin. Muhimi shundaki, mashina qancha ko‘p material ko‘rsa, ularni shuncha yaxshiroq tushuna boshlaydi. Natijada hatto yomon kod ham sun’iy intellektning yanada aqlli bo‘lishiga ma’lum darajada yordam beradi.

Yana bir muhim jihat shundaki, katta hajmdagi ma’lumotlardan o‘rganish jarayonida neyrotarmoq dastlab umuman mo‘ljallanmagan vazifalarni ham bajarishni o‘rganishi mumkin. Masalan, ChatGPT dastlab oddiy til modeli sifatida yaratilgan va uning dasturlash, matematika hamda boshqa fanlarni o‘zlashtirishi kutilmagan edi.

Sun’iy intellekt xizmatlari yaxshi yoki yomon dastur yozayotganini aniqlashning eng ishonchli mezoni — haqiqiy dasturchining bahosidir. Neyrotarmoq yaratgan dastur odamlar uchun qanchalik foydali va qulay ekanini aynan odamlardan yaxshiroq hech kim baholay olmaydi.

Agar siz dasturiy ta’minot ishlab chiqishni yaxshi tushunsangiz, mashina yozgan kodni tuzatish va optimallashtirish unchalik qiyin emas. Hatto buni o‘sha neyrotarmoqning o‘zi yordamida ham qilish mumkin. Eng muhimi — nima qilayotganingizni tushunish.

Bugun har kim IT-startap ishga tushira oladi

Startap albatta katta loyiha bo‘lishi shart emas. Bu pulli obunaga ega oddiy o‘yin, hujjatlar bilan ishlash uchun ilova yoki vizual kitob bo‘lishi mumkin.

Bunday darajadagi loyihalarni yaratish bilan sun’iy intellekt odatda muammosiz shug‘ullana oladi. Muammolar xizmat haqiqiy foydalanuvchilarga taqdim etilganda boshlanadi: tajribali dasturchi tekshiruvisiz dasturdagi zaiflikni yoki tizim kengaytirilganda, ya’ni masshtablanganda yuzaga chiqadigan muammoni osongina o‘tkazib yuborish mumkin.

Loyihani uzoq vaqt davomida hech narsani o‘zgartirmasdan qo‘llab-quvvatlashning iloji yo‘q. Shu sababli bugun deyarli har kim startapni ishga tushirishi mumkin. Ammo uning barqaror ishlashini tekshirish va uzoq vaqt muvaffaqiyatli qo‘llab-quvvatlash texnik tajribasi umuman bo‘lmagan odamga qaraganda dasturchining qo‘lidan ancha yaxshi keladi.

Nimalarni sinab ko‘rish mumkin

Barcha xizmatlar taxminan bir xil tamoyil asosida ishlaydi: siz so‘rov yuborasiz, kompyuter kerakli fayllar to‘plamini yaratadi va odatda ularni internetga joylashtirishga ham yordam beradi.

Bunday ilovalar juda ko‘p va ularning aksariyatida bepul sinov davri mavjud. Quyida hozirgi kunda mashhur bo‘lgan bir nechta variant keltirilgan.

Replit brauzerning bitta oynasida so‘rov asosida ilovalar yaratadi. Ya’ni dasturlash, loyihani internetga chiqarish va jamoaviy ishlash uchun kerakli vositalarning barchasi yagona interfeys ichida mavjud.

Replit ish muhiti quyidagicha ko‘rinadi:

So‘rov qayta ishlangandan keyin xizmat qo‘shimcha tafsilotlarni aniqlashtiradi va dasturni qismlarga bo‘lib yaratadi.

Lovable ham taxminan shu tarzda ishlaydi. Bu o‘zini “chiroyli interfeysli ilovalar yaratishga mo‘ljallangan AI” sifatida taqdim etadigan startap-xizmatdir. Ilova asosan front-end va dizaynga urg‘u beradi:

Cursor — VS Code asosida yaratilgan va tanish interfeysga ega dastur. Uni kompyuterga yuklab olib o‘rnatish kerak:

Bu jiddiyroq loyihalar uchun qulayroq, chunki Cursor butun loyiha kontekstini bir vaqtning o‘zida tushuna oladi va lokal muhitda, ya’ni foydalanuvchining o‘z kompyuterida ishlashni qo‘llab-quvvatlaydi.

Xo‘sh, vayb-koding bo‘yicha yakuniy xulosa qanday?

Neyrotarmoqlar yaqin kelajakda dasturchilar bajaradigan juda katta hajmdagi ishlarni o‘z zimmasiga olishi mumkin. Ammo masalaning qiziq tomoni shundaki, ma’lum bir darajadagi vazifa hal qilinishi bilan uning ortidan yanada murakkabroq yangi vazifa paydo bo‘ladi. Dasturiy ta’minot ishlab chiqishda bir kun kelib hamma narsani o‘rganib bo‘lamiz va boshqa hech narsa qilishga hojat qolmaydi, deb tasavvur qilish qiyin.

Bundan tashqari, insoniyatning IT sohasidagi taraqqiyoti bilan yangi yo‘nalishlar sonining qanday oshganiga qarang. 10–15 yil oldin dasturchilar asosan front-end dasturchilar, back-end dasturchilar va testchilarga bo‘linardi. Ba’zida bu vazifalarning barchasini bitta odam bajarardi.

Bugun esa DevOps, MLOps, prompt-muhandislar, virtual reallik muhandislari va yana ko‘plab boshqa mutaxassisliklar mavjud. Hozir hatto testlashning o‘zida ham bir nechta alohida kasb yo‘nalishlari mavjud.

Bularning barchasi shuni ko‘rsatadiki, agar kelajakda biror kasbiy yo‘nalishga ehtiyoj qolmasa, uning o‘rnida ishlash va daromad olish mumkin bo‘lgan kamida bitta yangi yo‘nalish paydo bo‘ladi.

Professional bo‘lmagan dasturchi neyrotarmoqlardan qanday qilib maksimal foyda olishi mumkin

Generatsiya qilingan kod bilan ishlashdagi eng kam talablar quyidagilar: promptingizda vazifani batafsil tasvirlash, natijani tekshirish uchun oldindan chek-list tayyorlash va olingan natijani shu ro‘yxat bo‘yicha tekshirib chiqish.

Javob hajmiga jiddiy cheklovlar qo‘yilmagan pulli modellardan foydalanishga oldindan tayyor bo‘lgan ma’qul. Bundan tashqari, pulli tariflarda mavjud modellar ko‘pincha kuchliroq bo‘ladi. Ayniqsa endigina boshlayotgan va texnik jihatlarni tushunishni o‘rganayotgan bo‘lsangiz, bu muhim bo‘lishi mumkin.

Agar siz vayb-koding yordamida jiddiy va foydali loyihalar yaratmoqchi bo‘lsangiz, eng yaxshi yechim foydali ishni o‘rganish bilan birlashtirish bo‘lishi mumkin: neyrotarmoq bilan birga kod yozing va shu bilan bir vaqtning o‘zida barcha texnik qismlar qanday ishlashini o‘rganing.

Buni qanday qilish mumkin? Sun’iy intellekt xizmati yordamida birinchi prototipni yaratganingizdan keyin undan butun tizim texnik nuqtai nazardan qanday ishlashini tushuntirib berishini so‘rang. Neyrotarmoq ishlatgan texnologiyalar haqida o‘zingiz ham o‘qing va undan tizimdagi ehtimoliy zaifliklar haqida so‘rang.

Dastlabki bosqichlarda tajribaliroq dasturchini ham jalb qilsangiz, yanada yaxshi bo‘ladi. U dastlabki xatolarni aniqlash va neyrotarmoq ishini tekshirishga yordam beradi. Vaqt o‘tishi bilan esa, agar o‘rganishda davom etsangiz, zaifliklarni va optimallashtirish imkoniyatlarini o‘zingiz ham ko‘ra boshlaysiz.

Vayb-koder qoidalari — qisqacha

Sifatsiz dastur yaratib qo‘yish ehtimolini kamaytirish uchun bir nechta oddiy tavsiyalarni eslab qolish va ish jarayonida o‘zingizni ular bo‘yicha tekshirib turish foydali.

Avval reja tayyorlang. Kelajakdagi ilovaning umumiy sxemasini va uning alohida qismlari qanday ishlashini tushuntirishni sun’iy intellektdan oldindan so‘rang. Shu tarzda kod yozish boshlanmasidan oldin ham ko‘zga tashlanadigan xatolarni aniqlab, tuzatishingiz mumkin.

Kichik qadamlar bilan ishlang. Kompyuter bir vaqtning o‘zida bajara oladigan vazifa hajmida cheklovlar mavjudligini unutmang. So‘rov qanchalik kichik va aniq bo‘lsa, uning to‘g‘ri bajarilish ehtimoli shunchalik yuqori bo‘ladi.

Iloji boricha oddiy texnologiyalar stekini tanlang. Sun’iy intellekt deyarli istalgan dasturlash tili yoki texnologiya bilan ishlay oladi. Ammo vosita qanchalik sodda va ommabop bo‘lsa, neyrotarmoq uni yaxshi o‘zlashtirgan bo‘lish ehtimoli shunchalik yuqori. Chunki u haqida ko‘proq material mavjud bo‘ladi, demak, kompyuter yaxshi va yomon amaliyotlar o‘rtasidagi farqni ham yaxshiroq tushunadi.

Hujjatlashtirishni boshidanoq qo‘shing. Hatto tajribali dasturchi uchun ham tayyor kodni tushunib olish qiyin bo‘lishi mumkin. Shu sababli dastur qanday ishlashini tushuntiruvchi hujjatlarni oldindan tayyorlab borish maqsadga muvofiq.