Если бы JavaScript (или любой другой язык) разрабатывался в первую очередь для использования искусственным интеллектом, а не человеком-разработчиком, он существенно отличался бы от привычного нам языка. Вот основные отличия, которые мы могли бы наблюдать.
- Сокращение синтаксического сахара. Языки, удобные для человека, содержат синтаксический сахар, чтобы сделать код более читабельным для разработчиков. Для ИИ в этом нет необходимости. Язык, скорее всего, был бы более упрощенным и использовал бы минимальный набор примитивов, необходимых для выражения вычислений (объяснение этого приводится ниже).
- Отсутствие комментариев и документации. В отличие от человека, ИИ не нуждается в комментариях и документации. Единственным источником истины для него является сам код. ИИ способен понять назначение и действие любого фрагмента кода без внешних аннотаций.
- Более высокие уровни абстракции. ИИ может работать с гораздо более высокими уровнями абстракции, чем человек. Вместо подробных пошаговых инструкций, оптимизированный для ИИ код мог бы включать в себя более сложные операции, заданные на высоком уровне, а ИИ заполнил бы детали более низкого уровня.
- Математическая точность. Язык мог бы быть более тесно связанным с математическим формализмом. Это облегчило бы формальную верификацию и обоснование кода, которые ИИ способен выполнять более эффективно, чем человек.
- Включение внешних баз знаний. Оптимизированный для ИИ язык мог бы напрямую ссылаться на внешние базы знаний или базы данных, позволяя ИИ при необходимости использовать контекст.
- Оптимизация для параллелизма. ИИ может справиться с параллелизмом и многопоточным выполнением с гораздо меньшими усилиями, чем человек. Язык, скорее всего, изначально поддерживал бы высокопараллельные операции без удобных для разработчика абстракций, используемых в настоящее время.
- Расширенное управление памятью. Возможно, отпала бы необходимость в привычных парадигмах управления памятью, таких как сборка мусора. Вместо этого, ИИ мог бы освоить передовые алгоритмы, предсказывающие характер использования памяти и оптимизирующие его соответствующим образом.
- Менее модульный код. Хотя модульность часто оказывается полезной для понимания и сопровождения, ИИ мог бы предпочесть генерировать и управлять более монолитными структурами кода, оптимизируя его для выполнения, а не для чтения.
- Генерация кода. Язык мог бы иметь встроенные функции для генерации больших объемов кода на основе высокоуровневых характеристик, абстрагируясь от повторяющегося или шаблонного кода, который обычно пишут разработчики.
- Самостоятельная модификация кода. ИИ мог бы создавать и управлять кодом, который сам изменяется в процессе выполнения, что обычно считается сложной задачей, приводящей к ошибкам разработчиков-людей.
- Глубокая интеграция с аппаратным обеспечением. Язык мог бы быть глубоко связан с аппаратным обеспечением, что позволило бы ИИ выполнять микрооптимизацию на основе знаний о состоянии оборудования в реальном времени.
Что такое синтаксический сахар?
В программировании под синтаксическим сахаром понимается синтаксическая организация языка программирования, предназначенная для облегчения чтения или выражения информации, но не предоставляющая никаких новых возможностей самому языку. Синтаксический сахар делает код “слаще” для читателя, но не является необходимым для базовой механики языка.
Для разработчика-человека синтаксический сахар может сделать код более интуитивным и менее склонным к ошибкам. Однако для искусственного интеллекта или машины этот сахар не нужен. ИИ не выигрывает от удобных для человека обозначений, ему важнее эффективность и однозначность инструкций.
Для пояснения концепции синтаксического сахара и его сокращения для ИИ воспользуемся языком JavaScript в качестве примера.
Пример с синтаксическим сахаром
Предположим, что нужно получить квадрат чисел в массиве. Мы можем использовать функцию map в JavaScript:
const numbers = [1, 2, 3, 4];
const squares = numbers.map(num => num * num);
console.log(squares);
Такой код лаконичен и читабелен. Стрелочная функция num => num * num также является формой синтаксического сахара в современном JavaScript (ES6 и выше).
Эквивалентный код без синтаксического сахара
Вот как можно написать ту же логику без использования функции map и стрелочных функций:
const numbers = [1, 2, 3, 4];
const squares = [];
for (var i = 0; i < numbers.length; i++) {
squares.push(numbers[i] * numbers[i]);
}
console.log(squares);
Эта версия более многословна и, возможно, менее элегантна для человеческого глаза, но для машины или искусственного интеллекта обе версии одинаковы с точки зрения функциональности. Машина по своей природе не предпочитает “сладкую” версию менее “сладкой”. Основное различие заключается в читабельности и выразительности для человека.
Таким образом, при разработке языка, оптимизированного для ИИ, можно было бы отказаться от многих синтаксических изысков, присутствующих в таких ориентированных на человека языках, как JavaScript, сосредоточившись только на основных примитивах, необходимых для выражения вычислений.
Пример JS, оптимизированного для ИИ
На примере функции, вычисляющей факториал числа, сравним и противопоставим версию JavaScript, удобную для человека, и гипотетическую версию, оптимизированную для ИИ.
Дружественный человеку JavaScript
/**
* Вычисление факториала числа.
* @param {number} n — Вводимое число
* @returns {number} — Факториал n.
*/
function factorial(n) {
if (n <= 1) {
return 1;
}
return n * factorial(n — 1);
}
console.log(factorial(5)); // Вывод: 120
- Комментарии, описывающие назначение и использование функции.
- Рекурсивный подход, интуитивно понятный многим разработчикам.
- Модульность с четким разделением между функцией и ее использованием.
Гипотетический JavaScript, оптимизированный для ИИ
F(n)=[n<=1:1|n*F(n-1)]
O(F(5))
- Отсутствие комментариев и пробельных символов. ИИ понимает код без пояснений.
- Сокращенный синтаксис. Используется более компактное представление, возможно, напоминающее тернарные или лямбда-выражения.
- Прямой запрос на вывод
O(...). Вместо привычного методаconsole.log, имеется встроенный механизм вывода результата. - Предполагаемый контекст. Человеку неясно, представляет ли
Fфункцию или что-то другое, но ИИ будет поддерживать контекст внутренне. - Отсутствие модульности. Функция и ее выполнение жестко связаны друг с другом, оптимизированы для выполнения, а не для чтения.
Аргументы за оптимизацию JS и других языков для ИИ и против нее
За
- Эффективность и производительность. Благодаря удалению синтаксического сахара, использованию расширенного управления памятью и глубокой интеграции с аппаратным обеспечением, код, скорее всего, будет выполняться быстрее и эффективнее.
- Масштабируемость. Способность ИИ работать с высокими уровнями абстракции, параллелизма и многозадачностью может привести к созданию более масштабируемых систем.
- Снижение количества человеческих ошибок. Поскольку ИИ управляет большинством деталей и сложностей нижнего уровня, вероятность ошибок, вызванных действиями человека, может снизиться.
- Динамическая адаптивность. Самомодифицирующийся код означает, что приложения могут адаптироваться в реальном времени к изменяющимся условиям или требованиям.
- Расширенное контекстное понимание. Включение внешних баз знаний позволяет ИИ иметь более широкий контекст, что в перспективе может привести к созданию более интеллектуальных и контекстно-ориентированных приложений.
- Формальная верификация. Благодаря математически точному языку упрощается формальная верификация, что гарантирует ожидаемое поведение кода.
- Автоматизированное создание кода. Функции генерации кода позволяют быстро создавать большие объемы кода, сокращая время разработки.
Против
- Потеря удобочитаемости. Если убрать синтаксический сахар и комментарии и сделать код менее модульным, его будет сложнее читать, понимать и отлаживать.
- Проблемы с сопровождением. Если люди с трудом понимают код, созданный ИИ, то сопровождение, обновление и исправление такого кода становится сложной задачей.
- Потенциальные риски безопасности. Самомодифицирующийся код и глубокая интеграция с аппаратным обеспечением могут привести к появлению новых уязвимостей или затруднить обнаружение и устранение уже существующих.
- Чрезмерная зависимость от ИИ. Если процесс разработки будет слишком ориентирован на ИИ, то существует риск, что разработчики-люди станут слишком зависимы от ИИ, что может привести к потере жизненно важных навыков программирования или способности вмешаться в процесс при необходимости.
- Повышенная сложность. Хотя ИИ может выполнять более сложные операции на высоком уровне, базовые системы и алгоритмы могут стать невероятно сложными, что затруднит их проверку или всестороннее тестирование.
- Аппаратные ограничения. Глубокая интеграция с аппаратными средствами означает, что код может стать слишком приспособленным к конкретным аппаратным конфигурациям, что снижает его переносимость на различные системы.
- Этические проблемы. Предоставление ИИ слишком большой автономии в генерации кода и принятии решений может вызвать этические проблемы, особенно если ИИ принимает решения, которые человек считает нежелательными или непредсказуемыми.
- Утрата “человеческого чутья”. В написании кода есть определенное искусство, и разработчики-люди часто предлагают творческие решения или идеи, которые ИИ, оптимизированный для повышения эффективности, может упустить.
Заключение
Оптимизация языков программирования для использования ИИ дает множество потенциальных преимуществ с точки зрения эффективности и масштабируемости, но в то же время сопряжена с определенными трудностями и рисками, в частности, с точки зрения удобства чтения, обслуживания и безопасности. Баланс между возможностями ИИ и человеческим контролем и пониманием будет иметь решающее значение для использования лучших возможностей обоих подходов.
Читайте также:
- Как автоанализ кода с помощью ИИ повышает безопасность приложений
- Механизм самовнимания в моделях интерпретации языка
- Три фактора сдерживания прогресса ИИ
Читайте нас в Telegram, VK и Дзен
Перевод статьи Earl Red: Should Programming Code Be Optimized for AI? Pros and Cons
