ฉันเข้าใจในที่สุดว่าทำไมการเขียนโค้ดด้วยบรรยากาศจึงดึงดูดคนเข้าสู่การเขียนโปรแกรม

ฉันได้ลองเล่นพัฒนาซอฟต์แวร์มาตั้งแต่ยุค 90 เริ่มจาก HTML, JavaScript, PHP และสิ่งอื่น ๆ ที่ฉันสามารถใช้งานได้พอที่จะสร้างบางสิ่งที่มีประโยชน์ ฉันไม่เคยเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์เต็มเวลา แต่ฉันรู้พอที่จะเข้าใจตรรกะพื้นฐานของสิ่งต่าง ๆ ปัญหาคือทักษะเหล่านั้นจะเสื่อมลงเมื่อคุณไม่ได้ใช้งานทุกวัน ไวยากรณ์เริ่มฝืด เครื่องมือเปลี่ยนสิ่งที่อยากสร้างง่าย ๆ จะกลายเป็นปัญหาการตั้งค่า บทเรียนเก่าที่ล้าสมัย และเตือนให้รู้ว่าการเขียนโปรแกรมให้รางวัลกับการทำซ้ำ

นั่นคือเหตุผลที่การเขียนโค้ดแบบ vibe เปลี่ยนวิธีที่ฉันมองการเขียนโปรแกรม ฉันไม่คิดว่า AI จะทำทุกอย่างให้คุณได้ อย่างน้อยก็ไม่ใช่อย่างน่าเชื่อถือ การแกล้งทำเหมือนว่าจะทำได้ทุกอย่างคือจุดที่สิ่งต่าง ๆ อาจผิดพลาดอย่างรวดเร็ว แต่ AI สามารถลดอุปสรรคในการเริ่มต้นได้ในแบบที่เครื่องมือเก่า ๆ ไม่เคยทำได้ แทนที่จะต้องจำคำสั่ง โครงสร้าง หรือกฎระเบียบทั้งหมดก่อนที่คุณจะก้าวหน้า คุณสามารถอธิบายสิ่งที่คุณพยายามสร้างและเริ่มทำงานตามตรรกะได้ ถ้าคุณเคยคิดจะเขียนโปรแกรมในอดีตแต่ไม่เคยทำต่อ วันนี้เครื่องมือ AI ทำให้ก้าวแรกนั้นรู้สึกเป็นไปได้มากขึ้น

เอไอทำให้หน้าจอว่างไม่ดูน่ากลัว

มันให้บางสิ่งที่คุณสามารถตอบสนอง แทนที่จะไม่มีอะไรให้เริ่มจาก

หน้าจอว่างเปล่านั้นแท้จริงแล้วเป็นตัวแทนของทุกอย่างที่เกิดขึ้นก่อนที่โค้ดจริงจะเริ่มมีรูปแบบ มันไม่ใช่แค่ตัวแก้ไขโค้ดว่างๆ มันคือการตัดสินใจว่าจะใช้ภาษาใด จำไวยากรณ์ ตั้งโครงสร้างไฟล์ หาวิธีจัดวางตรรกะ และรู้ว่าบรรทัดแรกควรเป็นอะไร นั่นแหละที่ทำให้หลายคนรู้สึกกลัวการเขียนโปรแกรม แม้ว่าคุณจะมีไอเดียชัดเจนว่าต้องการสร้างอะไร ช่องว่างระหว่างไอเดียนั้นกับเวอร์ชันแรกที่ใช้งานได้จริงสามารถรู้สึกยิ่งใหญ่กว่าตัวโครงการเอง

พื้นฐานปัญญาประดิษฐ์
การแข่งขันปริศนาความรู้ทั่วไป

ตั้งแต่แชทบอทไปจนถึงเครือข่ายประสาทเทียม — ค้นหาว่าคุณรู้จริงเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์มากแค่ไหน

คำว่า 'การเรียนรู้ของเครื่อง' อธิบายสิ่งใดได้อย่างถูกต้องที่สุด?

ใครได้รับเครดิตอย่างกว้างขวางในการบัญญัติคำว่า 'ปัญญาประดิษฐ์' ในปี 1956?

โมเดล AI ประเภทใดที่ขับเคลื่อนแชทบอทยอดนิยมอย่าง ChatGPT?

การ 'overfitting' ในการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

‘AI bias’ โดยทั่วไปหมายถึงอะไร?

GPT ในชื่อโมเดล AI อย่าง GPT-4 ย่อมาจากอะไร?

ข้อใดต่อไปนี้อธิบายคำว่า 'การเรียนรู้เชิงลึก' ได้ดีที่สุด?

ชื่อของระบบ AI ของ IBM ที่มีชื่อเสียงในการเอาชนะแชมป์หมากรุก แกร์รี กัสปารอฟ ในปี 1997 คืออะไร?

คะแนนของคุณ

ขอบคุณที่เล่น!

AI เปลี่ยนพลวัตนั้น ทำให้คุณสามารถเริ่มจากไอเดียแทนที่จะเริ่มจากโครงสร้าง สมมติว่าคุณต้องการสร้างสคริปต์ Python ง่าย ๆ ที่คอยตรวจสอบโฟลเดอร์ Downloads ของคุณและย้ายไฟล์ภาพ, PDF, และ ZIP ไปยังโฟลเดอร์แยกต่างหาก หากไม่มีตัวช่วย คุณอาจต้องหาข้อมูลว่า Python จัดการเส้นทางไฟล์อย่างไร, วิธีสแกนไดเร็กทอรี, วิธีตรวจสอบนามสกุลไฟล์, และวิธีย้ายไฟล์โดยไม่ทำให้เกิดความเสียหาย ด้วยเครื่องมือเขียนโค้ด AI คุณสามารถอธิบายงานนั้นเป็นภาษาอังกฤษธรรมดาและได้รับเวอร์ชันแรกคร่าว ๆ มันอาจจะไม่สมบูรณ์แบบ และคุณไม่ควรไว้ใจอย่างไม่คิด แต่ตอนนี้คุณสามารถแก้ไข, ทดสอบ, และถามคำถามที่ดีกว่าแทนที่จะพยายามสร้างโปรเจกต์ทั้งหมดจากความทรงจำ นั่นเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีกว่ามาก

การตอบกลับอย่างรวดเร็วทำให้การเขียนโปรแกรมรู้สึกเป็นไปได้

การแก้ไขเล็กๆ แต่ละครั้งทำให้โครงการรู้สึกว่าเข้าถึงได้น้อยลง

ความแตกต่างที่ใหญ่ที่สุดกับการเขียนโค้ดแบบไวบ์ไม่ใช่แค่ AI สามารถสร้างโค้ดได้ แต่คือมันสามารถช่วยให้คุณผ่านวงจรการตอบสนองได้เร็วขึ้น นั่นสำคัญเพราะการเขียนโปรแกรมอาจรู้สึกเป็นไปไม่ได้เมื่อทุกความผิดพลาดทำให้คุณต้องกลับไปค้นหาในฟอรัม อ่านเอกสาร หรือพยายามถอดรหัสข้อความผิดพลาดที่สมมติว่าคุณรู้อยู่แล้วว่าคุณกำลังทำอะไร ด้วย AI ข้อผิดพลาดนั้นไม่ใช่จุดจบอีกต่อไป คุณสามารถวางมันเข้าไป อธิบายว่าคุณพยายามทำอะไร และถามว่าผิดพลาดตรงไหน ซึ่งไม่ได้หมายความว่าคำตอบจะสมบูรณ์แบบเสมอไป แต่จะให้ขั้นตอนต่อไปแก่คุณ

นั่นเป็นประโยชน์โดยเฉพาะสำหรับประเภทของโปรเจกต์ที่ฉันอยากสร้างจริง ๆ อย่างเช่นเว็บไซต์ง่าย ๆ หรือส่วนขยายเบราว์เซอร์ที่บันทึกคำสั่ง AI ที่สามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้ บางทีเวอร์ชันแรกมีเพียงกล่องข้อความ ปุ่มบันทึก และรายการคำสั่งที่บันทึกไว้ จากนั้นคุณจะรู้ตัวว่าคำสั่งเหล่านั้นไม่ซิงค์ข้ามเบราว์เซอร์ ดังนั้นคุณจึงถามว่าจะทำให้เกิดขึ้นได้อย่างไร จากนั้นเลย์เอาท์ก็ดูแย่มาก คุณจึงถามว่าจะทำให้ CSS สะอาดขึ้นอย่างไร จากนั้นปุ่มทำงานในเบราว์เซอร์หนึ่งแต่ไม่ทำงานในอีกเบราว์เซอร์ คุณจึงแก้ปัญหาตรงนั้นต่อ ไม่มีขั้นตอนใดเป็นเวทมนตร์ และคุณยังคงต้องทดสอบทุกอย่าง แต่โปรเจกต์เริ่มรู้สึกเหมือนเป็นชุดของปัญหาที่แก้ไขได้ แทนที่จะเป็นกำแพงใหญ่ที่คุณต้องปีนขึ้นไปทั้งหมดในครั้งเดียว

คุณยังคงต้องใช้การตัดสินใจเมื่อโค้ดมีอยู่แล้ว

ปัญญาประดิษฐ์สามารถเขียนร่างแรกได้ แต่คุณยังต้องรู้ว่าคุณยินยอมอะไร

นี่คือจุดที่ความคาดหวังสูงเกี่ยวกับการเขียนโค้ดตามอารมณ์สามารถกลายเป็นอันตรายได้ การได้โค้ดขึ้นบนหน้าจอไม่ใช่สิ่งเดียวกับการมีซอฟต์แวร์ที่สมบูรณ์ AI สามารถสร้างสิ่งที่ดูเหมือนถูกต้อง ทำงานครั้งเดียว และยังมีปัญหาชัดเจนซ่อนอยู่ข้างใต้ มันอาจใช้วิธีเก่า ข้ามการจัดการข้อผิดพลาด เก็บข้อมูลในแบบที่ไม่สมเหตุสมผล หรือแก้ปัญหาเฉพาะหน้าในขณะที่สร้างปัญหาใหม่สามอย่างที่คุณไม่สังเกตจนกว่าจะมาทีหลัง

นั่นไม่ได้ทำให้การเขียนโค้ดแบบ vibe ไร้ประโยชน์ มันหมายความว่าบทบาทของคุณเปลี่ยนไปเท่านั้น เมื่อโค้ดถูกเขียนขึ้นแล้ว คุณต้องทดสอบมัน ตั้งคำถามเกี่ยวกับมัน และเข้าใจมันพอที่จะรู้ว่ามันทำสิ่งที่คุณต้องการจริง ๆ หรือไม่ ตัวอย่างเช่น ถ้าคุณกำลังสร้างส่วนขยายเบราว์เซอร์เพื่อบันทึกคำสั่ง AI คุณต้องรู้ว่าคำสั่งเหล่านั้นถูกเก็บไว้ที่ไหน มันยังคงอยู่หลังจากรีสตาร์ทหรือไม่ ส่วนขยายขอสิทธิ์อะไรบ้าง และมันกำลังทำอะไรกับข้อมูลของคุณที่ไม่ควรทำหรือไม่ AI สามารถช่วยให้คุณเริ่มต้นได้ แต่ความรอบคอบของคุณคือสิ่งที่ป้องกันไม่ให้โครงการกลายเป็นความยุ่งเหยิงที่คุณไม่เข้าใจ

การเขียนโค้ดแบบ Vibe ไม่ได้มาแทนการเขียนโปรแกรม แต่มันเปิดประตู

การเขียนโค้ดแบบ Vibe ไม่ใช่ทางลัดเพื่อหลีกเลี่ยงการเข้าใจสิ่งที่คุณกำลังสร้าง อย่างไรก็ตาม มันเป็นวิธีที่ดีกว่าในการเริ่มเรียนรู้ ความแตกต่างนี้มีความหมาย AI สามารถช่วยคุณเปลี่ยนไอเดียให้เป็นสิ่งที่คุณสามารถทดสอบ ตั้งคำถาม แก้ไข และปรับปรุงได้ แต่ไม่ได้ทำให้ความจำเป็นในการใช้วิจารณญาณหรือความอยากรู้อยากเห็นหายไป สำหรับผม นั่นคือเสน่ห์ที่แท้จริง มันทำให้การเขียนโปรแกรมรู้สึกไม่เหมือนเป็นทักษะที่คุณมีหรือไม่มี แต่เหมือนกับสิ่งที่คุณสามารถกลับมาทำทีละปัญหาเล็ก ๆ สำหรับใครก็ตามที่เคยคิดถึงการเขียนโค้ดแต่ไม่เคยผ่านความยากลำบากในการเริ่มต้น การเปลี่ยนแปลงนั้นถือเป็นเรื่องใหญ่