Znajdźmy najbardziej precyzyjną odpowiedź na pytanie „Czy muszę znać programowanie, aby korzystać ze sztucznej inteligencji?” właśnie w tym artykule!
Sztuczna inteligencja stała się powszechna: od chatbotów odpowiadających na pytania po generatory obrazów tworzące dzieła na żądanie. W większości codziennych zastosowań – pisania, burzy mózgów, rozmowy z botem czy generowania obrazów – nie musisz pisać żadnego kodu. Nowoczesne narzędzia SI oferują przyjazne interfejsy lub proste pola do wprowadzania poleceń.
W rzeczywistości niektórzy eksperci twierdzą, że dziś „najgorętszym nowym językiem programowania jest angielski” – co oznacza, że po prostu rozmawiasz z SI w zwykłym języku, jakbyś dawał instrukcje asystentowi.
W praktyce możesz teraz otworzyć ChatGPT, DALL·E, Bard lub podobne narzędzia i uzyskać przydatne wyniki, po prostu wpisując tekst. Platformy edukacyjne podkreślają, że „korzystanie z SI nie wymaga znajomości kodowania”. W zasadzie, zadając pytania lub opisując zadanie zwykłymi słowami, możesz sprawić, że SI będzie dla Ciebie pracować bez żadnych umiejętności programistycznych.
Na froncie użytkownika aplikacje i strony internetowe oparte na SI są tworzone z myślą o ogólnych użytkownikach. ChatGPT i inne generatory pozwalają każdemu wpisywać polecenia i otrzymywać wyniki – bez potrzeby programowania. Nawet niedawna funkcja „GPT Builder” od OpenAI wymaga „braku kodowania”: po prostu opisujesz, co ma robić Twój niestandardowy asystent, w razie potrzeby przesyłasz pliki z wiedzą i wybierasz narzędzia z menu.
Narzędzia typu drag-and-drop lub oparte na klikaniu, takie jak Teachable Machine od Google czy Lobe od Microsoftu, również pozwalają początkującym trenować proste modele SI, dostarczając przykłady, bez konieczności pisania kodu.
Krótko mówiąc, rozbudowany ekosystem platform SI bez kodowania oznacza, że użytkownicy nietechniczni mogą korzystać z SI, wskazując i klikając lub wpisując polecenia w zwykłym języku. Jak zauważa jeden z przewodników po SI, możesz „prowadzić” aplikacje SI za pomocą intuicyjnych narzędzi i platform – podobnie jak prowadząc samochód bez znajomości jego silnika.
Platformy i narzędzia SI bez kodowania
Tworzenie własnej aplikacji lub bota SI kiedyś oznaczało programowanie skomplikowanych algorytmów, ale dziś wiele platform upraszcza ten proces. Na przykład niestandardowy interfejs GPT od OpenAI prowadzi Cię przez tworzenie chatbota, mówiąc mu, jak się zachowywać i jaką wiedzę wykorzystać – „nie wymaga to kodowania”.
Inne usługi oferują wizualne interfejsy lub proste formularze do zadań SI: możesz projektować chatboty, aplikacje analizujące dane lub automatyczne procesy, przeciągając bloki, wybierając opcje lub wpisując polecenia w naturalnym języku. W biznesie platformy „AutoML” zajmują się skomplikowanymi obliczeniami modeli predykcyjnych, dzięki czemu analitycy bez doświadczenia w kodowaniu mogą tworzyć wykresy lub prognozy oparte na SI.
- Przyjazne narzędzia SI: ChatGPT (tekst), DALL·E lub Midjourney (obrazy), Canva (projektowanie) i wiele innych działają przez strony internetowe lub aplikacje. Wystarczy wpisać lub kliknąć, a SI generuje wynik.
- Budowniczy typu drag-and-drop: Narzędzia takie jak Teachable Machine od Google, Bubble czy pulpity AI firm pozwalają wizualnie tworzyć funkcje SI. Kod jest obsługiwany w tle.
- Automatyczne uczenie maszynowe (AutoML): Usługi takie jak Google Cloud AutoML automatyzują trenowanie i dostrajanie modeli, dzięki czemu eksperci dziedzinowi mogą uzyskać modele predykcyjne z danych bez kodowania.
Te zmiany oznaczają, że każdy – nawet bez żadnego doświadczenia programistycznego – może eksplorować SI. Jak podsumowuje jeden z instruktorów, „SI jest dostępna dla wszystkich, nie tylko dla programistów”, dzięki starannie dobranym kursom bez kodowania i narzędziom przyjaznym dla początkujących.
Kiedy umiejętności programowania są pomocne
Chociaż możesz korzystać z SI bez kodu, posiadanie pewnej wiedzy programistycznej otwiera zaawansowane możliwości. Eksperci podkreślają, że podstawowe kodowanie (zwłaszcza w Pythonie) może znacznie rozszerzyć zakres działań. Na przykład w handlu akcjami z wykorzystaniem SI, początkujący inwestorzy mogą polegać na skanerach lub robo-doradcach bez kodowania, ale profesjonalni analitycy często dostosowują algorytmy za pomocą Pythona.
Podobnie programiści, którzy uczą się kodować, mogą integrować SI w złożonych aplikacjach, automatyzować procesy na dużą skalę, a nawet dostrajać i trenować nowe modele.
Warto rozważyć naukę programowania, jeśli chcesz:
- Dostosować zachowanie SI: Kodowanie pozwala modyfikować parametry, dodawać specjalną logikę lub tworzyć unikalne funkcje niedostępne w standardowych narzędziach.
- Zintegrować SI z aplikacjami: Jeśli tworzysz oprogramowanie (mobilne, webowe lub korporacyjne), umiejętności programistyczne pozwalają wywoływać API SI lub osadzać komponenty SI w produktach.
- Budować lub trenować modele od podstaw: Data scientist używają Pythona lub R do zbierania danych, trenowania modeli i ich oceny. Nawet AutoML czasem wymaga skryptów do obsługi przepływu danych.
- Optymalizować lub dostrajać modele: Zaawansowani użytkownicy piszą kod, aby poprawić wydajność SI w konkretnych zadaniach, stosując techniki takie jak fine-tuning czy strojenie hiperparametrów.
Nie są to wymagania konieczne do okazjonalnego korzystania, ale jeśli aspirujesz do tworzenia produktów opartych na SI lub głębokiego dostosowywania modeli, programowanie staje się cenne. Jak zauważa przewodnik po handlu, „nie potrzebujesz umiejętności programowania, aby korzystać z narzędzi opartych na SI… [ale] zaawansowani traderzy mogą skorzystać na dostosowywaniu algorytmów za pomocą języków takich jak Python”.
Instruktor SI zauważa też, że choć można „budować potężne aplikacje SI bez pisania ani jednej linijki kodu”, nauka programowania daje większą elastyczność i możliwości.
>>> Chcesz wiedzieć więcej: Umiejętności potrzebne do pracy z AI
Podsumowując, nie, nie musisz znać programowania, aby zacząć korzystać ze sztucznej inteligencji. Dzisiejsze generatywne platformy SI i narzędzia bez kodowania pozwalają każdemu eksperymentować, tworzyć i automatyzować, używając prostych poleceń w naturalnym języku lub intuicyjnych interfejsów.
Jak zauważa jeden z autorów technologicznych, jesteśmy na „przełomie, gdzie SI jest dostępna dla wszystkich, nie tylko dla programistów”. Z odpowiednimi narzędziami student, marketer, artysta czy każdy inny użytkownik może wykorzystać SI, po prostu zadając pytania po angielsku (lub w swoim języku).
Jednak umiejętności programowania mogą znacznie przyspieszyć Twoje projekty SI, jeśli zdecydujesz się ich nauczyć. Kodowanie pozwala wyjść poza podstawy – integrować SI z niestandardowym oprogramowaniem, trenować specjalistyczne modele i dostrajać wyniki.
W istocie, SI obniżyła barierę wejścia: możesz czerpać wiele korzyści bez znajomości kodowania, ale umiejętność programowania nadal otwiera pełnię potencjału tych technologii. Pamiętaj, że dzisiejsi „współpiloci” SI oznaczają, że nową kompetencją jest zadawanie właściwych pytań i rozumienie wyników – a często można to robić, nie pisząc ani jednej linijki kodu.
