ChatGPT、开发人员作品、Github Copilot、Midjourney 和 Leonardo 的工作原理

在人工智能 (AI) 的新时代，人工智能的两个子领域：生成式人工智能和会话式人工智能作为变革性技术脱颖而出。这些技术突破了创造力和交互性的界限，彻底改变了开发人员创建应用程序和编写代码的方式。在本文中，我们将更深入地探讨对话式人工智能与生成式人工智能，探讨它们为开发人员带来的众多好处以及它们在塑造人工智能驱动的应用程序的未来方面的关键作用。

我还将讨论ChatGPT、Pieces for Developers、GitHub Copilot、Midjourney和Leonardo等平台如何使用人工智能的这两个子领域。

了解对话式人工智能

对话式人工智能软件为人机交互注入了活力。通过使用自然语言处理 (NLP)，它使机器能够进行自然、上下文丰富的对话。对话式人工智能和聊天机器人或虚拟助理已经在从客户支持到医疗保健的各个领域找到了自己的定位。

对话式人工智能的目标是使交互像与人的对话一样完美流畅。该技术通常应用于聊天机器人、虚拟助理和消息应用程序。它增强了客户服务体验，简化了业务流程，并使界面更加用户友好。Siri、Alexa 和 google Assistant 是对话式人工智能的著名例子。

对话式人工智能模型接受大量人类对话的训练，以理解和产生对话语言的模式。应用自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）等方法来掌握用户输入，提取有意义的理解，并随后制定合适的回复。对话式人工智能的应用扩展到信息收集、加快响应和增强代理的能力。

对话式 AI 示例：IBM 的 Watson Assistant 使企业能够创建对话式聊天机器人，促进无缝客户交互，提供即时支持和信息。

Siri、Alexa 和 Google Assistant 都是流行且常用的基于人工智能的对话平台，你一定用过它们。

了解生成式人工智能

生成式人工智能，通常被称为创造性人工智能，代表着人工智能能力的显着飞跃。通过在不同的数据集上训练模型，生成式人工智能可以学习复杂的模式并生成跨各个领域的令人兴奋的内容。其主要应用之一是文本生成。OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）就是一个很好的例子，它能够生成具有令人印象深刻的连贯性和上下文的类人文本。

生成式人工智能涵盖了广泛的技术，包括文本写作、音乐创作、艺术品创作，甚至3D 模型设计。本质上，生成式人工智能接受一组输入，并根据这些输入产生新的原始输出。此类人工智能采用先进的机器学习方法，尤其是生成对抗网络 (GAN)以及 GPT-4 等 Transformer 模型的变体。

生成式人工智能涉及教导机器通过模拟人类思维过程来创建新内容。神经网络模拟了我们所认为的大脑功能，构成了流行的生成人工智能技术的基础。生成式人工智能利用一批训练数据，随后根据学习的模式和特征生成新数据。

生成式 AI 的示例：GPT-3 可以制作富有想象力的叙述、撰写内容丰富的文章，甚至根据给定的提示生成代码片段。

除了文本之外，生成式人工智能在视觉领域也表现出色。NVIDIA 的 StyleGAN2能够创建不存在的人物的逼真图像，彻底改变了数字艺术的概念。

Midjourney AI 的强大之处在于，它只需使用提示即可生成视觉上令人惊叹的内容，例如图像。

对开发人员的主要好处

1.释放创意内容生成：生成式人工智能增强了人类的局限性，催生了以前难以想象的艺术可能性。Jukedeck是一个音乐创作平台，利用人工智能生成个性化配乐，为音乐家提供无限的灵感源泉。

2. 通过自然对话增强参与度：对话式人工智能对用户参与度的影响是巨大的。Duolingo是一款语言学习应用程序，利用聊天机器人进行交互式语言练习。这种方法为用户提供了模拟现实生活语言交互的动态对话。

示例： Duolingo 的聊天机器人通过引导用户进行反映现实世界场景的对话，促进沉浸式语言学习。

3.超出预期的个性化：生成式人工智能和对话式人工智能都依赖于个性化而蓬勃发展。Spotify 的“Discover Weekly”播放列表由 Generative AI 提供支持，可根据用户的收听历史和偏好来策划个性化音乐推荐。

示例：这种个性化方法将音乐发现转变为量身定制的旅程，从而提高了用户满意度。

4.利用创意人工智能加速原型设计：生成式人工智能加速了跨行业的原型设计。Adobe 的 Project VoCo 是一种音频编辑工具，可以根据书面脚本合成语音，从而简化音频制作工作流程。

示例： Project VoCo 使创作者能够快速尝试配音和对话，从而简化内容创建。

5. 数据增强和改进学习：生成式人工智能增强了机器学习模型的数据多样性。这在医学成像中至关重要，NVIDIA 的 Clara 生成合成图像以提高诊断准确性。

示例： Clara 的合成图像增强了训练数据，从而改进了医学图像分析和诊断。

6.可访问性的对话界面：对话式人工智能在可访问性方面的潜力是巨大的。微软的 Seeing AI 应用程序利用它来帮助视障人士描述周围的世界。

示例：看到人工智能的语音反馈可以帮助视障人士导航周围环境，强调对话式人工智能的人道主义方面。

7. 大规模学习：这两种技术都擅长从海量数据集中学习。生成式人工智能模型可以理解广泛文本源中的语言细微差别，有助于生成连贯的文本。

示例： GPT-3 可以起草电子邮件、创建编程代码，甚至生成类似莎士比亚的散文，展示了其多样化的功能。

利用两种技术的力量

为了利用生成式人工智能和对话式人工智能的集体力量，开发人员可以将这些技术融入到无数的应用程序中：

1.内容创作生态系统：开发者可以构建平台，使用户能够与人工智能共同创作内容。例如，RunwayML为艺术家提供了将生成式人工智能集成到其创意工作流程中的工具，从而促进人类的聪明才智和机器生成的艺术之间的协作。

示例： RunwayML 通过将人工智能生成的视觉效果和效果集成到他们的艺术项目中，使艺术家能够探索未知的创造力领域。

2. 智能客户参与：对话式人工智能可以提高电子商务中的客户参与度。与亚马逊使用的聊天机器人一样，聊天机器人可以引导用户进行产品搜索，从而实现无摩擦的购物体验。

示例：亚马逊的聊天机器人可帮助客户查找产品、处理查询并简化购物流程。

3. 增强教育和学习能力：这两种技术在教育领域都具有巨大的潜力。对话式人工智能导师可以为学生提供个性化的学习体验，而生成式人工智能可以协助教育工作者制作学习材料。

4. 沉浸式游戏和互动叙事：生成式人工智能可以重新定义游戏格局。AI Dungeon是一款基于文本的交互式冒险游戏，利用生成式 AI 根据玩家输入制作动态叙事。

人工智能结对编程

在传统的结对编程环境中，两个开发人员在共享工作站上密切协作。一名开发人员积极编写代码，而另一名开发人员则承担观察者的角色，为每一行代码提供指导和见解。两个开发人员可以根据需要互换角色，发挥彼此的优势。这种方法促进知识交流、上下文理解和最佳编码实践的识别。通过这样做，它可以减少错误、提高代码质量并增强整体团队凝聚力。

人工智能结对编程利用人工智能来支持开发人员的编码会话。AI 结对编程工具（例如GitHub Copilot等平台）通过提出代码片段甚至完整功能来响应开发人员正在进行的操作和输入来发挥作用。

该方法的核心目标是加快编码过程，从而简化项目完成时间表和工作量需求。它的效用在解决重复性任务时变得尤为明显，这反过来又允许开发人员将注意力集中在复杂的挑战和解决问题上。

代码生成工具

在软件开发的动态格局中，保持领先需要拥抱创新并最大限度地提高生产力。代码生成工具的集成是一个获得巨大关注的变革趋势。这些工具充当动态推动者，无缝融合效率、精度和创新。本文深入探讨了代码生成工具、其优势、实际应用及其对软件开发的变革性影响。

AI代码生成工具的演变

代码生成工具是多年技术发展的结晶。从早期的手动代码编写，我们现在正处于代码生成工具利用人工智能、模板和预定义结构来自动创建代码片段、函数甚至综合模块的时代。

揭晓的好处

1. 加速开发：在快速的软件开发中，时间至关重要。代码生成工具使开发人员能够通过自动化重复任务来加快工作流程。这反过来又使开发人员能够将精力分配到项目中更复杂和更具创造性的方面。
2. 精度增强：人为错误是手动编码的一个固有方面。代码生成工具极大地减少了语法错误、拼写错误和其他常见错误的可能性。结果是一个可靠且有弹性的代码库。
3. 一致性：在涉及多个协作者的项目中，保持编码风格和标准的一致性可能具有挑战性。代码生成工具可增强一致性，增强团队合作和团队成员之间的理解。
4. 提高生产力：这些工具使开发人员能够根据需要快速生成代码片段，从而促进快速原型设计和实验。随着编码过程变得敏捷且适应性强，这会提高生产力。

启发灵感的用例

1. 快速原型制作：快速构建原型的能力对于验证概念至关重要。人工智能代码生成工具加快了这一过程，使开发人员能够轻松地将想法转化为功能代码。
2. 样板代码生成器：编写重复的代码（例如框架、库或数据库连接的设置例程）可能很单调。代码生成工具可以自动创建此类样板代码，从而将开发人员从繁琐的任务中解放出来。
3. 跨语言兼容性：对于跨多种语言的项目，这些工具可以促进代码翻译，确保不同平台之间的一致性。
4. 简化 API 集成：集成第三方 API 通常涉及复杂的编码结构。代码生成工具可以生成必要的代码片段，简化集成过程。

最佳代码生成工具

1.GitHub Copilot

GitHub Copilot 是一款由 OpenAI Codex 提供支持的 AI 工具，通过实时建议代码行和完整功能，彻底改变了代码生成。Copilot 的建议经过大量开源代码存储库的培训，可增强错误识别、安全检测和调试。它能够根据简洁的文本提示生成准确的代码，从而简化了开发。

然而，清晰的指示至关重要，因为副驾驶的输出取决于及时的精确度。虽然 Copilot 显着提高了生产力，但它补充了编码最佳实践和 DevSecOps，但并没有取代它们。

2. 副驾驶件

Pieces OS 6.0.0引入了突破性功能，以提升 Pieces Copilot 的人工智能代码协助。值得注意的属性包括通过检索增强生成增强上下文感知，从而实现基于用户交互的定制响应。它支持气隙和设备上功能，以实现强大的安全合规性，并提供动态 LLM 运行时选项。

多模式交互现在允许代码和文本图像启动问题解决，以及即将推出的视频、网站和文件功能。IDE、浏览器和协作工具内的深度集成简化了工作流程，实现无缝代码生成。活动代码的上下文化提高了准确性和自然的工作流程增强。在此处了解有关开发人员 Pieces 和 Pieces Copilot 的更多信息。

还有一些代码生成工具可以帮助开发人员进行编码和开发；这些是 ChatGPT、Replit Ghostwriter、Tabnine和CodeWP。在我们最近的文章中详细了解九种最佳人工智能代码生成工具。

结论

总之，对话式人工智能与生成式人工智能的软件开发正在发生变革。这些技术能够增强创造力、参与度、个性化和原型设计，正在塑造人工智能应用的未来。

ChatGPT、Pieces for Developers、GitHub Copilot、Midjourney 和 Leonardo 等平台正在发挥其潜力，为开发人员提供创新工具来简化工作流程并创造更动态的用户体验。随着人工智能的边界不断扩大，这些子领域之间的合作为软件开发及其应用的发展带来了巨大的希望。

除了对话式人工智能与生成式人工智能的所有优点之外，也有一些缺点。模型仍然需要仔细训练，以确保他们免受互联网上的负面和不良内容的影响。像 Midjourney AI 和 Leonardo AI 这样的图像生成器有时会给出任何人的扭曲图像。

代码生成器可以通过混合几行来生成代码片段，从而使用受版权保护且公开可用的代码。大多数时候，ChatGPT 生成的代码可能看起来很完美，但无法通过测试用例并增加开发人员的调试时间。