# AI จะสามารถเขียน Code แทนคนได้หรือไม่
ในยุคของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ที่ก้าวหน้าไปอย่างไม่หยุดยั้ง มีการตั้งคำถามอย่างกว้างขวางถึงศักยภาพในการทดแทนการทำงานของมนุษย์ด้วยเครื่องจักรและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ ซึ่งหนึ่งในนั้นคือการเขียนโค้ดซอฟต์แวร์ เราได้เห็นการทำงานของ AI ที่สามารถคาดเดาความต้องการและปฏิบัติงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพก็ต้องถามตัวเองว่า แล้วคนเราจำเป็นต้องเรียนรู้การเขียนโค้ดอีกหรือไม่?
การพัฒนา AI ในด้านการเขียนโค้ดนั้นมีหลากหลายรูปแบบ เริ่มต้นจากเครื่องมืออย่าง auto-complete ซึ่งสามารถทำนายได้ว่านักพัฒนาต้องการเขียนอะไรและช่วยเติมโค้ดให้สมบูรณ์ ไปจนถึงแพลตฟอร์มที่ใช้ AI เพื่อการเขียนโค้ดโดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น GitHub Copilot ที่พัฒนาได้ระดับหนึ่งในการช่วยเขียนโค้ดสำเร็จรูป แต่ก็ยังมีคำถามตามมาว่า สิ่งที่ AI ทำนั้นแม่นยำและมีคุณภาพเทียบเท่ากับมนุษย์หรือไม่?
ความจริงคือ การเขียนโค้ดไม่ใช่แค่การจำลองโค้ดที่มีอยู่อย่างเดียว แต่เป็นการแก้ปัญหา วางแผน และคิดเชิงสร้างสรรค์ที่มีมิติรอบด้าน ซึ่งในส่วนนี้ AI อาจยังไม่สามารถชิงชัยกับความสามารถของนักพัฒนาซอฟต์แวร์มืออาชีพได้ การทำความเข้าใจกับความต้องการที่พูดไม่ออกมาหรือคาดเดาไม่ได้ยังเป็นองค์ประกอบที่สำคัญที่ท้าทายศักยภาพของ AI
ดังนั้น จึงมีข้อคิดเห็นที่ว่า AI สามารถเข้ามาช่วยเสริมความสามารถของนักพัฒนาโดยการอำนวยความสะดวกในงานที่ซ้ำซาก เช่น การจัดการกับโค้ดที่มีรูปแบบเดิมๆ หรือการดีบักและทดสอบโค้ด แต่ AI ยังไม่สามารถแทนที่การทำงานที่ต้องใช้ศาสตร์และศิลป์มาประกอบกันอย่างลงตัวเหมือนที่มนุษย์ทำได้ในขั้นตอนของการวิเคราะห์และการออกแบบระบบ
ในความพยายามที่จะพัฒนา AI เพื่อช่วยเหลือในการเขียนโค้ด มีหลายองค์กรที่นำ AI มาใช้ในการเขียนโค้ดเบื้องต้น เช่นการสร้างโมเดลที่รับรู้ pattern ของโค้ดเฉพาะด้านที่มีการใช้งานบ่อยครั้งและสร้าง template ต่างๆที่สามารถนำไปใช้เป็นฐานในการพัฒนาได้ อย่างไรก็ตาม เมื่อมาถึงการเขียนโค้ดที่มีความซับซ้อนและต้องปรับเปลี่ยนตามความต้องการที่หลากหลาย AI ก็อาจจะยังไม่สามารถตอบโจทย์ได้ทั้งหมด
# ตัวอย่างโค้ดที่ AI สามารถช่วยเขียนได้
import pandas as pd
# รหัสที่ AI อาจโปรดิวซ์เพื่อช่วยวิเคราะห์ข้อมูล
def generate_report(data):
report = pd.DataFrame()
report['Average'] = data.mean()
report['Sum'] = data.sum()
return report
# รหัสข้อมูลจำลอง
data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
# เรียกใช้งานฟังก์ชันที่ AI ช่วยเขียน
report_results = generate_report(data)
print(report_results)
ข้างต้นเป็นตัวอย่างโค้ดที่ AI สามารถช่วยเขียนได้ในรูปแบบที่เฉพาะเจาะจงและมีการใช้แพทเทิร์นที่ชัดเจน แต่นี่เป็นแค่หนึ่งในหลายๆงานที่ AI อาจสามารถช่วยได้
สิ่งหนึ่งที่นักพัฒนาควรฉวยโอกาสคือการใช้ AI เป็นเครื่องมือช่วยเพิ่มศักยภาพในการทำงาน นักพัฒนาควรมีทักษะในการเข้าใจและเลือกใช้ AI ในทางที่เหมาะสม โดยการเรียนรู้เทคโนโลยีและการทำงานของ AI ขั้นสูงก็จะช่วยให้เข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของมัน ซึ่งจะนำไปสู่การใช้งาน AI อย่างมีประสิทธิภาพ
ในทางกลับกัน หากคุณเป็นผู้ที่สนใจเรื่องการเขียนโค้ดและต้องการสร้างความเข้าใจที่กระจ่างในเรื่องนี้ การเรียนรู้การเขียนโค้ดกับหลักสูตรที่มุ่งเน้นพัฒนาทักษะและการคิดเชิงวิเคราะห์ยังคงมีความสำคัญ ไม่ว่าจะเป็นที่ EPT หรือสถาบันการศึกษาอื่นๆ
AI เป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการเสริมสร้างและประยุกต์ไปในงานด้านโปรแกรมมิ่ง แต่มันยังไม่สามารถทดแทนการทำงานของมนุษย์โดยสิ้นเชิง การเขียนโค้ดเป็นศิลปะและวิชาการที่ต้องใช้การคิดในหลายมิติ และความสามารถดังกล่าวนี้ยังเป็นสิ่งที่ AI ยากที่จะแซงหน้าได้ในเวลาอันใกล้ นอกจากนั้น การเรียนรู้และการพัฒนาทักษะในการเขียนโค้ดยังมีความจำเป็นและควรได้รับการประยุกต์เพื่อให้ทำงานร่วมกันกับเทคโนโลยี AI อย่างมีประสิทธิภาพในอนาคต.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM