جدول المحتويات
في تجربة مثيرة، قامت أنظمة الذكاء الاصطناعي بالتعاون لبناء مترجم C كامل تقريبًا بشكل مستقل. أدار هذا المشروع الباحث نيكولاس كارليني، ويظهر مدى تقدم التعاون الذاتي بين أنظمة الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات في العالم الحقيقي.
آلية عمل التجربة
استغرق تطوير المترجم أسبوعين، حيث تم استخدام 16 عميلًا مستقلًا من Claude Opus 4.6. عمل كل عميل داخل حاوية Docker خاصة به، واستنسخ نفس مستودع Git، وعمل دون وجود وحدة تحكم مركزية أو مدير بشري. تم اختيار المهام تلقائيًا، وحل النزاعات من خلال Git، وتم دفع الكود للأعلى دون إشراف. في المجمل، أنتجت الوكلاء حوالي 100,000 سطر من كود Rust عبر ما يقرب من 2,000 جلسة برمجية، بتكلفة API تبلغ حوالي 20,000 دولار.
إمكانيات المترجم
النتيجة هي مترجم C مفتوح المصدر تم كتابته من الصفر. يمكنه بنجاح تجميع نواة Linux 6.9 لمعماريات x86 وARM وRISC-V، بالإضافة إلى التعامل مع مشاريع مفتوحة المصدر رئيسية مثل PostgreSQL وSQLite وRedis وFFmpeg. في اختبار GCC Torture Test Suite الصعب، حقق معدل نجاح يبلغ 99%. كعلامة رمزية، تمكن من تجميع وتشغيل لعبة Doom، التي تعتبر معيارًا قديمًا لقدرات المترجمين.
أهمية هذا المشروع
تظهر هذه التجربة أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكنها الآن التنسيق الذاتي، وإدارة قواعد الأكواد الكبيرة، وتقديم برمجيات بنية تحتية جاهزة للإنتاج. رغم أن المترجم لا يزال لديه قيود ولا يمكن أن يحل محل GCC بالكامل، إلا أن التجربة تمثل خطوة كبيرة نحو هندسة البرمجيات المستقلة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.
تأثير التجربة على مستقبل البرمجة
تشير هذه التجربة إلى تحول في كيفية بناء البرمجيات في المستقبل. يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي التعامل مع المهام المتكررة، وإعادة الهيكلة الكبيرة، والاختبار، وإصلاح الأخطاء، مما يسمح للبشر بالتركيز أكثر على التصميم والهندسة وحل المشكلات. في الوقت نفسه، تثير هذه التطورات تساؤلات جديدة حول جودة الكود، والثقة، والتحقق. بينما لا يزال المبرمجون البشر بعيدين عن الانقراض، قد تتطور أدوارهم من كتابة كل سطر من الكود إلى توجيه ومراجعة والتحقق من الأنظمة التي تبنيها الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد.
(المصدر)
رأي بوابة الذكاء الاصطناعي
تعتبر هذه التجربة نقطة تحول في مجال تطوير البرمجيات، حيث تبرز قدرة الذكاء الاصطناعي على تحقيق إنجازات معقدة بشكل مستقل. ومع ذلك، يبقى التساؤل حول كيفية ضمان جودة الكود الناتج وثقة المطورين في الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. هل تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يصبح شريكًا موثوقًا في تطوير البرمجيات؟
المصدر: الرابط الأصلي
