هندسة الأوامر Prompt Engineering هي لغة C++ الجديدة.. لا بل تفوقها

تعد لغة C++ واحدة من اللغات البرمجية الأكثر شيوعاً واستخداماً في عالم التكنولوجيا، وقد لعبت دوراً حاسماً في تطور البرمجة والتطبيقات المعقدة. ولكن مع تطور الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، برز مفهوم جديد يطلق عليه اسم هندسة الأوامر أو Prompt Engineering. هذا المفهوم، الذي يتميز بتطبيقاته العملية والمبتكرة، إذ يقدم العديد من الفوائد التي قد تجعله بديلاً عن اللغات البرمجية التقليدية مثل C++. فهل يمكن أن يصبح البديل المستقبلي للغات البرمجة التقليدية؟ وكيف يمكن أن تتفوق هندسة الأوامر على C++؟

هندسة الأوامر هو مصطلح يشير إلى عملية تكوين إدخالات وأوامر بشكل محدد ودقيق للغاية لتوفر النتائج المرادة. هذه الأوامر معروفة أيضًا بالـ Prompts إذ تُعدّ مدخلات أساسية لأدوات الذكاء الاصطناعي، مثل GPT-4 من OpenAI، الذي يتميز بقدرته على معالجة مجموعات البيانات الضخمة لإعطاء إجابات دقيقة في مجموعة متنوعة من المجالات.

Prompts هي في الأساس النصوص أو التعليمات التي يتم تقديمها لنماذج التعلم الآلي، بهدف توجيهها لتوليد مخرجات تتوافق بدقة مع النتائج المرجوة. فمثلا، يمكن لمبرمج ماهر في هندسة الأوامر أن يكتب سلسلة من التعليمات التي تُقدّم للنماذج اللغوية التي ستقود نموذج الذكاء الاصطناعي، مثل GPT-4 للحصول على حلول دقيقة لمشكلة معينة.

الجانب الأكثر إثارة في هذا الموضوع هو كيفية استخدام المبرمجين لتقنيات الذكاء الاصطناعي في توليد الأكواد. فبدلاً من كتابة الكود البرمجي بأكمله بشكل يدوي، يمكن للمبرمجين الآن كتابة التعليمات الخاصة (Prompts)، التي يمكن للأدوات المتقدمة للذكاء الاصطناعي مثل GPT-4 تفسيرها وتحويلها إلى كود برمجي فعال. هذا يتيح لهم الحصول على أكواد برمجية مطابقة بشكل دقيق للنتائج المطلوبة، مما يوفر الكثير من الوقت والجهد في عملية التطوير.

أجرى الكثير من المبرمجين المحترفين تجارب حققت توافق بنسبة كبيرة بين الأكواد الناتجة من الذكاء الاصطناعي والأكواد الأصلية. يعتمد هذا النجاح بشكل كبير على الطريقة التي يتم فيها صياغة التعليمات وتقديمها، بحيث يكون الذكاء الاصطناعي قادراً على فهم الطلب المقصود بدقة عالية.

كلما كانت الكلمات المستخدمة في التعليمات المدخلة مرتبة ومنظمة، كانت النتائج أكثر توافقاً مع النتائج المتوقعة. لهذا السبب، باتت الهندسة السريعة للأوامر تُعتبر بديلاً محتملاً للغات البرمجة الأساسية مثل C وC++ في إنتاج الأكواد البسيطة والمبتدئة. ولكن عندما يتعلق الأمر ببناء البرامج من الأساس، لا يزال الاعتماد على لغات البرمجة أمراً ضرورياً. ويجب أن نتذكر أن الشخص الذي يرغب في استخراج أكواد برمجية عبر الذكاء الاصطناعي، يجب أن يتقن البرمجة على الأقل بشكل أساسي ليتعرف بدقة على مدى مطابقة الناتج أو المخرجات للأكواد الأصلية.

ومع ذلك، فإن كتابة الأوامر (Prompts) عبر تطبيقات مثل ChatGPT يتطلب خبرة ومهارة في اختيار الكلمات المناسبة التي يمكن للنظام فهمها بالطريقة الأقرب للنتيجة المطلوبة. وهذا يعتمد بالفعل على الخبرة العملية والتجارب السابقة، وهو ما ينطبق أيضاً على مبرمجي لغات البرمجة المختلفة الذين يتطلبون سنوات من الخبرة والتجربة.

الكود الناتج عن البرمجة الفعلية سيحتاج عادةً إلى بعض التعديلات والتنقيح، وهذا يتطلب بالطبع مهارة وخبرة في لغات البرمجة. في المستقبل القريب، سيكون من الممكن لأي شخص الحصول على نتائج تطابق بشكل كامل ما هو مطلوب، وذلك بفضل التقنيات المتقدمة في مجال التعلم الآلي التي يمكنها تطوير نفسها بشكل تلقائي.

بالتالي، سيكون أي شخص قادراً على توليد أكواد لأي مشكلة بمجرد إدخال تعليمة واحدة، دون الحاجة للبحث عن مصادر تعليمية أو إهدار الوقت في الحصول على إجابات للمسائل العالقة. خاصةً إذا كانت الكلمات مرتبة ومصاغة بشكل مثالي للحصول على الكود الصحيح بنسبة 100%.

ولكن هذا لا يلغي تماماً الدور الذي تلعبه هندسة الأوامر التي أثبتت كفاءتها في حل العديد من المسائل وحتى إن لم تكن النتائج مثالية تماماً. فإنها نها تفي بالغرض في حالات معينة ولذلك يمكن استغلالها لتقليل الوقت والجهد اللازمين لإضافة لمسات إبداعية على الأكواد البرمجية.

أشاد رائد الأعمال الأمريكي سام ألتمان بالقدرات الهائلة لنماذج اللغة، مشيرًا إلى أن هندسة الأوامر قد تصبح قريبًا الأداة الرئيسية في الذكاء الاصطناعي والتطور التكنولوجي. وقال المشارك في تأسيس OpenAI، إيليا سوتسكيفير، "النص هو انعكاس للعالم"، مشددًا على الإمكانات التي قد تقود نماذج التعلم اللغوي (LLMs) وهندسة الأوامر إلى الذكاء العام الاصطناعي (AGI). وبالرغم من أن لغات البرمجة التقليدية مثل Python و C++ ليست مهددة بالتوقف، فإن مرونة وسرعة هندسة الأوامر وجدت مكانتها في بناء النماذج بسرعة.

على الرغم من الشائعات التي تقول أن هندسة الأوامر قد تحل محل Python، من الأهمية أن نتذكر أن اللغات الأساسية للبرمجة لا تزال مرنة في بناء الأطر والخوارزميات المعقدة من الصفر. وموجة الاهتمام وفرص العمل في هندسة الأوامر لا تعني نهاية لغات البرمجة التقليدية. فقد تنتج النماذج اللغوية نتائج متفاوتة، ويتطلب تصحيح الأخطاء في الرمز الذي تم إنشاؤه من هذه النماذج معرفة بلغات البرمجة.

 مع تطور الذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن يتم تحسين النماذج اللغوية الكبيرة، مما يتيح إنتاجات مثالية في كل مرة. ولكن هذا قد يؤدي إلى انتهاء هندسة الأوامر. فمع ظهور مشاريع رائدة مثل NeuraLink، قد يأتي قريبًا عهد جديد من "الأوامر الفكرية". ففي هذا المستقبل الخيالي، قد يجد المبرمجون ومطورو Python أنفسهم يضحكون على الفكرة التي تقول "كُتّاب الأوامر هؤولاء لا يستطيعون حتى كتابة أوامرهم الخاصة". ومع ذلك، تظل هندسة الأوامر حاليًا أداة مبتكرة في المشهد التكنولوجي، تستحق الاستكشاف والاستثمار.