The post has been translated automatically. Original language: Russian
When people talk about artificial intelligence today, the same question often arises.
Will AI be able to replace a programmer?
The architect?
An engineer?
An expert?
But long before the advent of large language models, American engineer Douglas Engelbart offered a completely different view.
In his opinion, the main task of a computer is not to replace a human.
The main task is to strengthen his intellectual capabilities.
An idea that predated the personal computer
In 1962, Engelbart published Augmenting the Human Intellect.
In it, he viewed the computer not as a computing machine, but as a means of collective thinking.
Today, many of the ideas from this work seem obvious.
Interactive work.
Hypertext.
Collaborative editing.
Working with information in the dialog mode.
But then it looked fantastic.
Engelbart's main idea turned out to be surprisingly simple.
A computer should help a person think.
What's happening today
Modern large language models can write code.
Explain the algorithms.
Find mistakes.
Answer questions.
It seems that the next step should be a complete replacement of the engineer.
But in real complex projects, something completely different happens.
The more complex the architecture, the more valuable the team's experience becomes.
No language model automatically knows why this particular processor architecture was chosen.
Why does the operating system use such an execution model?
Why the programming language works that way.
This knowledge belongs to engineers.
We saw this during the development of Memora8.
We are developing our own Memora8 64-bit processor, the Reganta OS operating system, the Sekura JS programming language and tools around them.
Each architectural decision affects several components of the platform at once.
The processor instruction change is reflected in the ISA.
The ISA affects the compiler.
The compiler defines the development of Sekura JS.
Sekura JS affects the Firmware Kernel.
The Firmware Kernel defines the Reganta OS execution model.
All these decisions are made by engineers.
That is why the team's knowledge becomes the main asset of the project.
Why AI is not enough
A large language model can write a function.
Can explain the algorithm.
It can offer several solutions.
But she doesn't know which solution corresponds to the architecture of your particular project.
If you provide her with an archive of thousands of documents, she will try to determine on her own what to trust.
It doesn't always work well.
Especially if the documents contradict each other.
That's how Noda appeared.
Noda was originally created as an internal development tool for Memora8, Reganta OS, and Sekura JS.
Our goal was not to replace the engineers.
We wanted to preserve the knowledge that comes from the development process.
Every important architectural decision is discussed.
After that, the canonical article appears.
It becomes part of the overall knowledge model of the project.
When AI answers a developer's question, it uses not random documents, but knowledge that was generated by the engineering team itself.
Strengthening the engineer
In this sense, Noda's philosophy is much closer to Engelbart's ideas than to the popular notion of artificial intelligence.
We consider LLM as an interaction tool.
She understands the question.
Takes into account the context.
Explains complicated things.
But architectural knowledge is created by people.
It turns out an interesting division of roles.
Experts make decisions.
The team forms canonical knowledge.
LLM makes this knowledge available through natural language.
Without replacing the engineer.
And by enhancing its capabilities.
The collective memory of the team
Engelbart wasn't just talking about strengthening an individual.
He believed that technology should enhance people's ability to work together.
This idea is especially relevant for large engineering projects.
When a developer asks why the Memora8 instruction is implemented this way or why Reganta OS uses a modular execution model, they are actually accessing the collective memory of the command.
Noda helps to preserve this memory.
Not in the form of a chaotic archive of documents.
It is in the form of canonical knowledge that develops with the system.
Instead of output
More than sixty years have passed since the publication of Douglas Engelbart's work.
During this time, personal computers, the Internet, cloud technologies, and large language models have appeared.
But his main idea remains surprisingly modern.
The best technologies do not replace human intelligence.
They make him stronger.
When developing the Memora8 processor, Reganta OS, and the Sekura JS language, we came to a similar conclusion.
The most valuable part of the project is the knowledge of the engineers.
Therefore, we do not consider Noda as a system that thinks instead of a human.
We see it as a tool that helps engineers gain faster access to the team's collective knowledge, make more informed architectural decisions, and maintain an understanding of the system as it evolves.
Perhaps this is exactly the next step in the development of artificial intelligence — not to replace the expert, but to make the expert stronger.
Когда сегодня говорят об искусственном интеллекте, часто возникает один и тот же вопрос.
Сможет ли AI заменить программиста?
Архитектора?
Инженера?
Эксперта?
Но задолго до появления больших языковых моделей американский инженер Дуглас Энгельбарт предложил совершенно другой взгляд.
По его мнению, главная задача компьютера — не заменить человека.
Главная задача — усилить его интеллектуальные возможности.
Идея, которая появилась раньше персонального компьютера
В 1962 году Энгельбарт опубликовал работу Augmenting Human Intellect.
В ней он рассматривал компьютер не как вычислительную машину, а как средство коллективного мышления.
Сегодня многие идеи из этой работы кажутся очевидными.
Интерактивная работа.
Гипертекст.
Совместное редактирование.
Работа с информацией в режиме диалога.
Но тогда это выглядело фантастикой.
Главная мысль Энгельбарта оказалась удивительно простой.
Компьютер должен помогать человеку думать.
Что происходит сегодня
Современные большие языковые модели умеют писать код.
Объяснять алгоритмы.
Находить ошибки.
Отвечать на вопросы.
Создается ощущение, что следующим шагом должна стать полная замена инженера.
Но в реальных сложных проектах происходит совсем другое.
Чем сложнее архитектура, тем ценнее становится опыт команды.
Никакая языковая модель не знает автоматически, почему была выбрана именно эта архитектура процессора.
Почему операционная система использует такую модель исполнения.
Почему язык программирования устроен именно так.
Эти знания принадлежат инженерам.
Мы увидели это при разработке Memora8
Мы разрабатываем собственный 64-разрядный процессор Memora8, операционную систему Reganta OS, язык программирования Sekura JS и инструменты вокруг них.
Каждое архитектурное решение влияет сразу на несколько компонентов платформы.
Изменение инструкции процессора отражается в ISA.
ISA влияет на компилятор.
Компилятор определяет развитие Sekura JS.
Sekura JS влияет на Firmware Kernel.
Firmware Kernel определяет модель исполнения Reganta OS.
Все эти решения принимают инженеры.
Именно поэтому главным активом проекта становятся знания команды.
Почему AI недостаточно
Большая языковая модель может написать функцию.
Может объяснить алгоритм.
Может предложить несколько вариантов решения.
Но она не знает, какое решение соответствует архитектуре именно вашего проекта.
Если предоставить ей архив из тысяч документов, она попытается самостоятельно определить, чему доверять.
Это хорошо работает не всегда.
Особенно если документы противоречат друг другу.
Так появилась Noda
Изначально Noda создавалась как внутренний инструмент для разработки Memora8, Reganta OS и Sekura JS.
Наша цель была не в том, чтобы заменить инженеров.
Мы хотели сохранить знания, которые появляются в процессе разработки.
Каждое важное архитектурное решение обсуждается.
После этого появляется каноническая статья.
Именно она становится частью общей модели знаний проекта.
Когда AI отвечает на вопрос разработчика, он использует не случайные документы, а знания, которые были сформированы самой инженерной командой.
Усиление инженера
В этом смысле философия Noda гораздо ближе к идеям Энгельбарта, чем к популярному представлению об искусственном интеллекте.
Мы рассматриваем LLM как инструмент взаимодействия.
Она понимает вопрос.
Учитывает контекст.
Объясняет сложные вещи.
Но архитектурные знания создают люди.
Получается интересное разделение ролей.
Эксперты принимают решения.
Команда формирует канонические знания.
LLM делает эти знания доступными через естественный язык.
Не заменяя инженера.
А усиливая его возможности.
Коллективная память команды
Энгельбарт говорил не только об усилении отдельного человека.
Он считал, что технологии должны усиливать способность людей работать вместе.
Эта мысль особенно актуальна для больших инженерных проектов.
Когда разработчик задает вопрос о том, почему инструкция Memora8 реализована именно так или почему Reganta OS использует модульную модель исполнения, он фактически обращается к коллективной памяти команды.
Noda помогает сохранить эту память.
Не в виде хаотичного архива документов.
А в виде канонических знаний, которые развиваются вместе с системой.
Вместо вывода
Прошло более шестидесяти лет с момента публикации работы Дугласа Энгельбарта.
За это время появились персональные компьютеры, интернет, облачные технологии и большие языковые модели.
Но его главная идея остается удивительно современной.
Лучшие технологии не заменяют интеллект человека.
Они делают его сильнее.
При разработке процессора Memora8, Reganta OS и языка Sekura JS мы пришли к похожему выводу.
Самая ценная часть проекта — это знания инженеров.
Поэтому мы рассматриваем Noda не как систему, которая думает вместо человека.
Мы рассматриваем ее как инструмент, который помогает инженерам быстрее получать доступ к коллективным знаниям команды, принимать более обоснованные архитектурные решения и сохранять понимание системы по мере ее развития.
Возможно, именно в этом и заключается следующая ступень развития искусственного интеллекта — не заменить эксперта, а сделать эксперта сильнее.
Share
