شرح كيفاش التكنولوجيات الجديده، زي LLMs و ChatGPT، ممكن تحول التطبيقات البرمجة (APIs) في المستقبل. اعطيني مثال على كيفية عمل APIs هاذم.
كِكُنْتْ صَبِي، عْجِبْنِي نْشُوفْ فِي المَلَايِكْ. كما كبرت و خلصت نكتب برامج و نخلق ونطبق بنيات للأنظمة، فكرت إنو ما نجمش نشوف اليوم اللي مطبخ مثل جيتسون يصير فيه ممكنا. جي تي تي (تشات جي تي تي، إلخ) غير رأيي.  التزامات عقدية كمهندس معماري، يلزمك تفكر كالمحامي. تحدد العقود (API) بين الأنظمة أو المكونات. تتعقبوا ال APIs هاذم على إساءة الاستخدام.  نستعمل محرر Swagger باش نحدد العقود هاذم، و نكتب بروتوكولات التطبيق لتتطابق مع التفاعلات المضمرة في الموديلات. نثبت التصميم مع الفريق، نخرج من السيناريوهات باش نشوف إن كان برنامج التطبيقات المتنوعة يلائم الحالة المستخدمة ولا يخلق ضيقات في الأداء، و أنا نضرب و نأتمتّع قدر ما نجم على طول الرحلة.  حَرِّصْتْ بَاشْ نْحَقِّقْهَا مِالأولْ. بطبيعة الحال، المره الاولى ما كانتش كاملة. كان لازمني نتفكر كيفاش يمكن للآبي أن يتطور و يقلل من التكاليف و التأثير على بقية النظام. المُصمّمْ، وَقْتِلِّي يِتْنْشَرْ، يْوَلِّي شَيْء نْحَافِظْ عْلِيهْ، كِيفْ مَا بَاشْ سِيّاسْ صَادِقْ يْحَافِظْ عْلَى #مَبْدُونْنَا. الفريق كان لازم يكون حذرا مع أي تغيير يتأثر بالاي بي آي.  شبكة API... أكثر من الفوضى الروبوتية! إيه بي آي تعتمد على إيه بي آي واللي تعتمد على إيه بي آي و مكتبات. وقتلي يصير النظام كبير بما فيه الكفاية، التعقيد هذا يصير حواجز. التغييرات الصغار تقدر يكون ليها تأثير كبير. بعض المنهجات (مثل #GraphQL) يساعد في إدارة التعقيد هذا بشكل جيد. آمَا هُوَ مَازَالْ يْتَعْمِلْ فِي وَاحِدْ مِنْ الوَاحِدَاتْ الِّي تْنَجِّمْ تْكُونْ قَادْرَة بَاشْ تْكُونْ قَادْرَة بَاشْ تْكُونْ قَادْرَة.  المحادثة في المطبخ، في طراز شات جي بي تي مطبخ جيتسون يضم عدد من الأنظمة، كل واحد يتكون من أجزاء مختلفة، أجهزة استشعار، أجهزة، مدخلات ومخرجات. وبالنظر للكليّة في التفاعلات بين الأنظمة المستقلة في المطبخ، والحقيقة إن المكونات المطبخة للي جيتسونات تجي من بائعين أو مصنّعين مختلفين، التصميم التقليدي للإنظمة المتكاملة لن يكون قادرا على تحقيق الرؤية. مُوش عملي، إطلاقا.  توا، خلينا نفكروا في واجهة التطبيقات و مطبخ جيتسون، في أسلوب #chatgpt.  خلينا ننجموها ببساطة: بيتزا. إنت (أو الروبوت متاعك) تعمل بيتزا من الصفر.  الفرن يسال الثلاجة: "شوفنا عندنا بيتزا. تنجم تقلي إن كان هذا موزاريلا منخفض الرطوبة؟"  الثلاجة: "هذي حتى مَا هِيش موزاريلا. بيتزا هذي لازم تكون فيها جبنة منينستر، هذا كل ما عندي. و البشري يزيل شوية من المحتويات قبل 30 دقيقة، لذا احتمال وجود جبنة منينستر في البيتزا هاذي كبير".  حاسوس من المطبخ، و يطلع على الباقين في الغرفة، يتدخل في هذه المرحلة. أجهزة الاستشعار: "حذرو إنو القشرة في البيتزا هاذي مصنوعة من القرنبيط. نتفق مع تقييم كاميرا الفيديو بخصوص نوع الجبنة. مَا جَاشْ فِي المَبِيت فِي آخِرْ الوَقْت".  أوفن: "شي آخر يلزمني نعرفو؟"  حاسور: "درجة حرارة العجينة 47 درجة فهرنهايت. هذا أسوأ من الطباخين الخبراء الذين يستخدموا العجينة في درجة حرارة الغرفة".  فرن: "عظيم. نَعْرِفْ شْنُوَّة نَعْمْلُو. طالما العجينة باردة، تو نبدا نطبخها في درجة حرارة أقل شوية من الدرجة الموصوفة في الوصفة. و من بعد باش نزيد درجة حرارة العنصر السفلي حتى نخو قشرة حلوة. تو نراقب رطوبة و نستعمل الحرارة الكهربائية لتخفيف أي مستويات غير مرغوب فيها من الرطوبة".  وينو ال API الي يربط العقد بالنظم المستقلة؟ المنتوجات المتكاملة ما رحلتش. مثلًا، الدماغ في الفرن يكون فيه عدد كبير من واجهات التطبيق (مثلاً للتفاعل مع أجهزة التحكم في درجة الحرارة وأجهزة الاستشعار، إلخ). المفتاح هنا هو ان الواجهة بين الأنظمة ما زالتش واجهة برمجة تطبيقية ثابتة و جامدة. ما فما شي، ما فما طريق، ما فما شحنة. وبدل كده، محادثة متعلقة بالحواس والقدرات.  شنية "دماغ"؟ كتاب كينس أندرسون، تصميم الذكاء الاصطناعي المستقل، يوصف بشكل باهي كيفاش النظام المعقد يمكن أن يتحلل لعدد من "الأدمغة" المستقلة. كل دماغ، في كتابه، يقدر يتطور ويتحسن بشكل مستقل، مع توجيه بشري يتزوج مع #علم البيانات، #تعلم الآلة و #هندسة البيانات.  شنيا الكوكين؟ أنا متحمس لما يحفظو المستقبل. كيفاش المهندسين يعيدوا يفكروا في تصميم النظام المعقد فيما يتعلق ب APIs، في رأيي، هو حاجة لا حتمية. و، كصانع بيتزا هاوي، حاسة ذوقي تتطلع لليوم الي نلقى فيه مساعدة من GPT باش نصنع بيتزا أحسن.