اشرح كيف التقنيات الجديده، مثل LLMs و ChatGPT، ممكن تغير واجهات برمجة التطبيقات (APIs) في المستقبل. ادي مثال عن كيفيه عمل هذه التطبيقات.
كطفل، كنت احب اشوف الـ"جيتسون". وكلما كبرت وانتهى بي كتابة البرمجيات وخلق و تنفيذ معماريات للأنظمة، اعتقدت انني لن ارى يوماً مطبخ مثل مطبخ جيتسون ممكن. جي تي تي غير رأيي.  التزامات تعاقدية كمهندس معماري، انت نوعا ما تحتاج للتفكير مثل محامي. انت تعرّف العقود (API) بين الأنظمة أو المكونات. تراقب هذه التطبيقات من اجل سوء الاستخدام او سوء الاستخدام  كنت استخدم محرر Swagger لتعريف تلك العقود، و كنت اكتب واجهة التطبيقات لتناسب التفاعلات الضمنية في النماذج. كنت اتفحص التصميم مع الفريق، كنت اتجول في السيناريوهات لمعرفة اذا كانت واجهة التطبيقات ستلائم حالة الاستخدام ولن تفرض ضغوط في الأداء، و كنت اتحاكي و أتمتّع بقدر ما استطيع على طول الرحلة.  كنت حريص جداً على ان احصل عليها بشكل صحيح من اول مرة. ما كان ابداً مثالياً في المرة الاولى، بالطبع. لذلك، كان علي ان افكر ايضاً كيف يمكن ان تتطور واجهة التطبيق مع التقليل من التكاليف/التأثير على بقية النظام. المفتاح، بمجرد ان ينشر، سيصبح شيء سأحرس، مثل السياسي الصادق يحرس الدستور. كان على الفريق ان يكون حذراً مع اي تغييرات تؤثر على الـ API.  شبكة API... اكتر مثل الفوضى المتحولة! APIs تعتمد على APIs تعتمد على المزيد من APIs والمكتبات. بمجرد ان يصبح النظام كبير بما فيه الكفايه، هذا التعقيد يصبح حواجز. التغييرات الصغيرة يمكن ان يكون لها تأثير كبير. بعض الطرق (مثل #GraphQL الموحد) تساعد في إدارة هذه التعقيدات بشكل جيد. لكن ما زالت تتضمن واجهة برمجة تطبيقية تحتها يمكن ان تكون هناك الكثير من الهشاشة. #Agile او لا، تطوير شبكة معقدة من واجهات برمجة تطبيقية معقدة، وتتطلب مهارات متخصصة، ومليئة بالتحديات الغير متوقعة.  محادثة المطبخ, على طراز شات جي بي تي مطبخ عائلة جيتسون يتضمن عددا من الأنظمة، كل منها مكون من أجزاء مختلفة، أجهزة استشعار، أجهزة، مدخلات ومخرجات. بالنظر الى تعقيد التفاعلات بين الأنظمة المستقلة في المطبخ، وحقيقة ان مكونات مطبخ جيتسون ستأتي من مختلف البائعين أو المصنعين، تصميم API التقليدي لن يكون قادراً على تحقيق الرؤية. غير عملي، على الاطلاق.  الان، دعونا نفكر في واجهات برمجة التطبيقات ومطبخ عائلة جيتسون، بنمط #chatgpt.  لنجعله بسيط: بيتزا. انت (أو الروبوت) تصنع بيتزا من الصفر.  الفرن يسأل الثلاجة: "احنا عندنا بيتزا. ممكن تقولي لي اذا كانت هذه موزاريلا منخفضة الرطوبة؟"  ثلاجة: "هذا ليس حتى موزاريلا. هذي البيتزا لازم يكون فيها جبن منستر لانه هذا كل ما عندي. والبشر اخذوا بعض المحتويات قبل 30 دقيقة، لذا احتمال وجود جبن منستر على تلك البيتزا مرتفع جداً".  جهاز استشعار من المطبخ عنده عيون عبر الغرفة يتدخل في هذه النقطة. استشعار: "احذر من ان قشرة هذه البيتزا مصنوعة من القرنبيط. أوافق مع تقييم مستشعر الفيديو بخصوص نوع الجبن. ما في شي جبن جديد دخل المطبخ مؤخراً".  أوفن: "أي شي اخر لازم اعرفه؟"  استشعار: "درجة حرارة العجين 47 درجة فهرنهايت. هذا افضل من الطباخين الخبراء الذين يستخدمون العجينة بدرجة حرارة الغرفة  فرن: "ممتاز. انا اعرف ماذا اعمل. بما ان العجين بارد، سأبدأ بالطبخ بدرجة حرارة أقل قليلاً من الوصفة. بَعْدَ ذَلِك سَأَزِيدُ حرارة العنصرِ الأدنى لِكَيْ نُوَفِّرَ قشرةً ناعمةً. سأراقب الرطوبة عن كثب ويمكنني استخدم الحمل الحراري لتخفيف أي مستويات غير مرغوب فيها من الرطوبة".  اين هو الاي بي آي الذي يربط بالعقد الأنظمة المستقلة؟ الـ"اي بي آي" ما رحلواش. على سبيل المثال، دماغ الفرن سيكون عنده عدد كبير من واجهات التطبيقات (على سبيل المثال للتفاعل مع وحدات التحكم في درجة الحرارة وأجهزة الاستشعار، إلخ). المفتاح هنا هو ان الواجهة بين الأنظمة لم تعد واجهة برمجة تطبيقية ثابتة. ماعندنا اي توقيع للطريقه، ولا مسار، ولا مواصفات الحمولة. بدلًا من ذلك، محادثة تتعلق بالحواس والقدرات.  اي "دماغ"؟ كتاب كينس أندرسون تصميم الذكاء الاصطناعي المستقل يصف بشكل جميل كيف يمكن تفكيك نظام معقد في عدد من "الأدمغة" المستقلة. كل دماغ، في كتابه، يمكن ان يتطور ويتحسن بشكل مستقل، بتوجيه بشري متزوج من #علم البيانات، #تعلم الآلة و #هندسة البيانات.  كيف حالك؟ انا متحمس لما يحمله المستقبل. كيف المهندسين المعماريين يعيدون التفكير في تصميم النظام المعقد فيما يتعلق ب APIs، في رأيي، شيء لا مفر منه. وكمصنع بيتزا هاوي، حبات ذوقي تشتاق لليوم الذي احصل فيه على بعض المساعدة من GPT لصنع بيتزا احسن.