Eleza jinsi teknolojia mpya, kama LLMs na ChatGPT, inaweza mapinduzi Application Programming Interfaces (APIs) katika siku zijazo. Kutoa mfano wa jinsi hizi APIs inaweza kazi.
Nikiwa mtoto, nilipenda kutazama Jetsons. Kama mimi alikua na kuishia kuandika programu na kujenga na kutekeleza usanifu kwa ajili ya mifumo, Nilidhani mimi kamwe kuona siku wakati Jetsons-kama jikoni itakuwa kutekelezeka. GPT (ChatGPT, nk) imebadilisha mawazo yangu.  Majukumu ya Mkataba Kama mhandisi, unahitaji kufikiri kama mwanasheria. Unafafanua mikataba (API) kati ya mifumo au vipengele. Wewe kufuatilia hizo APIs kwa ajili ya matumizi mabaya au matumizi mabaya.  Napenda kutumia Swagger mhariri kufafanua mikataba hizo, na napenda kuandika APIs kwa mechi ya mwingiliano implicit katika mock-ups. Ningekagua muundo na timu, ningeenda kupitia hali ili kuona ikiwa API ingefaa kesi ya matumizi na haingeanzisha vizuizi vya utendaji, na ningeiga na kuendesha kama vile nilivyoweza katika safari.  Nilikuwa mwangalifu sana kuifanya vizuri mara ya kwanza. Bila shaka, haikuwa kamili mara ya kwanza. Hivyo, mimi pia alikuwa na kuzingatia jinsi API inaweza kuendeleza wakati kupunguza gharama / athari kwa mapumziko ya mfumo. API, mara itakapotekelezwa, itakuwa kitu ambacho ningechunga, kama mwanasiasa mwaminifu anavyolinda katiba. Timu alikuwa na kuwa makini na mabadiliko yoyote ambayo kuathiri API.  Mesh API... Zaidi kama API fujo! APIs kutegemea APIs ambayo kutegemea zaidi APIs na maktaba. Mara mfumo unapoongezeka, utata huo huwa kizuizi. Mabadiliko madogo yanaweza kuwa na matokeo makubwa. Baadhi ya mbinu (kama federated #GraphQL) kusaidia kusimamia utata huu vizuri. Lakini bado inahusisha API chini ambayo kunaweza kuwepo mengi ya fragility. #Agile au la, kuendeleza mtandao ngumu ya APIs ni ngumu, inahitaji ujuzi maalumu, na ni kamili ya changamoto zisizotarajiwa.  Mazungumzo ya Jikoni, ChatGPT-style Jetsons jikoni inahusisha idadi ya mifumo, kila moja iliyoundwa na sehemu mbalimbali, sensorer, vifaa, pembejeo na pato. Kwa kuzingatia utata wa mwingiliano kati ya mifumo ya kujitegemea katika jikoni, ukweli kwamba Jetsons 'vyombo jikoni watakuja kutoka wauzaji mbalimbali au wazalishaji, jadi API kubuni bila kuwa na uwezo wa kutimiza maono. Kwa vyovyote, si jambo linalofaa.  Sasa, hebu fikiria kuhusu APIs na Jetsons 'kitchen, #chatgpt -style.  Hebu tufanye iwe rahisi: pizza. Wewe (au roboti yako) hutengeneza pizza kutoka mwanzo.  Jiko lauliza friji: "Naona tuna pizza. Je, unaweza kuniambia ikiwa hii ni mozzarella yenye unyevu mdogo?"  Friji: "Hiyo si hata mozzarella. Ni lazima pizza hii iwe na jibini la Muenster kwani hiyo ndiyo yote niliyo nayo. Na mwanadamu aliondoa baadhi ya yaliyomo dakika 30 zilizopita, kwa hiyo uwezekano wa kuwa na jibini ya Muenster kwenye pizza hiyo ni mkubwa sana".  Chombo cha kuchunguza kutoka jikoni ambacho kina macho katika chumba hicho huingia wakati huu. Sensor: "Jihadharini kwamba gome la pizza hii limetengenezwa kwa cauliflower. Nakubaliana na tathmini ya sensorer ya video kuhusu aina ya jibini. Hakuna jibini jipya lililoingia jikoni hivi karibuni".  Oven: "Je, kuna jambo lingine ninalopaswa kujua?"  Sensor: "Joto la mchuzi ni 47F. Hii ni baridi zaidi kuliko ushauri wa kupika wa wataalamu wa kutumia unga wa joto la kawaida".  Jiko: "Mzuri. Najua la kufanya. Kwa kuwa mchuzi ni baridi, nitaanza kupika kwa joto la chini kidogo kuliko ile iliyotajwa katika kichocheo. Kisha nitakuza temp ya kipengele cha chini ili kutoa ngozi nzuri crisp. Nitafuatilia kwa makini unyevu na huenda nikatumia mawimbi ya hewa kupunguza kiwango chochote kisichofaa cha unyevu".  Ni wapi API kwamba contractually binds mifumo ya kujitegemea? APIs hazipo. Kwa mfano, ubongo wa Oven itakuwa na APIs myriad (kwa mfano kwa kuingiliana na controllers joto na sensorer, nk). Muhimu hapa ni kwamba interface kati ya mifumo ni tena fasta, API rigid. Hakuna saini ya njia, hakuna njia, hakuna vipimo vya mzigo. Badala ya hivyo, mazungumzo yanayohusu hisi na uwezo.  Ni "ubongo" gani? Kitabu cha Kence Anderson kinachoitwa Designing Autonomous AI kinaeleza vizuri jinsi ambavyo mfumo tata unaweza kugawanywa katika "ubongo" mbalimbali. Kila ubongo, katika kitabu chake, unaweza kukuzwa na kuboreshwa kwa kujitegemea, kwa mwongozo wa kibinadamu uliounganishwa na #datascience, #machinelearning na #dataengineering.  Nini cookin '? Ninatazamia kwa hamu mambo yatakayotukia wakati ujao. Jinsi wasanifu kufikiria upya kubuni mfumo tata kuhusiana na APIs ni, kwa maoni yangu, kitu ambacho ni lazima. Na, kama mtengenezaji wa pizza wa amateur, vidole vyangu vya ladha vinanyunyizia siku nitakapopata msaada wa GPT kutengeneza pizza bora zaidi #detroit.