Podzielę się kilkoma przemyśleniami na temat mojej ostatniej pracy. Steve Jobs w swoim wystąpieniu "Stay hungry Stay foolish" wspomniał o koncepcji: Connecting Dots. AI jest najlepszym narzędziem do łączenia kropek, to świetny nauczyciel, który pomaga zintegrować wiedzę. Blockchain to bardzo skomplikowany system, który obejmuje niemal wszystkie moduły systemowe w informatyce, od algorytmów rozproszonych, komunikacji P2P, algorytmów kodowania i szyfrowania, puli pamięci, po VM i projektowanie języków programowania, wykonanie transakcji i współbieżność, aż po podstawowy KV Store. Zrozumienie pełnej struktury tego systemu jest bardzo trudne. W latach 2021-2022 poświęciłem dużo energii na zapoznanie się z dokumentacją ETH, kodem źródłowym Geth, uruchamianie węzłów i debugowanie, aby w końcu w miarę zrozumieć podstawową logikę warstwy wykonawczej ETH. Wiem, że transakcje są pakowane z puli pamięci do bloków, ale najpierw musiałem nauczyć się różnych składni języka Go, omijając różne optymalizacje i testy, kod kompatybilności, logikę kodowania i dekodowania, co sprawia, że znalezienie właściwej funkcji rdzennej jest trudne. Nawet mając podstawy informatyki, wiele rzeczy trzeba uczyć się z dokumentacji, co zajmuje dużo czasu. Edukacja na uniwersytecie CS (głównie samodzielna nauka) nauczyła mnie kilku rozproszonych ram i ogólnych pojęć. Na przykład wiem, co to protokół przesyłania danych, a także że można używać narzędzi takich jak WireShark do przechwytywania pakietów. Jednak nie potrafię tak sprawnie jak eksperci sieciowi obsługiwać różnych narzędzi, ani nie mam pamięci mięśniowej do odkrywania różnych ukrytych wskazówek. Po wprowadzeniu AI, sytuacja uległa znaczącej zmianie. Ostatnie zadanie udowodniło, że AI może szybko pomóc przejść od 0 do 7, omijając etap nauki obsługi narzędzi i bezpośrednio informując o wiarygodnych wnioskach. Nie muszę uczyć się podstawowego użycia WireShark, aby dowiedzieć się, na jakie pakiety danych zwrócić uwagę i jakie informacje one zawierają. Dlatego szybko ukończyłem pracę w dziedzinie, z którą wcześniej nie miałem do czynienia, tylko o niej słyszałem. Dobre wykorzystanie AI może przyspieszyć pracę badawczą setki razy. Badacz ma w głowie zorganizowane pojęcia, a AI może szybko połączyć te kropki. Uważam, że to wszystko dopiero się zaczyna, a przyszły wzrost będzie jeszcze szybszy. Teraz jest dobry czas na gromadzenie Prompts/Agent/Skills. Dobre wykorzystanie AI może pozwolić zespołom wyprzedzić konkurencję dziesięciokrotnie lub nawet stotnie.