Przyszłość Twórców: Jak Technologie Sztucznej Inteligencji Zmienią Zawód

W poprzedniej publikacji rozmawialiśmy o wymianie specjalistów różnych zawodów sztuczną inteligencją i czat-botami. Temat przyszłych programistów w związku z takim obrotem wywołała falę dyskusji, i zdecydowaliśmy się więcej odkryć to pytanie. Trzy lata temu wywoływacz Odra Becker opublikował szczegółowy materiał o swoim podejściu, za pomocą którego można zmusić rozwijać kod w języku Brainfuck.

To podejście w rzeczywistości prezentuje zasady „genetycznego programowania”. Napisany Odra Bekera program dostaje na wejście jakiś opis funkcji kondycji, która opisuje docelowy program, po czym „hoduje” kod w języku programowania, który rozwiązuje zadanie. W prostych słowach.

Postawisz programu zadanie napisać inny program, który wyświetli na ekranie słowo „Hello!” — i ona to robi. Technicznie oznacza to wcielenie rozwiązania za pomocą sztucznej inteligencji niesformalizowane zadań. Podobne podejście jest stosowane w osobistym asystencie Viv, nad którym pracują twórcy asystenta głosowego Siri. W wynikach eksperymentu Odra Becker podkreśla, że w niedawnej przeszłości zasoby urządzenia obliczeniowego, nie starczyłoby, aby taki program w zasadzie funkcjonowała.

Dziś spełnia ona warunki, o różnym stopniu trudności, od jednej minuty do kilku godzin. Język programowania Brainfuck jest Turing-kompletna, a to znaczy, że na nim można napisać program, który obliczy dowolny teoretycznie funkcję. To język ogólnego przeznaczenia, i w podobny sposób można „wyhodować” program, który, powiedzmy, będzie stanowić system operacyjny, na trudności, nie ulegając Windows, Unix lub macOS.

Być może, dla języków z wysokim poziomem abstrakcji (Haskell lub Pascal) również istnieją podobne rozwoju. Korzystanie z Brainfuck — najbardziej proste podejście do rozwiązywania zadania w „warunkach domowych”. Przykład ilustruje, że osoba spoza firmy lub dużego projektu w stanie zrealizować takie zadanie. A to oznacza, że decyzja może być znacznie skalowana w ramach branży. Przemysł i już zmierza w tym kierunku.

W lutym w Google zmienił Amita , głównego specjalisty ds. algorytmów wyszukiwarek, na Johna , który stał się kierownikiem kierunku technologii sztucznej inteligencji. Ta zamiana ilustruje przejście od projektowania i pisania algorytmów do zarządzania głębokiego uczenia się. W trakcie rozwiązywania zadań z pomocą „klasycznego” programowania i z pomocą AI-tech istnieje istotna różnica. W pierwszym przypadku, funkcjonalność i logika działania programu jest zrozumiała i kontrolowane przez autora, ponieważ zależy stworzonej im strukturą kodu. W przypadku , jak i w przykładzie z programem Odra Beckera, łódź, który jest używany do wykonania zadania, nie jest dostępny i często nie może być człowiekiem, nawet po „”.

Zmienia się istota pracy programisty, tak jak przechodzi się od producenta do zarządcy AI-produktem. Od takiej osoby wymaga się pisać mniej kodu, ale więcej pracować z oceną i analizą wyników produktu, kontrolować i planować jego rozwój. Dziś biznes, mówiąc umownie, trzyma jednego zaawansowanego systemu architekta, który opisuje zadania i przekazuje je dziesiątce programistów, aby przenieśli zadania na składni danego języka. Powstaje paradoksalna sytuacja. W przypadku języków wysokiego poziomu, im trudniejsze są zadania, tym łatwiej zatrudnić mnóstwo programistów w Bangalore w celu ich rozwiązania.

Ale w ciągu najbliższych 7-10 lat takie podejście zostanie wyparty przez funkcje „tłumacza” weźmie na siebie AI. Parafia metod sztucznej inteligencji w zawodzie — to nie apokalipsa w duchu filmów o Terminatora, to chodzi o pieniądze. Postęp i rozwijająca się gospodarka wymaga podziału pracy i pojawienia się wąskich specjalistów. Przy podnoszeniu trendu zapotrzebowanie na specjalistów rośnie, co obserwujemy dzisiaj.

Im więcej jest zepsute rynek i im więcej specjalistów zaangażowany w „produkcji”, tym więcej pojawia się potrzeba obniżyć koszty, w tym poprzez zmniejszenie wydatków na personel. Programowania też będzie musiał przejść podobną „industrializacji”, to jest w porządku. Sztuczna inteligencja będzie tym chłopakiem, na którego padnie wykonywanie rutynowych transakcji i pomoc w weryfikacji hipotez i podejmowaniu decyzji. Liczba specjalistów, rozwiązując zadania, zmniejszy.

Warunkowo, zamiast 10 pracowników, potrzebne są dwaj lub trzej, aby stawiać zadania sztucznej inteligencji, oceniać i analizować wyniki jego pracy, rozwijać nowych podejścia i tak dalej. Samo w sobie umiejętność pisania kodu przestanie być tym wyjątkowym umiejętności, na którym można zarobić. W cenie pozostają zdolność twórczego myślenia, umiejętność rozwijać nowe metody i algorytmy. W tym sensie zawód programisty zawsze będzie zapotrzebowanie. Rozwój w dziedzinie sztucznej inteligencji dzisiaj są przesunięte z dziedziny nauki do biznesu, dlatego rozwój technologii będzie przyspieszyć.

Jednym z priorytetowych zadań w branży — wyprowadzić analiza naturalnych językowych wniosków na nowy poziom. W ciągu ostatnich 20 lat udało się zmniejszyć odsetek prawidłowo rozpoznawanych słów z 43% do 6-7%. Dziś musimy skupić się na nauce SI do tego, jak odpowiednio reagować na zapytania w przypadkach językowej niepewności. W projekty związane z AI i analizą języka naturalnego, inwestują gigantów branży. Microsoft, Google, Amazon, IBM i wiele innych.

Przewiduje się, że do 2025 roku rynek produktów w oparciu o metody sztucznej inteligencji wzrośnie sześć razy i wyniesie około $36 mld. Za 10 lat infuzji środków pieniężnych i wymagania rynku sprawiają, AI, który dziś pisze prymitywny kod, „zamknij” bardziej złożonych obszarów pracy. Wyszukiwanie i poprawianie błędów, analiza i optymalizacja algorytmów i tak dalej. Najbliższą przyszłość programowania — w tworzeniu produktów na technologii sztucznej inteligencji, zarządzanie i wdrażanie ich w inne branże.Aby być na fali zmian, które nastąpią w branży, polecam łączyć rozwój w programowaniu z nauką sąsiadujących ze sobą obszarów:

Dodaj komentarz