Skip to content
Џеф Дин, еден од водечките пионери за вештачка интелигенција на Google, даде предвидување што ја потресува технолошката сцена: ВИ наскоро може да ги достигне вештините на помлад софтверски инженер, а можеби и побрзо отколку што многумина очекуваат.
Во едно неодамнешно интервју, Дин самоуверено рече: „Оваа цел не е далеку. Верувам дека вештачката интелигенција ќе го достигне тоа ниво во текот на следната година“. Неговата објава доаѓа во услови на пораст на алатките за вештачка интелигенција кои веќе го трансформираат начинот на кој програмерите пишуваат код, дебагираат и ја забрзуваат работата.
Подемот на Асистентите за кодирање со вештачка интелигенција
Генеративните модели на вештачка интелигенција како OpenAI Codex, GitHub Copilot и други паметни асистенти започнаа тивка револуција во развојот на софтвер. Овие алатки веќе можат да генерираат парчиња код заснован на природен јазик, забрзувајќи го процесот и намалувајќи ги бариерите за почетниците. Сепак, Дин смета дека ова е само почеток.
„Вистинскиот предизвик не е само пишување код“, објасни Дин. „За вештачката интелигенција навистина да функционира како софтверски инженер, таа мора да го совлада целиот развојен циклус, да се извршуваат тестови, да се дијагностицираат грешки, да се оптимизираат перформансите, да се соработува со други алатки и тимови.
Зад основното кодирање – вистинската проверка
Ова е став што го споделуваат многу експерти кои предупредуваат дека иако вештачката интелигенција направи импресивни чекори во основните програмски задачи, подлабокото разбирање и контекстуалното расудување неопходни за квалитетен софтвер останува главен предизвик.
Дин посочува дека патеката ќе биде слична на човечкото учење. Исто како што помладите инженери поминуваат часови во експериментирање, дебагирање и истражување на најдобрите практики, вештачката интелигенција мора да помине низ итеративен процес на учење. Тоа значи да работите со големи бази на кодови, вистински проекти и постојано да добивате повратни информации за да ги подобрите вашите одлуки.
Тренирајте вештачка интелигенција како човечки инженер
Зад сцената, компаниите како Google веќе инвестираат огромни ресурси во „обучување“ на вештачката интелигенција користејќи различни податоци кои вклучуваат не само код, туку и документација, извештаи за грешки, тестови, па дури и тимски комуникации. Овој мултимодален пристап има за цел да ја опреми вештачката интелигенција со контекстуално знаење неопходно за вистински развој на софтвер.
Сепак, се поставува филозофско прашање: Дали вештачката интелигенција може целосно да ја замени креативноста, интуицијата и вештините за соработка на човечки инженер? Дин останува внимателен оптимист, но признава дека вистинската експертиза оди подалеку од техничката вештина.
Човечки фактор: Креативност и интуиција
„Софтверското инженерство е уметност колку што е и наука“, рече тој. „Да се научи вештачката интелигенција да се справува со несигурноста, да дава приоритети и да иновира е сложен предизвик што ние само што почнуваме да го разбираме“.
Како што се приближува новото поглавје во развојот на вештачката интелигенција, јасно е дека иднината на програмирањето е на работ на голема промена. Без разлика дали вештачката интелигенција ќе стане врвен помлад развивач или моќен партнер кој ја подобрува човечката креативност, визијата на Џеф Дин најавува земјотрес во начинот на кој софтверот ќе се гради во наредните години.
Подготовки за ерата на AI на развој на софтвер
За инженерите и лидерите во технологијата, клучот е да ги прифатат промените и да бидат подготвени за свет во кој машините не само што ќе пишуваат код, туку и ќе го разбираат. Ова значи развој на нови вештини кои вклучуваат работа со системи за вештачка интелигенција како партнери, а не само алатки.
Исто така, отвора простор за редефинирање на улогите во тимовите и нагласување на креативноста и стратешкото размислување кај луѓето. Иднината ќе бара флексибилност и подготвеност за континуирано учење за да се искористат предностите од сите придобивки што ги носи вештачката интелигенција.
