Skip to content
Џеф Дин, еден од водечките пионери на вештачката интелигенција на Google, даде предвидување кое ја потресува технолошката сцена: Вештачката интелигенција наскоро може да ги достигне вештините на помлад софтверски инженер, можеби побрзо отколку што многумина очекуваат.
Во неодамнешно интервју, Дин со сигурност рече: „Оваа цел не е далеку. Верувам дека вештачката интелигенција ќе го достигне тоа ниво во текот на следната година“. Неговата објава доаѓа во време 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 делови од кодот врз основа на природен јазик, забрзувајќи го процесот и намалувајќи ги бариерите за почетниците. Сепак, Дин верува дека ова е само почеток.
„Вистинскиот предизвик не е само пишувањето код“, објасни Дин. „За вештачката интелигенција навистина да функционира како софтверски инженер, таа мора да го совлада целиот циклус на развој, извршувајќи тестови, дијагностицирајќи грешки, оптимизирајќи ги перформансите, соработувајќи со други алатки и тимови.“
Зад основното кодирање – вистинската проверка
Ова е став што го делат многу експерти кои предупредуваат дека иако вештачката интелигенција направи импресивен напредок во основните програмски задачи, подлабокото разбирање и контекстуалното расудување потребно за квалитетен софтвер останува голем предизвик.
Дин истакнува дека патот ќе биде сличен на човечкото учење. Исто како што помладите инженери поминуваат часови експериментирајќи, дебагирајќи и истражувајќи најдобри практики, вештачката интелигенција мора да помине низ итеративен процес на учење. Тоа значи работа со големи бази на кодови, реални проекти и постојано добивање повратни информации за да ги подобрите вашите одлуки.
Обука на вештачката интелигенција како човечки инженер
Зад сцената, компании како Google веќе инвестираат огромни ресурси во „обука“ на вештачката интелигенција користејќи различни податоци што вклучуваат не само код, туку и документација, извештаи за грешки, тестови, па дури и тимска комуникација. Овој мултимодален пристап има за цел да ја опреми вештачката интелигенција со контекстуалното знаење потребно за вистински развој на софтвер.
Сепак, се поставува филозофско прашање: Може ли вештачката интелигенција некогаш целосно да ги замени креативноста, интуицијата и вештините за соработка на човечки инженер? Дин останува претпазливо оптимистички, но признава дека вистинската експертиза оди подалеку од техничката вештина.
Човечкиот фактор: Креативност и интуиција
„Софтверското инженерство е исто толку уметност колку што е и наука“, рече тој. „Учењето на вештачката интелигенција да се справува со неизвесност, да дава приоритет и да иновира е сложен предизвик што само што почнуваме да го разбираме.“
Како што се приближува ново поглавје во развојот на вештачката интелигенција, јасно е дека иднината на програмирањето е на прагот на голема промена. Без разлика дали вештачката интелигенција ќе стане врвен помлад развивач или моќен партнер што ја подобрува човечката креативност, визијата на Џеф Дин најавува земјотрес во начинот на кој ќе се гради софтверот во наредните години.
Подготовка за ерата на вештачката интелигенција во развојот на софтвер
За инженерите и технолошките лидери, клучот е да прифатат промена и да бидат подготвени за свет каде што машините не само што ќе пишуваат код, туку и ќе го разбираат. Ова значи развивање нови вештини што вклучуваат работа со вештачки системи 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 со цел да се искористат сите придобивки што ги носи вештачката интелигенција.