Kan brug af Deep Learning til at skrive kode hjælpe softwareudviklere til at skille sig ud?

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Selvom der er masser af tech-jobs derude i øjeblikket takket være det tekniske talentgab og den store resignation, for folk, der ønsker at sikre sig konkurrencedygtige pakker og accelerere deres softwareudviklingskarriere med eftertragtede java job, en viden om deep learning eller AI kunne hjælpe dig med at skille dig ud fra resten.

Teknologiens verden ændrer sig med en alarmerende hastighed, og AI er noget, som dem i tech-verdenen skal omfavne og bevæge sig med for at blive i spillet. Så kan bruge dyb læring at skrive kode hjælpe dig med at skille dig ud som softwareudvikler?

Hvad er Deep Learning?

Deep Learning er et koncept, der først opstod i 2006, med Geoffrey Hintons DNNs (Deep Neural Networks) træningskoncept. Læringspotentialet ved dyb læring blev yderligere demonstreret af AlphaGo i 2016, og i dag bruges det i stigende grad til at skabe værktøjer til softwareudvikling på højt niveau (SE). I en nøddeskal lærer deep learning maskiner og robotter at "tænke" som mennesker og at lære ved eksempel.

Dyb læring opnås, når data køres gennem lag af neurale netværksalgoritmer. På hvert lag behandles og forenkles information, inden den videregives til det næste. Som sådan er der plads til dyb læring for at gøre det muligt for en maskine eller robot at "lære" information om data, der har et par hundrede funktioner. Men hvis information har en stor mængde funktioner eller kolonner, eller hvis data er ustrukturerede, bliver processen uoverkommelig besværlig.

Brug af dyb læring til at skrive kode

Enhver softwareudvikler vil være i stand til at fortælle dig, at det kan tage år at lære at skrive computerkode effektivt. I lighed med at lære et andet sprog kræver kodning absolut præcision og en dyb forståelse af den aktuelle opgave, og hvordan man opnår den ønskede respons.

Hvis deep learning tillader en robot eller maskine at tænke og lære på tværs af et specifikt sæt data på samme måde, som mennesker kan, er der potentiale for, at processen med at skabe kode kan forenkles enormt af AI eller deep learning.

På tværs af industrier er der en strøm af frygt for, at AI vil overtage vores job. Fra indholdsforfattere til programmerere, mumlen om, at AI en dag kan være i stand til at gøre det, vi gør, på en brøkdel af tiden, er enten bekymrende eller en urealistisk mulighed, afhængigt af hvilken type person du er.

Udviser forsigtighed

Selvom deep learning helt sikkert har sin plads i den fremadskridende verden af softwareudvikling, er det på nuværende tidspunkt stadig afgørende, at processen varetages af en softwareudvikler, der bruger deep learning eller AI til at hjælpe i processen. Som med mange banebrydende teknologiske fremskridt, selvom potentialet kan være klart, kan blind tro føre til betydelige problemer, herunder brud på sikkerheden. Ligesom et menneske kan lave fejl i sin vurdering, kan AI også. Og i tilfælde af dyb læring er den information, der læres gennem processen, kun så god som dens oprindelige datakilde; en lille anomali eller kvalitetssvigt kan føre til væsentlige kodefejl.

En anden ulempe ved dyb læring at skrive kode er, at hvis koden ikke stammer fra en softwareudvikler, kan de risikere at begå plagiat. Når alt kommer til alt, hvis dine dybe læringsalgoritmer lærer et sæt processer, er det naturligt, at givet de samme data, også en andens vilje.

At opnå balancen

I en verden, der bevæger sig hurtigt, kan det altid betale sig at have kendskab til de seneste fremskridt, så de kan udforskes til deres grænser, mens de fremtidige korrekturprocesser. Det er muligt at udligne risiciene ved oprettelse af kode via dyb læring ved at implementere en effektiv gennemgangsproces, som kunne omfatte test af kodekvalitet gennem alle udviklingsstadier eller tildeling af et større team til at udføre gennemgangsprocesser. Det, der er klart, er, at årvågenhed er vigtig; mens dyb læring uden tvivl har et enormt potentiale i at gøre kodning og softwareudvikling mere effektiv, i modsætning til mennesker er AI ikke ansvarlig over for et team og kan begå potentielt katastrofale fejl, hvis det er fuldstændig uden opsyn.

Konklusion

Når det kommer til at skrive kode, kan deep learning hjælpe dig med at producere mere præcis kode hurtigere. Derfor er det en klar fordel for en softwareudvikler at kunne, eller i det mindste åbne for, at bruge deep learning til at skrive kode. Hvis man ikke gør det, kan det resultere i at blive efterladt, da industrien fortsætter med at bevæge sig fremad i et bemærkelsesværdigt tempo. Dyb læring er dog ikke det hele for dem, der ønsker at udvikle deres softwarekarriere.

For at sikre konkurrencedygtige python- eller java-job er det nødvendigt at have et stærkt kompetencesæt samt en bredere forståelse af, hvad fremtidens kodning kan byde på. En måde at afgøre, hvilke færdigheder det er værd at investere i at opnå, er at arbejde med en teknisk rekrutterer, som vil have en god fornemmelse af, hvad organisationer i branchen forventer i dag, og hvad de sandsynligvis vil kræve af deres medarbejdere i fremtiden.