Kunstig intelligens og maskinlæring i softwareudvikling

Genudgivet af Platon

Abonnenter: 0

Ny teknologi har altid transformeret aspekter af vores liv, men måske har ingen mere potentiale til at bringe forandring end kunstig intelligens (AI) og machine learning (ML). Mens den seneste udvikling bliver iagttaget med spænding af nogle og ængstelse af andre, må ingeniører se på, hvordan de bedst bruges.

Blandt de områder, hvor denne udvikling vil have størst indflydelse, er software, og allerede nu ser vi, hvordan softwareingeniører bruger disse spændende nye teknologier. En GitHub-undersøgelse fundet 92 % af softwareudviklerne bruger kunstig intelligens til en vis grad. Vi vil gerne undersøge nogle af årsagerne.

Vi nævnte, at et stigende antal softwareudviklere er bruge AI til at skabe rammer med lav kode at udvikle deres applikationer. Der er også andre fordele.

Forskellen mellem AI og ML

Begreberne AI og ML bruges ofte i flæng, men selvom de ligner hinanden, er de ikke ens. AI er et bredere udtryk, der refererer til computeres evne til at bruge logik til at udføre opgaver i den virkelige verden. ML er en tilgang til AI, der bruger algoritmer, dataanalyse, ligninger og modellering for at give computere mulighed for at identificere mønstre. Begge har en bred vifte af applikationer på tværs af en bred vifte af sektorer, fra hjemmet til uddannelse til sundhedspleje, såvel som i forretning og fremstilling.

Naturlig sprogbehandling

Naturlig sprogbehandling gør det muligt for computerapplikationer at forstå både tekst og talt ord. Dette er allerede ved at danne teknologi, der er en del af vores daglige liv, såsom tekst-til-tale dikteringsapplikationer, chatbots, og stemmestyrede GPS-systemer.

Når man bruger naturlig sprogbehandling i applikationer, skal softwareingeniører nedbryde talens dele, så computeren kan forstå det. Problemer, der kan opstå, kan omfatte ord med mere end én, hvilket betyder, hvor computeren skal finde ud af, hvilken betydning der bruges, navngivne entitetsgenkendelse, såsom person- og stednavne, og coreference-opløsning, hvor computeren skal forstå, at to ord kan referere til en enkelt enhed, såsom "han" og "Fred", når de henviser til en bestemt person.

Forudsigelig analyse

Prediktiv analyse forudsiger fremtidige tendenser ved hjælp af interne og eksterne data kombineret med statistiske algoritmer. Dette har et utal af anvendelser i erhvervslivet, såsom at forbedre leveringstider, organisere lagerbeholdning og øge salget. Traditionelt udført af menneskelige analytikere har AI magten til at gøre disse opgaver mere effektive. Maskinlæring og historiske data kan bruges med kendte data, men hjælper ikke, når historiske data ikke forudsiger fremtiden, såsom skiftende vejrmønstre eller en naturkatastrofe, der påvirker forsendelsen af råvarer. AI øger muligheden for at markere mulige og sandsynlige begivenheder, før de sker, hvilket giver virksomheder tid til at forberede sig.

Dette skal parres med overvågningsteknologi såsom Internet of Things (IoT), en teknologi, der kombinerer de ting, vi bruger med internettet til at skabe netværk af tilsluttede enheder, hvilket resulterer i smarte hjem, hospitaler og endda byer. På et lager kan et IoT-system f.eks. overvåge i realtid, sende en advarsel om lavt lager og tillade, at flere kan bestilles. Over tid vil et AI-baseret system begynde at genkende mønstre fra de indsamlede data, hvilket gør det muligt at bestille og opbevare lager mere effektivt.

Virksomheder har brug for et stigende antal dygtige ingeniører med en god forståelse af AI og maskinlæringsteknologi, herunder IoT, hvilket gør det til et smart karrierevalg med uddannelsesmuligheder såsom mastergrader, der er bredt tilgængelige enten personligt eller via onlinekurser af høj kvalitet. Et godt eksempel på disse kan findes på Baylor University. For dem, der undrer sig hvad er IoT og andre AI-drevne applikationer er, disse er aspekter af kandidatuddannelserne ved Baylor University, der er designet til håbefulde softwareingeniører, der ønsker at studere til en akkrediteret Master of Science i Computer Science online-grad. For eksempel kan studerende studere moduler, der fokuserer på softwareverifikation og -validering og datakommunikation, to vigtige aspekter af at navigere i IoT som en højtuddannet softwareingeniør.

Anbefalingssystemer

Succes i erhvervslivet handler ofte om at få de rigtige produkter foran de rigtige kunder. Især i e-handel, betyder det at forstå, hvad en bestemt kunde sandsynligvis vil købe, så disse kan vises i deres anbefalinger eller målrettede annoncer. Ud over e-handel kan dette bruges i medie- og underholdningssystemer eller sociale medier til at analysere visningsmønstre for at finde indhold, der vil interessere dem. AI kan bruges til at analysere mønstre hos en kunde eller kundepopulation for at lave mere præcise forudsigelser og øge engagementet. Det har også konsekvenser for sundhedsvæsenet, hvor det kan bruge tendenser i sygehistorien til at anbefale, hvad der sandsynligvis vil være den mest effektive behandling, hvilket hjælper med at reducere de samlede omkostninger.

Sikkerhedssoftware

I sikkerhedssoftware kan maskinlæringssystemer analysere de almindelige trafikmønstre i et firmanetværk. Det kan også overvåge forbindelser, logins, dataflow og adgang for at tjekke for usædvanlig og derfor muligvis mistænkelig aktivitet. Hvis der konstateres noget mistænkeligt, kan det ændre it-systemerne, så der hurtigt kan sættes ind for at sikre netværket og eventuelle følsomme data.

Testarkitektur vil sandsynligvis blive stadig vigtigere, hvor ny software løbende testes for at tjekke for eventuelle fejl, fejl eller mulige sikkerhedsproblemer. Automatisering af disse test vil gøre det muligt at udføre dem mere regelmæssigt og effektivt. EN masser af DevOps-værktøjer og agile processer kan være med til at forbedre sikkerheden.

Er dette enden for den menneskelige softwareudvikler?

En af de store frygt ved AI er, at det kan gøre menneskelige operatører forældede. Dette vil dog næppe være tilfældet; nuværende AI-teknologi er ikke i nærheden af at kunne erstatte menneskelige softwareudviklere. Imidlertid er AI ved at omdanne rollen. Ved at automatisere opgaver kan det frigøre softwareudvikleren til andre, mere kreative opgaver, mens den løbende indsamling og analyse af data vil advare softwareudvikleren om potentielle problemer, før de forårsager væsentlige problemer. Også omkring 80% af programmører rapporterer, at AI vil gøre deres kode mere samarbejdende. I stedet for at erstatte menneskelige softwareudviklere og ingeniører, vil AI sætte skub i efterspørgslen efter velkvalificerede softwareingeniører, der fuldt ud forstår AI-teknologi og forstår, hvordan man bruger den på alle stadier af softwaredesign, fra indledende koncepter til udvikling, test og implementering. som overvågning af software for at sikre, at den kører sikkert og effektivt.

For alle, der overvejer en karriere inden for IT eller ønsker at fremme en eksisterende karriere, er det et skridt, der er værd at tage, at opnå kvalifikationer gennem kurser, der dækker AI, maskinlæring, tingenes internet og enhver anden AI-drevet teknologi. AI-drevne systemer vil kun stige i løbet af de næste år og årtier, hvilket sikrer, at softwareudviklere og -ingeniører forbliver meget efterspurgte.