Μπορούν να ξεχωρίσουν οι προγραμματιστές λογισμικού με τη χρήση του Deep Learning για τη σύνταξη κώδικα;

Αναδημοσίευση από τον Πλάτωνα

Ακολουθούν: 0

Παρόλο που υπάρχουν πολλές τεχνολογικές θέσεις εργασίας αυτή τη στιγμή, χάρη στο χάσμα τεχνολογικών ταλέντων και τη Μεγάλη Παραίτηση, για άτομα που θέλουν να εξασφαλίσουν ανταγωνιστικά πακέτα και να επιταχύνουν την καριέρα τους στην ανάπτυξη λογισμικού με περιζήτητα θέσεις εργασίας java, μια γνώση βαθιάς μάθησης ή τεχνητής νοημοσύνης θα μπορούσε να σας βοηθήσει να ξεχωρίσετε από τους υπόλοιπους.

Ο κόσμος της τεχνολογίας αλλάζει με ανησυχητικό ρυθμό και η τεχνητή νοημοσύνη είναι κάτι που όσοι στον κόσμο της τεχνολογίας πρέπει να αγκαλιάσουν και να κινηθούν με αυτό για να παραμείνουν στο παιχνίδι. Έτσι, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε βαθιά μάθηση Το να γράψετε κώδικα σας βοηθά να ξεχωρίσετε ως προγραμματιστής λογισμικού;

Τι είναι το Deep Learning;

Το Deep Learning είναι μια έννοια που πρωτοεμφανίστηκε το 2006, με του Τζέφρι Χίντον Έννοια εκπαίδευσης DNN (Deep Neural Networks). Το δυναμικό μάθησης της βαθιάς μάθησης καταδείχθηκε περαιτέρω από το AlphaGo το 2016 και, σήμερα, χρησιμοποιείται όλο και περισσότερο για τη δημιουργία εργαλείων μηχανικής λογισμικού υψηλού επιπέδου (SE). Με λίγα λόγια, η βαθιά μάθηση διδάσκει τις μηχανές και τα ρομπότ να «σκέφτονται» όπως οι άνθρωποι και να μαθαίνουν με το παράδειγμα.

Η βαθιά μάθηση επιτυγχάνεται όταν τα δεδομένα εκτελούνται μέσω επιπέδων αλγορίθμων νευρωνικών δικτύων. Σε κάθε επίπεδο, οι πληροφορίες επεξεργάζονται και απλοποιούνται πριν περάσουν στο επόμενο. Ως εκ τούτου, υπάρχει χώρος για βαθιά μάθηση για να μπορέσει μια μηχανή ή ένα ρομπότ να «μάθουν» πληροφορίες σχετικά με δεδομένα που έχουν μερικές εκατοντάδες χαρακτηριστικά. Ωστόσο, εάν οι πληροφορίες έχουν μεγάλο όγκο χαρακτηριστικών ή στηλών ή εάν τα δεδομένα δεν είναι δομημένα, η διαδικασία γίνεται απαγορευτικά δυσκίνητη.

Χρήση βαθιάς εκμάθησης για τη σύνταξη κώδικα

Οποιοσδήποτε προγραμματιστής λογισμικού θα μπορεί να σας πει ότι μπορεί να χρειαστούν χρόνια για να μάθετε να γράφετε αποτελεσματικά κώδικα υπολογιστή. Παρόμοια με την εκμάθηση μιας άλλης γλώσσας, η κωδικοποίηση απαιτεί απόλυτη ακρίβεια και βαθιά κατανόηση της εργασίας που εκτελείται και πώς να επιτύχετε την επιθυμητή απόκριση.

Εάν η βαθιά εκμάθηση επιτρέπει σε ένα ρομπότ ή μια μηχανή να σκέφτεται και να μαθαίνει σε ένα συγκεκριμένο σύνολο δεδομένων με τον ίδιο τρόπο που μπορούν οι άνθρωποι, υπάρχει πιθανότητα η διαδικασία δημιουργίας κώδικα να απλοποιηθεί πολύ από την τεχνητή νοημοσύνη ή τη βαθιά μάθηση.

Σε όλες τις βιομηχανίες, υπάρχει ένα ρεύμα φόβου ότι η τεχνητή νοημοσύνη θα αναλάβει τις δουλειές μας. Από τους συγγραφείς περιεχομένου μέχρι τους κωδικοποιητές, οι μουρμούρες ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί μια μέρα να είναι σε θέση να κάνει αυτό που κάνουμε, σε ένα κλάσμα του χρόνου, είναι είτε ανησυχητική είτε μη ρεαλιστική πιθανότητα, ανάλογα με τον τύπο του ατόμου που είστε.

Ασκώντας προσοχή

Ενώ η βαθιά μάθηση έχει σίγουρα τη θέση της στον προοδευτικό κόσμο της ανάπτυξης λογισμικού, προς το παρόν, εξακολουθεί να είναι ζωτικής σημασίας η διαδικασία να αναλαμβάνεται από έναν προγραμματιστή λογισμικού που χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση ή AI για να βοηθήσει στη διαδικασία. Όπως συμβαίνει με πολλές πρωτοποριακές τεχνολογικές εξελίξεις, αν και το δυναμικό μπορεί να είναι ξεκάθαρο, η τυφλή πίστη θα μπορούσε να οδηγήσει σε σημαντικά προβλήματα, συμπεριλαμβανομένων των παραβιάσεων της ασφάλειας. Ακριβώς όπως ένας άνθρωπος μπορεί να κάνει λάθη στην κρίση, έτσι μπορεί να κάνει και η τεχνητή νοημοσύνη. Και στην περίπτωση της βαθιάς μάθησης, οι πληροφορίες που μαθαίνονται μέσω της διαδικασίας είναι εξίσου καλές με την αρχική τους πηγή δεδομένων. Μια μικρή ανωμαλία ή έλλειψη ποιότητας θα μπορούσε να οδηγήσει σε σημαντικά σφάλματα κωδικοποίησης.

Ένα άλλο μειονέκτημα της βαθιάς εκμάθησης για τη σύνταξη κώδικα είναι ότι, εάν ο κώδικας δεν έχει δημιουργηθεί από έναν προγραμματιστή λογισμικού, θα μπορούσε να κινδυνεύσει να διαπράξει λογοκλοπή. Σε τελική ανάλυση, εάν οι αλγόριθμοι βαθιάς εκμάθησής σας μαθαίνουν ένα σύνολο διαδικασιών, είναι λογικό ότι, δεδομένων των ίδιων δεδομένων, θα είναι και η βούληση κάποιου άλλου.

Επίτευξη της ισορροπίας

Σε έναν κόσμο που κινείται γρήγορα, αξίζει πάντα να γνωρίζουμε τις πιο πρόσφατες εξελίξεις, ώστε να μπορούν να εξερευνηθούν στα όριά τους κατά τις μελλοντικές διαδικασίες ελέγχου. Είναι δυνατό να αντισταθμιστούν οι κίνδυνοι της δημιουργίας κώδικα μέσω της βαθιάς μάθησης με την εφαρμογή μιας αποτελεσματικής διαδικασίας αναθεώρησης που θα μπορούσε να περιλαμβάνει δοκιμές ποιότητας κώδικα σε όλα τα στάδια ανάπτυξης ή την ανάθεση μιας μεγαλύτερης ομάδας για την ανάληψη διαδικασιών αναθεώρησης. Αυτό που είναι σαφές είναι ότι η επαγρύπνηση είναι σημαντική. ενώ βαθιά μάθηση αναμφίβολα έχει τεράστιες δυνατότητες στο να κάνει την κωδικοποίηση και την ανάπτυξη λογισμικού πιο αποτελεσματική, σε αντίθεση με τους ανθρώπους, η τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι υπόλογη σε μια ομάδα και θα μπορούσε να κάνει δυνητικά καταστροφικά λάθη εάν δεν εποπτεύεται εντελώς.

Συμπέρασμα

Όταν πρόκειται για τη σύνταξη κώδικα, η βαθιά εκμάθηση μπορεί να σας βοηθήσει να δημιουργήσετε πιο ακριβή κώδικα, πιο γρήγορα. Επομένως, είναι σαφές όφελος για έναν προγραμματιστή λογισμικού να μπορεί, ή τουλάχιστον να είναι ανοιχτός, να χρησιμοποιεί βαθιά μάθηση για να γράψει κώδικα. Σε αντίθετη περίπτωση, θα μπορούσε να μείνει πίσω, καθώς ο κλάδος συνεχίζει να προχωρά με αξιοσημείωτο ρυθμό. Ωστόσο, η βαθιά μάθηση δεν είναι το μόνο και τέλος για όσους θέλουν να αναπτύξουν την καριέρα τους στο λογισμικό.

Για να εξασφαλίσετε ανταγωνιστικές θέσεις εργασίας σε python ή java, είναι απαραίτητο να έχετε ένα ισχυρό σύνολο δεξιοτήτων καθώς και μια ευρύτερη κατανόηση του τι μπορεί να επιφυλάσσει το μέλλον της κωδικοποίησης. Ένας τρόπος για να προσδιορίσετε ποιες δεξιότητες αξίζει να επενδύσετε είναι να συνεργαστείτε με έναν υπεύθυνο προσλήψεων τεχνολογίας, ο οποίος θα έχει μια καλή αίσθηση του τι περιμένουν σήμερα οι οργανισμοί του κλάδου και τι είναι πιθανό να απαιτήσουν από τους υπαλλήλους τους στο μέλλον.