Can Using Deep Learning To Write Code Help Software Developers Stand Out?

Ripubblicato da Platone

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Sebbene al momento ci siano molti posti di lavoro nel settore tecnologico grazie al divario di talenti tecnologici e alle grandi dimissioni, per le persone che vogliono assicurarsi pacchetti competitivi e accelerare la loro carriera di sviluppo software con ricercati lavori java, una conoscenza del deep learning o dell'intelligenza artificiale potrebbe aiutarti a distinguerti dagli altri.

Il mondo della tecnologia sta cambiando a un ritmo allarmante e l'intelligenza artificiale è qualcosa che chi è nel mondo della tecnologia deve abbracciare e con cui muoversi per rimanere in gioco. Quindi, puoi usare apprendimento profondo scrivere codice ti aiuta a distinguerti come sviluppatore di software?

Cos'è l'apprendimento profondo?

Deep Learning è un concetto nato per la prima volta nel 2006, con di Geoffrey Hinton Concetto di formazione DNNs (Deep Neural Networks). Il potenziale di apprendimento del deep learning è stato ulteriormente dimostrato da AlphaGo nel 2016 e, oggi, è sempre più utilizzato per creare strumenti di ingegneria del software (SE) di alto livello. In poche parole, il deep learning insegna a macchine e robot a “pensare” come gli esseri umani e a imparare con l'esempio.

Il deep learning si ottiene quando i dati vengono eseguiti attraverso livelli di algoritmi di rete neurale. Ad ogni livello, le informazioni vengono elaborate e semplificate prima di essere trasferite al successivo. Pertanto, c'è spazio per il deep learning per consentire a una macchina o a un robot di "apprendere" informazioni sui dati che hanno alcune centinaia di funzionalità. Tuttavia, se le informazioni hanno un grande volume di caratteristiche o colonne, o se i dati non sono strutturati, il processo diventa proibitivamente ingombrante.

Utilizzo del deep learning per scrivere codice

Qualsiasi sviluppatore di software sarà in grado di dirti che possono essere necessari anni per imparare a scrivere codice per computer in modo efficace. Simile all'apprendimento di un'altra lingua, la programmazione richiede precisione assoluta e una profonda comprensione del compito da svolgere e di come ottenere la risposta desiderata.

Se il deep learning consente a un robot o a una macchina di pensare e apprendere attraverso un set specifico di dati nello stesso modo in cui possono farlo gli esseri umani, è possibile che il processo di creazione del codice venga notevolmente semplificato dall'intelligenza artificiale o dal deep learning.

In tutti i settori, c'è una corrente di paura che l'IA prenda il controllo dei nostri posti di lavoro. Dagli autori di contenuti ai programmatori, mormorare che un giorno l'IA potrebbe essere in grado di fare ciò che facciamo noi, in una frazione del tempo, è una possibilità preoccupante o irrealistica, a seconda del tipo di persona che sei.

Esercitare cautela

Sebbene il deep learning abbia sicuramente il suo posto nel mondo in evoluzione dello sviluppo del software, al momento è ancora fondamentale che il processo sia intrapreso da uno sviluppatore di software che utilizza il deep learning o l'intelligenza artificiale per assistere nel processo. Come per molti progressi tecnologici rivoluzionari, sebbene il potenziale possa essere chiaro, la fede cieca potrebbe portare a problemi significativi, comprese violazioni della sicurezza. Proprio come un essere umano può commettere errori di giudizio, così può farlo l'IA. E nel caso del deep learning, le informazioni apprese attraverso il processo sono valide solo quanto la loro fonte di dati originale; una piccola anomalia o mancanza di qualità potrebbe portare a significativi errori di codifica.

Un altro svantaggio del deep learning per scrivere codice è che, se il codice non è stato originato da uno sviluppatore di software, potrebbe essere a rischio di commettere plagio. Dopotutto, se i tuoi algoritmi di deep learning apprendono una serie di processi, è ovvio che, dati gli stessi dati, anche qualcun altro lo farà.

Raggiungere l'equilibrio

In un mondo in rapida evoluzione, è sempre utile conoscere gli ultimi progressi, in modo che possano essere esplorati fino ai loro limiti durante i processi di correzione futura. È possibile compensare i rischi della creazione del codice tramite il deep learning implementando un processo di revisione efficace che potrebbe includere il test della qualità del codice in tutte le fasi di sviluppo o assegnando un team più grande per intraprendere processi di revisione. Ciò che è chiaro è che la vigilanza è importante; Mentre apprendimento profondo indubbiamente ha un enorme potenziale nel rendere più efficace la codifica e lo sviluppo del software, a differenza degli esseri umani, l'IA non è responsabile nei confronti di un team e potrebbe commettere errori potenzialmente catastrofici se completamente senza supervisione.

Conclusione

Quando si tratta di scrivere codice, il deep learning può aiutarti a produrre codice più accurato, più rapidamente. Pertanto, è di chiaro vantaggio per uno sviluppatore di software essere in grado, o almeno aperto, di utilizzare il deep learning per scrivere codice. In caso contrario, si potrebbe rimanere indietro mentre l'industria continua ad avanzare a un ritmo notevole. Tuttavia, il deep learning non è tutto per coloro che cercano di sviluppare la propria carriera nel software.

Per garantire posti di lavoro competitivi in Python o Java, è necessario disporre di un forte set di competenze e di una comprensione più ampia di ciò che potrebbe riservare il futuro della codifica. Un modo per determinare in quali competenze vale la pena investire è lavorare con un recruiter tecnologico, che avrà una buona idea di ciò che le organizzazioni del settore si aspettano oggi e di ciò che probabilmente richiederanno ai propri dipendenti in futuro.