Kunstig intelligens og maskinlæring i programvareutvikling

Publisert av Platon

Følgere: 0

Ny teknologi har alltid forvandlet aspekter av livene våre, men kanskje ingen har mer potensial til å bringe endring enn kunstig intelligens (AI) og maskinlæring (ML). Mens den siste utviklingen blir fulgt med spenning av noen og bevingelse av andre, må ingeniører se på hvordan de best kan brukes.

Blant områdene hvor denne utviklingen vil ha størst innvirkning er programvare, og allerede nå ser vi hvordan programvareingeniører bruker disse spennende nye teknologiene. En GitHub-undersøkelse funnet 92 % av programvareutviklerne bruker kunstig intelligens til en viss grad. Vi vil gjerne utforske noen av årsakene.

Vi nevnte at et økende antall programvareutviklere er det bruke AI for å lage rammeverk med lav kode å utvikle sine applikasjoner. Det er andre fordeler også.

Forskjellen mellom AI og ML

Begrepene AI og ML brukes ofte om hverandre, men selv om de er like, er de ikke like. AI er et bredere begrep som refererer til datamaskiners evne til å bruke logikk til å utføre oppgaver i den virkelige verden. ML er en tilnærming til AI som bruker algoritmer, dataanalyse, ligninger og modellering for å tillate datamaskiner å identifisere mønstre. Begge har et bredt spekter av bruksområder på tvers av et bredt spekter av sektorer, fra hjemmet til utdanning til helsevesenet, så vel som i virksomhet og produksjon.

Naturlig språkbehandling

Naturlig språkbehandling gjør at dataapplikasjoner kan forstå både tekst og talt ord. Dette danner allerede teknologi som er en del av våre daglige liv, for eksempel tekst-til-tale-dikteringsapplikasjoner, chatbots, og stemmestyrte GPS-systemer.

Når du bruker naturlig språkbehandling i applikasjoner, må programvareingeniører bryte ned delene av tale slik at datamaskinen kan forstå det. Problemer som kan oppstå kan inkludere ord med mer enn én, som betyr hvor datamaskinen må finne ut hvilken betydning som brukes, navngitt enhetsgjenkjenning som person- og stedsnavn, og kjernereferanseoppløsning, der datamaskinen må forstå at to ord kan referere til en enkelt enhet som "han" og "Fred" når de refererer til en bestemt person.

Prediktiv analyse

Prediktiv analyse forutsier fremtidige trender ved hjelp av interne og eksterne data kombinert med statistiske algoritmer. Dette har et utall bruksområder i virksomheten, som å forbedre leveringstider, organisere varelager og øke salget. Tradisjonelt utført av menneskelige analytikere, har AI kraften til å gjøre disse oppgavene mer effektive. Maskinlæring og historiske data kan brukes med kjente data, men hjelper ikke når historiske data ikke forutsier fremtiden, for eksempel skiftende værmønstre eller en naturkatastrofe som påvirker frakten av råvarer. AI øker muligheten til å flagge opp mulige og sannsynlige hendelser før de skjer, noe som gir bedrifter tid til å forberede seg.

Dette må kobles sammen med overvåkingsteknologi som Internet of Things (IoT), en teknologi som kombinerer tingene vi bruker med Internett for å lage nettverk av tilkoblede enheter, noe som resulterer i smarte hjem, sykehus og til og med byer. På et lager, for eksempel, kan et IoT-system overvåke i sanntid, sende et varsel om lavt lager og la flere bestilles. Over tid vil et AI-basert system begynne å gjenkjenne mønstre fra dataene som samles inn, slik at lager kan bestilles og lagres mer effektivt.

Bedrifter krever et økende antall dyktige ingeniører med god forståelse av AI og maskinlæringsteknologi, inkludert IoT, noe som gjør det til et smart karrierevalg med opplæringsalternativer som mastergrader som er allment tilgjengelige enten personlig eller via høykvalitets nettkurs. Et godt eksempel på disse finner du ved Baylor University. For de som lurer hva er IoT og andre AI-drevne applikasjoner er, dette er aspekter av masterprogrammene ved Baylor University som er designet for ambisiøse programvareingeniører som ønsker å studere for en akkreditert Master of Science in Computer Science online-grad. For eksempel kan studenter studere moduler som fokuserer på programvareverifisering og validering og datakommunikasjon, to viktige aspekter ved å navigere i IoT som en svært dyktig programvareingeniør.

Anbefalingssystemer

Suksess i virksomheten handler ofte om å få de riktige produktene foran de rette kundene. Spesielt i e-handel, betyr dette å forstå hva en bestemt kunde sannsynligvis vil kjøpe, slik at disse kan vises i deres anbefalinger eller målrettede annonser. I tillegg til e-handel kan dette brukes i media og underholdningssystemer eller sosiale medier for å analysere seermønstre for å finne innhold som vil interessere dem. AI kan brukes til å analysere mønstre hos en kunde eller populasjon av kunder for å gjøre stadig mer nøyaktige spådommer og øke engasjementet. Det har også implikasjoner for helsevesenet, der det kan bruke trender i medisinsk historie til å anbefale det som sannsynligvis vil være den mest effektive behandlingen, og bidra til å redusere de totale kostnadene.

Sikkerhetsprogramvare

I sikkerhetsprogramvare kan maskinlæringssystemer analysere de vanlige trafikkmønstrene i et bedriftsnettverk. Den kan også overvåke tilkoblinger, pålogginger, dataflyt og tilgang for å se etter uvanlig og derfor muligens mistenkelig aktivitet. Hvis noe mistenkelig registreres, kan det endre IT-systemene slik at det raskt kan iverksettes tiltak for å sikre nettverket og eventuelle sensitive data.

Testarkitektur vil sannsynligvis bli stadig viktigere, med ny programvare som kontinuerlig testes for å se etter feil, feil eller mulige sikkerhetsproblemer. Ved å automatisere disse testene kan de utføres mer regelmessig og effektivt. EN mange DevOps-verktøy og smidige prosesser kan bidra til å forbedre sikkerheten.

Er dette slutten for den menneskelige programvareutvikleren?

En av de store fryktene med AI er at det kan gjøre menneskelige operatører foreldet. Dette er imidlertid neppe tilfelle; dagens AI-teknologi er ikke i nærheten av å kunne erstatte menneskelige programvareutviklere. Imidlertid endrer AI rollen. Ved å automatisere oppgaver kan det frigjøre programvareutvikleren for andre, mer kreative oppgaver, mens kontinuerlig innsamling og analyse av data vil varsle programvareutvikleren om potensielle problemer før de forårsaker betydelige problemer. I tillegg rapporterer rundt 80 % av programmererne at AI vil gjøre koden deres mer samarbeidende. I stedet for å erstatte menneskelige programvareutviklere og ingeniører, vil AI øke etterspørselen etter godt kvalifiserte programvareingeniører som fullt ut forstår AI-teknologi og forstår hvordan man bruker den på alle stadier av programvaredesign, fra innledende konsepter til utvikling, testing og implementering også som overvåking av programvare for å sikre at den kjører sikkert og effektivt.

For alle som vurderer en karriere innen IT eller ønsker å fremme en eksisterende karriere, er det å få kvalifikasjoner gjennom kurs som dekker AI, maskinlæring, tingenes internett og annen AI-drevet teknologi et skritt vel verdt å ta. AI-drevne systemer kommer bare til å øke i løpet av de neste årene og tiårene, noe som sikrer at programvareutviklere og ingeniører fortsatt er svært etterspurt.