Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w tworzeniu oprogramowania

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Nowa technologia zawsze zmieniała aspekty naszego życia, ale być może żadna nie ma większego potencjału do wprowadzenia zmian niż sztuczna inteligencja (AI) i uczenie maszynowe (ML). Podczas gdy jedni patrzą na najnowsze osiągnięcia z podekscytowaniem, a inni z niepokojem, inżynierowie muszą zastanowić się, jak najlepiej je wykorzystać.

Do obszarów, na które te zmiany będą miały największy wpływ, należy oprogramowanie. Już teraz widzimy, jak inżynierowie oprogramowania korzystają z tych nowych, ekscytujących technologii. Znaleziono jedną ankietę GitHub 92% twórców oprogramowania w pewnym stopniu korzysta ze sztucznej inteligencji. Chcielibyśmy zbadać niektóre przyczyny.

Wspomnieliśmy, że rośnie liczba twórców oprogramowania wykorzystanie sztucznej inteligencji do tworzenia frameworków o niskim kodzie aby rozwijać swoje aplikacje. Istnieją również inne korzyści.

Różnica między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym

Terminy AI i ML są często używane zamiennie, ale choć są podobne, nie są tym samym. Sztuczna inteligencja to szerszy termin odnoszący się do zdolności komputerów do wykorzystywania logiki do wykonywania zadań w świecie rzeczywistym. ML to jedno z podejść do sztucznej inteligencji, które wykorzystuje algorytmy, analizę danych, równania i modelowanie, aby umożliwić komputerom identyfikację wzorców. Obydwa mają szeroki zakres zastosowań w wielu różnych sektorach, od domu, przez edukację, po opiekę zdrowotną, a także w biznesie i produkcji.

Przetwarzanie języka naturalnego

Przetwarzanie języka naturalnego umożliwia aplikacjom komputerowym rozumienie zarówno tekstu, jak i słowa mówionego. To już kształtuje technologię, która jest częścią naszego codziennego życia, taką jak aplikacje do dyktowania tekstu na mowę, nasze chatbotyoraz sterowane głosem systemy GPS.

Korzystając z przetwarzania języka naturalnego w aplikacjach, inżynierowie oprogramowania muszą rozbić części mowy, aby komputer mógł je zrozumieć. Problemy, które mogą wystąpić, mogą obejmować słowa posiadające więcej niż jeden, co oznacza, że komputer będzie musiał ustalić, jakie znaczenie jest użyte, rozpoznawanie nazwanych jednostek, takich jak nazwy osób i nazw miejsc, oraz rozpoznawanie współodniesień, gdzie komputer musi zrozumieć, że dwa słowa mogą odnosić się do pojedynczej istoty, np. „on” i „Fred”, gdy odnoszą się do konkretnej osoby.

Analityka predykcyjna

Analityka predykcyjna przewiduje przyszłe trendy na podstawie danych wewnętrznych i zewnętrznych w połączeniu z algorytmami statystycznymi. Ma to niezliczone zastosowania w biznesie, takie jak skrócenie czasu dostaw, organizacja zapasów i zwiększenie sprzedaży. Sztuczna inteligencja, tradycyjnie wykonywana przez analityków ludzkich, może zwiększyć efektywność tych zadań. Uczenie maszynowe i dane historyczne można wykorzystywać w przypadku znanych danych, ale nie są one pomocne, gdy dane historyczne nie przewidują przyszłości, na przykład zmieniających się warunków pogodowych lub klęski żywiołowej wpływającej na transport surowców. Sztuczna inteligencja zwiększa zdolność sygnalizowania możliwych i prawdopodobnych zdarzeń przed ich wystąpieniem, dając firmom czas na przygotowanie się.

Należy to połączyć z technologią monitorowania, taką jak Internet rzeczy (IoT), technologią, która łączy rzeczy, których używamy z Internetem, aby tworzyć sieci połączonych urządzeń, w wyniku czego powstają inteligentne domy, szpitale, a nawet miasta. Na przykład w magazynie system IoT może monitorować w czasie rzeczywistym, wysyłając powiadomienie o niskim stanie zapasów i umożliwiając zamówienie większej ilości. Z biegiem czasu system oparty na sztucznej inteligencji zacznie rozpoznawać wzorce na podstawie zebranych danych, umożliwiając efektywniejsze zamawianie i przechowywanie zapasów.

Przedsiębiorstwa wymagają coraz większej liczby wykwalifikowanych inżynierów dobrze znających sztuczną inteligencję i technologię uczenia maszynowego, w tym Internetu przedmiotów, co sprawia, że jest to mądry wybór kariery, ponieważ opcje szkoleniowe, takie jak studia magisterskie, są powszechnie dostępne osobiście lub za pośrednictwem wysokiej jakości kursów online. Dobry przykład można znaleźć na Uniwersytecie Baylor. Dla tych, którzy się zastanawiają czym jest IoT i inne aplikacje oparte na sztucznej inteligencji, są to aspekty programów magisterskich na Uniwersytecie Baylor, które są przeznaczone dla początkujących inżynierów oprogramowania, którzy chcą studiować w celu uzyskania akredytowanego tytułu magistra w dziedzinie informatyki online. Na przykład studenci mogą studiować moduły skupiające się na weryfikacji i walidacji oprogramowania oraz transmisji danych, czyli dwóch ważnych aspektach poruszania się po Internecie Rzeczy jako wysoko wykwalifikowany inżynier oprogramowania.

Systemy rekomendacji

Sukces w biznesie często zależy od przedstawienia właściwych produktów właściwym klientom. Szczególnie w e-commerceoznacza to zrozumienie, co dany klient prawdopodobnie będzie chciał kupić, aby mogło to pojawić się w jego rekomendacjach lub reklamach ukierunkowanych. Oprócz handlu elektronicznego można to wykorzystać w systemach medialnych i rozrywkowych lub mediach społecznościowych do analizowania wzorców oglądania w celu znalezienia treści, które ich zainteresują. Sztuczną inteligencję można wykorzystać do analizowania wzorców występujących u klienta lub populacji klientów, aby dokonywać coraz dokładniejszych prognoz i zwiększać zaangażowanie. Ma to również konsekwencje dla opieki zdrowotnej, gdzie można wykorzystać trendy w historii choroby, aby zalecić najskuteczniejsze leczenie, pomagając w ten sposób obniżyć całkowite koszty.

Oprogramowanie zabezpieczające

W oprogramowaniu zabezpieczającym systemy uczenia maszynowego mogą analizować regularne wzorce ruchu w sieci firmowej. Może także monitorować połączenia, loginy, przepływ danych i dostęp, aby sprawdzić, czy nie występują nietypowe, a zatem potencjalnie podejrzane działania. Jeśli zostanie zauważone coś podejrzanego, może to zmienić systemy IT, umożliwiając podjęcie szybkich działań w celu zabezpieczenia sieci i wszelkich wrażliwych danych.

Architektura testowa prawdopodobnie będzie zyskiwać na znaczeniu, a nowe oprogramowanie będzie stale testowane w celu wykrycia ewentualnych usterek, błędów lub ewentualnych problemów związanych z bezpieczeństwem. Automatyzacja tych testów pozwoli na ich przeprowadzanie częściej i efektywniej. A wiele narzędzi DevOps i procesów Agile może pomóc poprawić bezpieczeństwo.

Czy to koniec ludzkiego oprogramowania?

Jedną z największych obaw związanych ze sztuczną inteligencją jest to, że może ona sprawić, że ludzie staną się przestarzałymi. Jest to jednak mało prawdopodobne; obecna technologia sztucznej inteligencji w żadnym stopniu nie jest w stanie zastąpić ludzkich twórców oprogramowania. Jednak sztuczna inteligencja zmienia tę rolę. Automatyzując zadania, może zwolnić twórcę oprogramowania do innych, bardziej kreatywnych zadań, a ciągłe gromadzenie i analiza danych będzie ostrzegać twórcę oprogramowania o potencjalnych problemach, zanim spowodują one poważne kłopoty. Ponadto około 80% programistów twierdzi, że sztuczna inteligencja sprawi, że ich kod będzie bardziej oparty na współpracy. Zamiast zastępować twórców oprogramowania i inżynierów oprogramowania, sztuczna inteligencja będzie napędzać popyt na dobrze wykwalifikowanych inżynierów oprogramowania, którzy w pełni rozumieją technologię sztucznej inteligencji i rozumieją, jak z niej korzystać na każdym etapie projektowania oprogramowania, od wstępnych koncepcji po rozwój, testowanie i wdrażanie jak monitorowanie oprogramowania w celu zapewnienia jego bezpiecznego i wydajnego działania.

Dla każdego, kto rozważa karierę w IT lub chce rozwijać już istniejącą karierę, zdobywanie kwalifikacji na kursach obejmujących sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, Internet rzeczy i wszelkie inne technologie oparte na sztucznej inteligencji jest krokiem, który warto podjąć. W ciągu najbliższych lat i dziesięcioleci liczba systemów opartych na sztucznej inteligencji będzie coraz większa, co sprawi, że programiści i inżynierowie oprogramowania będą nadal bardzo poszukiwani.