O uso do Deep Learning para escrever código pode ajudar os desenvolvedores de software a se destacarem?

Republicado por Platão

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Embora existam muitos empregos em tecnologia no momento, graças à lacuna de talentos em tecnologia e à Grande Renúncia, para pessoas que desejam garantir pacotes competitivos e acelerar sua carreira de desenvolvimento de software com trabalhos java, um conhecimento de aprendizado profundo ou IA pode ajudá-lo a se destacar do resto.

O mundo da tecnologia está mudando em um ritmo alarmante, e a IA é algo que os que estão no mundo da tecnologia devem adotar e seguir para permanecer no jogo. Então, pode usar deep learning escrever código ajuda você a se destacar como desenvolvedor de software?

O que é Deep Learning?

Deep Learning é um conceito que surgiu em 2006, com de Geoffrey Hinton Conceito de treinamento de DNNs (Deep Neural Networks). O potencial de aprendizado do aprendizado profundo foi demonstrado pelo AlphaGo em 2016 e, hoje, é usado cada vez mais para criar ferramentas de engenharia de software (SE) de alto nível. Em poucas palavras, o aprendizado profundo ensina máquinas e robôs a “pensar” como humanos e a aprender pelo exemplo.

O aprendizado profundo é alcançado quando os dados são executados através de camadas de algoritmos de rede neural. Em cada camada, as informações são processadas e simplificadas antes de serem passadas para a próxima. Dessa forma, há espaço para o aprendizado profundo permitir que uma máquina ou robô “aprenda” informações sobre dados que possuem algumas centenas de recursos. No entanto, se a informação tiver um grande volume de recursos ou colunas, ou se os dados não forem estruturados, o processo torna-se proibitivamente complicado.

Usando aprendizado profundo para escrever código

Qualquer desenvolvedor de software saberá lhe dizer que pode levar anos para aprender a escrever código de computador com eficiência. Semelhante ao aprendizado de outro idioma, a codificação requer precisão absoluta e uma compreensão profunda da tarefa em mãos e de como obter a resposta desejada.

Se o aprendizado profundo permite que um robô ou máquina pense e aprenda em um conjunto específico de dados da mesma maneira que os humanos, há potencial para que o processo de criação de código seja bastante simplificado pela IA, ou aprendizado profundo.

Em todos os setores, existe uma corrente de medo de que a IA assuma nossos empregos. De escritores de conteúdo a codificadores, murmúrios de que a IA pode um dia ser capaz de fazer o que fazemos, em uma fração do tempo, é preocupante ou uma possibilidade irreal, dependendo do tipo de pessoa que você é.

Exercendo cautela

Embora o aprendizado profundo certamente tenha seu lugar no mundo avançado do desenvolvimento de software, no momento, ainda é vital que o processo seja realizado por um desenvolvedor de software que use aprendizado profundo ou IA para auxiliar no processo. Como acontece com muitos avanços tecnológicos inovadores, embora o potencial possa ser claro, a fé cega pode levar a problemas significativos, incluindo brechas na segurança. Assim como um ser humano pode cometer erros de julgamento, a IA também pode. E no caso do aprendizado profundo, as informações aprendidas por meio do processo são tão boas quanto sua fonte de dados original; uma pequena anomalia ou falha na qualidade pode levar a erros de codificação significativos.

Outra desvantagem do aprendizado profundo para escrever código é que, se o código não tiver sido originado por um desenvolvedor de software, ele corre o risco de cometer plágio. Afinal, se seus algoritmos de aprendizado profundo aprendem um conjunto de processos, é lógico que, dados os mesmos dados, a vontade de outra pessoa também.

Alcançar o equilíbrio

Em um mundo em rápida evolução, sempre vale a pena conhecer os últimos avanços, para que possam ser explorados até seus limites enquanto se preparam os processos futuros. É possível compensar os riscos da criação de código por meio de aprendizado profundo implementando um processo de revisão eficaz que pode incluir testes de qualidade de código em todos os estágios de desenvolvimento ou designar uma equipe maior para realizar processos de revisão. O que está claro é que a vigilância é importante; enquanto aprendizado profundo, sem dúvida tem um enorme potencial para tornar a codificação e o desenvolvimento de software mais eficazes, ao contrário dos humanos, a IA não é responsável por uma equipe e pode cometer erros potencialmente catastróficos se não for supervisionada.

Conclusão

Quando se trata de escrever código, o aprendizado profundo pode ajudá-lo a produzir códigos mais precisos e mais rapidamente. Portanto, é um benefício claro para um desenvolvedor de software poder, ou pelo menos estar aberto para, usar o aprendizado profundo para escrever código. Não fazer isso pode resultar em ficar para trás, pois a indústria continua avançando em um ritmo notável. No entanto, a aprendizagem profunda não é tudo para aqueles que procuram desenvolver sua carreira de software.

Para garantir empregos competitivos em python ou java, é necessário ter um forte conjunto de habilidades, bem como uma compreensão mais ampla do que o futuro da codificação pode trazer. Uma maneira de determinar em quais habilidades vale a pena investir é trabalhar com um recrutador de tecnologia, que terá uma boa noção do que as organizações do setor esperam hoje e do que provavelmente exigirão de seus funcionários no futuro.