Может ли использование глубокого обучения для написания кода помочь разработчикам программного обеспечения выделиться?

Переиздано Платоном

Читают: 0

Несмотря на то, что в настоящее время существует множество технических вакансий благодаря дефициту технических специалистов и Великой отставке, для людей, которые хотят получить конкурентоспособные пакеты и ускорить свою карьеру в области разработки программного обеспечения с востребованными Java рабочие места, знание глубокого обучения или искусственного интеллекта может помочь вам выделиться среди остальных.

Мир технологий меняется с пугающей скоростью, и ИИ — это то, что люди в мире технологий должны принять и использовать, чтобы оставаться в игре. Итак, можно ли с помощью глубокое обучение написать код поможет вам выделиться как разработчику программного обеспечения?

Что такое глубокое обучение?

Глубокое обучение — это концепция, впервые возникшая в 2006 г. Джеффри Хинтона Концепция обучения DNN (глубокие нейронные сети). Обучающий потенциал глубокого обучения был дополнительно продемонстрирован AlphaGo в 2016 году, и сегодня он все чаще используется для создания инструментов разработки программного обеспечения (SE) высокого уровня. Короче говоря, глубокое обучение учит машины и роботов «думать» как люди и учиться на собственном примере.

Глубокое обучение достигается, когда данные проходят через уровни алгоритмов нейронной сети. На каждом уровне информация обрабатывается и упрощается перед передачей на следующий. Таким образом, есть место для глубокого обучения, позволяющего машине или роботу «узнавать» информацию о данных, которые имеют несколько сотен функций. Однако, если информация имеет большой объем функций или столбцов или если данные неструктурированы, процесс становится чрезмерно громоздким.

Использование глубокого обучения для написания кода

Любой разработчик программного обеспечения сможет сказать вам, что на то, чтобы научиться эффективно писать компьютерный код, могут уйти годы. Подобно изучению другого языка, программирование требует абсолютной точности и глубокого понимания поставленной задачи, а также того, как добиться желаемого результата.

Если глубокое обучение позволяет роботу или машине думать и учиться на определенном наборе данных так же, как это делают люди, существует потенциал для значительного упрощения процесса создания кода с помощью ИИ или глубокого обучения.

Во всех отраслях существует поток опасений, что ИИ заменит наши рабочие места. От авторов контента до программистов, ропот о том, что ИИ однажды сможет делать то, что делаем мы, за долю времени, вызывает либо беспокойство, либо нереальную возможность, в зависимости от типа человека, которым вы являетесь.

Соблюдение осторожности

Хотя глубокое обучение, безусловно, занимает свое место в развивающемся мире разработки программного обеспечения, в настоящее время по-прежнему важно, чтобы этот процесс выполнялся разработчиком программного обеспечения, который использует глубокое обучение или ИИ для помощи в этом процессе. Как и в случае со многими новаторскими технологическими достижениями, хотя потенциал может быть очевиден, слепая вера может привести к серьезным проблемам, включая нарушения безопасности. Как человек может ошибаться в суждениях, так и ИИ. А в случае глубокого обучения информация, полученная в процессе, настолько хороша, насколько хорош ее исходный источник данных; одна небольшая аномалия или упущение в качестве могут привести к значительным ошибкам кодирования.

Еще один недостаток глубокого обучения написанию кода заключается в том, что, если код не был создан разработчиком программного обеспечения, он может подвергнуться риску совершения плагиата. В конце концов, если ваши алгоритмы глубокого обучения изучают набор процессов, само собой разумеется, что, учитывая те же данные, чужая воля тоже.

Достижение баланса

В быстро меняющемся мире всегда полезно знать о последних достижениях, чтобы их можно было изучить до предела при проверке будущих процессов. Можно компенсировать риски создания кода с помощью глубокого обучения, внедрив эффективный процесс проверки, который может включать проверку качества кода на всех этапах разработки или назначение более крупной команды для проведения процессов проверки. Ясно то, что бдительность важна; пока глубокое обучение несомненно имеет огромный потенциал в повышении эффективности кодирования и разработки программного обеспечения, в отличие от людей, ИИ не подотчетен команде и может совершать потенциально катастрофические ошибки, если полностью не контролируется.

Заключение

Когда дело доходит до написания кода, глубокое обучение может помочь вам создавать более точный код быстрее. Поэтому для разработчика программного обеспечения явно полезно иметь возможность или, по крайней мере, быть готовым использовать глубокое обучение для написания кода. Невыполнение этого требования может привести к отставанию, поскольку отрасль продолжает развиваться впечатляющими темпами. Однако глубокое обучение — это еще не все для тех, кто хочет развивать свою карьеру в области программного обеспечения.

Чтобы обеспечить конкурентоспособную работу в Python или Java, необходимо иметь сильный набор навыков, а также более широкое понимание того, что может быть в будущем кодирования. Один из способов определить, в приобретение каких навыков стоит инвестировать, — поработать с техническим рекрутером, который будет хорошо понимать, чего организации отрасли ожидают сегодня и что они, вероятно, потребуют от своих сотрудников в будущем.