Заменит ли искусственный интеллект разработчиков

Человеческий мозг vs Искусственный интеллект

Более того, он уже это делает – в мире существуют десятки помощников программиста на базе ИИ, которые ассистируют им при написании кода и в случае затруднений предоставляют правильное решение. Также есть отдельные нейросети, которые способны выдать работоспособный код в ответ на простой текстовый запрос. Самим программистам такие ассистенты оказывают медвежью услугу – CNews писал, что по мере роста числа обращений к ИИ программисты все активнее теряют навык написания программ.

СЕО компании Nvidia обратился к детям всего мира с посланием, основная идея которого заключается в том, что учеба на программиста и освоение языков программирования – пустая трата времени. По его мнению, этих специалистов с легкость заменит искусственный интеллект, так что учиться программировать в современных реалиях более не требуется.

На картинке изображена глубокая нейросеть – это сеть, которая имеет более трех скрытых слоев (hidden layers), включая входной (input) и выходной (output). Если слоев всего 3, имеем дело с простейшей нейросетью. Кстати, картинку выше можно рассматривать как алгоритм глубокого обучения.

Самый «страшный» вид искусственного интеллекта, будущее ИИ, которое ему так пророчат. Обладает сознанием и чувством собственного достоинства. Он понимает собственное существование, эмоции и процессы мышления, имеет собственные потребности. Однако достижение самосознания искусственных систем всё ещё лежит в сугубо теоретической плоскости.

Искусственный интеллект простейшего типа, не имеет способности формировать память или использовать прошлый опыт для принятия обоснованных решений. Работает исключительно на основе текущих данных и не учитывает контекст. Как пример – Deep Blue от IBM, который может играть в шахматы на уровне гроссмейстера и просчитывать все возможные сценарии.

«Умные» системы анализируют огромные потоки данных для проактивного выявления уязвимостей, угроз и их минимизации, изучают модели поведения пользователей и маркируют подозрительные действия, анализируют финансовые транзакции, помогают в создании отчетов и т. д.

Каждый слой нейросети состоит из узлов – искусственных нейронов. Каждый узел соединен с нейронами следующего слоя, причем каждый имеет свой вес и порог. На вход узла поступает определенное значение, которое подвергается воздействию веса, и если затем это значение превышает порог, данный узел «активируется» с помощью активационной функции, и результирующие данные направляются в следующий слой сети. Если исходное значение узла ниже порога, в следующий узел оно не попадает.

ITVDN – это образовательная онлайн платформа, которая позволяет изучать программирование и IT, поэтому мы не могли пройти мимо темы перспективности профессии разработчика. Предлагаем окунуться в неё и вместе разобраться, чья литосферная плита будет сверху и кто возьмёт гору в этой борьбе: программисты или искусственный интеллект?

Не все так очевидно

С другой стороны, качество кода, создаваемого ИИ, пока не отличается своей элегантностью и высокой оптимизацией. Это наглядно доказали авторы прошлогоднего исследования университета Пердью (США) – они продемонстрировали, что ChatGPT ответил неправильно более чем на половину вопросов по программированию.

Руководитель Nvidia считает, что вместо программирования будущим специалистам следует реализовывать себя в совершенно других направлениях. В качестве примера он привел максимально далекие от информационных технологий отрасли (если не учитывать глубину проникновения ИТ в них) – биотехнологии, образовательную сферу, промышленность и даже сельское хозяйство.

Главная цель – понять и предсказать поведение, эмоции, ощущения человека, чтобы потом предоставить персонализированные услуги. Этот тип ИИ учитывает, что люди имеют разные убеждения, желания и перспективы. Сейчас Theory of Mind находится на стадии исследований и разработок

Хуанг не в первый раз пытается доказать молодому поколению, что рутинное написание строчек кода, многочасовое бдение у монитора, перелопачивание тонн специализированной литературы и общение с коллегами в интернета в поисках решения того или иного вопроса по программированию утратили свою актуальность. Он уже делал схожие заявления около года назад.

В отличие от реактивных машин, ИИ с ограниченной памятью может обращаться к прошлому опыту для принятия решений. Он может хранить и вспоминать предыдущие данные, что позволяет ему адаптироваться к ситуации и соответствующим образом реагировать. Примеры: самоуправляемые автомобили, системы рекомендаций, спам-фильтры, чат-боты, устройства умного дома и т. д.

Человеко-машинное взаимодействие с привлечением ботов на основе ИИ способствует автоматизации рутинных задач вроде сброса паролей и решения инцидентов, уменьшая нагрузку на службу поддержки и повышая её эффективность. Также эти системы анализируют данные IT-инфраструктуры, чтобы прогнозировать потенциальные сбои, принимать превентивные меры, минимизировать время простоя, диагностировать первопричины проблем и предлагать решения, оптимизируя процессы устранения неисправностей.

Нейронная сеть – важный фундамент в понимании искусственного интеллекта. Хотя это популярный и эффективный метод построения искусственных систем, существуют и другие методы, например системы на основе правил, деревья решений, генетические алгоритмы, машины опорных векторов и тому подобное. Эти методы часто используют в сочетании с нейросетями для создания более сложных интеллектуальных систем.

Также он добавил, что если бы мог начать всё с начала, то фокусировался бы на таком направлении, как наука о жизни (бионаука, цифровая биология, биоинженерия), поскольку это важнейшая комплексная отрасль, развитие которой в сочетании с мощностью ИИ позволит оптимизировать многие процессы, в том числе связанные с устойчивым развитием.