Rozwój uczenia maszynowego i AI: Czy nauka programowania wciąż ma sens?

Czym jest sztuczna inteligencja/AI?

Czym jest AI? To dziedzina która zajmuje się tworzeniem i ulepszaniem systemów, które mogą „myśleć” i uczyć się na podstawie danych, które otrzymują. Artificial Intelligence jest wszechobecne w naszym codziennym życiu. Od systemów rekomendacyjnych, które sugerują, co kupić online, po autonomiczne samochody mające zdolność do samodzielnej jazdy.

Kiedy pierwszy najpopularniejszy obecnie model językowy AI pojawił się na rynku (OpenAI), wywołał on spore poruszenie i strach, że jesteśmy u progu końca świata. Choć algorytmy przetwarzania języka naturalnego nie są nowym wynalazkiem, to jednak ten model bardzo szybko został zaimplementowany tak, że oferował ogrom przydatnych rozwiązań przeciętnemu użytkownikowi i biznesom. Ze względu na to bardzo szybko zyskuje on popularność i przenika do niemal każdej branży.

Sztuczna inteligencja — szansa czy zagrożenie dla programisty?

Zwolnienia w IT wynikające z kryzysu gospodarczego zostały powiązane z AI. Stale powracała narracja, że programiści przestaną być potrzebni, ponieważ część lub całkowitą ich pracę wykona sztuczna inteligencja. Tak się jednak nie dzieje. Stopniowo będzie ulegał zmianom jedynie charakter pracy developerów, a nie jej ilość. Pisanie dobrych aplikacji wymaga szukania rozwiązań i optymalizowania tworzonego oprogramowania tak, by było maksymalnie przyjazne użytkownikowi. Obecnie działające modele uczenia maszynowego nie są jeszcze w stanie ocenić, jakie rozwiązania są najbardziej funkcjonalne i przystępne dla człowieka. Tu niezbędny jest czynnik ludzki.

Nadejście sztucznej inteligencji budzi pewne obawy związane z ewentualnymi zmianami na rynku pracy, w tym w branży IT. Istnieje ryzyko, że niektóre zadania wykonywane obecnie przez ludzi mogą być zautomatyzowane lub zastąpione przez systemy oparte na rozwiązaniach machine learning.

Pomimo tego, że AI robi wielkie postępy, nadal jest wiele rzeczy, których nie jest w stanie zrobić samodzielnie. Nie potrafi też idealnie naśladować pracy ludzkiego mózgu. Programowanie wciąż będzie niezbędne do tworzenia, utrzymania i udoskonalania zaawansowanych algorytmów AI. Pamiętajmy, że sztuczna inteligencja działa na podstawie dużych zbiorów danych cyfrowych (tzw. big data), sieci neuronowych i technologii z zakresu deep learning, a do ich rozwijania niezbędna jest praca programistów.

Jakie obszary informatyki i nauk komputerowych będą zyskiwać na popularności?

Transformacja cyfrowa i rosnące możliwości sztucznej inteligencji przełożą się na rozwój wielu dyscyplin, m.in.

Natural Language Processing — algorytmy uczenia maszynowego będą bliżej człowieka i jego codziennego życia, dlatego konieczne stanie się tworzenie sprawniejszych modeli językowych, by komunikacja na linii człowiek—algorytm była jak najbardziej efektywna i zbliżona do ludzkiej rozmowy,
Big data i data science — odpowiednie klasyfikowanie i kategoryzowanie danych oraz przetwarzanie ich dużych zbiorów to filar uczenia maszynowego,
Cyberbezpieczeństwo — im więcej systemów przekopujące nieustannie ogromne porcje informacji, tym większa konieczność ich lepszego zabezpieczania i rozwijania technologii chroniących tzw. dane wrażliwe,
IOT — kolejnym etapem rozwoju algorytmów ML prawdopodobnie będzie tzw. internet of things, czyli projektowanie maszyn i sprzętów codziennego użytku wyposażonych w zaawansowane oprogramowanie, a także ich zastosowanie w biznesie.
Deep learning — to tzw. uczenie głębokie, które polega na tworzeniu wielopoziomowych sieci złożonych z wielu warstw neuronowych (głębokie sieci neuronowe). Niezbędne jest do tworzenia skomplikowanych systemów oraz algorytmów do zadań specjalnych.
UX design — developerzy będą musieli położyć większy akcent na sam proces projektowania doświadczeń użytkownika i interakcji człowiek—oprogramowanie.

Cześć, jestem AI. Jak mogę Ci dzisiaj pomóc?

W poprzednich akapitach staraliśmy się pokazać, że sztuczna inteligencja niekoniecznie musi być zagrożeniem dla działów IT, ale może być impulsem do rozwoju wybranych obszarów nauk komputerowych. Okazuje się też, że osiągnięcia ML mogą także skutecznie wspomagać programowanie i umożliwić automatyzację niektórych powtarzalnych czynności przy pisaniu kodu. Warto przyjrzeć się bliżej przykładom, ponieważ bywają naprawdę spektakularne. Zebraliśmy dla Ciebie kilka ciekawszych zastosowań AI w tworzeniu oprogramowania. Obejrzyj, może kiedyś przydadzą się również Tobie.

Testowanie oprogramowania i debugging: Zobacz, jak błyskawicznie tworzyć przypadki testowe, sprawdzić kod i wyszukiwać błędy
https://www.youtube.com/watch?v=zYadXkGCbnA
Analiza danych: Sposób na sprytne wykrywanie wzorców i tworzenie prognoz na podstawie danych historycznych. Łatwe i intuicyjne przetwarzanie oraz czyszczenie danych za pomocą ChataGPT https://www.youtube.com/watch?v=s6g-Ki0iemI&pp=ygUaY2hhdCBncHQgZm9yIGRhdGEgbmFsaXR5Y3M%3D
Bazy danych SQL: Bardzo wiele programów oraz stron internetowych musi łączyć się z jakąś bazą danych. Żaden programista nie ucieknie od tematyki SQL i pracy z bazami. Bardzo przydatny tutorial pokazujący, jak uprościć i przyśpieszyć tworzenie zapytań SQL dzięki AI
https://www.youtube.com/watch?v=RVYtfKZNYNM
Optymalizacja kodu: Optymalizacja jest jak poprawianie napisanego wcześniej wypracowania. Niby wszyscy wiemy, że trzeba to zrobić, ale mało kto podchodzi do tego zadania z entuzjazmem. Warto zaprząc do tej żmudnej czynności sztuczną inteligencję. Jak to zrobić? Tutorial pokazuje tricki na szybką eliminację nieefektywnych fragmentów kodu, autouzupełnianie oraz tworzenie skrótów
https://www.youtube.com/watch?v=Wxlhtubs2FU

Powyższe przykłady pokazują, że dzięki sztucznej inteligencji programiści mogą łatwo zoptymalizować wiele aspektów swojej pracy. I nie musi się to wiązać z przejęciem władzy nad światem przez AI ani ze zwolnieniem całej branży technicznej ;).

Czy kursy programowania mają sens?

Wielu ludzi obawia się inwestowania w nowe umiejętności w zakresie programowania, zakładając, że będą to przepalone pieniądze. Jak widać, niekoniecznie. Nadal jest to doskonała szansa na stały rozwój i wpływ na zmieniający się w dynamicznym tempie świat i branżę IT w ogóle. Przyszłość programowania i uczenia maszynowego wydaje się być nierozerwalnie powiązana.

Programowanie jest niezbędne do tworzenia i ulepszania AI, a sztuczna inteligencja może pomóc w ułatwieniu procesu programowania. Programiści muszą zrozumieć, jak AI działa i jak go używać, aby nadal być na czele swojej dziedziny. Najlepszym sposobem będzie nauka nowych kompetencji i ciągły rozwój, by być o krok za rozwojem technologicznym. To wymaga przełamania pewnego dyskomfortu. Czy warto? Na to pytanie każdy z pewnością odpowie samodzielnie.

Podczas gdy AI rozwija się z niewiarygodną prędkością, programowanie nadal jest kluczowym elementem technologicznej przyszłości. Zamiast zastępować programistów, AI najprawdopodobniej będzie pracować razem z nimi, pomagając tworzyć bardziej skomplikowane i zaawansowane systemy, platformy oraz modele uczenia maszynowego. Mimo postępów w rozwoju sztucznej inteligencji, nauka programowania nadal ma sens i nadal będzie miała istotne znaczenie w przyszłości technologii. Przewidywanie w zakresie rynku pracy dla deweloperów i testerów są zatem optymistyczne.

Jakie kompetencje będą kluczowe branży?

W zmieniającej się branży IT istnieje wiele kluczowych kompetencji, które mogą pomóc programistom być konkurencyjnymi i skutecznymi. Oto kilka z nich:

Kreatywność, oraz innowacyjność: zdolność do myślenia kreatywnego i generowania innowacyjnych rozwiązań pozwoli programistom wyróżnić się w dynamicznym środowisku IT.
Umiejętność pracy z dużą ilością danych: umiejętność analizy, interpretacji i wykorzystania danych staje się coraz ważniejsza dla programistów.
Kompetencje miękkie: komunikacja z zespołem, odpowiednie zarządzanie czasem są równie ważne co umiejętności techniczne
Testowanie i zapewnianie jakości oraz wydajności: zdolność do testowania i zapewnienia jakości oprogramowania, w tym znajomość metodologii testowania i narzędzi, jest istotna dla utrzymania wysokiej jakości produktów.

Zdobywanie kompetencji w tym zakresie nie musi być trudne i czasochłonne, nawet w obecnej sytuacji społeczno-gospodarczej. Więcej na ten temat przeczytasz w naszym artykule Jak wejść do IT w 2024 roku?.

Szkolenia Kodilla pozwalają zdobyć umiejętności zgodne z dzisiejszymi wymogami rynku pracy. W ramach nauki kursant nie tylko zdobywa wiedzę teoretyczną, ale również ma okazję praktycznie ją zastosować, biorąc udział w rzeczywistych projektach. Kursanci mogą również liczyć na wsparcie doświadczonych programistów, którzy służą radą i pomocą na każdym etapie nauki (mentoring 1:1).

A wszystkim zainteresowanym tematykę AI i sztucznej inteligencji polecamy polecam kompleksowe szkolenie Machine Learning & AI: https://kodilla.com/pl/bootcamp/machine-learning