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軟件開發即將到來的革命

進步背后的核心突破是深度學習,這是一種受人類大腦結構啟發的人工智能技術。最初作為一個相對狹窄的數據分析工具現在可以作為一個接近通用計算平臺的東西。它在廣泛的任務范圍內優于傳統軟件,最終可能提供長期躲避計算機科學家的智能系統 - 這些都是媒體有時不成比例的壯舉。在這個新世界中,開發人員不再需要為每個問題設計一個獨特的算法。相反,大多數工作重點是生成反映所需行為和管理培訓過程的數據集。

  這對軟件開發的未來意味著什么?

  1.編程和數據科學將日益趨同。

  大多數軟件在可預見的未來都不會采用“端到端”學習系統。它將依靠數據模型提供核心認知能力和明確的邏輯,以便與用戶交互并解釋結果。問題“我應該使用人工智能還是傳統方法解決這個問題?”這個問題將會越來越多。設計智能系統需要掌握兩者。

  2.AI從業者將成為搖滾明星。

  做AI很難。排名和文件的AI開發人員 - 不僅僅是杰出的學者和研究人員 - 將成為未來軟件公司最寶貴的資源之一。這為傳統的編碼人員帶來了一絲諷刺,他們從20世紀50年代開始在其他行業自動化工作,現在他們面臨著自己工作的部分自動化。對他們服務的需求肯定不會下降,但那些想要保持領先地位的人必須以健康的懷疑態度來測試人工智能。

  3.需要構建AI工具鏈。

  Lyft的機器學習主管Gil Arditi表示最好。 “機器學習處于原始的湯階段。它類似于80年代早期或70年代末期的數據庫。你必須成為世界上專家才能讓這些東西發揮作用。“研究還表明,很多人工智能模型很難解釋,很容易被欺騙,容易受到偏見。解決這些問題的工具對于釋放AI開發人員的潛力是必要的。

  4.我們都需要對不可預測的行為感到滿意。

  計算機“指令”的比喻對于開發人員和用戶來說都是熟悉的。它強化了這樣一種信念,即計算機完全按照我們的說法行事,類似的輸入總能產生類似的輸出。相比之下,AI模型就像生命的呼吸系統。新的工具將使它們更像顯式程序,特別是在安全關鍵設置中,但我們冒著丟失這些系統的價值 - 如AlphaGo的“外星人”動作 - 如果我們設置的護欄太緊。在我們開發和使用AI應用程序時,我們需要理解并接受概率結果。


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