Czy programista to nadal zawód przyszłości?

Obecnie w Dolinie Krzemowej aż huczy na temat sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia. To tylko niektóre z haseł, o których słyszymy obecnie w dziedzinie rozwoju oprogramowania. Czy jesteśmy świadkami pojawienia się programistów przyszłości? Jeśli coś jest pewne, to to, że z biegiem czasu programowanie będzie stawało się coraz ważniejsze w naszym społeczeństwie. Wydaje się, że każdy ma swoją własną definicję tego, czym jest programowanie, ale większość zgadza się, że pisanie kodu to coś, co ludzie będą musieli robić tak długo, jak długo będą żyć.

Czy zatem programiści komputerowi nadal będą zawodem przyszłości? Z całą pewnością! Dzięki temu, że obecnie programiści mogą się specjalizować w wielu dziedzinach, mają wiele możliwości poszerzania swoich horyzontów i szukania nowych wyzwań. Wszechstronność i zdolność adaptacji, jaką posiadają programiści, sprawia, że doskonale nadają się oni do pracy w różnych branżach i na różnych stanowiskach przez cały okres życia zawodowego.

Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie

Obecnie znajdujemy się w samym środku renesansu nowoczesnego oprogramowania. Rewolucja w dziedzinie nauki o danych ożywia wiele branż, w tym branżę tworzenia oprogramowania. Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie to terminy, których używa się do wyrażenia tych zmian w oprogramowaniu, a każdy z nich niesie obietnicę dramatycznie odmiennego świata. Na przykład AI już teraz ułatwia nam życie, pomagając w rozpoznawaniu obrazów i tekstu, rozpoznawaniu mowy i automatyzacji procesów, takich jak tłumaczenie. Jednak SI może być również wykorzystywana do stawiania śmiałych prognoz dotyczących przyszłości, np. pomagając firmom w podejmowaniu lepszych decyzji biznesowych. Niektóre firmy wykorzystują nawet sztuczną inteligencję do rozwiązywania problemów, które od dawna nie mieściły się w głowie ludziom, takich jak identyfikowanie najbardziej interesujących i odpowiednich filmów dla użytkowników.

Ponieważ AI potrafi przetwarzać dane znacznie szybciej niż człowiek, jest szczególnie przydatnym narzędziem do szybkiej analizy dużej ilości informacji. Ta szybkość oznacza, że AI jest szczególnie przydatna w zadaniach, które muszą być wykonywane szybko, takich jak zautomatyzowane podejmowanie decyzji lub niektóre rodzaje zautomatyzowanego tłumaczenia.

Uczenie maszynowe to kolejne kluczowe narzędzie w zestawie narzędzi AI. Podobnie jak ludzki mózg jest w stanie uczyć się, nie będąc wyraźnie uczonym wszystkich reguł zachowania (co oznacza złożone wzorce), AI jest w stanie tworzyć modele, które uwzględniają wiele danych, a następnie wykorzystują je do przewidywania przyszłości. Na przykład, jeśli wiele osób szuka informacji na określony temat, SI może wykorzystać te informacje do przewidywania, że ludzie będą chcieli zobaczyć więcej takich informacji. W ten sposób SI się uczy, co oznacza, że może dostosowywać się do nowych sytuacji, zmieniać się w czasie i być użyteczna dla firm poszukujących nowych rozwiązań.

Głębokie uczenie się to najnowsze osiągnięcie AI. Zamiast wykorzystywać do przewidywań jeden typ sztucznej sieci neuronowej, jak w przypadku dobrze nam znanych płytkich sieci neuronowych, sieci neuronowe głębokiego uczenia składają się z wielu ukrytych warstw, dzięki czemu SI staje się potężniejsza i bardziej elastyczna. To właśnie czyni AI tak interesującą i jest jedną z wielu potencjalnych dróg do przyszłości oprogramowania.

Rosnące zapotrzebowanie na naukowców zajmujących się danymi

Skoro sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe okazują się tak potężnymi narzędziami, to dlaczego więcej osób nie korzysta z ich potencjału? Podstawowym powodem jest popyt. Na naukowców danych jest obecnie duże zapotrzebowanie, ponieważ firmy i organizacje stoją w obliczu znacznej rozbieżności między ilością posiadanych danych a tym, co mogą z nimi zrobić.

Wiele organizacji ma dostęp do ogromnych ilości danych, ale nie wie, jak je wykorzystać do podejmowania lepszych decyzji. Sztuczna inteligencja może pomóc w rozwiązaniu tego problemu, ale tylko wtedy, gdy będzie dysponować danymi, z którymi będzie mogła pracować. Naukowcy zajmujący się danymi w przyszłości znajdą sposoby wykorzystania technologii sztucznej inteligencji do nadawania sensu coraz większym zbiorom danych. Będzie to wymagało wiedzy specjalistycznej z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, ale także umiejętności łączenia sztucznej inteligencji z takimi magazynami danych jak bazy danych, co może być jeszcze trudniejsze. Istnieje wiele zawodów, które wymagają pewnego poziomu wiedzy specjalistycznej w zakresie AI i uczenia maszynowego, a zapotrzebowanie na te zawody będzie rosło w miarę, jak przedsiębiorstwa będą się przestawiać na podejście oparte w większym stopniu na danych. Oczekuje się, że największy wzrost liczby miejsc pracy czeka naukowców i badaczy danych, następnie inżynierów uczenia maszynowego, statystyków, a na końcu informatyków.

Wzrost rynku asystentów cyfrowych

Rynek asystentów cyfrowych również odnotowuje wzrost, ale w inny sposób niż sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. Podczas gdy te dziedziny doświadczają wykładniczego wzrostu, rynek asystentów cyfrowych odnotował swój udział we wzroście w ciągu ostatniej dekady i oczekuje się, że w przyszłości wzrośnie jeszcze bardziej. Rynek cyfrowych asystentów składa się z aplikacji aktywowanych głosem, które wykonują podstawowe zadania, takie jak planowanie spotkań i odpowiadanie na pytania.

Do najpopularniejszych asystentów cyfrowych na rynku należą: Alexa firmy Amazon, Siri firmy Apple, Cortana firmy Microsoft oraz Asystent Google. Ci cyfrowi asystenci mogą wykonywać podstawowe zadania, takie jak umawianie spotkań, sterowanie urządzeniami domowymi oraz informowanie o pogodzie i ruchu drogowym. Cyfrowi asystenci coraz częściej stają się czymś więcej niż tylko zestawem podstawowych poleceń, a także stają się bardziej spersonalizowani i interaktywni. Dotyczy to zwłaszcza asystentów cyfrowych zintegrowanych z mediami społecznościowymi, aplikacjami do obsługi wiadomości oraz platformami handlu elektronicznego. Z biegiem czasu poznają oni coraz więcej informacji o użytkowniku, co oznacza, że stają się coraz bardziej spersonalizowani i pomocni.

Co dalej z programistami?

Programowanie to wciąż pod wieloma względami najbardziej wpływowy zawód przyszłości. W gruncie rzeczy programowanie polega na tym, by maszyny robiły to, co człowiek chce, by robiły. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe znajdują się wciąż we wczesnej fazie rozwoju i nie są tak szeroko stosowane w przemyśle, jak w zastosowaniach konsumenckich, takich jak rozpoznawanie mowy, rozpoznawanie obrazów i przetwarzanie języka naturalnego.

Jednak wraz z szybkim wzrostem zapotrzebowania na naukowców zajmujących się danymi oraz rozwojem rynku asystentów cyfrowych, AI będzie zyskiwać na znaczeniu w takich branżach, jak opieka zdrowotna i usługi finansowe. W tych branżach AI jest wykorzystywana do stawiania lepszych diagnoz medycznych, analizowania danych w celu podejmowania decyzji oraz wspomagania planowania finansowego. To tylko niektóre z obszarów, w których AI będzie odgrywać coraz większą rolę.

Zakończenie

Jak widać, zapotrzebowanie na programowanie będzie istniało jeszcze przez długi czas. Wraz z rozwojem AI i uczenia maszynowego, zapotrzebowaniem na naukowców zajmujących się danymi oraz rozwojem rynku asystentów cyfrowych, programowanie prawdopodobnie pozostanie popularnym wyborem kariery jeszcze długo w przyszłości.