پیمایش انقلاب هوش مصنوعی: چرا برنامه‌نویسی مهم است

انقلاب هوش مصنوعی: چرا برنامه‌نویسی هنوز مهم است، به گفته دمیس هاسابیس از Google DeepMind

اتوماسیون سریع فرآیندهای کدنویسی، بحث‌های قابل توجهی را در مورد آینده مشاغل برنامه‌نویسی برانگیخته است. در حالی که نگرانی‌ها در مورد امنیت شغلی در صنعت فناوری معتبر است، دمیس هاسابیس، مدیر عامل Google DeepMind، دیدگاه قانع‌کننده‌ای ارائه می‌دهد. او معتقد است که یک پایه قوی در برنامه‌نویسی برای دانشجویانی که به دنبال موفقیت در عصر هوش مصنوعی هستند، ضروری است.

ارزش پایدار مبانی

هاسابیس تأکید می‌کند که حتی با وجود اینکه AI وظایف پیچیده را بر عهده می‌گیرد، درک قوی از برنامه‌نویسی و رشته‌های STEM برای افرادی که هدفشان شکوفایی در سال‌های آینده است، یک عامل تمایز کلیدی خواهد بود. این دیدگاه، روایت جابجایی کامل شغلی را به چالش می‌کشد و در عوض، مسیری را به سمت تقویت انسان از طریق AI برجسته می‌کند.

وقتی از هاسابیس در مورد توصیه‌هایش برای فارغ‌التحصیلانی که در بحبوحه ظهور AI وارد نیروی کار می‌شوند، سؤال شد، او دیدگاهی ظریف و خوش‌بینانه ارائه داد. او سرعت سریع توسعه فناوری را تصدیق کرد، اما بر اهمیت انطباق و پذیرش ابزارهای جدید تأکید کرد. وی توضیح داد: “دیدگاه من در حال حاضر، و البته این با پیشرفت فناوری دائماً در حال تغییر است، اما در حال حاضر، اگر به 5 تا 10 سال آینده فکر کنید، بهره‌ورترین افراد ممکن است 10 برابر بهره‌ورتر باشند اگر با این ابزارها بومی باشند.”

این دیدگاه نشان می‌دهد کسانی که درک عمیقی از برنامه‌نویسی سنتی و ابزارهای هوش مصنوعی دارند، در موقعیت بهتری برای استفاده از قدرت هوش مصنوعی خواهند بود. این موضوع، جایگزینی کامل مهارت‌های انسانی نیست، بلکه تقویت آنها برای دستیابی به سطوح بی‌سابقه‌ای از بهره‌وری و نوآوری است.

پذیرش موج جدید AI

هاسابیس دانشجویان را تشویق می‌کند تا در دنیای سیستم‌های AI غرق شوند. او تأکید کرد: “فکر می‌کنم بچه‌ها امروز، دانشجویان امروز، تشویق من این است که خودتان را در این سیستم‌های جدید غرق کنید. آنها را درک کنید.” او معتقد است که به دست آوردن درک جامعی از AI، از جمله چگونگی عملکرد آن و کاربردهای بالقوه آن، برای موفقیت در آینده ضروری است.

این غوطه‌وری نباید به قیمت دانش پایه تمام شود. هاسابیس بر اهمیت مطالعه STEM و برنامه‌نویسی برای درک اصول اساسی این فناوری‌ها تأکید می‌کند. او اظهار داشت: “فکر می‌کنم هنوز مهم است که STEM و برنامه‌نویسی و سایر موارد را مطالعه کنید تا بفهمید چگونه ساخته شده‌اند. شاید بتوانید خودتان آنها را در بالای مدل‌های موجود تغییر دهید. مدل‌های منبع باز عالی زیادی وجود دارد و غیره.”

با درک بلوک‌های سازنده AI، افراد می‌توانند فراتر از استفاده ساده از این ابزارها، به طور فعال آنها را شکل داده و بهبود بخشند. این ترکیب دانش بنیادی و مهارت‌های عملی AI در سال‌های آینده بسیار ارزشمند خواهد بود.

توسعه تخصص جدید

هاسابیس فراتر از درک عملکرد درونی مدل‌های AI، مجموعه‌ای جدید از مهارت‌ها را برجسته می‌کند که تخصص در عصر AI را تعریف می‌کند. وی به دانشجویان توصیه می‌کند تا “در مواردی مانند تنظیم دقیق، System prompting و system instructions فوق‌العاده شوند. تمام این موارد اضافی که هر کسی می‌تواند انجام دهد، و واقعاً بداند چگونه بیشترین بهره را از آن ابزارها ببرد.”

تنظیم دقیق به فرآیند سفارشی‌سازی مدل‌های AI از پیش آموزش‌دیده با استفاده از مجموعه‌داده‌های خاص برای بهبود عملکرد آنها در کارهای خاص اشاره دارد. این امر مستلزم درک عمیقی از معماری مدل و داده‌های مورد استفاده برای آموزش است.

** System prompting ** شامل ساخت promptهای مؤثر است که مدل‌های AI را برای تولید خروجی‌های مورد نظر هدایت می‌کند. این امر مستلزم درک نکات ظریف زبان و توانایی تدوین دستورالعمل‌های واضح و مختصر است.

** System instructions ** مجموعه گسترده‌تری از دستورالعمل‌ها و پارامترهایی را در بر می‌گیرد که رفتار سیستم‌های AI را تعیین می‌کنند. این شامل تعیین اهداف، تعریف محدودیت‌ها و تعیین معیارهای ارزیابی است.

هاسابیس دانشجویان را تشویق می‌کند تا بلافاصله این مهارت‌ها را در تحقیقات، کار، برنامه‌نویسی و کارهای درسی خود به کار گیرند. با کسب تجربه عملی با ابزارهای AI، آنها می‌توانند تخصص مورد نیاز برای برتری در زمینه‌های مربوطه خود را توسعه دهند.

عصر طلایی قابلیت‌های افزوده

هاسابیس آینده‌ای را متصور است که در آن تخصص انسانی و ابزارهای AI در هم‌افزایی کار می‌کنند و منجر به دوره‌ای از قابلیت بی‌سابقه فردی می‌شود. او توضیح داد: “فکر می‌کنم برای چند سال آینده، به احتمال زیاد این خواهد بود که ما این ابزارهای باورنکردنی را خواهیم داشت که بهره‌وری ما را فوق‌العاده افزایش می‌دهد و ما را واقعاً برای ابزارهای خلاقانه مفید می‌کند، و در واقع تقریباً ما را در برخی جهات کمی فوق‌العاده می‌کند.” “بنابراین فکر می‌کنم یک نوع عصر طلایی از دوره بعدی آنچه که ما قادر به انجام آن هستیم وجود خواهد داشت.”

این دیدگاه نشان می‌دهد AI فقط جایگزین کارگران انسانی نخواهد شد، بلکه توانایی‌های آنها را تقویت می‌کند و به آنها این امکان را می‌دهد که بیش از هر زمان دیگری به دست آورند. با استفاده از ابزارهای AI، افراد می‌توانند خلاقیت، بهره‌وری و مهارت‌های حل مسئله خود را تقویت کنند.

تعریف مجدد برنامه‌نویس 10x

توصیه‌های هاسابیس، مفهوم جابجایی شغلی صرف را به چالش می‌کشد و مسیری را به سمت تقویت ارائه می‌دهد. “برنامه‌نویس 10x” گذشته فردی با استعداد ذاتی استثنایی بود. برنامه‌نویس 10x آینده، همانطور که او می‌بیند، کسی خواهد بود که بتواند ماهرانه AI را به کار گیرد.

این تسلط فراتر از استفاده ساده از یک چت‌بات برای نوشتن کد است. این امر مستلزم یک مجموعه مهارت عمیق‌تر و فنی‌تر است. درک برنامه‌نویسی به کاربر این امکان را می‌دهد که “ System prompts “ مؤثرتری بسازد که زمینه را برای یک مدل AI تنظیم می‌کند، در حالی که دانش اصول STEM آنها را قادر می‌سازد تا خروجی را به طور انتقادی ارزیابی کنند.

توانایی “تنظیم دقیق” مدل‌های منبع باز مانند Gemma گوگل یا Llama متا در مجموعه‌داده‌های خاص، در حال تبدیل شدن به یک مهارت حیاتی است که یک ابزار عمومی را به یک دستیار تخصصی با عملکرد بالا تبدیل می‌کند. این رویکرد متناسب به برنامه‌نویسان این امکان را می‌دهد تا راه‌حل‌های AI ایجاد کنند که به طور خاص برای نیازهای منحصر به فرد خود طراحی شده‌اند.

با ترکیب تخصص برنامه‌نویسی با مهارت‌های AI، افراد می‌توانند به حل‌کننده‌ها و نوآوران بسیار مؤثری تبدیل شوند. آنها می‌توانند از AI برای خودکارسازی کارهای تکراری، کشف امکانات جدید و توسعه راه‌حل‌های پیشرفته استفاده کنند.

نمونه‌هایی از همکاری انسان و AI

“عصر طلایی” همکاری انسان و AI در حال حاضر در زمینه‌های مختلف در حال ظهور است. پیشرفت‌های خود Google DeepMind، مانند استفاده از AI برای کشف معادلات ریاضی جدید یا حل مسائل پیچیده زیستی مانند تاشدگی پروتئین با AlphaFold، نمونه‌ای از این هم‌افزایی است.

در این سناریوها، دانشمندان و محققانی که اصول اساسی حوزه خود را درک می‌کنند، می‌توانند از AI برای بررسی امکانات در مقیاس و سرعتی استفاده کنند که قبلاً غیرقابل تصور بود. AI می‌تواند مجموعه داده‌های بزرگ را تجزیه و تحلیل کند، الگوها را شناسایی کند و فرضیه‌هایی را ایجاد کند که برای انسان‌ها به تنهایی کشف آنها غیرممکن باشد.

این همکاری بین تخصص انسانی و AI این پتانسیل را دارد که اکتشافات علمی را تسریع بخشد و نوآوری را در طیف گسترده‌ای از زمینه‌ها هدایت کند. از پزشکی گرفته تا علم مواد، AI به محققان کمک می‌کند تا مرزهای دانش را جابجا کنند و راه‌حل‌های جدیدی برای چالش‌های جهانی توسعه دهند.

آماده شدن برای آینده

برای دانشجویان، این پیام روشن است: مسیر تبدیل شدن به “فوق‌العاده” در عصر AI این نیست که دانش فنی را رها کنید، بلکه آن را با تسلط عمیق و عملی بر ابزارهای جدیدی که ایجاد کرده است، ترکیب کنید. این امر مستلزم تعهد به یادگیری مادام‌العمر و تمایل به انطباق با چشم‌انداز همیشه در حال تغییر فناوری است.

در اینجا یک تفکیک دقیق‌تر در مورد چگونگی بهترین آماده‌سازی برای آینده برنامه‌نویسی در عصر AI آورده شده است:

• تقویت مبانی: بر مفاهیم اصلی علوم کامپیوتر مانند ساختارهای داده، الگوریتم‌ها و معماری نرم‌افزار تمرکز کنید. درک عمیق این مبانی به شما این امکان را می‌دهد که ابزارهای AI را بهتر درک کرده و از آنها استفاده کنید.
• پذیرش سواد AI: دوره‌ها را بگذرانید، در کارگاه‌ها شرکت کنید و مقالات را بخوانید تا در مورد انواع مختلف مدل‌های AI، قابلیت‌ها و محدودیت‌های آنها بیاموزید. کنجکاو باشید و امکان استفاده از AI برای حل مشکلات دنیای واقعی را بررسی کنید.
• آزمایش با ابزارهای منبع باز: تجربه عملی با مدل‌های AI منبع باز مانند TensorFlow، PyTorch و scikit-learn کسب کنید. یاد بگیرید که چگونه این مدل‌ها را برای کارهای خاص تنظیم کنید و چگونه آنها را در پروژه‌های خود ادغام کنید.
• توسعه مهارت‌های مهندسی: بر هنر ساخت prompts مؤثر که مدل‌های AI را برای تولید خروجی‌های مورد نظر راهنمایی می‌کند، مسلط شوید. نوشتن promptsهای واضح، مختصر و آموزنده که بهترین پاسخ‌های ممکن را از AI به دست می‌آورد، تمرین کنید.
• پرورش تفکر انتقادی: خروجی مدل‌های AI را همیشه به طور انتقادی ارزیابی کنید. کورکورانه به نتایج اعتماد نکنید، بلکه از دانش و تخصص خود برای تأیید صحت و ارتباط آنها استفاده کنید.
• همکاری با AI: به AI به عنوان یک شریک فکر کنید که می‌تواند به شما کمک کند خلاق‌تر، سازنده‌تر و مبتکرتر باشید. یاد بگیرید که چگونه در کنار AI کار کنید تا توانایی‌های خود را افزایش دهید و به موفقیت بیشتری دست یابید.
• به روز بمانید: حوزه AI دائماً در حال تحول است، بنابراین مهم است که از آخرین روندها و پیشرفت‌ها به روز بمانید. اخبار صنعت را دنبال کنید، در کنفرانس‌ها شرکت کنید و در جوامع آنلاین شرکت کنید تا از این رقابت جلوتر بمانید.

دامنه گسترده برنامه‌نویسی

در حالی که AI برخی از جنبه‌های کدنویسی را خودکار می‌کند، نیاز به برنامه‌نویسان کاهش نمی‌یابد. در عوض، نقش برنامه‌نویس در حال تکامل است تا AI را به عنوان یک ابزار قدرتمند در خود جای دهد. برنامه‌نویسان مسئول موارد زیر خواهند بود:

• طراحی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر AI: برنامه‌نویسان برنامه‌هایی را توسعه خواهند داد که از مدل‌های AI برای حل مسائل پیچیده در حوزه‌های مختلف، از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی و آموزش، استفاده می‌کنند.
• ادغام AI در سیستم‌های موجود: برنامه‌نویسان قابلیت‌های AI را در سیستم‌های نرم‌افزاری موجود ادغام می‌کنند تا عملکرد، کارایی و تجربه کاربر آنها را بهبود بخشند.
• سفارشی‌سازی مدل‌های AI: برنامه‌نویسان مدل‌های AI از پیش آموزش‌دیده را برای برآوردن الزامات خاص پروژه‌های خود تنظیم می‌کنند. این شامل انتخاب مدل مناسب، آماده‌سازی داده‌ها و آموزش مدل برای دستیابی به نتایج مورد نظر است.
• توسعه الگوریتم‌های جدید AI: در حالی که برخی از برنامه‌نویسان بر استفاده از مدل‌های AI موجود تمرکز خواهند کرد، برخی دیگر در توسعه الگوریتم‌ها و تکنیک‌های جدید AI مشارکت خواهند داشت. این امر مستلزم درک عمیقی از ریاضیات، آمار و علوم کامپیوتر است.
• تضمین استفاده اخلاقی از AI: برنامه‌نویسان نقش مهمی را در اطمینان از اینکه سیستم‌های AI به طور اخلاقی و مسئولانه توسعه و استفاده می‌شوند، ایفا خواهند کرد. این شامل رسیدگی به مسائلی مانند سوگیری، حریم خصوصی و امنیت است.

مهارت‌های خاص برای توسعه

برای برتری در این چشم‌انداز در حال تحول، برنامه‌نویسان مشتاق باید بر توسعه مهارت‌های زیر تمرکز کنند:

• برنامه‌نویسی پایتون: پایتون محبوب‌ترین زبان برنامه‌نویسی برای توسعه AI به دلیل سهولت استفاده، کتابخانه‌های گسترده و پشتیبانی گسترده جامعه است.
• یادگیری ماشین: یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از AI است که بر توسعه الگوریتم‌هایی تمرکز دارد که می‌توانند از داده‌ها بدون برنامه‌ریزی صریح یاد بگیرند. دانش تکنیک‌های یادگیری ماشین برای ساخت برنامه‌های کاربردی مبتنی بر AI ضروری است.
• یادگیری عمیق: یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد برای تجزیه و تحلیل داده‌ها استفاده می‌کند. یادگیری عمیق به ویژه برای کارهایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار مؤثر است.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): NLP حوزه‌ای از AI است که بر فعال کردن رایانه‌ها برای درک و پردازش زبان انسان تمرکز دارد. مهارت‌های NLP برای ساخت چت‌بات‌ها، ابزارهای ترجمه زبان و سایر برنامه‌های مبتنی بر زبان ارزشمند است.
• علم داده: علم داده شامل جمع‌آوری، پاک‌سازی، تجزیه و تحلیل و تفسیر داده‌ها برای استخراج بینش‌های معنادار است. مهارت‌های علم داده برای آماده‌سازی داده‌ها برای مدل‌های AI و ارزیابی عملکرد آنها ضروری است.
• محاسبات ابری: پلتفرم‌های محاسبات ابری زیرساخت‌ها و خدمات مورد نیاز برای توسعه، استقرار و مقیاس برنامه‌های کاربردی AI را فراهم می‌کنند. آشنایی با پلتفرم‌های محاسبات ابری مانند Amazon Web Services (AWS)، Microsoft Azure و Google Cloud Platform (GCP) بسیار ارزشمند است.

در اصل، هاسابیس آینده‌ای را ترسیم می‌کند که در آن انسان‌ها و AI از نزدیک با هم همکاری می‌کنند و برنامه‌نویسان در راس امور هستند و فناوری را برای حل مسائل پیچیده و ایجاد امکانات جدید راهنمایی و شکل می‌دهند. این امر مستلزم تغییر تمرکز به سمت یک نقش استراتژیک‌تر و مشارکتی‌تر است، جایی که تخصص برنامه‌نویسی با استفاده هوشمندانه از ابزارهای AI تقویت می‌شود. آینده به معنای جایگزینی برنامه‌نویسان نیست، بلکه توانمندسازی آنها برای دستیابی به ارتفاعات جدید بهره‌وری و نوآوری از طریق AI است.