L’IA n’acceptera pas de travaux de codage, pourquoi quelqu’un aurait-il besoin d’IA pour produire du code de programme ? Il existe des moyens beaucoup plus efficaces et utiles d’utiliser l’IA.
En ce qui concerne les développeurs, je suis sûr qu’il n’y aura pas de licenciements massifs pour les 50 prochaines années au moins.
Tout d’abord, notre industrie est très conservatrice. Nous utilisons encore majoritairement des langages et des technologies vieux de 20 à 40 ans (comme C, C++, Java, Vim, Emacs, etc.). L’apprentissage automatique et la science des données ont formé une industrie plutôt indépendante et ont eu très peu d’impact sur le développement traditionnel.
Le deuxième problème est la tendance actuelle de « l’IA » qui applique un algorithme d’apprentissage automatique sophistiqué.
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L’IA n’acceptera pas de travaux de codage, pourquoi quelqu’un aurait-il besoin d’IA pour produire du code de programme ? Il existe des moyens beaucoup plus efficaces et utiles d’utiliser l’IA.
En ce qui concerne les développeurs, je suis sûr qu’il n’y aura pas de licenciements massifs pour les 50 prochaines années au moins.
Tout d’abord, notre industrie est très conservatrice. Nous utilisons encore majoritairement des langages et des technologies vieux de 20 à 40 ans (comme C, C++, Java, Vim, Emacs, etc.). L’apprentissage automatique et la science des données ont formé une industrie plutôt indépendante et ont eu très peu d’impact sur le développement traditionnel.
Le deuxième problème est la tendance actuelle de « l’IA » qui applique des algorithmes d’apprentissage automatique sophistiqués qui ont été inventés au cours des 10 à 20 dernières années à des ensembles de données massifs que nous avons produits et collectés au cours des 10 à 15 dernières années dans un délai raisonnable grâce au matériel. évolutions des 10 à 15 dernières années. Toutes ces innovations vont s’effondrer et cesser de donner des résultats époustouflants dans les 5 à 10 prochaines années. Et nous n’obtiendrons rien de comparable à l’intelligence générale artificielle dans ce laps de temps. Bien que nous allons avoir de nombreux assistants “intelligents” spécialisés, gentils et utiles. Mais il y aura toujours une demande pour que les développeurs résolvent de nouvelles tâches commerciales. Ou développez de nouvelles IA spécialisées pour résoudre ces tâches. 🙂
Finalement, je pense que nous aurons AGI ou quelque chose de très proche de cela. Peut-être pas précisément aussi intelligent et polyvalent que l’esprit humain, mais suffisamment intelligent pour résoudre efficacement n’importe quelle tâche que nous lui avons expliquée. Ainsi, les développeurs se transformeront progressivement en « explicateurs », en enseignants pour de tels systèmes d’IA.
Pas de mon vivant au cours des 30 à 40 prochaines années. N’oubliez pas que toute IA est toujours un algorithme codé par des humains. Il n’y a aucune intelligence derrière ces systèmes car ils obéissent toujours à des règles déterministes liées par des machines physiques même si les algorithmes eux-mêmes agissent de manière non déterministe.
Gardez à l’esprit que les gens vantent la révolution de l’IA depuis des décennies maintenant. L’IA ne remplacera jamais les humains dans la programmation et la plupart des autres rôles jusqu’à ce que nous développions des algorithmes dotés de qualités plastiques. Par « plastique », j’entends la capacité à s’adapter et à tirer des conclusions correctes sur la base d’informations incomplètes mais en utilisant le contexte
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Pas de mon vivant au cours des 30 à 40 prochaines années. N’oubliez pas que toute IA est toujours un algorithme codé par des humains. Il n’y a aucune intelligence derrière ces systèmes car ils obéissent toujours à des règles déterministes liées par des machines physiques même si les algorithmes eux-mêmes agissent de manière non déterministe.
Gardez à l’esprit que les gens vantent la révolution de l’IA depuis des décennies maintenant. L’IA ne remplacera jamais les humains dans la programmation et la plupart des autres rôles jusqu’à ce que nous développions des algorithmes dotés de qualités plastiques. Par « plastique », j’entends la capacité de s’adapter et de tirer des conclusions correctes sur la base d’informations incomplètes, mais d’utiliser le contexte de ces informations.
Le contexte est un aspect vital absent des algorithmes d’IA. La plupart des algorithmes, y compris les systèmes d’apprentissage automatique et de reconnaissance d’images, ne sont guère plus que des systèmes experts recyclés et des réseaux de neurones tirant parti d’une puissance de traitement accrue. Les concepts de base qui sous-tendent ces systèmes n’ont pas beaucoup changé. Simplement leur réactivité et donc la perception de l’intelligence. Et même dans ce cas, ces systèmes sont fragiles, se brisant au moment où vous les sortez de leurs domaines spécialisés. Ils ne sont pas en plastique, incapables de s’adapter et la résolution d’un nouveau problème fait disparaître l’ancienne solution ou ne fonctionne plus comme prévu.
Malgré tout le battage médiatique et les promesses de l’IA, ce problème de base demeure. Il y a beaucoup de travail à faire, mais le défi de gérer le contexte dans les problèmes quotidiens et de développer des solutions plastiques demeure. Interrogez Douglas Lenat sur les défis du contexte dans ses tentatives pour sensibiliser l’IA à la vie quotidienne dans le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique. Et son défi était plus simple que de conduire une voiture. Il essayait simplement d’obtenir une machine pour discuter et interpréter le livre d’histoires d’un enfant et comprendre le contexte de l’histoire elle-même.
Et ce problème « simple » reste encore à recevoir une solution viable 20 ans plus tard et il a fallu 10 ans pour arriver au point d’avoir 50/50 chances de fonctionner !
Je pense que les personnes qui posent ces questions sont soit de jeunes développeurs ayant peu d’expérience à long terme qui ont encore la mentalité « tous les problèmes sont résolubles » d’un ingénieur encore à apprendre leurs limites ou des experts en IA et des chercheurs qui doivent encore être brûlés par leur propre orgueil. .
Je vous dirai quand l’IA remplacera les développeurs humains. Quand l’IA peut proposer une solution et une architecture à la description du problème suivant :
« Développer un système pour capturer les informations de configuration de l’infrastructure à partir d’une variété de serveurs d’applications et fournir une interface utilisateur pour permettre l’interrogation et la visualisation de ces informations sur une base de rapport et ad hoc. Les données doivent être extraites au format XML ou JSON via des scripts automatisés et une application adaptée conçue pour permettre à l’ensemble du groupe de travailler avec la base de données via un navigateur Web ».
De quel problème s’agit-il ? Un processus de développement interne assez typique. Dans ce cas, un système que je conçois pour mon équipe. Honnêtement, un joli problème de type pain et beurre. Rien de vraiment exotique sur le plan technologique. Juste une autre application Web.
Mais tout le contexte, les détails et les compromis dans la création d’une solution sont implicites dans la description mais pas indiqués. Mais demandez à un développeur humain une architecture potentielle et il pourra rapidement entrer dans les détails et commencer à cerner le problème. Comment une IA va-t-elle faire cela dans le contexte de la façon dont un développeur humain résout les problèmes et rejette intuitivement les solutions basées sur des informations locales ? Faire des compromis, savoir ce qui est important et ce qui ne l’est pas, ce que vous pouvez et ne pouvez pas faire dans un environnement donné, les contraintes de coût ou de temps, ainsi que tous les aspects du processus de développement.
Nous avons constamment promis que le prochain ensemble d’outils de développement ou processus d’analyse serait la solution miracle à chaque problème. Quelqu’un UML ? Et pourtant, lorsque ces modèles et processus pilotés par l’homme sont appliqués, leurs forces et, plus important encore, leurs limites deviennent évidentes. Beaucoup de systèmes de merde ont été écrits parce que l’adhésion au modèle était plus importante qu’une bonne conception. Savoir quand jeter le modèle et faire autre chose va être un problème très difficile à résoudre pour tout système d’IA.
C’est pourquoi je n’ai pas peur de voir les machines remplacer les personnes dans les rôles de développement. Les machines peuvent générer du code. Ils ne peuvent reproduire la pensée ou la raison en dehors des règles que nous leur donnons. L’humain qui peut s’adapter et penser au-delà des limites étroites d’une machine ne sera jamais au chômage. C’est vrai aujourd’hui sans IA. Une personne qui peut penser et résoudre des problèmes efficacement ne mourra jamais de faim parce que cet ensemble de compétences est, en fait, rare.
L’IA n’est pas une menace et ne le sera pas dans cette vie, voire jamais.
La question la plus posée concernant Combien de temps avant que l’IA ne prenne en charge tous les travaux de codage ? Je sais que c’est une question controversée. Je suppose qu’il faut 20 ans au maximum avant que les développeurs humains ne disparaissent. Qu’en pensez-vous, et pourquoi ? :
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