Wykorzystanie Sztucznej Inteligencji w nowoczesnych technologiach to zagadnienie, które jest na topie, nie tylko wśród osób zajmujących się Big Data. Obecne możliwości technologiczne z wykorzystaniem SI przypominają już filmy science-ficton. Skoro już jesteśmy przy tym temacie, to zastanówmy się, czy SI będą w stanie mistrzowsko nauczyć się języków programowania w przyszłości? W tym artykule przeczytasz, czy obecny poziom zaawansowania technologicznego pozwoli SI na samodzielne uczenie się języków programowania.

Możliwości, jakie daje wdrożenie SI firmie

Co Twoja firma może zyskać już teraz, jeśli wdroży SI w codzienne procesy? Głównym atutem wdrożenia SI jest automatyzacja procesów, która realnie zaoszczędzi czas developerów, którzy do tej pory nad nimi pracują. W konkretnych procesach SI będzie dużo mniej zawodna i bardziej precyzyjna niż osoba wykonująca te same czynności. Obecnie niektóre firmy wdrażają rozwiązania, które pomagają im zautomatyzować procesy związane np. z obsługą księgową, zatrudnianiem kandydatów lub archiwizacją dokumentów.

Co więcej, SI jest w stanie znacznie szybciej podjąć decyzje biznesowe na podstawie konkretnych algorytmów i źródeł różnych danych (np. informacji od klientów), z wyłączeniem ludzkiego czynnika emocjonalnego. SI mogą też znacznie odciążyć Biuro Obsługi Klienta – popularne chatboty mogą sprawnie wyręczyć pracowników BOK w kontakcie z klientem o dowolnej porze dnia i nocy. Co prawda, większość z nich trzeba zaprogramować ręcznie, ale spora część (np. ChatFuel) jest łatwa w obsłudze i wykorzystuje technologię drag&drop, by w wygodny sposób ustawić pożądane komunikaty do klientów.

SI można też wykorzystać w sprawnym zarządzaniu danymi, dzięki czemu może odciążyć pracowników, a jednocześnie przyspieszyć procesy administracyjne w firmie. Trudno się dziwić, że aplikacje chmurowe zyskują tak duże zainteresowanie wśród klientów. Zwiększone zapotrzebowanie na technologię chmurową stwarzają też większe zapotrzebowanie na DevOpsów i programistów Front-End, a także pozostawia szerokie pole dla działań Big Data i Data Science.

Jakie języki programowania są obecnie wykorzystywane do pracy z SI?

Języki programowania, które są obecnie wykorzystywane do pracy z SI to:

1. Python

Mimo że sam język powstał znacznie wcześniej niż SI, jest najczęściej wybieranym językiem do pracy z Machine Learning. Python jest językiem, który powstał właśnie do pracy z dużą ilością przetwarzanych danych. Nikogo nie zdziwi, że istnieją systemy zbudowane w Pythonie dla SI – z takim zamysłem zaprojektowano bibliotekę TensorFlow, którą można wykorzystać w uczeniu maszynowym oraz do pracy z sieciami neuronowymi. To framework open source, który oferuje szereg narzędzi do projektowania, trenowania i fine-tuningu sieci neuronowych oraz do wykonywania obliczeń numerycznych.

TensorFlow jest obecnie wykorzystywana m.in. do radzenia sobie z problemami związanymi z rozpoznawaniem i przetwarzaniem obrazów, klasyfikacji próbek, a nawet do wykrywania obiektów w RT (real time). Biblioteka Scikit-learn służy do projektowania modeli AI, PyTorch odpowiada za wizualną obsługę języka. Keras jest interfejsem API sieci neuronowej (interfejsem TensorFlow). Dzięki niemu możliwe jest uproszczenie oprogramowania – uruchamia różne struktury sieci rozproszonej. Ostatnią biblioteką Pythona, o której warto wspomnieć w kontekście AI to Theano, która służy do charakteryzowania, ulepszania i oceny artykulacji numerycznych.

Python ma tę przewagę nad innymi językami, że jego składnia jest bardzo prosta i intuicyjna, dlatego pracować z nim mogą nawet osoby bez wcześniejszego doświadczenia w IT.

2. Java

Java to język obiektowy, który wykorzystuje się do projektowania i ulepszania aplikacji. Z tego względu pozostaje ważnym językiem programowania dla SI. Oprócz tego, że jest kompatybilna z CanTensor Flow, posiada też swoje własne biblioteki SI:

• Java Machine Learning Library, opracowana przez Amazona w celu rozwoju Machine Learningu;
• Kubeflow – umożliwia wysyłanie i nadzorowanie stosów Machine Learning na Kubernetes;
• OpenNLP – to instrument uczenia maszynowego do obsługi normalnego języka;
• Neuroph – umożliwia projektowanie i trenowanie sieci neuronowych.

3. C++

Choć w przeciwieństwie do Pythona i Javy C++ jest językiem niskiego poziomu, zawiera wiele bibliotek dla AI oraz jest językiem, który można łatwo zaadaptować na potrzeby Machine Learningu. Choć dla wielu developerów pracujących z Big Data nie będzie pierwszym wyborem, tkwi w nim potencjał na solidnego konkurenta dla Pythona, w zakresie integracji z SI.

Czy SI jest zdolna nauczyć się języków programowania?

Ta wizja wciąż jeszcze pozostaje poza ludzkim zasięgiem. Jeśli marzy Ci się świat androidów z Blade Runnera albo syntetyczne ciała, które łączą się siecią neuronową ze świadomością użytkownika (Altered Carbon), musisz znaleźć sposób na to, by przenieść się do odległej przyszłości. W 2022 r. Machine Learning oraz wykorzystanie SI do automatyzacji procesów jest jednak rzeczywistością, o której nie śniło się twórcom filmów science-fiction z lat 80. To pierwszy krok do tego, by przedłużać ludziom życie, przenosząc ich świadomość do technologicznie zaawansowanego egzoszkieletu. Niemniej, dziś jesteśmy w stanie za pomocą SI uprościć wiele procesów, któe zajmowały czas developerom jeszcze dekadę temu. Obecnie SI, która kryje w sobie potencjał, jest w stanie uczyć się przy pomocy rąk człowieka, który odpowiednio ją programuje. To pewnego rodzaju mediator pomiędzy urządzeniem PC a developerem.

Biorąc pod uwagę cyfrową rewolucję zapoczątkowaną w 2020 r., możliwe jest, że obrazy znane z Blade Runnera staną się rzeczywistością szybciej, niż myślisz, a akcja Cyberpunk 2077 będzie się regularnie rozgrywać w wielkich aglomeracjach przyszłości. Słowacka firma AirCar zapowiedziała, że do 2023 r. chcą opracować latający samochód – Aeromobil. Po drogach śląskich i zagłębiowskich aglomeracji jeżdżą pierwsze autobusy bez kierowcy, a na Zachodzie pojawiają się pierwsze samochody, które nie wymagają obecności kierowcy, by dojechać do celu.

Przyszłość dzieje się na naszych oczach!