Удивительно, что вся эта статья написана без упоминания машинного обучения. Проблемы, описанные в этом посте, именно объясняют, почему здесь машинное обучение; используется для создания программного обеспечения со слишком большой сложностью, чтобы подходы, основанные на правилах, были успешными. В машинном обучении мы начинаем с конечного продукта и «развиваем» программное обеспечение, обучая его адаптироваться к среде. В программном обеспечении живет модель того, как оно должно работать, а не явные инструкции, которые механически диктуют поведение. Генерация кода - это именно то, для чего предназначено машинное обучение, и математические расчеты, необходимые для его успеха, достигаются путем итерации и конвергенции, а не разрабатываются явно программистами.
Грядет большое изменение в том, как мы создаем программное обеспечение, и оно включает в себя передачу ответственности за кодирование машинам. Информационная экономика требует программного обеспечения, которое слишком сложно для того, чтобы люди могли создавать его с помощью жестких инструкций. Поведение программного обеспечения должно возникать из уровня сложности, который мы никогда не сможем полностью понять, поэтому наши приложения должны стать «интеллектуальными» и адаптироваться самостоятельно.
Наше раннее программное обеспечение требовало, чтобы люди писали код, потому что у нас не было другого выбора. Сегодня мы можем вырастить программное обеспечение из данных, предоставив человеку возможность сосредоточиться на более творческих и стратегических аспектах разработки программного обеспечения. В будущем люди вообще не будут писать код, и «среда разработки» будет полностью интуитивно понятной и доступной для нетехнических специалистов. Это откроет новую эру, когда будет гораздо меньше препятствий для включения опыта предметной области в процесс создания соответствующего программного обеспечения.
Нет ничего естественного в том, что люди пишут код, и ИИ в конечном итоге заменит ручную инженерию, которую мы в настоящее время вынуждены выполнять. Вот почему мы должны научиться работать с интеллектуальными машинами, понимая, где они останавливаются и с чего мы начинаем; и где мы начинаем, это место, где живут только творчество и интуиция.
