Per la AI l’intelligenza artificiale servono programmatori e sviluppatori in quanto per ora non si programma da sola

Non sarebbe una sorpresa dire che l’intelligenza artificiale è ovunque in questi giorni. Dal fantastico al banale, tutto, dalla produzione all’assistenza sanitaria, viene destinato alla trasformazione con la tecnologia. Questo potenziale per l’intelligenza artificiale non solo trasforma le imprese, ma sostituisce compiti semplici significa che ogni sviluppatore dovrebbe guardare a come costruire la tecnologia in tutto ciò che codifica. Se vogliamo costruire un futuro cognitivo, allora sarà essenziale essere all’avanguardia di questa tecnologia, alla continua ricerca di modi per innovare.
Ma cosa significa questo per lo sviluppatore di tutti i giorni? Il più grande mito dell’IA è che  si imporrà
in tutto il mondo da solo. Attraverso una combinazione tra Hollywood e ignoranza generale, molte persone al di fuori dello sviluppo del software hanno l’idea che l’IA scriverà se stessa, insegnerà a se stessa e alla fine ci dirà a tutti noi cosa fare. I computer sono amplificatori. Possono amplificare la tua intelligenza. Oppure possono amplificare la tua mancanza! Le soluzioni di intelligenza artificiale non si stanno programmando da sole. Vengono creati nei linguaggi di programmazione che esistono oggi – tutto, da JavaScript a Python in C ++ – dagli sviluppatori che esistono oggi. Non siamo ancora al punto in cui possiamo affidarci all’IA per creare software, né raggiungeremo questo punto tanto presto. Mentre le operazioni di codifica mondane possono diventare sempre più il dominio di strumenti intelligenti e intelligenza artificiale, i lavori di sviluppo e la presenza di ingegneri del software saranno ancora essenziali per guidare l’innovazione.
Tuttavia, questo non vuol dire che non siano necessarie nuove competenze. Come per tutti gli sviluppi, è necessaria la volontà di imparare ed evolvere costantemente. Affinché aziende e progetti evitino di rimanere indietro rispetto alla concorrenza, gli sviluppatori devono iniziare a cambiare mentalità per capire come possono sfruttare macchine sempre più capaci per cambiare il modo in cui progettano il software. L’intelligenza artificiale e una gamma sempre più ampia di servizi cognitivi o-the-shelf richiede che sfidiamo modelli tradizionali che hanno ampiamente governato lo sviluppo del software per almeno gli ultimi 20 anni. Questo è il più grande cambiamento fondamentale nella progettazione del software da quando Internet è diventato una forza pervasiva negli anni ’90.
Quindi, cosa è necessario per stare davanti alle macchine? Molte delle competenze necessarie per prepararsi a questo futuro sono le stesse richieste per rimanere competitive oggi. Non esiste un linguaggio di programmazione magico o un approccio che funzioni per tutti. Forse il più grande cambiamento necessario è quello della mentalità degli sviluppatori. Il pensiero convenzionale verso lo sviluppo del software richiede che tutti i possibili input e output siano anticipati e progettati. Con AI, gli sviluppatori possono creare software che impara ed è in grado di gestire input inaspettati. Ci vorrà del tempo perché gli sviluppatori realizzino appieno il potenziale di questo cambiamento mentale.
Un’altra competenza fondamentale che gli sviluppatori possono acquisire è una più profonda comprensione dei diversi componenti che compongono “AI”. Sono disponibili corsi per aiutare con questo, introducendo concetti come la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale, i robot conversazionali, la robotica e l’apprendimento automatico. È interessante notare che approfondire la filosofia e la psicologia potrebbe anche essere essenziale per gli sviluppatori in futuro. L’importanza di costruire un codice morale nel software stesso sta rapidamente diventando più di un cliché di Hollywood.
Inoltre, per coloro che desiderano entrare nell’IA, o in particolare nell’apprendimento automatico, spendere molto tempo per imparare le strutture principali che fungono da elementi costitutivi dell’IA sarebbe una grande idea. TensorFlow e Spark sono due buoni esempi delle strutture che sono alla base di molte delle odierne soluzioni e API di IA.
Come sempre, gli istituti scolastici esistenti sono sempre in evoluzione per stare al passo con le ultime tendenze nello sviluppo. Stiamo per assistere a un numero sempre maggiore di corsi introduttivi su AI che aiuteranno a insegnare le basi a tutti. Per coloro che desiderano specializzarsi, esiste una serie di risorse online che aiuteranno ad approfondire ulteriormente i componenti specifici.
Stiamo solo grattando la superficie con ciò che può essere ottenuto attraverso l’introduzione dell’IA. È difficile capire cosa sarà possibile nei prossimi tre-cinque anni. Dalla capacità di scoprire nuovi farmaci salvavita nel settore sanitario per prevedere semplicemente una rottura su una linea di produzione, i limiti saranno legati solo dalla fantasia e dalla nostra capacità di sviluppatori di trovare nuovi modi per sfruttare questi