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軟件開發即將到來的革命

軟件開發即將到來的革命

凯发k8真人發布時間:2019-07-02

  進步的背后主要是核心突破與深刻學習,這也是一種收啟與人類大腦想象出來的人工智能,最初作為一個相對狹窄的數據分析工具現在可以作為一個接近通用計算平臺的東西。

軟件開發

凯发k8真人  它的任務范圍優于以往傳統軟件,最終可能長期避諱計算機科學家的智能系統-這些都可以歸結于媒體時不時的報導。在這個新世界中技術團隊開發人員不再需要為任何一個問題設計一個獨立的算法。反之,大多數工作重點是生成反映所需行業和管理培訓過程的數據集。


  這對的未來意味著什么?


凯发k8真人  1.軟件編程和數據學將日益趨同。


  大多數軟件在可預見的未來都不會采用“端到端”學習系統。它將依靠數據模型提供核心認知能力和明確的邏輯,以便與用戶相互并解釋。問題在于“我是使用這個人工智能還是使用傳統方案解決這個問題?”如果問題越來越多,設計智能系統需要掌握兩者。


  2.AI從業者將成為搖滾明星。


  做AI很難。排名和文件的AI開發人員-不僅僅是杰出的學者和研究人員-將成為未來軟件公司最寶貴的資源之一。這為傳統的編碼人員帶來了一些嘲諷,他們從50年代開始在其他行業自動化工作,到現在他們即將面臨著自己工作全自動化。對他們服務的需求肯定會有大幅度下降,但那些想要保持領先地位的人必須以學習態度來測試人工智能。


  3.需要構建AI工具鏈。


  Lyft的機器學習主管GilArditi表示最好。“機器學習處于原始的階段。它類似于70年代末到80年代始的數據庫。你必須成為行業內頂級專家才能讓這東西發揮作用。“研究還表明,很多人工智能建模很難區分,很容易遭到欺騙,容易受到偏見。解決這些問題的工具對于釋放AI開發人員的潛力是必要的。


凯发k8真人  4.我們都需要對不可預測的行為感到滿意。


  計算機的“指令”對于開發人員和用戶來說都是再熟悉不過了。它強化了一種信念,即計算機完全按照我們的指示去工作,類似的輸入總能產生不一樣的結果。相比之下,AI模型就像生命的呼吸系統。新的工具將使它們更像顯式程序,特別是在安全關鍵設置中,但我們需要冒著丟失這些系統的風險-如AlphaGo的“外星人”動作-如果我們設置的護欄太緊。在我們開發和使用AI應用程序時,我們需要接受概率結果。


  


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