A medida que los sistemas de inteligencia artificial (IA) amplían sus habilidades ya impresionantes, es más común que el campo de la informática vaya pronto en el pasado. Esto se transfiere a futuros estudiantes en forma de consejos buenos no informados, pero en gran parte son los rumores de personas que, a pesar de su inteligencia, hablan sobre su volumen de especialización.
Personalidades de Linquone, como el economista ganador del Premio Nobel del Premio en Christopher Pisaridi: incluso escuché a los consejeros profesionales del Instituto rechazaron la idea de estudiar ciencias de la computación, a pesar de no tener conocimiento en el campo.
Estas declaraciones generalmente comparten dos deficiencias comunes. Lo primero es que el consejo provenga de personas que no son informáticos. Y segundo, existe un amplio malentendido sobre lo que realmente implica informática.
Ai y mito para reemplazar el código
No es incorrecto confirmar que AI puede escribir código de computadora en función de la indicación, al igual que puede generar canciones, recetas y cartas de presentación. Puede aumentar la productividad y acelerar el flujo de trabajo, pero nada de esto elimina el valor de la contribución humana.
El código de escritura no es sinónimo de informática. Puede aprender a escribir el código sin presencia de una clase individual en la universidad, pero se gradúa en su computadora mucho más allá de esta capacidad. Implica, entre muchas otras cosas, sistemas de ingeniería complejos, diseño de infraestructura y programación de lenguaje futuro, la perfección y verificación del sistema.
La IA no puede realizar estas tareas de manera confiable, ni puede hacerlo en el futuro previsible. La contribución humana sigue siendo necesaria, pero la información errónea pesimista corre el riesgo de mover decenas de miles de estudiantes con una carrera importante y significativa en este campo vital.
Que puede y no puede
AI se destaca en la realización de la predicción. AI generativa Esto mejora al agregar una capa fácil de presentación para usar contenido de Internet: reescribir, resumir y formatear información para que parezca un trabajo humano.
Sin embargo, la IA actual no "piensa". En cambio, se basa en atajos lógicos, conocidos como heurísticos, que sacrifican la precisión a favor de la velocidad. Esto significa que, a pesar del discurso como persona, no puede entender, sentir, preocupar o desear nada. No funciona de la misma manera que la mente humana.
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Recientemente, "Instrucciones para la ingeniería" reemplazarían la informática. Sin embargo, hoy es práctico que no hay ofertas de trabajo para la inscripción del ingeniero, mientras que compañías como LinkedIn se dan que las responsabilidades en los profesionales de la computación se han expandido.
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Limitaciones ai
Lo que ofrece IA son herramientas más poderosas para que los profesionales de la computación hagan su trabajo. Esto significa que ahora pueden liderar conceptos afuera, desde la idea hasta la implementación del mercado, al mismo tiempo requieren menos funciones de apoyo y gestión técnica.
Sin embargo, hay muchas áreas en las que es necesaria una contribución humana especializada, ya sea por los motivos de la confianza, la supervisión o la necesidad de creatividad humana. Abundan los ejemplos, pero hay 10 áreas que se enfatizan especialmente:
Ajuste el algoritmo de cobertura de fondos para nuevas condiciones económicas. Esto requiere un diseño algorítmico y un profundo conocimiento de los mercados, no solo mucho código.
El diagnóstico de interrupciones de interrupciones en las nubes del proveedor, como Google o Microsoft. La IA puede resolver pequeños problemas con poco arrebato, pero no puede contextualizar la resolución de problemas a gran escala y el máximo hasta el máximo.
Reescribir el código cuántico. Y no puede sin extensos ejemplos de implementaciones exitosas (que actualmente no existen).
Diseñe y proteja el nuevo sistema operativo en la nube. Esto implica la arquitectura de los altos sistemas y las pruebas rigurosas que no pueden funcionar.
Creación de sistemas de IA efectivos desde un punto de vista de energía. La IA no puede inventar el código GPU espontáneamente con un consumo más bajo o hacer su propia arquitectura.
Cree software en tiempo real para control seguro y evidencia cibercriminal para centrales nucleares. Esto requiere combinar el conocimiento de los sistemas integrados con el sistema de traducción y códigos.
Asegúrese de que el software de cirugía esté funcionando en condiciones impredecibles. La validación de seguridad crítica excede el alcance actual de la IA.
Diseño de sistemas para la autenticación de correos electrónicos y garantiza la integridad. Es un desafío criptográfico y multidisciplinario.
Revisión y mejora de la herramienta para predecir el cáncer basado en la IA. Esto requiere supervisión humana y validación del sistema continuo.
Cree la próxima generación de segura y controlada. La evolución según más segura y no puede ser un acto de la misma IA, sino la responsabilidad de los seres humanos.
Por qué la informática sigue siendo necesaria
Una cosa es segura: AI dividirá la forma en que funciona en el camino y la informática. Pero qué cambio en los métodos de trabajo se nos presentó, no la destrucción total del campo.
Cada vez que enfrentamos un problema o complejidad completamente nuevo, y solo no es suficiente por una razón simple: depende completamente de los datos del pasado. Por lo tanto, el mantenimiento de la IA es, crear nuevas plataformas y desarrollo de campo, como la gestión confiable de IA e IA que requiere informática.
El único escenario que podemos hacer sin informática sería si llegamos al punto en que ya no estamos esperando nuevos idiomas, sistemas, herramientas o desafíos futuros. Esto es muy poco probable.
Hay quienes afirman que la IA podría realizar todas estas tareas. No es imposible, pero incluso si ha sido tan avanzado, casi todas las profesiones lanzarían el mismo riesgo. Una de las pocas excepciones sería aquellos que construyen, controlan y desarrollan IA.
Existe un precedente histórico: durante la revolución industrial, la fábrica se desplaza en proporción de 50 a 1 como resultado del rápido progreso en máquinas y tecnología. En este caso, la fuerza laboral creció con la nueva economía, pero la mayoría de los nuevos trabajadores eran aquellos que podían trabajar o reparar máquinas, desarrollar nuevas máquinas o diseños de nuevas máquinas y procesos en torno a máquinas.
Durante este período de grandes cambios, las habilidades técnicas son las más solicitadas, no menos importantes. Hoy, la situación paralela: el conocimiento técnico, especialmente en la informática, son más valiosos que nunca.
No confundamos nuevas generaciones con el mensaje opuesto.
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