Cómo y los sistemas amplían sus ya impresionantes capacidades, existe la creencia común de que el área de la informática (CS) pronto será cosa del pasado. Esto se comunica hoy en los estudiantes potenciales de hoy en forma de buen conocimiento del consejo, pero mucho es un poco más que escuchar a personas que, a pesar de su inteligencia, hablan fuera de su experiencia.
Datos de alta velocidad, como Nobel, los llamados al ganador de Christopher Pissarids, y como resultado, se ha utilizado a un nivel mucho más ligero: personalmente escuché asesores de CS, a pesar de no estar solo no solo en el campo.
Estas afirmaciones generalmente comparten dos defectos comunes. El primero es entre ellos que el consejo proviene de personas que no son informáticos. En segundo lugar, hay un amplio malentendido sobre lo que realmente implica la informática.
Ai y mito para reemplazar el código
No está bien decir que AI puede escribir un código de computadora de la solicitud, así como puede generar canciones, recetas y cartas de presentación. Puede aumentar la productividad y acelera el flujo de trabajo, pero nada de esto elimina el valor de la entrada humana.
La redacción de código no es sinónimo de CS. Se puede aprender a escribir código sin asistir nunca a una clase universitaria única, pero cruza la CS que mueve muy por encima de esta habilidad. Esto incluye, entre muchas otras cosas, sistemas complejos de ingeniería, diseño de infraestructura y programación de lenguaje futuro, proporcionando ciberseguridad y verificación del sistema para la corrección.
La IA no puede realizar estas tareas de manera confiable, ni podrá en el futuro previsible. La entrada humana sigue siendo esencial, pero la información errónea pesimista arriesga a decenas de miles de estudiantes talentosos de una carrera importante y significativa en este campo vital.
Que puedo no
Y se caracteriza por predecir la predicción. La IA generativa mejora esto al agregar una capa de presentación del usuario al contenido de Internet: reescribir, revivir y formatearse la información en algo que recuerda al trabajo humano.
Sin embargo, la IA actual no hace verdaderos "pensamientos". En cambio, se basa en atajos lógicos, conocidos como heurísticas, esa precisión de precisión. Esto significa que, a pesar del discurso como una persona, no puede entender, sentir, nutrir algo y algo. No funciona de la misma manera que la mente humana.
Recientemente parecía ser "ingeniería rápida" reemplazó a CS. Hoy, sin embargo, prácticamente no hay publicación para ingenieros rápidos, mientras que compañías como LinkedIn informan que las responsabilidades de CS profesional realmente se estaban expandiendo.
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Donde y se queda corto
Lo que AI proporciona una herramienta más fuerte para que los profesionales de CS hagan su trabajo. Esto significa que ahora pueden llevar más conceptos, desde la idea hasta la implementación del mercado, mientras que existe menos el papel de apoyo y más líderes técnicos.
Sin embargo, hay muchas áreas en las que la entrada humana especializada sigue siendo esencial, ya sea por confianza, supervisión o necesidad de creatividad humana. Abundan los ejemplos, pero hay 10 áreas que se enfatizan especialmente:
Adaptándose a los algoritmos del fondo de cobertura a nuevas condiciones económicas. Esto requiere un diseño algorítmico y una comprensión profunda del mercado, no solo una ranura de códigos.
Diagnóstico de fallas intermitentes en el campo de las nubes del proveedor como Google o Microsoft. La IA puede resolver una pequeña escala, pero no puede contextualizar grandes proporciones, alta resolución de problemas.
Al reescribir las computadoras cuánticas. Y esto no puede sin ejemplos extensos de implementaciones exitosas (actualmente no existen).
Diseño y seguro del nuevo sistema operativo en la nube. Esto incluye una arquitectura sistémica de alto nivel y pruebas rigurosas que la IA no puede realizar.
Creación de sistemas de IA de eficiencia energética. La IA no puede inventar espontáneamente un código de GPU más bajo o inventar su propia arquitectura.
Construyendo software de control seguro y resistente a los hackerska para centrales nucleares. Esto requiere que la experiencia del sistema incorporada se mezcle con la traducción del código y el diseño del sistema.
Verificar que el software de robot quirúrgico actúa en condiciones impredecibles. La validación crítica de seguridad excede el rango actual de AI.
Revisión y mejora de las herramientas para anticipar el cáncer IA. Esto requiere la validación de la supervisión humana y el sistema continuo.
Construcción de la próxima generación de IA segura y controlada. Evolucionando de acuerdo con más seguro y no puede hacerlo solo, es solo responsabilidad humana.
¿Por qué la informática sigue siendo necesaria?
Una cosa es segura: la IA remodelará cómo se hacen la ingeniería y la informática. Pero lo que enfrentamos con el cambio es en los métodos de trabajo, no una gran destrucción del campo.
Cada vez que enfrentamos un problema o complejidad completamente nuevo, y no sería suficiente por una simple razón: depende completamente de los datos pasados. Mantenimiento de IA, construcción de nuevas plataformas y desarrollo de campo, como la gobernanza confiable de IA e IA, por lo que todos requieren CS.
El único escenario en el que es posible que no necesitemos CS es si logramos un punto en el que ya no esperamos ningún lenguaje, sistemas, herramientas o desafíos futuros nuevos. Esto falta un poco probable.
Algunos afirman que la IA eventualmente ejecutará todas estas tareas. No es imposible, pero incluso si la IA avanzara, pondría casi todas las profesiones bajo igual riesgo. Una de las pocas excepciones sería aquellos que construyen, controlan y promueven la IA.
Existe un precedente histórico para esto: durante la revolución industrial, los trabajadores de fábricas son desplazados en relación con 50 a 1 como resultado del rápido progreso en máquinas y tecnología. En ese caso, la fuerza laboral en realidad creció con la nueva economía, pero la mayoría de los nuevos trabajadores eran aquellos que podían trabajar o reparar máquinas, desarrollar nuevas máquinas o diseñar nuevas fábricas y máquinas alrededor de máquinas y procesos en torno a máquinas y máquinas.
Durante este período de reversión masiva, las habilidades técnicas fueron en realidad las más no utilizadas, en lo más mínimo. Hoy, la experiencia técnica, especialmente en CS, es valiosa, es más valiosa que nunca.
No confundamos la próxima generación con el mensaje opuesto.
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