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代码中的AI:AI对开发人员做了什么

最初在1970年代或1980年代某个地方出现,最初是类似于人类的计算机智能概念。

好莱坞可能是部分原因,但上世纪下半叶电影的AI被夸大了,(至少在那个时期)实际上或实用上都是不可能的。

作为一门学术学科,人工智能(AI)的历史可以追溯到1955年,但是创建能够在工作应用程序内部提供一定程度的功能使用的“认知代理”的过程却要晚得多。

我们必须首先经历所谓的AI冬季,然后等待更便宜的处理能力和存储的出现,直到接近千年末。

人工智能的三个时代

因此,AI发生了变化……它已经脱离了原型设计理论时期(1950年代),并经历了好莱坞魅力化时期(2001年:太空漫游,西方世界,剑锋奔跑,终结者,短路和黑客帝国),在严格的发布日期内),而且,它已经经历了“我们知道如何做到这一点,但是网络是新的,数据无处不在,云还处于初期”。

人工智能发展的最后一个“我们知道,但我们做不到”阶段至关重要,这不仅是因为它使我们能够更原生地开始使用云网络并获得对更广泛数据池的访问权限……还使开发人员能够就将要构建的AI算法的复杂性而言,迈出了巨大的飞跃(可能是双关语)。

因此,我们到了2020年到达这里。现在,每个值得其关注的供应商都在竞标将AI功能应用到他们提供的应用程序中,以便用户可以更直观,更自动和自动地(当然)更智能地执行操作。

但是我们不关心用户-好吧,但是我们会听到我们的声音-在这种情况下,我们关心开发这些智能应用程序的开发人员……所以我们问:人工智能为我们(程序员,开发人员)做了什么? ,各个学科的编码人员和软件工程师)?

人工智能为我们的开发人员做了什么?

正如《计算机周刊》的Cliff Saran在“发展快乐的客户的艺术”中已经强调的那样,我们知道AI(以某种形式)已经存在于开发人员工具中一段时间​​了。

自从程序员开始使用编译器和高级编程语言开发应用程序以来,就存在基于规则的检查。编译器和静态代码分析工具可以有效地检查代码行是否以正确的格式构造。

2020年8月的《计算机周刊》分析文章引用了PayPal首席技术官(STO)斯里·希瓦南达(Sri Shivananda)的确切主题。

Shivananda认为,可以训练AI创建一些应用程序。

“代码是由构建块组成的,可以将其构建为大型,复杂的系统。这样,程序员可以编写脚本来加快重复性任务。这可以增强为一个简单的应用程序。最终,它可能成为一种支付系统。在软件堆栈的最底部,将有一个数据库和一个操作系统,” Shivananda说。

他的逻辑是AI可以帮助(并且应该提供更多帮助)进行编码。为什么,因为开发人员可以创建代码和动态逻辑方面的知识,但是基于规则的代码编写只能走得那么远,即,除了最初部署的形式之外,现在还需要更多的智慧。

展望未来,我们需要问问AI可以为代码逻辑,功能方向,查询结构乃至基本的读/写功能做什么……正在开发哪些工具?

在这个具有组件,微服务和API连接性的时代,人工智能应如何在编码工具内部工作,以引导程序员进入更高效的开发流,从而使他们不必每次都“重新发明轮子”?

AI可以帮助开发人员的哪些痛点……AI的调试是否成熟和/或日志文件分析是否应该提供对应用程序运行状况的更多洞察并提供AI样式的“这里有问题”警报?

如果存在服务网格以提供基础结构智能的应用程序内层,以便在微服务和API连接之间进行连接,管理和管理服务到服务的连接(并执行服务发现,负载平衡,加密,可观察性,可追溯性,认证和授权)……那么,在编码工具级别上,我们是否应该将其视为AI的要素?

当我们确实创建这些AI功能时,开发人员将如何知道什么过时的东西,比其他东西有用的东西,或者濒临成为无法适应下一代系统的传统工具的边缘?

我们需要知道AI将如何嵌入到开发人员每天使用的工具中……只有这样,程序员才能确定自己是否能够在面向用户的表面上使用AI构建真正的智能应用程序,对吗?

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