软件开发即将到来的革命

进步背后的核心突破是深度学习，这是一种受人类大脑结构启发的人工智能技术。最初用作相对狭窄的数据分析工具，现在可以用作靠近通用计算平台的平台。它在广泛的任务中胜过传统的软件，最终可能为计算机科学家的长期规避提供智能系统 - 这些都是有时不成比例的媒体。在这个新世界中，开发人员不再需要为每个问题设计一个独特的算法。相反，大多数重点是生成反映所需行为和管理培训过程的数据集。

　　这对软件开发的未来意味着什么?

1.编程和数据科学将日益趋同。

大多数软件在可预见的未来不会使用“端到端”学习系统。它将依靠数据模型提供核心认知功能和清晰的逻辑，以便与用户交互并解释结果。问题“我是否使用人工智能或传统方法来解决这个问题？”这个问题会越来越多。设计智能系统需要掌握两者。

AI从业者将成为摇滚明星。

AI很难做到。排名和文档的AI开发人员 - 不仅仅是优秀的学者和研究人员 - 将成为未来软件公司最有价值的资源之一。这给自20世纪50年代以来一直在其他行业自动化工作的传统程序员带来了讽刺，现在他们正在部分实现自动化工作。对他们服务的需求肯定不会下降，但那些想要保持领先的人必须以健康的怀疑态度来测试人工智能。

3.需要构建AI工具链。

Lyft机器学习总监Gil Arditi表示这是最好的。 “机器学习处于最初的汤阶段。它类似于80年代早期或70年代后期的数据库。你必须成为世界上的专家才能使这些事情发挥作用。“研究还表明，许多人工智能模型难以理解和简单。被欺骗，容易受到偏见。解决这些问题的工具对于释放AI开发人员的潜力是必要的。

我们都需要对不可预测的行为感到满意。

计算机“指令”的比喻对于开发人员和用户来说都是熟悉的。它强化了人们相信计算机完全按照我们的说法行事，而类似的输入总是会产生类似的输出。相比之下，AI模型就像生命的呼吸系统。新工具将使它们更像是明确的程序，特别是在安全关键设置中，但是如果我们设置的护栏太紧，我们就有可能失去这些系统的价值 - 例如AlphaGo的“外星人”行动。在我们开发和使用AI应用程序时，我们需要理解并接受概率结果。

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