「Computer World」誌はかつて、「プログラミングは 1960 年までに消滅するだろう」という記事を書きました。その理由は、IBM がエンジニアが必要な数学を書くことを可能にする新しい言語 FORTRAN を開発したからです。式は実行のためにコンピュータに送信されるため、プログラミングが終了します。
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数年後、私たちは新しいことわざを聞きました。「人々が利用できるあらゆるビジネス」ビジネス用語を使用して問題を説明し、コンピュータに何をすべきかを指示します。COBOL と呼ばれるこのプログラミング言語を使用することで、会社はプログラマーを必要としなくなりました。
その後、IBM が RPG と呼ばれる新しいプログラミング言語を開発したと言われています。この言語を使用すると、従業員はフォームに記入してレポートを作成できるため、会社のプログラミング ニーズのほとんどはこれによって満たされるようになります。完全な
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1980 年代と 1990 年代に、コンポーネントの登場やグラフィカルな開発により、ビジネスパーソンもドラッグ＆ドロップで簡単にプログラム開発が可能
21世紀に入り、再びローコードやノーコードが登場しました。プログラマーは必要ありません。 ＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃＃真実は何？
プログラミングは終わったわけではなく、むしろ閾値は下がり続け、プログラマの数は増え続けています。究極のボス—— ビッグモデルの登場です これまでの新技術や新言語とは異なり、人がコードを書く必要はなく、直接コードを生成します。
プログラミングを廃止し、プログラマーを排除することはできるでしょうか?
まず、GPT-4 などの業界トップの AIGC ツールには、現在非常に強力なコード生成機能があることを認めなければなりません。これにまだ抵抗がある場合は、以前に書いた記事「AI はコードの 95% を生成できる」を読んでください。
インターネット上には GPT-4 を使用している人もいます。 、Midjourney、DALL・E 3 は、Angry Birds に似たゲーム「Angry Pumpkins」を生成します。その効果は素晴らしいです。
ただし、AIGC によって生成されたコードは完全に完璧であることやその正確性が保証されているわけではないため、プログラマーはチェックとデバッグを行い、問題が発見された後に修正を行うよう指導する必要があります。これは非常に面倒な仕事です
GPT-4 などのツールに習熟すると、プログラマーは超個性的な人になれる可能性があります
多くの人はそのことに気づいていません。コードを書くことはソフトウェア開発の一部にすぎません。コードを記述する前に、完了する必要がある需要分析と設計 (アーキテクチャ設計と詳細設計を含む) がまだあります。
AIGC は詳細設計で大幅な進歩を遂げましたが、まだ多くの課題があります。建築設計推進で行うこと。 「AIがプログラマーの中核能力を脅かし始めている!」をお読みいただけます。 》具体的なケースについて知りたい場合は、記事を書いてください。
AIGC の急速な反復により、5 ～ 10 年以内に、強力な設計能力とコード生成能力を備えた AI が登場する可能性がありますが、AIGC は最後の大きな山: 分析が必要です。
顧客のニーズを理解するのは難しい作業です。顧客の分野、業務、プロセスを熟知し、常にコミュニケーションと確認を行うことで、顧客が何を必要としているのかを大まかに把握できます。
顧客は、多くの場合、初めてそれに気づくことになります。完成したソフトウェアを見たとき「ああ、私が必要としていた機能はこんなものではなかったことが判明しました」
GitHub Copilot や Amazon CodeWhisperer など、市販されているすべてのプログラミング関連 AI ツール、顧客のニーズから直接コードを生成することはできません。すべて、プログラマーが専門用語で何をすべきかを正確に伝える必要があります。
簡単に言えば、顧客のニーズから直接コード生成に進む方法はありません。
詳細なソフトウェア仕様からコードに至るまで、これは非常に有望です
そこで、AI を使用してコードを生成することを専門とする新しいアウトソーシング会社を設立した人がいます。コストの削減 他社に対して次元削減攻撃を実行します。
#人と人とのニーズを伝えられるのは人だけ、汎用人工知能が実現できなければ、需要分析の課題は AI で解決できません
人工知能が広く普及する時期を判断するのは困難です
#「Heart of the Machine」の中で、カーツワイル氏はコンピューティング能力の成長グラフを示しました
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20 世紀から 21 世紀にかけて、コンピューティング能力は飛躍的に向上し、2025 年頃には、 1,000 ドルのパーソナル コンピューターの計算能力は人間の脳のレベルに達します。
2060 年までに、コンピューティング能力は人間の全脳を合わせた能力を超えるでしょう。
ただし、計算能力が人間の脳のレベルに達したからといって、知能も人間のレベルに達するとは限りません。
人間の脳のニューロンの数は約 1,000 億個です。各ニューロンには平均約 1,000 個の接続があり、合計 100 兆個の接続があります。
すべての接続は、非常に強力な並列処理機能である同期計算を実行できます。
現在、人々はニューラル ネットワークを使用して人間の脳をシミュレートしようとしていますが、十分な数のニューロンがある場合、ネットワークはどのように機能し、なぜ「知的な」動作を示すのでしょうか? 人間はまだ私は非常に混乱しているので、それを曖昧に説明するには「創発」という 1 つの単語しか使用できません。
そこでカーツワイル氏は、人間の脳を研究し、磁気共鳴画像スキャナなどの技術を使って脳の内部を覗くことを提案しました。テクノロジーが更新され続けるにつれて、スキャン解像度とスキャン速度は向上し続け、生きた人間の脳の非侵襲的かつ非侵襲的なスキャンがついに実現可能になりました。
スキャンから得られた情報に基づいて、特定の位置、相互接続、体細胞の構成要素、軸索、樹状突起、シナプス前小胞、およびその他の神経部分をマッピングします。そうすれば、十分なメモリを備えたニューラルコンピュータで脳組織全体を再現することができ、脳に保存されている内容も再現することができます。
その日がいつ来るかはわかりませんが、AIGC ツールを制御して任せることができれば、今は AI の脅威について心配する必要はありません。自分専用なので安心して動き続けられます。
以上が数年後にはプログラマーが減少するということをご存知ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
