몇 년 안에 프로그래머가 쇠퇴할 것이라는 사실을 알고 계십니까?

Computer World 매거진은 IBM이 엔지니어가 필요한 수학 공식을 작성할 수 있는 새로운 언어 FORTRAN을 개발했기 때문에 "프로그래밍은 1960년에 사라질 것입니다"라는 기사를 쓴 적이 있습니다. 그런 다음 실행을 위해 컴퓨터에 제출되므로 프로그래밍이 종료됩니다. .

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몇 년 후, 우리는 새로운 속담을 들었습니다. 모든 사업가는 비즈니스 용어를 사용하여 자신의 문제를 설명하고 컴퓨터에 With the COBOL이라는 것을 사용하여 무엇을 해야 할지 지시할 수 있습니다. 프로그래밍 언어로 인해 회사에는 더 이상 프로그래머가 필요하지 않습니다.

나중에 IBM은 RPG라는 새로운 프로그래밍 언어를 개발했다고 하는데, 이를 통해 직원들이 양식을 작성하고 보고서를 생성할 수 있어 기업 프로그래밍 요구사항 대부분을 이를 통해 완료할 수 있다고 합니다

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1980년대와 1990년대에는 컴포넌트와 그래픽 개발의 등장으로 비즈니스 담당자들이 드래그 앤 드롭으로 쉽게 프로그램을 개발할 수 있었습니다

21세기에는 다시 Low Code, No Code가 등장했습니다. 코드도 없고 프로그래머도 필요하지 않습니다.

진실은 무엇인가요?

프로그래밍은 끝나지 않았습니다. 반대로 임계값이 지속적으로 낮아지고 이로 인해 프로그래머 수가 늘어나고 있습니다.

이제 궁극적인 빅 보스인 빅 모델이 여기에 있습니다. 그리고 새로운 언어는 모두 다릅니다. 누구도 코드를 작성할 필요가 없으며 코드가 직접 생성됩니다.

프로그래밍을 끝내고 프로그래머를 없앨 수 있나요?

우선 GPT-4와 같은 업계 최고의 AIGC 도구가 이제 매우 강력한 코드 생성 기능을 갖추고 있다는 점을 인정해야 합니다. 이에 대해 여전히 이의가 있으신 분은 제가 예전에 쓴 "AI는 코드의 95%를 생성할 수 있습니다"라는 글을 읽어보시기 바랍니다

인터넷에서 GPT-4, Midjourney, DALL·E 3를 사용하는 분들도 계십니다. Angry Birds와 같은 유사한 게임을 생성하세요. "Angry Pumpkins"에는 놀라운 효과가 있습니다!

그러나 AIGC에서 생성된 코드는 완벽함이나 정확성이 완전히 보장되지 않으므로 프로그래머가 확인하고 디버깅하고 문제 발견 후 수정하도록 안내하는 것은 상당히 지루한 작업입니다

GPT-4와 같은 도구에 능숙하면 프로그래머가 슈퍼 개인이 될 수 있습니다.

많은 사람들이 코드 작성이 소프트웨어 개발의 일부일 뿐이라는 사실을 깨닫지 못합니다. 코드를 작성하기 전에 아직 완성해야 할 수요 분석과 설계(건축 설계 및 상세 설계 포함)가 남아 있습니다

AIGC는 상세 설계에서 상당한 진전을 이루었지만 건축 설계에서는 여전히 개선의 여지가 있습니다. "AI가 프로그래머의 핵심 능력을 위협하기 시작했습니다!"라고 읽을 수 있습니다. "구체적인 사례에 대해 알아볼 수 있는 기사

AIGC의 빠른 반복으로 5~10년 내에 강력한 설계 능력과 코드 생성 능력을 갖춘 AI가 나올 수도 있지만 AIGC가 마지막 산을 오르기는 어렵습니다. 수요 분석.

고객의 요구 사항을 이해하는 것은 어려운 작업입니다. 자신의 분야, 업무, 프로세스를 잘 알고 있어야 하며 지속적인 소통과 확인을 통해 필요한 것이 무엇인지 대략적으로 파악할 수 있습니다

고객은 완성된 소프트웨어를 보고 문득 깨닫는 경우가 많습니다. 알고 보니 나에게 필요한 기능은 그렇지 않았습니다

GitHub Copilot 및 Amazon CodeWhisperer와 같은 시중에 나와 있는 모든 프로그래밍 관련 AI 도구는 고객 요구에 따라 직접 코드를 생성할 수 없습니다. 모두 프로그래머가 전문 용어를 사용하여 설명해야 합니다. 정확히 무엇을 해야할지.

간단히 말하면 고객 요구 사항에서 직접 코드 생성으로 이동할 수 있는 방법은 없습니다.

상세한 소프트웨어 사양부터 코드까지 아주 유망하네요

그래서 누군가는 더 낮은 비용으로 다른 회사의 차원성을 줄이길 바라면서 AI를 사용해 코드를 생성하는 전문 새로운 아웃소싱 회사를 설립했습니다.

사람만이 니즈를 전달할 수 있습니다. 보편적인 인공지능이 구현되지 않으면 수요 분석 작업도 AI로 해결할 수 없습니다.

인공지능의 보편적 적용 시기를 가늠하기 어렵습니다

커즈와일은 "Heart of the Machine"에서 컴퓨팅 파워 성장 차트를 보여줍니다

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20세기부터 21세기까지 컴퓨팅 파워는 이러한 추세에 따라 기하급수적으로 성장했습니다. 2025년에는 1,000달러짜리 개인용 컴퓨터가 인간 두뇌의 컴퓨팅 능력을 갖게 될 것입니다.

2060년에는 컴퓨팅 능력이 모든 인간 두뇌를 합친 것보다 뛰어날 것입니다.

그러나 컴퓨팅 파워가 인간 두뇌 수준에 도달했다고 해서 지능도 인간 수준에 도달할 수 있는 것은 아닙니다.

인간 두뇌의 뉴런 수는 약 1000억 개입니다. 각 뉴런에는 평균 약 1,000개의 연결이 있어 총 100조 개의 연결이 있습니다.

모든 연결은 매우 강력한 병렬 처리 기능인 동기식 계산을 수행할 수 있습니다.

이제 사람들은 신경망을 사용하여 인간의 뇌를 시뮬레이션하려고 하는데, 뉴런이 충분할 때 그것이 정확히 어떻게 작동하고 왜 "지능적인" 행동을 보이는 걸까요? 인간은 여전히 ​​혼란스럽고 단어만 사용할 수 있습니까? --emergence--그것을 모호하게 설명하게 됩니다.

그래서 커즈와일은 인간의 뇌를 연구하고 자기공명영상 스캐너와 같은 기술을 사용하여 뇌 내부를 들여다볼 것을 제안했습니다. 기술이 계속 업데이트됨에 따라 스캐닝 해상도와 스캐닝 속도가 계속 향상되어 마침내 살아있는 인간 두뇌의 비침습적, 비침습적 스캐닝이 가능해졌습니다.

스캔에서 얻은 정보를 기반으로 특정 위치, 상호 연결, 신체 세포의 구성 요소, 축삭, 수상돌기, 시냅스전 소포 및 기타 신경 부분이 매핑됩니다. 그러면 충분히 큰 메모리를 갖춘 신경 컴퓨터에서 전체 뇌 조직을 재현할 수 있고, 뇌에 저장된 내용도 재현할 수 있습니다.

이런 날이 언제 올지 모르니 이제 AIGC 도구를 제어하고 자신의 용도에 맞게 사용할 수만 있다면 AI의 위협에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 계속해서 안심하고 벽돌을 옮기세요.

위 내용은 몇 년 안에 프로그래머가 쇠퇴할 것이라는 사실을 알고 계십니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!