Стоит ли готовиться к перепрофилированию в Machine Learning?
Приветствую!
Несколько лет назад я начал замечать возросшее количество статей в сети связанных с такими, как некоторые называют, buzzwords как «machine learning», «data science», «deep learning». Не проходит и недели как на news.ycombinator.com появляются статьи, в которых тема так или иначе связана с вышеупомянутыми тегами. Как по мне, наиболее точно причина раскрыта в статье на wired:
www.wired.com/...-artificial-intelligence
Если коротко, то оптимизация существовавших еще с конца предидущего столетия алгоритмов и дешевизна вычислительных ресурсов + значительно большее количество данных (поисковики, социальные сети) позволило наконец использовать машинное обучение для решения бизнес проблем.
Вот еще несколько статей, которые косвенным образом касаются поднимаемой мною темы:
techcrunch.com/...11/11/no-ui-is-the-new-ui
www.nirandfar.com/...s-as-assistants-work.html
www.wired.com/...old-school-text-messages
Много инициатив указывают на то, что взаимодействие с пользователем будет происходить через старый-добрый текст. Только на этот раз это будут NLP AI системы. Пример:
twitter.com/...status/654483471356727296
В нем журналист показывает возможности нового ИИ от фейсбука «Манипенни».
Возросший интерес к Slack с его отрытой интеграций с другими сервисами подводит к мысли, что в будущем будет существовать один-два «хаба» (возможно, нативные и веб апликухи от эпла или гугла), в которых будут просто, скажем, «каналы», как в Telegram (да еще и боты), с которыми будут взаимодействовать пользователи посредством текста. Эти «бото-каналы» будут управляться ИИ или ИИ+саппорт (как в moneypenny сейчас).
Представьте, что новая сеть ресторанов не будет идти в студию за разработкой веб-сайта, моб. клиента и бекенда, а будет платить за разработку ИИ канала (бекенд?) в такой вот хаб. Этим хабом может быть все что сейчас наиболее популярно в конкретном регионе, например, телеграм среди стран СНГ, либо WeChat или LINE если азиатский рынок. Либо Facebook Messenger или WhatsApp если хотите охватить глобальную аудиторию.
Можно предположить, что роль фронтендщиков (веб и мобайл) в таком будущем существенно сократиться, а роль бекендщиков претерпит существенных изменений.
Я имею диплом магистра отечественного университета по специальности «Computer Science». Учась в университете, я не особо уделял внимая математическим дисциплинам. Порой я испытывал трудности в понимании нового материала, но несколько вечеров в обнимку с учебником позволяли мне сдавать необходимые зачеты и в конце экзамены. С другой стороны, я уделял больше внимания ключевым дисциплинам CS, что, собственно, и помогло мне устроиться на работу на 4 курсе.
За время, которое я провел на работе (последние 4 года) я успел подзабыть большинство материала. Взамен, мое внимание чаще всего сфокусировано на *sigh* фреймворках и других базвордах. Недавно мне попалась на глаза статья:
byterot.blogspot.com/...all-of-the-craftsman.html
В ней автор как раз пишет о печальном тренде, которым «пропитаны» современные программисты (и я тоже 😟); называет нас «ремесленниками» (с чем я не могу не согласиться), и указывает нам на тренд, который заставит нас изменится. Этим трендом есть как раз сабж моего топика.
Он (тренд) заставит нас перейти от состояния «craftsman programmer» к «scientific programmer» (собственно, откуда мы и пришли). Ведь если сейчас мы даже иногда опускаем значение структур данных при проектировании приложений (да, грешу), то бегло просмотрев entry-level курсы по машинному обучению на курсере мы видим, что не только структуры данных там используются на порядок сложнее, так и алгоритмы и методы взаимодействия с этими структурами данных требуют знания матана
Мысли автора этой статьи, собственно, и натолкнули меня создать этот топик. Мне интересно, что думает комьюнити по этому поводу.
Стоит ли сейчас рассматривать необходимость переквалификации в ML как неотвратимое будущее нашей профессии?
74 коментарі
Додати коментар Підписатись на коментаріВідписатись від коментарів