Будущее программирования: каким оно будет в 2030 году

Программирование будет устаревшим 

Я уверена, что обычное представление о «написании программы» идет к вымиранию. И действительно, за исключением очень специализированных приложений, большинство программного обеспечения, как мы его знаем, будет заменено AI системами, которые обучаются, а не программируются. В ситуациях, когда нужна «простая» программа, эти программы будут создаваться AI, а не написаны вручную.

Я не думаю, что это идея безумна. Без сомнения, первые пионеры компьютерных наук, выходящие из (относительно) примитивной пещеры электротехники, уверенно верили, что все будущие специалисты по компьютерным наукам должны обладать глубоким пониманием полупроводников, двоичной арифметики и дизайна микропроцессоров, чтобы понять программное обеспечение. Если перейти к сегодняшнему дню, я готова поспорить на хорошие деньги, что 99% людей, которые пишут программное обеспечение, практически не имеют представления о том, как работает процессор, не говоря уже о физике, лежащей в основе дизайна транзисторов. По аналогии, я считаю, что будущие специалисты в области компьютерных наук будут настолько далеки от классических определений «программного обеспечения», что им будет трудно перевернуть связанный список или реализовать Quicksort. 

AI-ассистенты по программированию, такие как CoPilot, только начинают раскрывать то, о чем я говорю. Мне кажется абсолютно очевидным, что, конечно, все программы в будущем в конечном итоге будут написаны AI, а людям будет отведена, в лучшем случае, роль наблюдателей. 

Кто сомневается в этом прогнозе, достаточно посмотреть на очень быстрый прогресс, достигнутый в других аспектах создания контента AI, например, в генерации изображений. Разница в качестве и сложности между DALL-E v1 и DALL-E v2 — объявленной всего через 15 месяцев после — поражает. Если я чему-то научилась за последние несколько лет наблюдения за AI, это то, что очень легко недооценить мощь все больших и больших моделей AI. Вещи, которые казались научной фантастикой всего несколько месяцев назад, быстро становятся реальностью.

Итак, я говорю не только о замене программистов CoPilot'ом. Я говорю о замене всей концепции написания программ на обучение моделей. 

В будущем студентам не потребуется учить такие скучные навыки, как добавление узла к двоичному дереву или программирование на C++. 

Такое образование будет устаревшим, как обучение студентов-инженеров использованию логарифмической линейки.

Инженеры будущего с помощью нескольких нажатий клавиш запустят экземпляр модели с четырьмя квинтиллионами параметров, которая уже кодирует все знания человечества (и даже больше), готовую выполнять любую задачу, требуемую от машины. 

Большая часть интеллектуальной работы по получению от машины желаемого будет заключаться в придумывании правильных примеров, правильных данных для обучения и правильных способов оценки процесса обучения. 

Достаточно мощные модели, способные обобщать с помощью обучения на небольшом количестве примеров, потребуют всего несколько хороших примеров задачи, которую нужно выполнить. Массивные наборы данных, отобранные человеком, больше не будут необходимы в большинстве случаев, и большинство людей, «обучающих» модель AI, не будут запускать циклы градиентного спуска в PyTorch или что-то подобное. Они будут обучать по примеру, а машина сделает остальное.

В этой новой эре, которую мы можем назвать Новой Компьютерной Наукой, машины становятся настолько мощными и многофункциональными, что это поле начинает выглядеть более образовательным, чем инженерным. Главный вопрос теперь — как лучше всего «образовать» эти машины, а не как их программировать. Это звучит очень похоже на проблему обучения детей в школе.

Но в отличие от детей, эти AI системы будут управлять нашими самолетами, электросетями и, возможно, даже целыми странами. Подавляющее большинство классической компьютерной науки становится неактуальным, когда наш фокус переключается на обучение интеллектуальных машин, а не на прямое программирование их. В этом свете, программирование, в его традиционном понимании, действительно может стать устаревшим.

Так стоит ли сейчас изучать программирование? 

Мой ответ — да, но с оговорками. 

Программирование по-прежнему является важным инструментом для понимания, как работают наши технологии. Оно также развивает важные навыки решения проблем и логического мышления. Однако, следует признать, что роль программирования меняется. Вместо написания кода с нуля, будущие специалисты по компьютерной науке скорее всего будут работать с большими моделями AI, обучая их и адаптируя к конкретным задачам.

Что касается обучения программированию детей и взрослых, то здесь ответ тот же. Программирование может быть ценным навыком, но важно понимать его эволюцию. Образовательные системы должны быть готовы адаптироваться и начать включать в учебные программы элементы AI и машинного обучения.

В заключение, мы стоим на пороге новой эры в компьютерных науках. Эра, в которой мы перестаем быть создателями машин и становимся их наставниками. 

Это время возможностей, но и значительных рисков. Важно, чтобы мы подошли к этому с открытыми глазами, готовыми к изменениям и готовыми обучать следующее поколение навыкам, которые они действительно будут использовать в будущем.