خطر الذكاء الاصطناعي على المبرمجين

خطر الذكاء الاصطناعي على المبرمجين

لقد اقتربنا من عصر الذكاء الاصطناعي، ويخشى العديد من مطوري البرمجيات المعنيين أنهم لن يتمكنوا من البقاء.

سيكون من السهل تجاهل قلقهم بشأن مستقبل مهنتهم باعتباره مثالًا آخر على المغالطة الماضية.

وهي ملاحظة بسيطة مفادها أن التكنولوجيا الجديدة لا تدمر الوظائف لأنها تغير فقط تكوين الوظائف في الاقتصاد.

ولكن هناك العديد من الوظائف المؤشرات التي ترسم مستقبل مطوري البرمجيات بألوان أكثر قتامة.

1. المخاوف المتزايدة

وفقًا لفريق من الباحثين في مختبر أوك ريدج الوطني التابع لوزارة الطاقة الأمريكية، هناك احتمال كبير أن يحل الذكاء الاصطناعي محل مطوري البرمجيات في وقت مبكر من عام 2040.

“تشير اتجاهات البرمجة إلى أن تطوير البرمجيات سيخضع لتغيير جذري في المستقبل: الجمع بين التعلم الآلي، والذكاء الاصطناعي،

ومعالجة اللغات الطبيعية، وتقنيات توليد التعليمات البرمجية سوف يتحسن بطريقة تجعل الآلات، بدلاً من البشر، تكتب معظم النصوص.

يقول الباحثون: “رمزهم الخاص بحلول عام 2040”.

يشعر مطورو البرمجيات بالقلق بشكل مفهوم.

في الواقع، يعتقد ما يقرب من 30% من مطوري البرمجيات البالغ عددهم 550 الذين شملهم الاستطلاع الذي أجرته شركة إيفانز داتا، وهي شركة أبحاث السوق ومقرها كاليفورنيا والمتخصصة في تطوير البرمجيات، أن جهودهم التنموية سيتم استبدالها بالذكاء الاصطناعي في المستقبل المنظور.

وفقًا لتحاليل جارفين، الرئيس التنفيذي لشركة Evans Data، فإن الخوف من التقادم بسبب الذكاء الاصطناعي،

“كان أيضًا أكثر تهديدًا من التقدم في السن بدون معاش تقاعدي، أو خنقهم في العمل بسبب الإدارة السيئة، أو رؤية مهاراتهم وأدواتهم تصبح غير ذات صلة”.

 2. كيف غيّر الذكاء الاصطناعي عالم تطوير البرمجيات

لقد أثر الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على مشهد تطوير البرمجيات في السنوات الأخيرة، مما أدى إلى العديد من التغييرات والتطورات الملحوظة.

فيما يلي بعض الطرق التي أثر بها الذكاء الاصطناعي على تطوير البرمجيات:

  • الأتمتة والإنتاجية

لقد أتاح الذكاء الاصطناعي أتمتة مهام تطوير البرمجيات المختلفة، مما أدى إلى تعزيز الإنتاجية والكفاءة.

على سبيل المثال، يمكن للأدوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية تلقائيًا، وإجراء إعادة هيكلة التعليمات البرمجية، والمساعدة في اكتشاف الأخطاء وإصلاحها.

تساعد هذه الأتمتة المطورين على توفير الوقت والتركيز على الجوانب الأكثر تعقيدًا وأهمية لتطوير البرامج.

  • الاختبار وضمان الجودة

لقد أدى الذكاء الاصطناعي إلى تحسين عمليات الاختبار وضمان الجودة.

يمكن لأدوات الاختبار المستندة إلى الذكاء الاصطناعي تحليل التعليمات البرمجية وتحديد نقاط الضعف المحتملة وإنشاء حالات الاختبار تلقائيًا.

يتم استخدام تقنيات التعلم الآلي للتعلم من نتائج الاختبارات السابقة والتنبؤ بمناطق التعليمات البرمجية التي من المرجح أن تحتوي على أخطاء.

وهذا يساعد المطورين على تحديد المشكلات وإصلاحها في وقت مبكر من دورة التطوير، مما يؤدي إلى برامج ذات جودة أعلى.

  • معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

لقد قطعت البرمجة اللغوية العصبية (NLP)، وهي مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي، خطوات كبيرة في فهم ومعالجة اللغة البشرية.

لقد أثرت تقنيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تطوير البرمجيات من خلال تطوير روبوتات الدردشة والمساعدين الافتراضيين والواجهات التي يتم تنشيطها بالصوت.

تتيح هذه التطبيقات للمستخدمين التفاعل مع أنظمة البرمجيات باستخدام اللغة الطبيعية، مما يعزز تجارب المستخدم ويفتح آفاقًا جديدة لتطوير البرمجيات.

  • توصيات ذكية والتخصيص

يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من البيانات لتقديم توصيات ذكية وتخصيص تجارب البرامج.

على سبيل المثال، تُستخدم أنظمة التوصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي في تطبيقات التجارة الإلكترونية لاقتراح المنتجات بناءً على تفضيلات المستخدم وسجل التصفح.

وبالمثل، يمكن للذكاء الاصطناعي تخصيص واجهات المستخدم والمحتوى والميزات بناءً على سلوك المستخدم الفردي وأنماطه.

  •   اتخاذ القرارات المبنية على البيانات

ومع تزايد توافر البيانات، مكنت تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم الآلي، المطورين من اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات في تطوير البرمجيات.

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحليل مجموعات البيانات الكبيرة واستخراج الأنماط وإجراء التنبؤات.

ويساعد ذلك المطورين في مجالات مختلفة، مثل التنبؤ بسلوك المستخدم وتحسين الأداء وتحسين الأمان.

  •  توليد التعليمات البرمجية والتحسين

يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تعليمات برمجية بناءً على الأنماط والأمثلة الموجودة.

يتضمن ذلك اقتراحات الإكمال التلقائي في بيئات التطوير المتكاملة (IDEs) ومقتطفات التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لمهام محددة.

يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تحسين التعليمات البرمجية من خلال تحديد الأجزاء الزائدة أو غير الفعالة واقتراح التحسينات.

  •  DevOps والتكامل المستمر

لقد ساهم الذكاء الاصطناعي في تطور ممارسات DevOps وخطوط أنابيب التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD).

يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي تحليل تغييرات التعليمات البرمجية ونتائج الاختبار ومقاييس الإنتاج لتوفير رؤى حول الأداء والجودة والمشكلات المحتملة.

ويساعد ذلك في تبسيط دورة حياة تطوير البرامج، وتحسين عمليات النشر، وتحسين جودة البرامج بشكل عام.

من المهم ملاحظة أنه على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يجلب التطورات والأتمتة لتطوير البرمجيات، إلا أنه لا يحل محل الحاجة إلى مهندسي البرمجيات البشريين المهرة. لا تزال الخبرة البشرية ضرورية لتصميم أنظمة قوية، وضمان الاعتبارات الأخلاقية، وفهم السياق الأوسع لمشاريع تطوير البرمجيات.

3. أدوات لتحل محل مطوري البرمجيات؟

هناك العديد من أدوات وأطر الذكاء الاصطناعي التي تُستخدم بشكل شائع في تطوير البرمجيات لتسهيل العمل وتمكين تطوير التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

وهنا بعض من الأكثر شعبية:

TensorFlow: هي مكتبة مفتوحة المصدر تم تطويرها بواسطة Google وتستخدم على نطاق واسع لبناء وتدريب نماذج التعلم العميق.

فهو يوفر نظامًا بيئيًا مرنًا وشاملاً لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المختلفة ويدعم مجموعة واسعة من المنصات والأجهزة.

PyTorch:  هو إطار آخر شائع للتعلم العميق مفتوح المصدر معروف برسمه الحسابي الديناميكي، مما يسهل تصحيح الأخطاء وتجريب النماذج.

لقد اكتسب شعبية بسبب بساطته ويستخدم بشكل شائع للبحث والنماذج الأولية السريعة لنماذج الذكاء الاصطناعي.

Keras:  عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات للشبكات العصبية عالية المستوى تعمل فوق TensorFlow أو محركات الواجهة الخلفية الأخرى.

فهو يوفر واجهة سهلة الاستخدام لبناء وتدريب الشبكات العصبية، مما يجعله شائعًا بين المبتدئين والباحثين. يوفر Keras طبقة تجريد تعمل على تبسيط عملية إنشاء الشبكات العصبية وتجربتها.

OpenAI Gym:  عبارة عن مجموعة أدوات شائعة لتطوير ومقارنة خوارزميات التعلم المعزز.

ويوفر مجموعة من البيئات والأدوات اللازمة لتدريب وتقييم وكلاء التعلم المعزز.

يستخدم OpenAI Gym على نطاق واسع للبحث والتجريب في مجال التعلم المعزز.

Jupyter Notebooks:  هي بيئات تفاعلية قائمة على الويب تسمح للمطورين بإنشاء ومشاركة المستندات التي تحتوي على تعليمات برمجية مباشرة ومرئيات ونص توضيحي.

يتم استخدامها على نطاق واسع في مجتمع الذكاء الاصطناعي لاستكشاف البيانات والنماذج الأولية ومشاركة نتائج الأبحاث.

مجموعة أدوات اللغة الطبيعية (NLTK):  هي مكتبة Python توفر أدوات وموارد للعمل مع بيانات اللغة البشرية.

وهو يوفر وظائف متنوعة لمهام مثل الترميز، والقطع، ووضع علامات على جزء من الكلام، وتحليل المشاعر.

يُستخدم NLTK بشكل شائع في المشاريع المتعلقة بالبرمجة اللغوية العصبية.

Apache Spark: هو إطار عمل حوسبة موزع يوفر محرك تحليلات موحدًا لمعالجة البيانات الضخمة.

فهو يوفر إمكانات فعالة لمعالجة البيانات ويدعم التعلم الآلي وخوارزميات معالجة الرسوم البيانية.

يُستخدم Spark بشكل شائع لتحليل البيانات واسعة النطاق وتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تتطلب التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.

GitHub Copilot: هي أداة لإكمال التعليمات البرمجية مدعومة بالذكاء الاصطناعي تم تطويرها بواسطة GitHub بالتعاون مع OpenAI.

ويستخدم نماذج التعلم الآلي المدربة على كمية كبيرة من التعليمات البرمجية من المستودعات مفتوحة المصدر لاقتراح مقتطفات التعليمات البرمجية والإكتمالات أثناء كتابتها للمطورين.

يهدف Copilot إلى مساعدة المطورين في كتابة التعليمات البرمجية بشكل أسرع وأكثر كفاءة من خلال تقديم اقتراحات واعية للسياق مباشرةً داخل بيئة البرمجة الخاصة بهم.

4. سد فجوة المهارات

لسد فجوة المهارات الموجودة في صناعة تطوير البرمجيات بنجاح، يجب على مطوري البرمجيات أنفسهم أن يدركوا أن مجموعات مهاراتهم يجب أن تتغير.

وفقًا لتقرير صادر عن موقع البحث عن الوظائف، فإن وظائف الذكاء الاصطناعي الثلاث الأكثر طلبًا في السوق هي عالم البيانات، ومهندس البرمجيات، ومهندس التعلم الآلي. وقد تضاعف الطلب على هذه الأدوار وغيرها من الأدوار المتعلقة بالذكاء الاصطناعي على مدى السنوات الثلاث الماضية، ومن المتوقع أن يستمر في النمو بوتيرة مماثلة.

تشمل المهارات التي يحتاج مطورو البرامج إلى إتقانها في مشاريع الذكاء الاصطناعي الرياضيات، والجبر، وحساب التفاضل والتكامل، والإحصاء، والبيانات الضخمة، واستخراج البيانات، وعلوم البيانات، والتعلم الآلي، وMLOps، والحوسبة المعرفية، وتحليلات النصوص، ومعالجة اللغات الطبيعية، وR، وHadoop، وSpark. ، واشياء أخرى عديدة.

5. المهارات الحاسمة لمطوري البرمجيات في عصر الذكاء الاصطناعي

في عصر الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطورين تعزيز مهاراتهم للبقاء على صلة والاستفادة من الفرص التي يوفرها الذكاء الاصطناعي.

فيما يلي بعض المهارات المهمة للمطورين في عصر الذكاء الاصطناعي:

يعد فهم مبادئ وتقنيات التعلم الآلي أمرًا ضروريًا.

يجب أن يتعرف المطورون على خوارزميات تعلم الآلة المختلفة، والمعالجة المسبقة للبيانات، وهندسة الميزات، وتقييم النماذج، والنشر. بالإضافة إلى ذلك، فإن اكتساب المعرفة في علوم البيانات، بما في ذلك تصور البيانات، وتحليل البيانات الاستكشافية، والتحليل الإحصائي، يمكن أن يوفر أساسًا متينًا للعمل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.

لقد أحدث التعلم العميق ثورة في الذكاء الاصطناعي ويستخدم على نطاق واسع في العديد من التطبيقات.

يجب على المطورين التعرف على الشبكات العصبية، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لمعالجة الصور والشبكات العصبية المتكررة (RNNs) للبيانات التسلسلية.

يمكن أن تكون أطر التعلم مثل TensorFlow و PyTorch ذات قيمة في بناء نماذج التعلم العميق وتدريبها.

تركز البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على فهم ومعالجة اللغة البشرية.

يمكن للمطورين التعرف على تقنيات مثل المعالجة المسبقة للنص، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيانات المسماة، وتوليد اللغة. يمكن أن تكون معرفة المكتبات مثل NLTK و spaCy والمحولات مفيدة في العمل مع مهام البرمجة اللغوية العصبية.

6. هندسة البيانات وإدارة البيانات  | Software Development Practices and Tools

غالبًا ما يتضمن العمل مع الذكاء الاصطناعي التعامل مع مجموعات كبيرة من البيانات.

يجب أن يتعلم المطورون تقنيات هندسة البيانات والمعالجة المسبقة للبيانات وتنظيف البيانات لضمان جودة البيانات.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون فهم قواعد البيانات وأطر الحوسبة الموزعة مثل Apache Hadoop وApache Spark و خدمات البيانات المستندة إلى السحابة ذا قيمة في إدارة ومعالجة البيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

7. ممارسات وأدوات تطوير البرمجيات

على الرغم من أهمية مهارات الذكاء الاصطناعي، إلا أنه لا ينبغي للمطورين إغفال ممارسات تطوير البرمجيات الأساسية.

لا تزال مهارات البرمجة القوية ومبادئ تصميم البرامج ومعرفة لغات البرمجة الشائعة مثل Python أو Java أو C++ ضرورية.

بالإضافة إلى ذلك، من المهم الإلمام بأنظمة التحكم في الإصدار (مثل Git) وأدوات التطوير التعاوني ومنهجيات اختبار البرامج.

الخاتمة

إن الذكاء الاصطناعي قد أحدث تحولاً كبيراً في مجال تطوير البرمجيات، وعلى المبرمجين أن يكونوا على استعداد لمواجهة التحديات والمخاطر التي قد تنشأ من هذا التطور. ومع ذلك، فإن الاستفادة الصحيحة من التكنولوجيا وتوجيهها نحو الأهداف الإيجابية يمكن أن تجعل الذكاء الاصطناعي عاملاً محورياً في تقدم مجال تطوير البرمجيات وتحسين العمليات التقنية بشكل عام.

اترك ردّاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

تواصل مع المستشار التعليمي
هل تحتاج مساعدة؟
المستشار التعليمي لـEasytech
مرحباً معكم Easytech كيف نساعدكم؟