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La Próxima Revolución en el Desarrollo de Software

La Próxima Revolución en el Desarrollo de Software

La próxima revolución en el desarrollo de software. Los sistemas de Inteligencia artificial lo están cambiando todo. Durante décadas, el desarrollo de software se ha realizado de forma manual. Eso está cambiando.

Desde perforar tarjetas en FORTRAN hasta escribir sistemas distribuidos en Go, la disciplina se ha mantenido fundamentalmente igual: reflexionar profundamente sobre un problema, proponer un enfoque inteligente (es decir, algoritmo) y darle a la máquina un conjunto de instrucciones para ejecutar.

La Próxima Revolución en el Desarrollo de Software. Ya está aquí.

Este método, que podría llamarse “programación explícita“. Ha sido integral para todo, desde el mainframe hasta el teléfono inteligente. Desde el auge de internet hasta la revolución móvil. Ha ayudado a crear nuevos mercados y ha hecho que compañías como Apple, Microsoft, Google y Facebook sean conocidas.

Y sin embargo, falta algo. Los sistemas inteligentes concebidos por los escritores de Early Computing Age. Desde el robot taxi de Philip Dick hasta el C-3PO de George Lucas. Todavía son ciencia ficción. Tareas aparentemente simples desafían obstinadamente la automatización. Incluso por los científicos informáticos más brillantes. Los expertos acusan a Silicon Valley, frente a estos desafíos, de alejarse de los avances fundamentales para enfocarse en negocios incrementales o de moda.

Eso, por supuesto, está a punto de cambiar. Los coches sin conductor de Waymo recientemente pasaron ocho millones de kilómetros recorridos. El motor de traducción de Google, puede igualar los niveles humanos de precisión en las tareas de chino a inglés. Y las startups están abriendo nuevos caminos en áreas como asistentes inteligentes, automatización industrial, detección de fraude y muchas otras.

Individualmente, estas nuevas tecnologías prometen afectar nuestras vidas diarias. Colectivamente, representan un cambio radical en la forma en que pensamos sobre el desarrollo de software, y una desviación notable del modelo explícito de programación. La Próxima Revolución en el Desarrollo de Software.

Paso a paso hacia el futuro

El avance fundamental detrás de cada uno de estos avances es el aprendizaje profundo, una técnica de inteligencia artificial inspirada en la estructura del cerebro humano. Lo que comenzó como una herramienta de análisis de datos relativamente estrecha ahora sirve como algo cercano a una plataforma informática general. Supera al software tradicional en una amplia gama de tareas y, finalmente, puede ofrecer los sistemas inteligentes que hace tiempo han eludido a los científicos informáticos, hazañas que la prensa a veces explota desproporcionadamente.

Sin embargo, en medio de la exageración del aprendizaje profundo. Muchos observadores olvidan la razón principal para ser optimistas sobre su futuro: el aprendizaje profundo requiere que los programadores escriban muy poco código real. En lugar de confiar en las reglas preestablecidas o en las declaraciones de si-luego, un sistema de aprendizaje profundo escribe reglas automáticamente en base a ejemplos pasados. Un desarrollador de software solo tiene que crear un ” esqueleto aproximado ” para parafrasear a Andrej Karpathy de Tesla, y luego dejar que las computadoras se encarguen del resto. La Próxima Revolución en el Desarrollo de Software.

En este nuevo mundo. Los desarrolladores ya no necesitan diseñar un algoritmo único para cada problema. La mayoría del trabajo se centra, en cambio, en generar conjuntos de datos que reflejan el comportamiento deseado y la gestión del proceso de capacitación. Pete Warden del equipo TensorFlow de Google lo señaló ya en 2014: “Solía ​​ser un programador”, escribió. “Ahora les enseño a las computadoras a escribir sus propios programas”.

De nuevo: el modelo de programación que impulsa los avances más importantes en el software actual no requiere una cantidad significativa de programación real. La Próxima Revolución en el Desarrollo de Software.

¿Qué significa esto para el futuro del desarrollo de software?

  • La programación y la ciencia de datos convergerán cada vez más. La mayoría del software no incorporará sistemas de aprendizaje de “extremo a extremo” en el futuro previsible. Se basará en modelos de datos para proporcionar capacidades cognitivas centrales y lógica explícita para interactuar con los usuarios e interpretar los resultados. La pregunta “¿Debo usar IA o un enfoque tradicional para este problema?” Surgirá cada vez más. Diseñar sistemas inteligentes requerirá el dominio de ambos.
  • Los expertos de IA serán estrellas de rock. Hacer IA es difícil. Los desarrolladores de AI de rango-y-archivo, no solo académicos e investigadores brillantes. Estarán entre los recursos más valiosos para las compañías de software en el futuro. Esto conlleva un toque de ironía para los programadores tradicionales, que han automatizado el trabajo en otras industrias desde la década de 1950 y que ahora se enfrentan a una automatización parcial de sus propios trabajos. La demanda de sus servicios ciertamente no disminuirá, pero aquellos que quieran permanecer a la vanguardia deben, con una buena dosis de escepticismo. Probar las aguas en IA.

Nuevos paradigmas

  • La cadena de herramientas de IA necesita ser construida. Gil Arditi, líder de aprendizaje automático en Lyft, lo dijo mejor . “El aprendizaje automático está en la fase inicial. Es similar a la base de datos a principios de los 80 o finales de los 70. Realmente tenía que ser un experto mundial para hacer que estas cosas funcionaran “. Los estudios también muestran que muchos modelos de IA son difíciles de explicar. Triviales para engañar y susceptibles a los prejuicios. Las herramientas para abordar estos problemas, entre otras, serán necesarias para desbloquear el potencial de los desarrolladores de inteligencia artificial.
  • Todos debemos sentirnos cómodos con un comportamiento impredecible. La metáfora de una “instrucción” informática es familiar tanto para los desarrolladores como para los usuarios. Refuerza la creencia de que las computadoras hacen exactamente lo que decimos y que las entradas similares siempre producen resultados similares. Los modelos de IA, por el contrario, actúan como sistemas vivos. Las nuevas herramientas harán que se comporten más como programas explícitos. Especialmente en entornos de seguridad crítica. Pero corremos el riesgo de perder el valor de estos sistemas, como los movimientos ” alienígenas ” de AlphaGo, si configuramos las barandas de protección con demasiada fuerza. A medida que desarrollamos y usamos aplicaciones de IA. Debemos comprender y adoptar resultados probabilísticos.

Conclusión

Yo espero que la probabilidad de la toma de control de IA del mundo sea cercana a cero… Si no el mundo de terminator estará más cerca. Fuera bromas y eliminando las referencias a películas de nuestra infancia. Creo que es un momento de cambio fascinante. Nuevos paradigmas, nuevas y mejores maneras de trabajar, más eficientemente, más inteligentemente.

Estos asistentes de desarrollo basados en Inteligencia Artificial potencian nuestras mejores habilidades. No las limitan. Y tu que opinas. Comenta y contacta con nosotros. La Próxima Revolución en el Desarrollo de Software.

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