¿La inteligencia artificial llegará a un punto en el que los codificadores pierdan su demanda en el mundo de los trabajos tecnológicos?

Posiblemente, pero solo después de que todos los demás pierdan sus trabajos. Si lo piensa, los programadores son esenciales en todas las industrias. Pueden hacer programas que automaticen automóviles, fábricas, tractores, básicamente cualquier cosa. Entonces, una vez que todo eso esté automatizado, lo que probablemente ocurrirá antes de que la inteligencia de máquina pueda codificarse, entonces los programadores probablemente serán los últimos con trabajos. Sin embargo, aún será necesario que haya personas que mantengan las bases del código y se aseguren de que todo esté intacto, por lo que incluso entonces, los programadores seguirán teniendo trabajos. Eventualmente, como muchos nombres importantes en tecnología han declarado como Elon Musk, habrá una gran tasa de desempleo y un ingreso básico universal será casi seguro que sea necesario. Será interesante ver cómo es el futuro cuando todo esto suceda, y muy posiblemente será durante nuestra vida.

Estoy de acuerdo con que el ingeniero de robótica Owen Miller haya escrito un código de robótica y haya trabajado en una cierta cantidad de OpenCV. Estoy de acuerdo en que, a medida que aumente la tecnología de robótica, habrá una necesidad de ingenieros de software de alta calidad, creo que la necesidad de ingenieros de alta calidad siempre será allí y siempre será un requisito y teniendo en cuenta que los algoritmos que impulsan la robótica son poco intuitivos, simplemente publique una pregunta en StackOverflow basada en la robótica técnica y alguien tardará un tiempo en responder, su programación normalmente matemática con un elemento de estadística y aprendizaje automático que permite que una máquina actúe de forma autónoma, observando los problemas que resuelve en robótica usando C ++. No puedo imaginar una disminución en la demanda de talento, sino más bien un fuerte aumento de la demanda y especialmente un talento de alto calibre en ingeniería de software. Teniendo en cuenta que es difícil ser un ingeniero de robótica sin ser un ingeniero de software fuerte, normalmente esto requeriría tiempo y esfuerzo para aprender. Los trabajos probables estarán disponibles en un extremo superior solo con quizás empresas de ingeniería que buscan contratar el 10% más o menos en las plataformas de programación como una forma de garantizar la calidad. Sin embargo, la demanda estará allí.

Es principalmente una cuestión de opinión sin conocer la topología y el panorama de soluciones reales de nuestra inminente tecnología de inteligencia artificial.

Sin embargo, sabemos dos cosas:

1. Hay un espacio en el mundo físico para la maquinaria orgánica a nanoescala que puede producir pensamiento consciente.
2. La tecnología se está volviendo progresivamente precisa y miniaturizada.

A algunas personas les gustaría impulsar una posición como el vitalismo , donde hay un alma tratando de proyectar la conciencia a través de este procesador basado en carne en el que vivimos. Nadie sabe realmente qué demonios está pasando. Podríamos ser patrones matemáticos con una ilusión de libre albedrío.

En mi opinión, junto con el avance acelerado de la IA, los codificadores caerán como cualquier otro en el camino. Es inevitable.

Disfrutemos la vida mientras podamos. ¡Salud!

No.

No lo harán. No en nuestra vida. Mire hacia atrás a todas las nuevas partes de tecnología que han entrado en nuestros sistemas en los últimos años. Esto se hizo manualmente, se ajustó y se mantuvo automáticamente.

Desde una perspectiva financiera, hay un buen ejemplo de que el aprendizaje automático no podrá captar lo que los codificadores harían.

Supongamos que intercambia un determinado producto derivado X.

Con base en la liquidez previa, las calificaciones crediticias, las calificaciones de incumplimiento y el crecimiento anticipado en su negocio subyacente, un algoritmo ML recoge un conjunto favorable de puntos de entrada para operar. La liquidez cambia, no es gran cosa, el algo lo recoge. Cambios en la calificación crediticia, sin importancia, el algo lo recoge. Todo listo para ir.

Luego, un cierto waffle senior en la empresa altera la regulación interna, en el acto, para el comercio del producto X para el banco Y. Esto anticipa el resultado de una investigación penal sobre la empresa. Como esta empresa es un jugador importante, la liquidez se agota.

Se desarrollan una variedad de situaciones: los presentadores de televisión financiera basura, como Bloomberg y CNBC, se darán cuenta de esto y contarán su propia historia. Todo estiércol de caballo. Otras contrapartes del banco Y y las empresas que comercian en X tomarán una variedad de decisiones que alterarán la distribución del comercio en un helado de queso suizo. Desde una distribución de cola larga hasta una distribución invertida de wishart. Nada parece encajar. Su modelo de ML intentará captar la nueva situación, pero su margen de error , lógicamente, aumentó .

La reducción general y la ganancia anticipada de operar en X habían cambiado. El modelo todavía funciona pero es menos rentable (si es que lo es).

Día siguiente

La noticia sale grande: el banco Y arruinó el comercio del producto X. La liquidez se agota por completo y ya nadie está dispuesto a tocar X … al día siguiente ML algo se ajusta y ya no dispara puntos de entrada. Cualquier punto de venta no funciona. Un algoritmo de aprendizaje automático solo puede aprender cuando se le presentan datos nuevos. Un mercado puede agotarse durante el fin de semana y no hay nada que un ML pueda hacer al respecto, dado que estaba pendiente de una investigación penal interna de la que solo algunos miembros sabían: (la gravedad real).

El banco está atascado con basura no vendible que tendrá que cancelarse. Bang boom … hecho y espolvoreado.

Conclusión

El aprendizaje automático nunca se hará cargo de los codificadores, ya que 1) los mercados no están abiertos las 24 horas, los 7 días de la semana y 2) el aspecto humano, desde tener una mente criminal hasta ser ingenuo, es imposible de predecir. Solo bajo un margen de error mayor y la alta gerencia nunca se ajustará a eso.

He trabajado como cuant yo mismo. En realidad, ¿qué sucede si un modelo de algo dispara una respuesta de “invertir en X, Y, Z”? antes de siquiera atreverte a enviárselo a alguien más mayor.

Desde un aspecto no financiero

No tendría ni idea. Pero es difícil imaginar que los modelos de ML se hagan cargo del trabajo de un codificador. Creo que es mucho más justo decir que los codificadores que actualmente son ineficientes serán despedidos como resultado de algo más inteligente.

Hace muchos años vi un lenguaje de programación llamado ‘Inglés restringido’. Era un subconjunto de inglés diseñado para ser analizado sin ambigüedades. La teoría detrás del lenguaje era que las partes interesadas de las empresas podían leerlo y comprenderlo, por lo que los programas se documentaban esencialmente.

El lenguaje era imposible de escribir para la gente de negocios. Las restricciones gramaticales eran esencialmente arbitrarias a menos que pensaras en LL (1) mientras lo escribías. Los diseñadores tuvieron una solución inteligente para esto: lo trataron como un problema de traducción. Los usuarios comerciales escribieron en inglés y debajo del sistema lo tradujeron al inglés restringido. Como estas personas pueden entender la versión traducida, pudieron verificar si el código era lo que querían.

Del mismo modo, vi un anuncio de estilo vapourware para un programa que traduce bocetos en una interfaz de usuario. Afirmaba usar AI también, aunque no sé dónde ni cómo.

La tercera área de cambio no se relaciona realmente con la IA. Cuando comencé a programar, escribí en C con algunos otros lenguajes, incluido el ensamblado. Escribir algo así como una red neuronal para el aprendizaje automático requería cientos de líneas de código y mucha habilidad. Hoy en día puede generar uno con una sola llamada a la biblioteca simple. Lo mismo se aplica a todos los demás aspectos de la programación. Las habilidades requeridas para unirlos son simplemente diferentes.

El punto es que el campo se está volviendo muy fácil lentamente. Creo que siempre necesitaremos mucha más programación, pero los programadores especializados pueden ser menos comunes de lo que son ahora. Creo que la programación va de la misma manera que las matemáticas, donde es una habilidad central utilizada por otras disciplinas y los especialistas (matemáticos) son bastante inusuales. Sin embargo, creo que está más relacionado con las mejoras en las bibliotecas que con la IA.

Hay muchos trabajos mecánicos que están siendo reemplazados por máquinas debido a la automatización. Vamos a perder muchos trabajos de conducción también debido a autos autónomos en el futuro cercano. Entonces, ¿es posible que también podamos perder nuestros trabajos de codificación?

Mi respuesta sería sí, es muy posible. Tal vez tomaría algún tiempo para que la inteligencia artificial llegue allí, pero esto parece posible.

Además, esto no es algo de la noche a la mañana que las máquinas se volverían más inteligentes de repente. Llevaría algún tiempo evolucionar. Entonces, cuando anteriormente, había un trabajo que requería 10 recursos, con inteligencia de máquina podría reducirse a 6 o 7 y luego reducirse aún más. Tiene una gran curva para evolucionar hasta llegar a ese lugar. Además, cuando perdemos un tipo de trabajo, se crean otros trabajos.

Entonces, cuando la máquina comienza a escribir código para nosotros, necesitamos codificadores que escriban código para construir máquinas que escriban código para nosotros. 😉

Siempre ha sido algo relativo. La gente ha inflado las expectativas, y algunos productos de millones lo logran. En esos pocos casos, es el plan de negocios y no el producto el que tiene éxito.

En cuanto a los codificadores que se están reemplazando, bueno, eso ha sido un problema durante mucho tiempo y todavía está en curso. Pero no es tanto la IA como el hecho de que los ejecutivos ya tienen la mayor parte del código que desean.

Pero aquí hay una excepción: esto podría no estar desarrollado todavía: heurística programable

Probablemente si.

Pero creo que la programación será el último trabajo.

Después de todos los otros trabajos se han ido hace mucho tiempo.