ПОЧЕМУ НЕЙРОСЕТИ НЕ ЗАМЕНЯТ ПРОГРАММИСТОВ

WHY NEURAL NETWORKS WON'T REPLACE PROGRAMMERS

Azat Gabidullin

Student, Department of Digital Systems and Models, Kazan State Energy University,

Russia, Kazan

Ekaterina Artamonova

Scientific supervisor, Candidate of Pedagogical Sciences, Associate Professor, Kazan State Energy University,

Russia, Kazan

АННОТАЦИЯ

В статье рассматривается возможность замены программистов на искусственный интеллект и нейронные сети. Автор обосновывает тезис о том, что даже самые сложные алгоритмы, созданные нейросетями, не могут заменить человеческий мозг и интуицию программиста. Однако автор также указывает на то, что с помощью искусственного интеллекта можно автоматизировать некоторые процессы и улучшить качество программного обеспечения. В конце статьи делается вывод о том, что в реальном мире не стоит ожидать полной замены программистов нейросетями, но использование их возможностей может существенно усовершенствовать работу программистов и повысить эффективность разработки.

ABSTRACT

The article discusses the possibility of replacing programmers with artificial intelligence and neural networks. The author substantiates the thesis that even the most complex algorithms created by neural networks cannot replace the human brain and the programmer's intuition. However, the author also points out that with the help of artificial intelligence, it is possible to automate some processes and improve the quality of software. At the end of the article, it is concluded that in the real world, one should not expect a complete replacement of programmers with neural networks, but using their capabilities can significantly improve the work of programmers and increase the efficiency of development.

Ключевые слова: нейросети, программисты, программирование, искусственный интеллект, код.

Keywords: neural networks, programmers, programming, artificial intelligence, code.

Современный мир становится все более зависимым от технологий практически во всех аспектах жизни. В результате многие люди обеспокоены тем, как искусственный интеллект и технологии машинного обучения могут однажды заменить человеческий труд. В частности, некоторые опасаются, что нейронные сети в конечном итоге заменят программистов, сделав программирование устаревшим. В этой статье мы обсудим, почему это крайне маловероятно и почему нейронные сети не являются жизнеспособной заменой программированию.

Нейросеть – это сложная система, состоящая из множества нейронных ячеек, способных самостоятельно изменять параметры их состояния в зависимости от входных данных, которые поступают в нейросеть. Она может быть использована для решения различных задач, таких как классификация, прогнозирование, сегментация, кластеризация данных и т. д. Нейросеть состоит из слоев, каждый из которых состоит из нескольких нейронов. Нейроны соединяются друг с другом по принципу «вход-выход» и передают данные между собой. Взаимодействие между слоями происходит с помощью математических функций, называемых активационными функциями. Данная технология может использоваться для решения задач машинного обучения, таких как распознавание образов, классификация данных и прогнозирование. Нейросети могут быть применены для множества практических задач, включая распознавание образов, распознавание речи, анализ текста, создание навыков машинного обучения и многое другое. На сегодняшний день они применяются во многих областях, включая медицину, робототехнику, автоматическое распознавание изображений и другие области.

С одной стороны, программисты все еще могут играть важную роль в разработке и использовании искусственного интеллекта. Например, они могут быть ответственными за проектирование нейронных сетей, подбор алгоритмов и процессов обучения, а также администрирование и хранение информации. Таким образом, программисты могут использовать свои навыки в проектировании и управлении системами искусственного интеллекта. С другой стороны, программисты могут столкнуться с проблемой снижения запросов. С растущим использованием нейросетей, большинство задач требуют меньше времени для выполнения, что может привести к снижению запросов на программистов. В этом случае программисты могут быть заменены на машинное обучение или искусственный интеллект. В результате многие люди предполагают, что нейронные сети в конечном итоге смогут заменить программистов. Однако это предположение ошибочно по нескольким причинам.

Причины, по которым нейронные сети не заменят программистов

1. Нейронные сети ограничены по объему. Нейронные сети предназначены для выполнения определенных задач, таких как распознавание изображений или понимание естественного языка. Хотя они могут выполнять эти задачи лучше, чем люди, они не способны выполнять задачи, выходящие за рамки их компетенции. Например, нейронная сеть, предназначенная для распознавания лиц, не смогла бы писать код или отлаживать его.

2. Нейронным сетям требуется много данных. Для правильного обучения нейронным сетям требуется большой объем данных. Это означает, что они не подходят для задач, требующих большого творческого подхода или гибкости, поскольку может не хватить данных для обучения сети. Кроме того, данные, используемые для обучения сети, должны быть высокого качества, в противном случае сеть не сможет эффективно обучаться.

3. Нейронные сети не являются самодостаточными. Нейронные сети способны принимать решения и предсказания, но они не способны отлаживать себя или вносить изменения в свой собственный код. Это означает, что для правильного функционирования они должны находиться под наблюдением программиста-человека.

4. Нейронные сети непрозрачны. Нейронные сети часто называют “черными ящиками”, потому что они непрозрачны в том, как они принимают решения. Это затрудняет анализ и отладку сети, а это значит, что на нее нельзя полагаться при выполнении задач программирования.

В заключение хочется сказать, что, несомненно, Нейронные сети - впечатляющая технология, но они не являются жизнеспособной заменой программированию. Они ограничены по объему, требуют большого объема данных, не являются самодостаточными и непрозрачными. Нейросети и искусственный интеллект могут быть использованы для ускорения процесса разработки программного обеспечения и создания приложений, но они не могут заменить программистов. Для того, чтобы создавать новые программные продукты, нужны специалисты, которые могут создавать новые идеи и реализовывать их. Даже если нейросети и искусственный интеллект могут ускорить процесс разработки, они не могут заменить творческое мышление и инновационные идеи, которые требуются для создания программных продуктов. Итак, можно сказать, что нейросети и искусственный интеллект могут играть положительную роль в разработке программного обеспечения, но они не могут заменить программистов. Требуется много работы и инновационных идей, чтобы разрабатывать программное обеспечение, и это может быть достигнуто только при помощи человеческого ума.

Список литературы:

1. Tang Y., Chen X. SOFTWARE DEVELOPMENT, CONFIGURATION, MONITORING, AND MANAGEMENT OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS Security and Communication Networks. 2022. Т. 2022. С. 9122908
2. Mikheev M.Y., Gusynina Y.S., Shornikova T.A. PROBLEMS OF USING NEURAL NETWORKS Journal of Physics: Conference Series. 2020 International Conference on Information Technology in Business and Industry, ITBI 2020. BRISTOL, ENGLAND, 2020. С. 012104
3. Radcliffe N.J. GENETIC NEURAL NETWORKS ON MIMD COMPUTERS (NEURAL NETWORKS) 1992