Front End Dev: Заменит ли Искусственный Интеллект Разработчиков Front end?

Веб-разработка, работа с интерфейсными разработчиками и фронтенд разработка - все это в значительной степени выиграло от искусственного интеллекта.

Это не вопрос противостояния искусственного интеллекта веб-разработке; они должны сотрудничать.

Искусственный интеллект все более широко используется в фронтенд разработке и дизайне, и его влияние на веб-разработку очевидно.

Дизайну веб-сайта уже помогает искусственный интеллект (ИИ).

Прежде чем мы пойдем дальше, я считаю жизненно важным заявить следующее:

Наиболее важным фактором, который следует учитывать при разработке веб-сайта, является то, насколько просто пользователям получить доступ к необходимой им информации.

Вот и все, что в этом есть.

С течением времени веб-сайты становятся все более и более сложными, но пользовательский опыт остается самым важным компонентом.

Вместо того, чтобы усложнять ситуацию, следует использовать искусственный интеллект (ИИ) для улучшения пользовательского опыта или минимизации нагрузки на разработчика интерфейса

Разработка интерфейсов развивается быстрыми темпами, и искусственный интеллект (ИИ) помогает в этом, особенно с точки зрения повышения производительности фронтенд разработчиков.

Рассмотрим следующий сценарий:

Вы знаете, что такое Sketch2Code?

“Преобразуйте любой нарисованный от руки дизайн в HTML-код с помощью искусственного интеллекта”, - говорится в сообщении Microsoft.

Разве это не удивительно?

Sketch2Code распознает шаблоны проектирования, расшифровывает письменный язык, расшифровывает структуру и, наконец, генерирует HTML.

Я уверен, что мне не нужно объяснять вам, как это может помочь фронтенд разработчикам сэкономить много времени.

Это также может облегчить более ориентированным на дизайн людям раннее вовлечение в веб-разработку.

Правда ли, что Sketch2Code и другие подобные технологии приведут к увеличению числа художников и дизайнеров, создающих и проектирующих веб-сайты?

Конечно, пользовательский опыт важен, и есть некоторые характеристики веб-сайтов, которые потребители привыкли ожидать, но это все равно стоит учитывать.

Художники и дизайнеры, скорее всего, будут иметь уникальный взгляд на то, как должен выглядеть веб-сайт, который может быть идеальным для модных или дизайнерских фирм, стремящихся выделиться из толпы.

Интересный способ оценить, куда движется технологический сектор, - это посмотреть на языки и приложения, которые выходят из моды.

Однако, возвращаясь к искусственному интеллекту, знаете ли вы, что:

Искусственный интеллект (ИИ) также может помочь в обнаружении недостатков.

Microsoft Research и Кембриджский университет совместно разработали модель, которая могла бы обнаруживать недостатки, которые не мог обнаружить ни один компилятор или межблочный тест.

DeepCoder - это метод генерации данных, который моделирует наборы ввода-вывода и алгоритмы для поиска в программном пространстве; модель способна писать код и учиться на основе краткого описания проблемы.

Ниже показано, как это работает:

Вы даете компьютеру краткое описание проблемы, и он попытается устранить ее, написав несколько строк кода.

Однако у этого метода есть несколько существенных недостатков: компьютер может писать только строками кода. Есть и другие эксперименты, которые все имеют значительные ограничения и непригодны для написания производственной работы.

Это увлекательный материал, и с такими компаниями, как Microsoft и Кембриджский университет, работающими над ним, модель станет только лучше.

Понимаете ли вы, что искусственный интеллект также играет важную роль в здравоохранении? В сочетании с блокчейном это потенциально может стать мощной силой. Вот тут-то мы и углубляемся в тему.

Однако искусственный интеллект предназначен не только для веб-разработчиков:

Искусственный интеллект также является важным аспектом пользовательского опыта.

Не говоря уже о применении искусственного интеллекта для улучшения пользовательского опыта.

Я уверен, что вы все видели один из них хотя бы раз за последнюю неделю?

В течение долгого времени чат-боты были встроены в веб-сайты, чтобы облегчить людям работу в Интернете.

Они могут направлять посетителей в различные разделы веб-сайта, отвечать на часто задаваемые вопросы и связывать вас с человеком, который может наилучшим образом помочь вам.

Чего еще вы могли бы пожелать?

Пользовательский опыт искусственного интеллекта имеет много возможностей для улучшения, о чем мы поговорим позже.

Но подумайте:

В целом ряде случаях искусственный интеллект не может заменить инженеров по интерфейсу. Так что пока рано отказваться от курсов фронтенд разработчиков и дизайнеров.

Главная проблема заключается в том, может ли искусственный интеллект заменить интерфейсного разработчика или может ли искусственный интеллект писать код.

Вот несколько примеров, которые помогут визуализировать концепцию:

Андрей Карпати, директор Tesla по искусственному интеллекту и видению автопилота, создал многослойную RNN (RNNN). Андрей взял репозиторий Github Linux и сжал его в файл C-кода объемом 500 МБ.

Затем он проделал кое-какую жизненно важную работу.

Модель хорошо работала после настройки параметра переменной, условного цикла и отступа свойства. Несмотря на многочисленные ошибки и отсутствие полезной функциональности, код казался компетентным.

Хорошее начало.

Франсиско Рамос подробно рассказывает об ограничениях модели Андрея Карпати:

“Разработка программного обеспечения требует как глубокого понимания проблемы, так и бизнеса.
Мы знаем, что компьютеры преуспевают в поиске закономерностей и что люди превосходят их в редких, объемных действиях, но когда дело доходит до решения новых проблем, машины с треском проваливаются”.

Франциско считает, что роботы никогда не будут обладать интуицией или способны распознавать коммерческие ценности.

В будущем машины смогут писать код, но это неопределенно.

Важно помнить, что машины будут использовать наш код в качестве руководства и помогать нам. В результате разработчики всегда должны предоставлять исходные данные.

Таким образом, искусственный интеллект может дополнять, а не заменять интерфейсную разработку.

Итак, вот в чем вопрос:

Что это означает для интерфейсных дизайнеров и разработчиков?

Изучение искусственного интеллекта и машинного обучения может быть хорошей идеей.

Франциско утверждает, что использовал Tensorflow.js фреймворк в нескольких личных проектах.

“Tensorflow.js может использоваться для импорта моделей, построения и обучения вне браузеров, - объясняет Франциско, - но его также можно использовать для построения и обучения непосредственно в браузере с использованием пользовательского графического процессора”.

Почему вам нужны модели машинного обучения в вашем браузере, а не на вашем сервере?

“Это соответствует требованиям GDPR, поскольку данные никогда не отправляются на сервер; нет необходимости использовать браузер (предлагая лучший пользовательский опыт)”. Франциско объясняет.

Учтите, что современные браузеры имеют доступ к множеству датчиков для пользовательского ввода; это был бы фантастический источник пользовательского ввода для экспериментов.

Благодаря библиотеке вы могли практически взаимодействовать с веб-сайтом, просто помахав рукой.

Вам не нужно устанавливать большой библиотечный фреймворк, компилятор или интерпретаторы с Tensorflow.js проекты. Все делается в браузере.

Вот как это работает:

Разработчики интерфейсов должны следить за тем, как меняются текущие технологии; это часть работы - идти в ногу с новейшими технологиями; если вы этого не сделаете, вас быстро заменят.

Это может быть пугающим из-за скорости, с которой это может произойти.

Но, я уверен, вам интересно:

Что ждет в будущем искусственный интеллект, разработку интерфейсов и веб-разработку?

“Через несколько лет, - сказал Чарльз, - веб-сайты станут гораздо более гибкими, способными понимать личности и эмоции своих пользователей при подключении”.

Веб-сайт в конечном счете сможет приспособиться к этим эмоциям, чтобы обеспечить либо лучший опыт, либо, с коммерческой точки зрения, более высокий коэффициент конверсии через различные воронки.

Это безумие.

Также стоит упомянуть, что многие люди считают, что искусственный интеллект обеспечит больше рабочих мест, а не устранит их:

Наконец, должно быть обоснование, почему корпорация использует определенную технологию; это не должно быть просто потому, что искусственный интеллект великолепен.

Это один из путей, по которым технология пойдет с точки зрения обеспечения четкой отдачи от инвестиций для фирмы, которая использует ее в своем интерфейсе.

Однако есть одна проблема, которая возникает часто и которую еще предстоит решить.
Это проблема с оценками программного обеспечения, когда дело доходит до оценки проблем и опасностей.

Машинное обучение может быть весьма полезным в этой ситуации, не заменяя прогнозы, а предлагая дополнительные точки данных, которые позволяют разработчикам программного обеспечения делать более обоснованные суждения при оценке повествования пользователя.

Мы могли бы наметить, сколько кода потребуется для разработки пользовательского описания и как мы бы интерпретировали это в контексте фирмы или команды, производящей продукт, если бы нам разрешили это сделать.

Все дело в том, чтобы адаптировать опыт для человека, который использует алгоритм в данной ситуации. Потенциально это может помочь разработчикам лучше предвидеть и, возможно, выходить за рамки оценок, прогнозируя влияние на ремонтопригодность кода.

Многие люди говорили, что искусственный интеллект никогда не сможет заменить разработку внешнего интерфейса. Существует множество возможностей для того, куда это может пойти в будущем, чтобы помочь интерфейсному разработчику.

Лично я не верю, что разработчики потеряют свою работу в будущем, но я верю, что искусственный интеллект позволит им создавать лучший пользовательский опыт. Искусственный интеллект позволит разработчикам в будущем уделять больше времени другим аспектам процесса разработки.

Корпорация, набирающая сотрудников на должность с искусственным интеллектом, часто сталкивается с четырьмя основными проблемами, которые я более подробно обсуждаю в этом эссе. Время часто тратится впустую, они ищут не в тех местах или возникают этические трудности.

Источник: eurawest.com

Комментарии: