Kompüter elmləri süni intellektlə əvəz olunacaqmı? [Video və Viktorina]

Cavab: Süni intellekt kompüter elmini əvəz etməyəcək; o, mühakimə, sistem düşüncəsi və hesabatlılıq standartlarını yüksəldərkən rutin kodlaşdırmanı avtomatlaşdıracaq. Yalnız sintaksis və kopyalanmış çıxışa güvənən tələbələr və ya inkişaf etdiricilər həssas olurlar; əsasları başa düşənlər süni intellektdən təhlükəsiz və effektiv şəkildə istifadə edə bilərlər.

Əsas nəticələr:

Əsaslar: Alqoritmlərə, sistemlərə, təhlükəsizliyə və ayıklama işlərinə səthi sintaksis əzbərləməsindən daha çox üstünlük verin.

Hesabatlılıq: Süni intellekt tərəfindən yaradılan kodu yoxlamalı, sınaqdan keçirməli və sahib olmalı olduğunuz qaralama işi kimi qəbul edin.

Başlanğıc səviyyəli risk: Real layihələr qurun, çünki adi kiçik vəzifələr kiçilə, yerdəyişmə edə və ya alətlər tərəfindən mənimsənilə bilər.

Süni intellekt savadlılığı: Süni intellektdən kor-koranə kod yapışdırmaq üçün deyil, izahatlar, müqayisələr və icmallar üçün istifadə edin.

Karyera dayanıqlığı: Alətlərin etibarlı şəkildə əvəz edə bilməyəcəyi mühakimə, ünsiyyət və memarlıq bacarıqlarını inkişaf etdirin.

Bundan sonra oxumaq istəyə biləcəyiniz məqalələr:

🔗 Layihə menecerlərini əvəz edəcəkmi?
Süni intellekt layihə idarəetmə rollarını necə dəyişdirə biləcəyini araşdırın.

🔗 Əczaçıları süni intellekt əvəz edəcəkmi?
Süni intellektin aptek işinə və xəstə baxımına təsirini anlayın.

🔗 İnşaat mühəndislərini əvəz edəcəkmi?
Süni intellektin təcrübəni əvəz etmədən inşaat mühəndislərini necə dəstəklədiyini öyrənin.

🔗 Mühasibləri əvəz edəcəkmi?
Avtomatlaşdırmanın mühasibat vəzifələrini və gələcək tələbatı necə dəyişdirdiyinə baxın.

1. Süni intellekt dövründə kompüter elminin yaxşı bir versiyasını nə təşkil edir? 🧩

İndi kompüter elminin yaxşı bir versiyası sadəcə "Python öyrən və ümid et" demək deyil. Bu, heç vaxt kifayət deyildi, baxmayaraq ki, insanlar bir müddət bundan yaxa qurtardılar.

Güclü kompüter elmləri təməli aşağıdakıları əhatə edir:

• Alqoritmlər və məlumat strukturları - hər səhər qırmızı-qara ağacı əl ilə kodlaşdıracağınız üçün deyil, güzəştləri başa düşməyiniz lazım olduğu üçün.

• Sistem düşüncəsi - əməliyyat sistemləri, şəbəkələr, verilənlər bazaları, paylanmış sistemlər, aparat limitləri.

• Riyazi mühakimə - məntiq, ehtimal, diskret riyaziyyat, müvafiq hallarda xətti cəbr.

• Proqram təminatı mühəndisliyi üzrə mühakimə - arxitektura, texniki xidmət, sazlanma, sınaq, sənədləşdirmə.

• Təhlükəsizlik şüuru - çünki süni intellekt tərəfindən yaradılan kod hələ də gülməli dərəcədə təhlükəli ola bilər.

• İnsan mərkəzli dizayn - istifadəçilər gözlənilməz şeylər edirlər. Həmişə. Bunun üçün planlaşdırın.

• Süni intellekt savadlılığı - modellərin nə edə biləcəyini, nə edə bilməyəcəyini və harada inamla çuxura düşdüklərini bilmək.

Peşəkar tədris planı qurumları hələ də kompüter elminə yalnız proqramlaşdırma təcrübəsi deyil, alqoritmlər, sistemlər, proqram təminatının hazırlanması, kibertəhlükəsizlik, məlumat elmi və süni intellekt kimi sahələri əhatə edən geniş bir fənn kimi yanaşırlar.

Beləliklə, daha yaxşı sual təkcə "Kompüter elmi süni intellektlə əvəz olunacaqmı?" deyil, həm də kompüter elminin hansı versiyası yaşayıb daha dəyərli olur?

Cavab daha dərin versiyadır. Mühakimə ilə versiya.

2. Müqayisə Cədvəli: Süni intellekt və Kompüter Elmləri Bacarıqları ⚖️

3. Niyə insanlar süni intellektlə kompüter elminin yerini tutacağını düşünürlər 😬

İnsanlar bu qorxunu havadan uydurmurlar. Süni intellekt kodlaşdırma vasitələri həqiqətən təsir edicidir. Onlar funksiyalar yarada, səhvləri izah edə, kodu başqa dildə yenidən yaza, API nümunələri yarada və hətta tətbiqin layiqli ilk layihəsini hazırlaya bilərlər.

Bu, heç nə deyil.

Yeni başlayanlar üçün bu, sehr kimi hiss oluna bilər. Siz "mənə doğrulama ilə giriş forması yaradın" yazırsınız və bum - kod görünür. Sonra stil istəyirsiniz və daha çox kod görünür. Sonra testlər istəyirsiniz və bu sizə test kimi görünən bir şey verir. Birdən yeni başlayanlar təəccüblənirlər: "Gözləyin, niyə döngələri öyrənirəm?"

Düzgün sualdır. Amma eyni zamanda bütün hekayəni deyil.

Süni intellekt aşağıdakı hallarda ən güclüdür:

• Tapşırıq yaxşı müəyyən edilib.

• Bu model artıq təlim məlumatlarında mövcuddur.

• Ətraf mühit ənənəvidir.

• Mərclər aşağıdır və ya asanlıqla sınaqdan keçirilir.

• İstifadəçi çıxışı yoxlaya bilər.

Süni intellekt aşağıdakı hallarda daha da sarsılır:

• Tələblər qeyri-müəyyəndir.

• Sistem böyük və nizamsızdır.

• Təhlükəsizlik məsələləri.

• Performans vacibdir.

• Səhv gizli kontekstdən qaynaqlanır.

• Düzgün cavab heç kimin yazmadığı biznes məntiqindən asılıdır.

Bəs sonuncusu? Bu, əksər istehsal proqram təminatıdır.

Bəli, süni intellekt müəyyən kodlaşdırma tapşırıqlarını əvəz edə bilər. Lakin tapşırıqların əvəz edilməsi kompüter elmlərini əvəz etməklə eyni deyil . Bir kürək əldən daha sürətli qaza bilər, amma geologiyanı əvəz etmir. Bəlkə də bu metafora bir az sarsıntılıdır - amma başa düşürsünüz.

4. İş Bazarı Reallığı: Nə Bəla, nə də Rahatlıq 📊

Söhbətin qeyri-adi dərəcədə emosional olduğu yer budur.

Bir tərəfdən, əmək bazarının proqnozları hələ də hesablama ilə əlaqəli işlərə güclü tələbat göstərir. ABŞ Əmək Statistikası Bürosu proqram təminatı tərtibatçısı, keyfiyyətə nəzarət üzrə analitik və sınaqçı vəzifələrinin orta peşədən daha sürətli artacağını və proqnoz dövrü ərzində hər il çoxlu boş iş yerlərinin olacağını proqnozlaşdırır. O, həmçinin kompüter və informasiya texnologiyaları peşələrinin orta səviyyədən daha sürətli artacağını proqnozlaşdırır.

Digər tərəfdən, süni intellekt bəzi giriş səviyyəli tapşırıqlara təzyiq göstərir. Süni intellekt əməyinə məruz qalma , proqramlaşdırma və kompüterlə əlaqəli işlərin, xüsusən də işin adi kodlaşdırma, təhlil və ya yazı ilə əlaqəli olduğu sahələrin süni intellekt tapşırıqlarının avtomatlaşdırılmasına ən çox məruz qalan sahələr arasında olduğunu vurğuladı.

Hər iki şey doğru ola bilər. Əsəbiləşdirici, amma doğrudur.

Bu sahə inkişaf edə bilər, bəzi yeni başlayan vəzifələri əldə etmək isə çətinləşir. Şirkətlər hələ də proqram təminatı mühəndislərinə, məlumat mühəndislərinə, təhlükəsizlik analitiklərinə, süni intellekt mühəndislərinə, infrastruktur mütəxəssislərinə və tədqiqat yönümlü kompüter alimlərinə ehtiyac duya bilərlər. Lakin onlar gənc insanlardan ilk gündən süni intellekt alətləri ilə daha çox və daha sürətli iş görmələrini gözləyə bilərlər.

Bu o deməkdir ki, yeni giriş səviyyəli panel aşağıdakılardan dəyişə bilər:

"Kod yaza bilirsən?"

-a:

"Süni intellektdən istifadə edə, kodu başa düşə, səhvləri tapa, arxitekturanı təkmilləşdirə, güzəştləri izah edə və təsadüfən təhlükəsizlik fəlakətinə yol verməyə bilərsinizmi?"

Bu çoxdur. Hətta bir az kobudluqdur.

5. Universitetlərdə kompüter elmləri süni intellektlə əvəz olunacaqmı? 🎓

Xeyr, amma kompüter elmləri təhsili dəyişməlidir. Bəzi yerlərdə artıq dəyişib.

Ənənəvi kompüter elmləri yoluna çox vaxt proqramlaşdırma, məlumat strukturları, alqoritmlər, kompüter arxitekturası, əməliyyat sistemləri, verilənlər bazaları, nəzəriyyə, proqram təminatı mühəndisliyi və süni intellekt, qrafika, kibertəhlükəsizlik və ya insan-kompüter qarşılıqlı təsiri kimi seçmə fənlər daxildir. Süni intellekt bu mövzuları silmir. Onların bir çoxunu daha aktual edir.

Niyə?

Çünki süni intellekt kod yazırsa, yenə də kimsə soruşmalıdır:

• Bu alqoritm səmərəlidirmi?

• Bu yaddaş üçün təhlükəsizdirmi?

• Bu verilənlər bazası sorğusu miqyaslıdırmı?

• Bu model qərəzlidirmi?

• Bu sistemə hücum edilə bilərmi?

• API uğursuz olduqda nə baş verir?

• Çıxış səhv olduqda kim məsuliyyət daşıyır?

• Bu şeyi necə düzgün sınaqdan keçirə bilərik?

Ən son bakalavr kompüter elmləri tədris planı süni intellekti kompüter elmləri təhsilinə daha geniş şəkildə inteqrasiya edərək, onu tələbələrin kiçik bir seçmə fənn kimi deyil, bütün sahələrdə başa düşməli olduqları bir şey kimi qəbul etmişdir.

Bu, ağıllı istiqamətdir. “Süni intellekt mövcud olduğu üçün kompüter elmlərini öyrətməyi dayandırmayın” yox, daha çox “otaqda süni intellektlə kompüter elmlərini öyrədin” kimi

Süni intellekt repetitor, laboratoriya köməkçisi, kod rəyçisi, səhvləri həll edən tərəfdaş və ideya generatoru ola bilər. Lakin tələbə hələ də öyrənməlidir. Əks təqdirdə, onlar sükanı, xəritəsi və təhlükəli dərəcədə özünəinamsız öz-özünə idarə olunan avtomobilin sərnişininə çevrilirlər.

6. Kompüter Elmləri İşində Süni İntellekt Nəyin Yerini Alır 🧰

Gəlin açıq olaq: ​​Süni intellekt proqramlaşdırmanın bəzi bezdirici hissələrini mütləq əvəz edir. Və şükürlər olsun ki, bəzi hallarda.

Süni intellekt aşağıdakıları əvəz etməkdə və ya azaltmaqda yaxşıdır:

• Təkrarlanan şablon.

• Sadə skriptlər.

• İlkin layihə sənədləri.

• Əsas vahid testləri.

• Daimi ifadələrə kömək.

• Tez sintaksis tərcüməsi.

• Şablonla zəngin ön hissələr.

• Sadə məlumat təmizləyici parçaları.

• "Noutbukumu atmazdan əvvəl bu səhv mesajını izah edin" anları.

Bu faydalıdır. Nəticəni başa düşdüyünüz təqdirdə, bu, fırıldaqçılıq deyil.

Lakin süni intellekt etibarlı şəkildə aşağıdakıları əvəz etmir:

• Dərin ayıklama.

• İstehsal məsuliyyəti.

• Memarlıq mülkiyyəti.

• Uzunmüddətli davamlılıq.

• Təhlükəsizlik icmalı.

• Qeyri-adi sistemlərdə performans tənzimlənməsi.

• İstifadəçi ehtiyaclarını anlamaq.

• Etik və hüquqi mühakimə.

• Tədqiqat səviyyəli problemin formalaşdırılması.

• Komanda koordinasiyası və texniki liderlik.

Əhəmiyyətli dəyişiklik ondan ibarətdir ki, kompüter alimləri və tərtibatçıları hər şeyi əl ilə yazmağa daha az, nəzərdən keçirməyə, dizayn etməyə, təşkil etməyə, sınaqdan keçirməyə və qərar verməyə daha çox vaxt sərf edə bilərlər. Bu, qəribə səslənir. Bu həm də o deməkdir ki, heç kim nə baş verdiyini bilməsə, səhvlər daha da böyüyə bilər.

Süni intellekt insanların kodları daha sürətli yaratmasına imkan verir. Bu, həmin kodu avtomatik olaraq düzgün etmir.

Həmin cümlə fincana çap olunmalıdır. ☕

7. Başlanğıc Problemi: Heç kimin danışmaq istəmədiyi ən çətin hissə 🚪

Bütün sistemin ən kövrək hissəsi yeni başlayanlar üçün nəzərdə tutulmuş boru kəməridir.

Ənənəvi olaraq, gənc inkişaf etdiricilər kiçik tapşırıqlar yerinə yetirərək öyrənirlər. Bu xətanı düzəldin. Bu son nöqtəni yazın. Bu formanı əlavə edin. Bu kiçik modulu yenidən hazırlayın. Bir az yorucu işi yerinə yetirin, sonra tədricən daha böyük problemlər qazanın.

Lakin əgər süni intellekt bir çox kiçik tapşırıqları yerinə yetirə bilirsə, şirkətlər daha az gənc mütəxəssis işə götürə və ya gənc mütəxəssislərdən süni intellekt köməkçisi olan orta səviyyəli inkişaf etdiricilər kimi fəaliyyət göstərmələrini gözləyə bilərlər. Bu, xoşagəlməz kiçik bir paradoks yaradır:

Süni intellekt üzərində yaxşı nəzarət etmək üçün təcrübəyə ehtiyacınız var, lakin təcrübə qazanmaq üçün yeni başlayanlar üçün tapşırıqlara ehtiyacınız var.

Bu, yeni başlayanların məhkum olduğu anlamına gəlmir. Bu o deməkdir ki, yeni başlayanlar fərqli öyrənməlidirlər.

Yalnız süni intellektdən istifadə edərək kod yapışdıran yeni başlayan çətinlik çəkir. Süni intellektdən istifadə edərək qəsdən təcrübəni sürətləndirən yeni başlayan çox güclü ola bilər.

İndi daha yaxşı başlanğıc vərdişləri aşağıdakılardır:

• Süni intellektdən yalnız cavablar deyil, izahatlar istəyin.

• Yaradılmış kodu əl ilə yenidən yazın.

• Kodu qəsdən pozun və düzəldin.

• İki həlli müqayisə edin və kompromisləri izah edin.

• Dərslik səviyyəsindən bir qədər kənara çıxan layihələr qurun.

• Ayıklama vasitələrini erkən öyrənin.

• Bəli, ağrılı olsa da, sənədləri oxuyun.

• Bəzən topuq ağırlıqları ilə məşq etmək kimi süni intellekt olmadan məşq edin.

• Səhvləri və onların səbəblərini qeyd edən "səhv jurnalı" aparın.

Ən yaxşı yeni başlayanlar süni intellektdən qaçanlar deyil, onlar ondan asılı olmadan istifadə edənlər olacaqlar ki, bu da yetkinlik yaşına çatmayanlara xoş gəlsə də, dəqiqdir.

8. Kompüter Elmlərinin Əsasları Niyə Daha Dəyərli Olur, Daha Az Olmur 🧠

Budur, bir dönüş: Süni intellekt kompüter elmlərinin əsaslarını daha vacib edə bilər.

Kod yaratmaq ucuzlaşdıqda, mühakimə yürütmək qıt olan bacarıqlara çevrilir.

Təsəvvür edin ki, iki nəfər eyni süni intellekt kodlaşdırma köməkçisindən istifadə edir.

A şəxs deyir: "Mənə bir tətbiq hazırla."

B şəxs deyir: “Autentifikasiya, biznes məntiqi və davamlılıq arasında aydın bir fərq olan minimal bir API yaradın. Giriş doğrulamasından istifadə edin, kənar hallar ətrafında testlər əlavə edin, kodda sirləri saxlamaqdan çəkinin və axtarış funksiyasının mürəkkəbliyini izah edin.”

Eyni alət. Çox fərqli çıxış.

Fərq yazma sürətində deyil, anlayışdadır.

Kompüter elmləri əsasları sizə kömək edəcək:

• Daha yaxşı suallar verin.

• Cəfəngiyatı daha tez tapın.

• Model çıxışını qiymətləndirin.

• Daha təhlükəsiz sistemlər dizayn edin.

• Performans baxımından güzəştlər edin.

• Həddindən artıq tikintidən çəkinin.

• Sadə kodların nə vaxt daha yaxşı olduğunu bilin.

• Alətin nəyi mücərrədləşdirdiyini anlayın.

Süni intellekt hər şeyi oxumuş, heç nəyi unutmayan, bəzən yalan danışan və heç vaxt utancaq görünməyən çox sürətli bir təcrübəçi kimidir. Faydalıdırmı? Əlbəttə. Nəzarətsiz təhlükəsizdirmi? Tamamilə yox.

Bu nəzarət kompüter elminin yaşadığı yerdir.

9. Yeni Kompüter Elmləri Karyera Xəritəsi 🗺️

Köhnə karyera xəritəsi təxminən belə idi:

Kodlaşdırmanı öyrənin → kiçik bir işə düzəl → təcrübə qazanın → ixtisaslaşın.

Yeni xəritə daha çox belə görünür:

Kompüter İnformasiya Sistemlərinin əsaslarını öyrənin → Süni intellektlə və süni intellekt olmadan kod yazmağı öyrənin → Həqiqi layihələr qurun → Sistemləri başa düşün → İxtisaslaşın → Əbədi olaraq uyğunlaşmağa davam edin.

Bəzi sahələr xüsusilə dəyərli ola bilər:

Süni intellekt mühəndisliyi və tətbiqi maşın öyrənməsi 🤖

Yalnız modellərin təlimi deyil, həm də süni intellektin məhsullara inteqrasiyası, nəticələrin qiymətləndirilməsi, axtarış sistemlərinin idarə edilməsi, inteqrasiyalarla işləmək, model məhdudiyyətlərinin idarə edilməsi və effektiv iş axınlarının qurulması.

Kibertəhlükəsizlik 🔐

Süni intellekt təhlükəsiz olmayan kodu tez bir zamanda yaza bilər. Hücumçular da süni intellektdən istifadə edə bilərlər. Bu, təhlükəsizlik biliklərini daha vacib edir, nəinki azaldır.

Məlumat mühəndisliyi və verilənlər bazaları 🗄️

Süni intellekt məlumatlar üzərində işləyir, lakin təşkilati məlumatların əksəriyyəti dolaşıq, təkrarlanan, uyğunsuz və mənəvi cəhətdən qorxuludur. Etibarlı məlumat boru kəmərləri qura bilən insanlar dəyərli qalacaqlar.

Sistemlər və infrastruktur ⚙️

Bulud sistemləri, paylanmış hesablama, müşahidə qabiliyyəti, gecikmə, miqyaslanma, etibarlılıq - süni intellekt kömək edə bilər, lakin istehsal sistemləri hələ də uğursuzluğu başa düşən insanlara ehtiyac duyur.

İnsan-kompüter qarşılıqlı təsiri 🧑💻

Süni intellekt proqram interfeyslərinin bir hissəsinə çevrildikcə, başa düşülən, etibarlı və insan dostu sistemlərin dizaynı ciddi bir bacarıq halına gəlir.

Məhsul yönümlü proqram təminatı mühəndisliyi 🧭

Ən yaxşı mühəndislər sadəcə "Bunu tikə bilərikmi?" deyə soruşmurlar. Onlar "Bunu kimin üçün tikməliyik, tiksək nə qırılacaq?" deyə soruşurlar

Bu, yoxa çıxmır.

10. Tələbələr hələ də kompüter elmləri üzrə təhsil almalıdırlarmı? 📚

Bəli - amma onlar bunu açıq gözlərlə öyrənməlidirlər.

Kompüter elmləri hələ də güclü bir dərəcə və bacarıq dəsti olaraq qalır, çünki hesablama demək olar ki, hər sahəyə yayılır: tibb, maliyyə, logistika, əyləncə, iqlim işləri, təhsil, istehsal, robototexnika, təhlükəsizlik və dünyanı sakitcə idarə edən sadə müəssisə proqram təminatı. Yeri gəlmişkən, qeyri-adi proqram təminatı bir çox xərcləri ödəyir.

Amma tələbələr kompüter elmlərinə zəmanətli qızıl bilet kimi yanaşmamalıdırlar. Bu, "dil öyrən, maaş al" demək deyil. Bəlkə də heç vaxt olmayıb, amma mifin uzun bir tətili var idi.

Tələbələr aşağıdakılara diqqət yetirməlidirlər:

• Yalnız sinif tapşırıqları deyil, real layihələr qurmaq.

• Bir dili dərindən, sonra digərlərini isə praqmatik şəkildə öyrənmək.

• Müsahibə fəndlərindən kənarda məlumat strukturlarını və alqoritmlərini anlamaq.

• Linux, Git, API-lər, verilənlər bazaları və testlərlə rahatlıq əldə etmək.

• Süni intellekt vasitələrindən gündəlik istifadə, lakin çox vacibdir.

• Yaradılmış kodu sətirbəsətir oxumaq.

• Ünsiyyət təcrübəsi.

• Panikaya düşməmək üçün kifayət qədər riyaziyyat öyrənin.

• Yalnız ekran görüntülərini deyil, mühakiməni də əks etdirən bir portfel hazırlamaq.

Qərarlarını aydın şəkildə izah edə bilən kompüter elmləri tələbəsi fərqlənəcək. "Süni intellekt yazıb" deyib çiyinlərini çəkən tələbə? Daha az ideal.

11. Şirkətlər nə istəyəcək 🏢

Şirkətlər "kodlayıcılar"dan daha çox nəticələr istəyirlər.

Onlar işləyən, miqyaslı, təhlükəsiz qalan, müştəriləri məmnun edən, xərcləri azaldan, gəlir yaradan, məhkəmə iddialarından yayınan və demonun başladığı anda çökməyən sistemlər istəyirlər. Təəssüf ki, klassik demo davranışı.

Süni intellekt bu nəticələrin necə əldə edildiyini dəyişir. Bu, bəzi əl ilə tətbiq işlərinə ehtiyacı azalda bilər. Lakin aşağıdakıları birləşdirə bilən insanlara ehtiyacı artırır:

• Texniki dərinlik.

• Domen anlayışı.

• Süni intellekt səlisliyi.

• Risk məlumatlılığı.

• Ünsiyyət.

• Dad.

Zövq qiymətləndirilmir. Yaxşı mühəndislər kod çox ağıllı olduqda, sistem çox kövrək olduqda, dizayn çox mürəkkəb olduqda və ya kiçik bir şlyapa geyinərək tez bir həllin gələcəkdə fəlakətə çevrildiyini hiss edirlər. 🎩

Süni intellekt seçimlər yarada bilər. İnsanların hələ də zövqə ehtiyacı var.

12. Beləliklə, kompüter elmləri süni intellektlə əvəz olunacaqmı? Yekun nəticə 🧾

Beləliklə, Kompüter Elmi Süni İntellektlə əvəz olunacaqmı? Xeyr - nə bir intizam, nə düşüncə tərzi, nə də müasir kompüterləşmənin təməli kimi.

Lakin proqramlaşdırmanın bəzi hissələri avtomatlaşdırılacaq. Bəzi başlanğıc səviyyəli işlər dəyişəcək. Yalnız dayaz kodlaşdırma bacarıqlarına güvənən bəzi insanlar özlərini sıxılmış hiss edəcəklər. Bu, narahatedici tərəfdir.

Daha yaxşı gələcək kompüter elmini süni intellektdən yaxşı istifadə edəcək qədər dərindən başa düşən insanlara məxsusdur.

Süni intellekt aşağıdakıları əvəz edə bilər:

• Bəzi təkrarlanan kodlaşdırma.

• Bəzi əsas tətbiq tapşırıqları.

• Bəzi aşağı kontekstli ayıklamalar.

• Bəzi dərslik səviyyəli işlər.

• Bəzi "Mən yalnız sintaksis bilirəm" bacarıq dəstləri.

Süni intellekt aşağıdakıları əvəz etməyəcək:

• Hesablama düşüncəsi.

• Sistem dizaynı.

• Təhlükəsizlik qərarı.

• Tədqiqat yaradıcılığı.

• Məhsulun əsaslandırılması.

• İnsan məsuliyyəti.

• Proqram təminatının nə etməli olduğunu və nə üçün etməli olduğunu anlamaq ehtiyacı.

“Kompüter elmi süni intellektlə əvəz olunacaqmı?” sualının əsl cavabı budur:

Kompüter elmi süni intellekt tərəfindən dəyişdiriləcək. Zəif, dayaz, surəti yapışdırılmış versiya yox ola bilər. Daha dərin versiya - mühakimə, sistemlər, abstraksiya və mühakimə üzərində qurulmuş versiya - əvvəlkindən daha vacib hala gəlir.

Başqa sözlə, süni intellekt funksiya yaza bildiyi üçün kompüter elmindən əl çəkməyin.

Kompüter elmlərini öyrənin ki, bu funksiyanın zibil olub olmadığını müəyyən edə biləsiniz. 🚀

Tez Alış ✅

Süni intellekt kompüter elmini əvəz etməyəcək. O, bəzi adi kodlaşdırma tapşırıqlarını əvəz edəcək və tələbələr və tərtibatçılar üçün bacarıq səviyyəsini yüksəldəcək. Ən təhlükəsiz yol əsasları öyrənmək, real layihələr qurmaq, süni intellektdən bir vasitə kimi istifadə etmək və süni intellektin istehsal etdiyini yoxlamaq, təkmilləşdirmək və sahib olmaq üçün mühakimə yürütməkdir.

Real həyat nümunəsi: Kiçik bir düzəliş planlayıcısı tətbiqi qurmaq üçün süni intellektdən istifadə 🛠️

Ssenari

Təsəvvür edin ki, ikinci kurs kompüter elmləri tələbəsi imtahanlar üçün sadə bir təkrar planlayıcısı qurmaq istəyir. Bu, böyük bir şey deyil. Sadəcə istifadəçinin modullar, son tarixlər, mövzular və mövcud dərs saatları əlavə edə biləcəyi və sonra həftəlik plan ala biləcəyi kiçik bir veb tətbiq.

Tələbə süni intellektdən bütün prosesi bir sorğuda yaratmasını istəyə bilər. Bu, beş dəqiqə ərzində təsirli görünən, sonra isə son tarixlər üst-üstə düşdükdə, yeniləmədən sonra məlumatlar yox olduqda və ya cədvəl səssizcə çərşənbə axşamına 19 saatlıq təhsil təyin etdikdə dağılan bir şey yarada bilər.

Daha güclü bir yanaşma, kompüter elmləri mühakiməsini tətbiq edərkən süni intellektdən kodlaşdırma köməkçisi kimi istifadə etməkdir. Məqsəd "süni intellektdən tətbiqimi qurmağımı təmin etmək" deyil. Məqsəd: "hər dizayn seçimini başa düşdüyüm müddətdə süni intellektdən daha sürətli hərəkət etmək"dir

Layihənin nəyə ehtiyacı var

Tələbə təklif verməzdən əvvəl bir neçə əsas məqamı müəyyənləşdirməlidir:

• Əsas xüsusiyyətlər: modullar əlavə etmək, mövzular əlavə etmək, imtahan tarixlərini təyin etmək, mövcud dərs saatlarını daxil etmək, həftəlik plan yaratmaq.

• Məlumat modeli: modullar, mövzular, son tarixlər, prioritetlər, tamamlanmış tapşırıqlar.

• Məhdudiyyətlər: gecə yarısından sonra dərslərə icazə verilməməsi, təkrarlanan mövzuların olmaması, istifadəçinin daxil etdiyindən daha çox saat planlaşdırmaqdan çəkinmək.

• Texniki yığın: məsələn, interfeys üçün React, kiçik bir Node/Express API və ilk versiya üçün SQLite və ya lokal yaddaş.

• Test planı: boş girişləri, qeyri-mümkün cədvəlləri, dublikat modulları və tarix kənarları hallarını yoxlayın.

• Təhlükəsizlik qaydası: anonimləşdirilmədikcə, heç bir tələbənin şəxsi məlumatları ictimai süni intellekt alətinə göndərilməməlidir.

Nümunə təlimat

Zəif bir istək belə olardı:

Mənə düzəliş planlayıcısı tətbiqi hazırlayın.

Bu, süni intellektə vacib detalları icad etmək, həddindən artıq qurmaq və ya əldən vermək üçün çox yer verir.

Daha güclü bir təklif belə olardı:

Kompüter elmləri portfolio layihəsi üçün kiçik bir düzəliş planlayıcısı tətbiqi hazırlayıram.
Ön tərəf üçün React-dən istifadə edin və ilk versiyanı sadə saxlayın.
İstifadəçi modul əlavə edə, həmin modulun altına mövzular əlavə edə, imtahan tarixini təyin edə, gündəlik mövcud dərs saatlarını daxil edə və həftəlik düzəliş planı yarada bilməlidir.

Hələ ki, identifikasiya yaratmayın.
Birinci versiya üçün məlumatları yerli yaddaşda saxlayın.
Boş modul adları, keçmiş imtahan tarixləri, təkrarlanan mövzular və gündə 12-dən çox dərs saatları üçün giriş doğrulamasını daxil edin.

Əvvəlcə məlumat modelini və komponent strukturunu təklif edin.
Strukturu təsdiqləyənə qədər tam kodu yazmayın.
Güzəştləri aydın və sadə dildə izah edin.

Bu sorğu daha yaxşı işləyir, çünki süni intellektini yavaşlatır. Koddan əvvəl dizayn tələb edir. Kompüter elmləri mühakiməsi də məhz burada əhəmiyyətli olmağa başlayır.

Bunu necə sınaqdan keçirmək olar

Tələbə ilk işləyən demoya etibar etməməlidir. Onu sındırmağa çalışan biri kimi sınaqdan keçirməlidir, çünki istifadəçilər mütləq belə edəcəklər.

Yaxşı test hallarına aşağıdakılar daxildir:

• Adı olmayan bir modul əlavə edin.

• Eyni mövzunu iki dəfə əlavə edin.

• İmtahan tarixini keçmişdə təyin edin.

• Hər gün üçün sıfır mövcud dərs saatı daxil edin.

• Bir gün üçün 20 dərs saatı daxil edin.

• Sabah təqdim olunmalı beş mövzu əlavə edin və tətbiqin qeyri-mümkün bir plan yaratdığını yoxlayın.

• Səhifəni yeniləyin və yadda saxlanılan məlumatların hələ də görünüb-görünmədiyini yoxlayın.

• Mövzunu tamamlanmış kimi qeyd edin və cədvəlin düzgün yenilənib-yenilənmədiyini yoxlayın.

Onlar həmçinin süni intellektdən məntiqi nəzərdən keçirməsini istəyə bilərlər:

Budur mənim planlaşdırma funksiyam. Qeyri-real və ya səhv düzəliş planı yarada biləcəyi kənar halları tapın. Hələ ki, yenidən yazmayın. Əvvəlcə problemi izah edin, sonra əlavə etməli olduğum testləri təklif edin.

Bu, süni intellekt düşüncənin əvəzedicisi olmaqdansa, onu rəyçiyə çevirir.

Nə səhv gedə bilər

Ən aşkar səhv, yaradılan kodu başa düşmədən kopyalamaqdır. Tətbiq işlək görünə bilər, lakin tələbə məlumat strukturunu izah edə, səhvi düzəldə və ya müsahibədə dizayn seçimlərini müdafiə edə bilməz.

Digər real problemlərə aşağıdakılar daxildir:

• Süni intellekt, mövcud saatları nəzərə almayan bir planlaşdırma alqoritmi yazır.

• Tətbiq hər şeyi saxlamaq çətinləşən səliqəsiz bir obyektdə saxlayır.

• Giriş təsdiqlənməsi yalnız interfeysdə baş verir, əsas məntiqdə deyil.

• Yaradılmış kod tələbənin başa düşmədiyi kitabxanalardan istifadə edir.

• Süni intellekt heç vaxt tələb olunmayan xüsusiyyətləri icad edir.

• Tələbə "daha yaxşı kod" istəyir və əslində daha yaxşı deyil, daha mürəkkəb bir kod alır.

• Tətbiqdə heç bir test yoxdur, ona görə də hər dəyişiklik planlayıcını pozmaq riskini daşıyır.

Dəyərli bir qayda budur: əgər tələbə funksiyanı sətirbəsətir izah edə bilmirsə, bu, hələ tam olaraq onun layihəsi deyil.

Praktik yemək

Bu, süni intellektdən pis istifadə ilə yaxşı istifadə arasındakı fərqdir.

Süni intellektdən pis istifadə etmək, bitmiş bir tətbiq istəmək, nəticəni yapışdırmaq və heç kimin çox yaxından baxmamasını ümid etmək deməkdir.

Süni intellektdən yaxşı istifadə etmək, tələbənin hələ də son koda sahib olduğu müddətdə, strukturu müzakirə etmək, kompromisləri müqayisə etmək, qaralamalar yaratmaq, testlər təklif etmək və üstün halları nəzərdən keçirmək üçün istifadə etmək deməkdir.

Buna görə də kompüter elmləri hələ də vacibdir. Süni intellekt düzəliş planlayıcısını daha sürətli qurmağa kömək edə bilər, lakin tələbənin planlayıcının düzgün, saxlanıla bilən, sınaqdan keçirilə bilən və hər kəsə göstərməyə dəyər olub-olmadığına qərar vermək üçün kompüter elmləri biliklərinə ehtiyacı var.

Tez-tez verilən suallar

Gələcəkdə kompüter elmləri süni intellektlə əvəz olunacaqmı?

Kompüter elmləri bir fənn kimi süni intellektlə əvəz olunmayacaq. Süni intellekt bəzi kodlaşdırma tapşırıqlarını avtomatlaşdıra, qaralamalar yarada, səhvləri izah edə və adi işləri sürətləndirə bilər. Lakin kompüter elmləri sistemləri, alqoritmləri, təhlükəsizliyi, məlumatları, memarlığı, nəzəriyyəni və mühakiməni də əhatə edir. Bu sahələrə hələ də aydın şəkildə düşünə bilən, nəticələri yoxlaya bilən və proqram təminatının nə etməli olduğunu başa düşən insanlar lazımdır.

Süni intellekt kompüter elmləri işinin hansı hissələrini avtomatlaşdıra bilər?

Süni intellekt təkrarlanan, yaxşı müəyyən edilmiş tapşırıqlarla ən təsirli olur. O, standart kod, sadə skriptlər, əsas testlər, sənədləşdirmə layihələri, sintaksis tərcüməsi, müntəzəm ifadələr və sürətli prototiplərlə kömək edə bilər. Bunlar əsl məhsuldarlıq qazanclarıdır. Buna baxmayaraq, avtomatlaşdırma insan çıxışı nəzərdən keçirə, konteksti başa düşə və yaradılan həllin təhlükəsiz və uyğun olub-olmadığına qərar verə bildikdə ən yaxşı şəkildə işləyir.

Niyə süni intellekt kompüter elmləri üzrə işləri tamamilə əvəz edə bilməyəcək?

Süni intellekt kod yarada bilər, lakin nəticələrə etibarlı şəkildə sahib deyil. Proqram təminatı işi qeyri-müəyyən tələblər, biznes qaydaları, istifadəçilər, təhlükəsizlik riskləri, istehsal xətaları, performans kompromisləri və uzunmüddətli texniki xidməti əhatə edir. Şirkətlərə hələ də sistemlər dizayn edə bilən, dolaşıq problemləri həll edə bilən, aydın ünsiyyət qura bilən və bir şey pozulduqda məsuliyyət daşıya bilən insanlar lazımdır. Süni intellekt tam peşəkar mühakimə deyil, tapşırıqların yerinə yetirilməsinə kömək edir.

Süni intellekt giriş səviyyəli kompüter elmləri işlərini necə dəyişdirir?

Süni intellekt bəzi yeni başlayanlar üçün kodlaşdırma tapşırıqlarının avtomatlaşdırılmasını asanlaşdıra bilər ki, bu da kiçik vəzifələr üçün standartı artıra bilər. İşəgötürənlər yalnız kiminsə kod yaza biləcəyini soruşmaq əvəzinə, yeni başlayanlardan süni intellekt alətlərindən istifadə etmələrini, yaradılan kodu nəzərdən keçirmələrini, səhvləri aşkar etmələrini, kompromisləri izah etmələrini və düzgün sınaqdan keçirmələrini gözləyə bilərlər. Bu, tələbələr və yeni tərtibatçılar üçün əsasları və məqsədyönlü təcrübəni daha vacib edir.

Süni intellekt səbəbindən tələbələr hələ də kompüter elmləri öyrənməlidirlərmi?

Bəli, tələbələr hələ də kompüter elmlərini öyrənməlidirlər, amma real gözləntilərlə. Buna işə aparan zəmanətli qısa yol kimi yanaşmaq olmaz. Tələbələrə fundamental biliklər, real layihələr, ayıklama bacarıqları, Git, verilənlər bazaları, test, ünsiyyət və süni intellekt savadlılığı lazımdır. Məqsəd sadəcə kodu daha sürətli yaratmaq deyil, həm də onu təkmilləşdirmək və müdafiə etmək üçün kodu kifayət qədər dərindən anlamaqdır.

Yeni başlayanlar süni intellektdən asılı olmadan necə istifadə edə bilərlər?

Yeni başlayanlar süni intellektdən yalnız cavablandırıcı maşın kimi deyil, həm də müəllim və təcrübə tərəfdaşı kimi istifadə etməlidirlər. Yaxşı bir yanaşma izahat istəmək, yaradılan kodu əl ilə yenidən yazmaq, proqramları bilərəkdən pozmaq, həlləri müqayisə etmək və bəzən süni intellekt olmadan səhvləri düzəltməkdir. Sənədləri oxumaq və səhvləri izləmək də kömək edir. Əsas məsələ yalnız iş parçalarını toplamaq deyil, anlayış yaratmaqdır.

Niyə kompüter elmlərinin əsasları süni intellektlə daha vacibdir?

Süni intellekt kodun yaradılmasını asanlaşdırdıqda, mühakimə daha dəyərli olur. Əsaslar insanlara daha yaxşı suallar verməyə, zəif həlləri müəyyən etməyə, performansı anlamağa, arxitekturanı qiymətləndirməyə və təhlükəsizlik problemlərini görməyə kömək edir. İki nəfər eyni süni intellekt alətindən istifadə edə və biliklərindən asılı olaraq çox fərqli nəticələr əldə edə bilər. Güclü kompüter elmləri təməlləri aləti daha təsirli və daha az riskli edir.

Universitetlərdə kompüter elmləri süni intellektlə əvəz olunacaqmı?

Süni intellekt mövcud olduğu üçün kompüter elmləri universitetlərdən yox olmayacaq. Bunun əvəzinə, təhsil proqramlaşdırma, alqoritmlər, məlumat strukturları, sistemlər, verilənlər bazaları, nəzəriyyə və proqram təminatı mühəndisliyi tədris edərkən süni intellektdən daha çox istifadə etməlidir. Süni intellekt repetitor və ya kodlaşdırma köməkçisi kimi çıxış edə bilər, lakin tələbələr hələ də sistemlərin necə işlədiyini və verilən cavabları necə qiymətləndirəcəyini öyrənməlidirlər.

Süni intellekt avtomatlaşdırmasından hansı kompüter elmləri bacarıqları ən təhlükəsizdir?

Kontekst, mühakimə və məsuliyyəti əhatə edən bacarıqları tam avtomatlaşdırmaq daha çətindir. Bunlara sistem dizaynı, kibertəhlükəsizlik, istehsalın sazlanması, memarlıq, performans tənzimlənməsi, məhsulun əsaslandırılması, insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsi, məlumat mühəndisliyi, infrastruktur və tədqiqat səviyyəli problem çərçivəsi daxildir. Süni intellekt bu sahələrdə kömək edə bilər, lakin adətən insanın güzəştləri ölçmək və öz qərarlarını vermək qabiliyyətini əvəz edə bilməz.

Süni intellektlə kompüter elmləri karyerasına hazırlaşmağın ən yaxşı yolu nədir?

Ən güclü yol, əsasları praktik süni intellektlə birləşdirməkdir. Bir proqramlaşdırma dilini dərindən öyrənin, real layihələr qurun, alqoritmləri və sistemləri başa düşün, sınaq və səhvləri tətbiq edin və süni intellekt alətlərindən tənqidi şəkildə istifadə edin. Yaradılmış kodu sətirbəsətir oxuyun və dizayn seçimlərini izah etməyə hazır olun. İşəgötürənlər nəticə verə bilən və riskləri başa düşən insanlara dəyər verəcəklər.

İstinadlar

1. ABŞ Əmək Statistikası Bürosu - Kompüter və İnformasiya Texnologiyaları Peşələri - bls.gov

2. Hesablama Maşınları Assosiasiyası - CS2023 Tədris Təlimatları - acm.org

3. CSET, Corctaun Universiteti - Süni intellekt tərəfindən yaradılan kodun kibertəhlükəsizlik riskləri - cset.georgetown.edu

4. Antropik - Süni intellekt Əmək Təsirinə Maruz Qalma - anthropic.com

5. Stack Overflow - Süni intellekt Kodlaşdırma Alətləri - survey.stackoverflow.co

6. AAAI - İnteqrasiya olunmuş Süni İntellekt Daha Geniş Məqamda - ojs.aaai.org

7. OWASP fırıldaqçı vərəq seriyası - Süni intellekt agenti təhlükəsizlik fırıldaqçı vərəqi - cheatsheetseries.owasp.org

Ən son süni intellekt texnologiyalarını rəsmi süni intellekt köməkçisi mağazasında tapın

Haqqımızda