Net jei nesate išmanantis technologijų žmogus, tikriausiai naudojate savo išmanųjį telefoną ir kompiuterį darbui. Mes visi naršome internete, ir neįmanoma išvengti raktinių žodžių ir straipsnių AI. Dirbtinio intelekto modeliai tampa protingesni dėl mašininio mokymosi algoritmų. Ir nors daugelis jų nekenčia ir mano, kad nesąžiningai dabartinei verslo aplinkai, daugybė generatyvių AI programų padarys mūsų gyvenimą geresnį.
Manoma, kad generatyvinė AI pertvarkys programų plėtrą. Bendrovės jau naudojasi AI galia savo programoms, kurios turėtų tapti geresnės ir intuityvesnės. Šiame straipsnyje mes išskaidysime būdus, kaip AI pertvarkys programas ir programų kūrimą anksčiau, nei tikėtasi.
Įvairių AI paslaugų
Daugelis programų jau naudoja įvairias AI paslaugas. Įgyvendinimas jau yra pakeliui. Pavyzdžiui, internetinės kazino programos naudoja AI robotus kaip savo klientų aptarnavimo paslaugos dalį. Kazino kūrėjai taip pat naudoja šias paslaugas klientų aptarnavimo tarnybai ir naudoja AI modelius, kad pagreitintų programų kūrimą. Daugiausia dėmesio skiriama lizdų ir kazino žaidimų temų naujovėms, taip pat matematikos modeliams.
Šiomis dienomis kazino programos yra gana populiarios, o žaidimo laiko tarpsniai ir programos ateityje taps dar intuityvesnės. Manoma, kad AI paskatins šį modelį į priekį, o tai greičiausiai reiškia daugiau žaidimų ir pritaikytos patirties.
Tai ne tik kazino programos. „Genai“ naudojami visų rūšių įmonių programose, tokiose kaip „Microsoft 365“ produktų rinkinys. „Google“ darbo vietos taip pat pristatė įvairias AI paslaugas, o „Snapchat“ pristatė AI maitinamą pokalbių programą pavadinimu „Myai“.
Rašymo platformos, tokios kaip „Grammarly“, taip pat perėjo prie AI modelio. Ši galinga programa ir papildinys pagerina visų rūšių turinio rašymą, o pastaraisiais metais laikantis AI metodo, ji tampa vis galingesnė. Vos per trumpą laiką gramatikos klaidos gali būti praeitis, ir visa tai yra dėl dirbtinio intelekto.
AI varoma ir tradicinė programų kūrimas
Tarp tradicinių programų kūrimo ir AI maitinimo yra didelis skirtumas. Vystymosi ciklai labai padidino. Iki šiol ilgi vystymosi ciklai reiškė išsamią testavimą ir derinimą, taip pat visų rūšių programų pataisymą. Tai yra ilgas ir brangu, nes tam reikia bandytojų komandos, kuri kainuoja įmonėms pinigus.
AI vietoj jo apima judrų vystymąsi. Jis gali integruoti nuolatinį mašinų mokymąsi, tačiau bet kuriuo atveju visas procesas yra daug greitesnis. Taip yra todėl, kad AI gali pastebėti bet kokias problemas, kol jie materializuojasi, todėl tampa daug geresnė. Be to, dėl nuolatinio mokymo ir tobulinimo AI modeliai tobulėja, tai reiškia, kad klientai įgyja geresnės ir labiau šlifuotos patirties.
Duomenų tvarkymas taip pat gerėja. Tradiciniuose APP kūrimo cikluose problema yra realiojo laiko apdorojimas. PG modeliai yra daug geriau tvarkomi visų rūšių duomenims. Nors jiems vis dar reikia laiko įvesti realaus laiko analizę, ši konkreti programų kūrimo ypatybė yra daug geriau tvarkant neskelbtinus duomenis.
Sprendimų priėmimas netrukus taps daug geresnis. Bendrovės jau naudoja AI modelius, norėdamos pasikliauti vartotoju orientuotu sprendimų priėmimu, o ne statiniais algoritmais, naudojamais tradiciniame APP plėtroje. Dabartiniai metodai turi ribotą pritaikomumą, tačiau, naudodamiesi AI, jie greitai taps praeitimi. Sprendimų priėmimas naudojant AI priklauso nuo savarankiško mokymosi algoritmų, o tai reiškia nuspėjamuosius sprendimus.
Vienas pastebimas šio sprendimų priėmimo AI įgyvendinimo pavyzdys yra optimizuoti „Google Maps“ maršrutai. Jie jau kurį laiką buvo palaipsniui panaikintos, suteikdami geresnius ir efektyvesnius degalus taupančius maršrutus, kai įvedate teisingus duomenis. Kai kuriems tai gali nepatikti, tačiau AI dėka ateityje žiūrime į daug geresnius maršrutus.
Naudojant aukštesnį programų mastelį, programų kūrimas ateityje dar labiau taps geresnis. Taip ir techninė priežiūra, kuri jau buvo naudojama. Platus pertvarkymas yra užsikimšęs programų kūrimo dalykus, o skaitmeninės gimtinės programų kūrimas nenaudoja dinaminių mastelio keitimo metodų. Skirtingai nuo jų, AI varoma programos kūrimas iš esmės yra pritaikomas ir keičiamas. „Netflix“ jau naudoja jį kaip reaguojančio turinio pristatymo sistemos dalį, ir netrukus pradės ją naudoti ir daugelis kitų programų.
Priežiūros skyriuje AI varoma programų kūrimas paspartins dalykus atnaujinant orieną. Tai jau įgyvendino daugelis kompanijų, įskaitant „Tesla“. PG gali nuskaityti pristatymo programoje klaidas arba atnaujinti daug greičiau ir tiksliau. Savarankiškai tobulinančių mašinų mokymosi algoritmai padidins techninę priežiūrą ir evoliuciją. Naudodami atnaujintą programinės įrangos atnaujinimo žemėlapį, vartotojai galės naudotis daug geresne patirtimi.
Vartotojo patirtis taip pat bus labiau pritaikyta ir labai pritaikyta ateityje. Programų kūrėjai gali tai naudoti norėdami suteikti labiau pritaikytą patirtį. Pvz., „Casino“ programos gali rekomenduoti žaidimus, kurie yra tinkamiausi žaidėjų nuostatoms. „Spotify“ jau priėmė tokį modelį savo nuolat besikeičiančiose muzikos rekomendacijose.
Tai taip pat pastebėta transliuojant tokias transliacijos programas kaip „Netflix“ ir „HBO“, taip pat pažinčių programos ir panašios alternatyvos.
Kodėl AI yra integruota šiuolaikinėje programų kūrime?
Yra keletas priežasčių, kodėl dirbtinis intelektas yra labai svarbus šiuolaikiniam programų plėtrai. Visų pirma, automatiniai procesai supaprastina plėtros gyvenimo ciklą. Tai reiškia, kad kūrėjams reikia mažiau įtampos, nes AI modeliai ir mašininio mokymosi algoritmai yra tikslesni, kaip jų prognozės.
Adaptyvus mokymasis yra dar vienas veiksnys, dėl kurio AI yra neatsiejama būsimo programų kūrimo sritis. AI varomos programos prisitaiko prie vartotojo atsiliepimų ir įgyvendina pakeitimus greičiau nei bet kada anksčiau. Socialinės žiniasklaidos algoritmai šiuo metu išnaudoja daugybę šių modelių. Jie teikia daug tikslesnes rekomendacijas į tokį lygį, kokio mes dar nepatyrėme.
Prognozuojamos AI programų plėtros galimybės yra iš šio pasaulio. PG ne tik prognozuoja pakeitimus – ji tikisi vartotojo poreikių ir atnaujinimų funkcijų iniciatyviai. Dėl patobulinto personalizavimo netrukus gausime programas, kurios siūlo pagal užsakymą pritaikytą patirtį, kuri daugiausia taikoma žaidimų programoms ir mažmeninės prekybos programoms.
Išteklių optimizavimas yra dar vienas veiksnys, kai pasižymi AI programos kūrimas. Tai padidina programos našumą ir sumažina veiklos sąnaudas. Kai kuriems tam tikrų skyrių darbuotojams tai gali nepatikti, tačiau ateitis jau yra čia, ir mes turime prie jo prisitaikyti.
Source link
