(La mayoría de) Los programadores perderemos nuestro trabajo muy pronto
¿Eres un programador declarativo o uno ‘cercano a la máquina’?
Si estás en el segundo grupo, perderás tu trabajo muy pronto.
La disciplina de machine learning realiza un trabajo excelente al llevar a cabo tareas repetitivas que infieren propiedades de un conjunto de datos y resuelven problemas (a menudo sin mostrar el camino utilizado para hallar la solución).
El estado actual de la técnica (todavía) no amenaza a los buenos ingenieros de software.
Cualquier red neuronal profunda puede aprender los tres volúmenes de Knuth del arte de la programación de computadoras y elegir con precisión qué algoritmo y estructura de datos se ajusta mejor para lograr un objetivo. Sin embargo, no es una tarea fácil imitar modelos computacionales contra el mundo real porque el mundo real es subjetivo.
Hoy en día, la mayoría de los algoritmos ya están escritos y bien probados, todo lo que debemos hacer es elegir una buena biblioteca en GitHub y transferirla a nuestro lenguaje. Pero los frameworks de negocio aún no son tan maduros.
En lugar de programar computadoras, les mostraremos qué es lo que necesitamos obtener.
El surgimiento de los modelos matemáticos
Con la moda del Machine Learning, varios lenguajes de bajo nivel se volvieron tendencia. Esto incluye Go, Python e incluso C++.
La mayoría de estos lenguajes carecen de declaratividad (con Python como excepción) y necesitan ser optimizados para la máquina, ya que el consumo de tiempo y memoria son atributos importantes.
No se espera que el modelo de negocio cambie muy a menudo, por lo tanto, el acoplamiento no es un problema.
Sin embargo, una vez que los mejores algoritmos de aprendizaje automático estén codificados, deberán ser alimentados por un modelo de negocio. Esta será nuestra tarea para los próximos años.
Es un largo viaje y queda mucho por delante. Tenemos que aprovechar mientras todavía llevamos la delantera.
Conclusiones
Si usted es informático, mi consejo es: una vez que haya leído algunos libros de programación, deje esas cosas a la inteligencia artificial y, en su lugar, dedique el tiempo profesional al diseño del modelo de negocios. Hay mucho espacio para la creatividad humana allí.
Parte del objetivo de esta serie de artículos es generar espacios de debate y discusión sobre diseño de software.
Esperamos comentarios y sugerencias sobre este artículo.
Este artículo está traducido al inglés aquí.
