Kto potrzebuje programistów AI w 2024 roku?

Jeśli ktoś sądzi, że idea sztucznej inteligencji pojawiła się na pierwszych stronach cyfrowych gazet jedynie kilka lat temu i że ludzie zadali sobie pytanie, czy androidy śnią, dopiero po wydaniu w 1968 roku książki Philipa K. Dicka, jest w dużym błędzie. Rockwell Anyoha przypomina, że na początku XX wieku Blaszany Drwal pojawił się w „Czarnoksiężniku z Oz”, a Fritz Lang w „Metropolis” stworzył Marię – humanoidalnego robota. Nie można też nie wspomnieć o Karolu Čapku, który jako pierwszy wprowadził słowo „robot” do literatury w 1921 roku. Sztuka zawsze potrafiła rozbudzać wyobraźnię i miała dar tworzenia idei, które naukowcy później wprowadzali w życie.

Jednak lata 50. XX wieku wyznaczyły początek rozwoju sztucznej inteligencji. W 1950 roku Alan Turing opublikował tekst „Computing Machinery and Intelligence” i postawił pytanie, czy maszyny mogą myśleć. Pytanie to zaostrzyło apetyt, jednak nie mogło zostać właściwie zbadane – komputery nie były jeszcze w stanie zapisywać poleceń, czyli „pamiętać” swoich działań. Od tego czasu w obszarze AI działo się coraz więcej, a prawdziwy boom nastąpił w latach 1980-1987. To właśnie wtedy finansowano większość projektów oraz inwestowano w rozwój technik Deep Learning oraz technologii Expert System – to one były i są odpowiedzialne za to, że komputery uczą się na błędach i uczą się podejmować samodzielne decyzje.

Kolejne lata nazywane są AI Winter – zamrożono finansowanie, co jednak nie powstrzymało premiery, na przykład, Deep Blue, który pokonał mistrza szachowego Garry’ego Kasparowa, ani wprowadzenia na rynek w latach 90. pierwszego Roomby. Od tego czasu technologie AI rozwijały się w niezwykłym tempie i doprowadziły ludzkość do obecnego okresu, czyli Artificial General Intelligence, rozwoju OpenAI oraz dyskusji na temat tego, czy AI pomoże ludziom, czy raczej odbierze im pracę.

Technologie AI i rozwiązania na nich oparte rozwijają się bardzo szybko - to fakt. W 2022 roku wartość tego rynku oszacowano na 136,55 mld dolarów. Rynek zakłada, że w 2024 roku powstanie nawet 67 200 firm zajmujących się tą technologią, co z pewnością przyczyni się nie tylko do rozwoju branży, ale również do zmian na rynku pracy.

Prognozy wskazują na znaczący rozwój rynku sztucznej inteligencji - w latach 2023-2030 średnioroczny wskaźnik wzrostu (CAGR) ma wynieść 37,3%. Do 2030 roku rynek ma osiągnąć zdumiewającą wartość 1811,8 mld dolarów, jak podaje GrandViewResearch.

Należy jednak zauważyć, że rozwój AI jest bardzo dynamiczny, a powyższe liczby to jedynie prognozy, które mogą się zmienić bardzo szybko.

Significant developments in the field of AI development are expected in the future. Some key areas of progress include:

1. Technology trends. The popularity of AI technology development in the healthcare industry and autonomous vehicles is growing. For example, IBM uses Deep Learning to develop technology that detects the early stages of diabetic eye disease. Also, the use of deep neural networks for speech identification has resulted in significant improvements over the current state of speech and voice recognition;
2. Supplier trends. The supply chain generates vast amounts of data that can be managed by generative AI, which can produce insights and solutions.
3. Regulatory trends. Probably the hottest topic, i.e. laws and regulations related to AI, including cybersecurity and copyright.

The future of artificial intelligence is transforming. And although this technology offers unlimited possibilities and potential, its development also brings challenges. These include, for example, ethical issues related to privacy and surveillance, but also responding to bias and discrimination in AI technologies.

Powyższe czynniki – kontekst historyczny i sytuacja rynkowa – jasno wskazują, że technologie AI to, po pierwsze, rozwiązania rozwijane od początku XX wieku, a po drugie technologia, przed którą nie da się uciec.

Rozwój uczenia maszynowego, deep learningu oraz przetwarzania języka naturalnego oznacza , że zapotrzebowanie na specjalistów data science czy programistów znających języki backendowe, takie jak C++ lub Python, rośnie z roku na rok. Rozpowszechnienie technologii AI stawia przed programistami wyzwanie usprawniania procesów tworzenia oprogramowania. Obecnie programy AI, takie jak ChatGPT czy wbudowane narzędzie AI dla GitHub, mogą generować kod, a nawet poprawiać jego jakość oraz testować i debugować go.

Szybki rozwój technologii sztucznej inteligencji, w kontekście rozwoju inżynierii AI, zrewolucjonizował rolę osób zaangażowanych w te procesy, rozszerzył zakres ich obowiązków i stworzył dynamicznie rozwijające się perspektywy zawodowe w obszarze tworzenia rozwiązań AI.

Sztuczna inteligencja objęła swym zasięgiem wiele obszarów. Choć najbardziej widoczne sektory jej wdrożenia to programowanie (GitHub Copilot), grafika czy tworzenie treści pisanych, wykorzystywana jest w wielu innych sektorach gospodarki, takich jak produkcja, motoryzacja (np. nawigacja pojazdów autonomicznych), ochrona zdrowia oraz branże kreatywne. Najwyższy poziom adopcji technologii AI obserwuje się w następujących branżach:

• finanse
• technologia
• telekomunikacja
• biznes
• prawo
• edukacja

Coraz szersza integracja technologii AI w tych sektorach napędza globalny popyt na specjalistów AI, potwierdzając jej transformacyjny potencjał w biznesie.

Aby osiągnąć sukces w rozwoju AI, niezbędnych jest kilka kompetencji technicznych. Dobra znajomość języków programowania jest niezbędna, ponieważ to właśnie one są podstawowym narzędziem do budowania i wdrażania modeli uczenia maszynowego, oraz sieci neuronowych, a także do przetwarzania danych.

Python jest dominującym językiem programowania w obszarze AI i ML, wyprzedzając Javę w popularności ze względu na skalowalność, wyjątkową wydajność w uczeniu maszynowym oraz bogaty ekosystem bibliotek. Inne języki, takie jak Java i C++, również odgrywają istotną rolę w rozwoju AI ze względu na stabilność, łatwość debugowania oraz przydatność w implementacji różnych algorytmów, w tym tych wykorzystywanych w uczeniu maszynowym i sieciach neuronowych.

Several languages have already been mentioned, but it is worth presenting which languages AI developers use in their everyday work. The most popular are C++, Python and Java - these languages are also developed in terms of libraries and frameworks that significantly influence machine learning and deep learning, and consequently the development of artificial intelligence.

As in other languages and the above-mentioned programming languages, frameworks and libraries have been created (e.g. TensorFlow, PyTorch) that facilitate work, improve productivity and effectively facilitate the implementation of complex algorithms in projects.

Rozwój sztucznej inteligencji opiera się w dużej mierze na analizie danych. Programiści niekiedy muszą pełnić rolę analityków danych lub współpracować z analitykami danych między innymi w takich obszarach jak:

• Tworzenie algorytmów uczenia maszynowego, które przetwarzają dane wejściowe i wykorzystują modele statystyczne do prognozowania wyników wskazanych przez analityka;
• Czyszczenie surowych danych w celu ograniczenia błędów, takich jak powielone wpisy, uzupełnianie i zarządzanie brakującymi wartościami, oraz konwersja danych do odpowiedniego typu i formatu;
• Standaryzacja danych do odpowiednich formatów oraz ich analiza.

Powyższe umiejętności pozwalają analizować duże zbiory danych i odkrywać wzorce, wykrywać anomalie oraz budować modele predykcyjne.

W branży technologicznej twórcy sztucznej inteligencji stworzyli unikalną i istotną niszę , która rozwija się i zdobywa coraz większą popularność z miesiąca na miesiąc. Algorytmika, nielubiana przez studentów informatyki, wraca do łask – to właśnie dzięki tej dziedzinie rozwija się między innymi uczenie maszynowe oraz jego poddziedzina, uczenie głębokie, których celem jest imitowanie ludzkiego procesu podejmowania decyzji.

Technologia AI opiera się na analizie danych. Dlatego tak istotne jest przeprowadzanie analiz statystycznych, wykrywanie wzorców, znajdowanie braków w zbiorach danych czy zauważanie wszelkich odchyleń od normy. To właśnie analiza danych pozwala budować rozwiązania odpowiadające na problemy biznesowe.

Poprzez wyznaczanie jasnych celów projektowych, zbieranie odpowiednich danych oraz wybór właściwych technik sztucznej inteligencji, deweloperzy AI mogą tworzyć systemy takie jak:

• Automatyzacja procesów robotycznych (RPA) usprawniająca powtarzalne zadania związane z danymi;
• Chatboty i asystenci cyfrowi pełniący funkcje interaktywne;
• Systemy rozpoznawania twarzy wykorzystywane do celów identyfikacyjnych;

Jak dotąd większość rozwiązań AI dotyczy optymalizacji pracy w korporacjach, co oznacza ograniczanie powtarzalnych, a tym samym nużących i wyczerpujących czynności.

Inżynierowie AI obejmują szerszy zakres technologii , który może obejmować zarówno uczenie maszynowe, jak i inne obszary AI, takie jak przetwarzanie języka naturalnego (NLP), przetwarzanie obrazu, robotyka itd. Z drugiej strony, inżynierowie uczenia maszynowego skupiają się głównie na projektowaniu, wdrażaniu i utrzymaniu systemów opartych na algorytmach uczenia maszynowego. Obejmuje to tworzenie modeli predykcyjnych, modeli klasyfikacyjnych, analizę danych oraz inne techniki uczenia maszynowego.

Choć zakres tych zawodów jest różny, z pewnością podobna jest baza wiedzy i umiejętności, które powinni posiadać tacy inżynierowie. Muszą posiadać szeroki zakres kompetencji, w tym znajomość różnych dziedzin sztucznej inteligencji, umiejętności programistyczne, wiedzę z matematyki i algorytmów. W uczeniu maszynowym większą uwagę poświęca się algorytmom, matematyce – ze szczególnym uwzględnieniem statystyki i teorii prawdopodobieństwa – oraz tworzeniu modeli danych.

Nowe technologie wywierają wpływ na rozwój sztucznej inteligencji. Przykładem jest komputer kwantowy, który rewolucjonizuje rozwój AI, zwiększając jej szybkość, efektywność i dokładność, co umożliwia szybsze przetwarzanie danych oraz rozwiązywanie złożonych problemów optymalizacyjnych.

Internet Rzeczy (IoT) również odgrywa istotną rolę w rozwoju AI, zapewniając dane i łączność niezbędne algorytmom AI do analizy i przewidywania. AI wzbogaca potencjał IoT, wprowadzając do otoczenia elementy przypominające ludzką świadomość i zdolność podejmowania decyzji, co zwiększa efektywność i produktywność.

Podsumowując, obraz rozwoju sztucznej inteligencji w 2024 roku jest dynamiczny, kształtowany przez szybki rozwój technologii oraz rosnące zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów. Technologia, która w latach 20. XX wieku istniała wyłącznie w sferze wyobraźni, dziś wywołuje obawy związane z tym, że sztuczna inteligencja przyczyni się do wzrostu bezrobocia. Warto jednak przytoczyć słowa Ioany Teleanu, która stwierdziła, że „AI nie zastąpi nas, ale osoba korzystająca z AI – tak”. Jednocześnie dodaje, że technologie AI nie są w stanie zastąpić ludzkich emocji i krytycznego myślenia, jednak trzeba być przygotowanym na zmianę formy pracy.

W jakich językach programują deweloperzy AI?

Java, Python i R są najczęściej wykorzystywanymi językami programowania w rozwoju AI. Ponadto kluczowe znaczenie mają umiejętności związane z chmurą obliczeniową oraz kompetencje miękkie, takie jak rozwiązywanie problemów i współpraca w zespole.

1. Aashika Jain, Rashi Maheshwari, Top AI Statistics And Trends, Forbes
2. Alan Turing, Computing machinery and intelligence, Mind 49: 433-460
3. Alex Georges, Demystifying Data Science, AI, and Machine Learning Roles, MentorCruise
4. Al-Fraihat, Dimah & Sharrab, Yousef & Alzyoud, Faisal & Qahmash, Ayman & Maaita, Adi, Speech Recognition Utilizing Deep Learning: A Systematic Review of the Latest Developments, Human-centric Computing and Information Sciences
5. Bernard Marr, 5+ Generative AI Writing Tools Everyone Should Know About, Forbes
6. C3 AI, Data Cleansing
7. Camren Browne, The 10 Best AI Tools for Graphic Design, Career Foundry
8. Codecademy Team, History of Chatbots, Codecademy
9. EY Global, How to navigate global trends in Artificial Intelligence regulation, EY
10. IBM, Deep Blue
11. IBM, What is deep learning?
12. ICT, Artificial Intelligence (AI) Market, Precedence Research
13. Igor Wojnicki, Expert systems concept, agh.edu.pl
14. Jeremy Hsu, AI chatbots use racist stereotypes even after anti-racism training, NewScientist
15. Karel Capek, R. U. R. (ROSSUM’S UNIVERSAL ROBOTS). A Fantastic Melodrama in Three Acts and an Epilogue, Project GutenbergOffering (Hardware, Software, Services), Technology (ML, NLP, Others), Application (Demand Forecasting, Others) Deployment Mode, End-use Industry (Manufacturing, F&B, Retail, Others) & Geography, AI in Supply Chain Market, Meticulous Research
16. Rockwell Anyoha, The History of Artificial Intelligence, SITN. Science In The News