Avval dasturchi kasbi koʻpincha koʻplab tafsilotlarni yodlashni talab qilardi — yangi dasturlash tillari, freymvorklar va kutubxonalar, va bu oʻrganish sikli hech qachon toʻxtamaydi. Bir texnologiyani oʻzlashtirib, mutaxassislar darhol keyingisiga tayyorlanishardi.
Biroq, sunʼiy intellekt ushbu mustahkam jarayonni buzmoqda. Shunga qaramay, Inteldagi ekotizim va sanoat boʻyicha direktor Aditi Nanda fikricha, dasturchilar oʻrganishni toʻxtatmasligi kerak; buning oʻrniga, ular nimalarni oʻrganishga yanada tanlab yondashishni oʻrganishlari kerak.
DevSparks Chennai konferensiyasida nutq soʻzlagan Nanda AI dasturiy taʼminot ishlab chiqishdagi koʻplab rutin ishlarni bajarishini taʼkidladi, ammo bu fundamental muhandislik bilimlarining ahamiyatini pasaytirmaydi. Aksincha, bu ularning qiymatini oshiradi, chunki dasturchilar tobora koʻproq AI nimani yaratishi kerakligini aniqlash va yakuniy natija foydalanish uchun mos keladimi yoki yoʻq, deb baholash masʼuliyatini oʻz zimmasiga oladi.
U sodir boʻlgan oʻzgarishlarni GPS paydo boʻlishiga oʻxshatdi. Haydovchilar har bir yoʻlni yodlashlari shart emas, lekin oldinda toʻsiq boʻlsa, qachon tezlashishi, tormozlashi yoki burilishi kerakligini bilishlari kerak.
U shunday dedi: «Sintaksisni eslab turishingiz shart emas. Freymvorklarni eslab turishingiz shart emas. Lekin siz natija qanday boʻlishini hal qilishingiz kerak».
Dasturchilar uchun bu quyidagilarni anglatadiki, ular har bir yangi til yoki freymvorkni oʻzlashtirishga kamroq vaqt sarflashi va bu vositalar yordamida quriladigan tizimlarni tushunishga koʻproq vaqt ajratishi mumkin.
Nanda generativ AI ning keng tarqalgan muammosiga ishora qildi: u gʻoyani juda tezkor ravishda ishlaydigan prototipga aylantira oladi, ammo bu prototipni ishchi muhitga chiqarish butunlay boshqa koʻnikmalar toʻplamini talab qiladi.
U taʼkidladi: «Birinchi prototipni, namoyishni amalga oshirish uchun AI dan foydalaning, ammo asoslaringizni oʻrganishni toʻxtatmang. Muhandislikning fundamental tamoyillaringizni oʻrganishni toʻxtatmang».
Bu asoslar oddiy kod yozishdan tashqariga chiqadi. Nanda texnik qaror qabul qilishdan oldin bozorni va foydalanuvchi muammosini tushunish zarurligiga urgʻu berdi. U shunday dedi: «Bozorning, isteʼmolchining yoki foydalanuvchining ogʻriq nuqtasi nimada ekanligini tushunish kerak. Biz eng yaxshi yechimlarni yaratishimiz mumkin, ammo agar hech kim ulardan foydalanmasa, bu bekor isrofdir».
Tizimni bilish – bu ham dasturchilar yoʻqotmasligi kerak boʻlgan yana bir soha. AI asosidagi ilovalar bulut xizmatlari, shaxsiy kompyuterlar, periferik qurilmalar va maʼlumotlar bazasi markazlari oʻrtasida harakatlanishi sababli, dasturchilar yuk qayerda bajarilishi kerakligini tushunishlari lozim. Korporativ ilova uchun bu qaror xarajatlar, xavfsizlik va talablarga muvofiqlik masalalariga tegishli boʻlishi mumkin.
U tushuntirdi: «Inson resurslari departamentining maxfiy maʼlumotlari yoki moliyaviy maʼlumotlar kabi narsalar tashkilot muhitidan tashqariga yuborish uchun qabul qilinmasligi mumkin. Shu tariqa, AI amalga oshirish qismlarini yozayotgan boʻlsa ham, arxitektura dasturchining masʼuliyati boʻlib qoladi».
AI ni tushunadigan dasturchi bilan AI ga toʻliq bogʻliq boʻlgan dasturchi oʻrtasidagi farq ayniqsa muhim boʻlib qolmoqda, chunki AI dasturiy taʼminot ishlab chiqishni anʼanaviy koʻnikmalarga ega boʻlmagan odamlar uchun ham mavjud qilmoqda.
Nanda reys kutayotganda ilova tezkor ishlab chiqilishi uchun Cursor dan foydalanish misolini keltirdi. Funksional koʻrinishdagi ilovani yaratish endi avvalgisiga nisbatan juda oz vaqtni oladi. Biroq, bunday ilovani millionlab foydalanuvchilarga tayyorlash boshqa vazifani tashkil etadi.
U shunday dedi: «Mutaxassis foydalanuvchi bunga qanday qarashi kerakligini tushunish uchun yetarlicha masʼul boʻladi. Bu yerda qanday xatolar bor? Men buni qanday tekshirib koʻrishim mumkin? Talablarga qanchalik mos keladi? Xarajat qancha? Maʼlumotlarni qayerda saqlayman? Xavfsizligi qanday? U barcha bu savollarni beradi».
Nanda uchun dasturchining kelajagi uchta asosiy kompetensiyaga tayanadi: «nima uchun»ni tushunish, «qanday»ni bilish va yechimni haqiqatga tatbiq etish qobiliyati.
Birinchisi – bu foydalanuvchi va muammoni tushunish. Ikkinchisi – bu arxitektura va xarajatlar, samaradorlik va bozorga chiqarish muddatlari oʻrtasidagi kompromislarni oʻz ichiga olgan tizimli va muhandislik bilimlar. Uchinchisi – bu amalga oshirish: mahsulot foydalanuvchilarga yetib kelganda uni tekshirish, ishonchlilik va ishlayotganligini taʼminlash.
U qoʻshimcha qilib, AI bu qobiliyatlarning har birini kuchaytirishi mumkin boʻlsa-da, mahsulotni yaratuvchi insondan masʼuliyatni olib tashlay olmaydi, dedi.
Nanda xulosa qilib, «AI ni vosita sifatida ishlating. AI ni kuchaytiruvchi mexanizm sifatida ishlating. U sizning oʻrningizda fikrlamasiga yoʻl qoʻymang».
Industriyada ishlaydigan dasturchilar uchun, freymvork odamlar uni oʻzlashtirishdan oldin eskirishi mumkin boʻlgan sohada, bu yanada foydali dars boʻlishi mumkin: vositalar oʻzgarganda ham saqlab qolish lozim boʻlgan koʻnikmalar tobora qimmatliroq boʻladi.