Уеб разработката, наемането на front-end разработчици и работата с изкуствен интелект са се възползвали много от изкуствения интелект.
Това не е въпрос на изкуствен интелект срещу уеб разработката; двата трябва да си сътрудничат.
Изкуственият интелект се използва все по-широко в онлайн разработката и дизайна и влиянието му върху уеб разработката е очевидно.
Дизайнът на уебсайтове вече се подпомага от изкуствен интелект (AI).
Преди да продължим по-нататък, смятам, че е жизненоважно да заявим следното:
Най-важният фактор, който трябва да се вземе предвид при проектирането на уебсайт, е колко лесно е за потребителите да имат достъп до информацията, от която се нуждаят.
Това е всичко.
Уебсайтовете стават все по-сложни с течение на времето, но потребителското изживяване остава най-важният компонент.
Вместо да усложнява нещата, изкуственият интелект (AI) трябва да се използва за подобряване на потребителското изживяване или свеждане до минимум на тежестта на разработчиците на интерфейса.
Разработката на Frontend се развива с бързи темпове и изкуственият интелект (AI) помага за това, особено по отношение на повишаване на производителността на разработчиците.
Помислете за следния сценарий:
Знаете ли какво е Sketch2Code?
„Преобразува всеки ръчно нарисуван дизайн в HTML код с помощта на AI“, според Microsoft.
Не е ли невероятно?
Sketch2Code разпознава модели на дизайн, дешифрира писмен език, дешифрира структурата и накрая генерира HTML.
Сигурен съм, че не е нужно да ви обяснявам как това може да помогне на разработчиците да спестят много време.
Може също така да улесни по-ориентираните към дизайна хора да се ангажират с уеб разработката в началото.
Вярно ли е, че Sketch2Code и други подобни технологии ще доведат до увеличаване на броя на художниците и дизайнерите, които произвеждат и проектират уебсайтове?
Разбира се, потребителското изживяване е важно и има някои характеристики на уебсайтовете, които потребителите да очакват, но все пак си струва да се обмисли.
Художниците и дизайнерите почти вероятно ще имат уникална гледна точка за това как трябва да се появи уебсайт, който може да е идеален за модни или дизайнерски фирми, които искат да се отделят от тълпата.
Интригуваща техника за преценка накъде се е насочил технологичният сектор е да се разгледат езиците и приложенията, които излизат от полза.
Въпреки това, връщайки се към изкуствения интелект, знаехте ли, че:
Изкуственият интелект (AI) също може да помогне при откриването на недостатъци.
Microsoft Research и Cambridge University си сътрудничиха, за да разработят модел, който може да открие недостатъци, които нито един компилатор или тест между модули не може да открие.
DeepCoder е метод за генериране на данни, който моделира входно-изходни набори и алгоритми за търсене в програмното пространство; моделът е способен да пише код и да се учи от кратко описание на проблема.
Това е как работи:
Давате на компютъра кратко описание на проблема и той ще се опита да го отстрани, като напише няколко реда код.
Въпреки това, има няколко съществени недостатъка на този метод: компютърът може да пише код само в редове. Има и други експерименти, които имат значителни ограничения и са неподходящи за писане на производствена работа.
Това е очарователно нещо и с компании като Microsoft и университета в Кеймбридж, които работят върху него, моделът ще става само по-добър.
Осъзнахте ли, че изкуственият интелект също играе важна роля в здравеопазването? Когато се комбинира с блокчейн, той има потенциала да бъде мощна сила. Ще навлезем в нази тема по-късно.
Изкуственият интелект обаче не е само за уеб разработчици:
Изкуственият интелект също е голям аспект от потребителското изживяване.
Да не говорим за прилагането на изкуствен интелект за подобряване на потребителското изживяване.
Сигурен съм, че всички сте виждали едно от тях поне веднъж през последната седмица?
От дълго време чатботовете са вградени в уебсайтове, за да улеснят онлайн изживяването на хората.
Те могат да водят посетителите до различни раздели на уебсайта, да отговарят на често задавани въпроси и да ви свързват с човека, който може да ви помогне най-добре.
Какво повече бихте могли да поискате?
Изкуственият интелект за потребителско изживяване има много възможности за подобрение, което ще разгледаме по-подробно по-късно.
Помислете обаче за това:
В определени случаи AI не може да поеме ролята на front-end инженери.
Основният проблем е дали AI може да замени разработчиците на интерфейса, което всъщност е въпрос за това дали AI може да създава код.
Ето няколко примера, които да ви помогнат да поставите тази концепция в перспектива:
Директорът на Tesla по изкуствен интелект и Autopilot Vision, Андрей Карпати, разработи многослойна повтаряща се невронна мрежа (RNN). Андрей взе пълно хранилище на Linux от Github и го компресира в един-единствен масивен файл – 500MB код на C, за да бъдем точни.
След това той извърши няколко основни операции.
Моделът работеше добре, след като всичко беше на мястото си, включително променливия параметър, условния цикъл и отстъпа на свойството. Въпреки различните грешки и факта, че не направи нищо полезно, кодът изглеждаше доста компетентен.
Това е солидно начало.
Франсиско Рамос разработва модела, предложен от ограниченията на Андрей Карпати:
„Разработването на софтуер изисква задълбочено разбиране както на проблема, така и на бизнеса; изисква също и интуиция.
Знаем, че компютрите са страхотни в откриването на модели и че хората нямат шанс, когато се състезават с тях в редки дейности с голям обем, но когато става въпрос за справяне с проблеми, които не са срещали преди, машините се провалят мизерно.“
Франциско вярва, че роботите никога няма да имат интуиция или способността да възприемат търговски ценности или характеристики.
„Сигурен съм, че машините ще се развият, за да пишат код един ден“, добавя Франциско, „но не съм сигурен колко надеждно ще бъде това“.
Важно е да запомните, че машините ще използват нашия код като ръководство и ще ни помагат в нашия процес. В резултат на това от разработчиците винаги ще се изисква да предоставят първия вход.
Това засилва идеята, че AI може да допълни, а не да замести разработката на интерфейса.
И така, ето въпроса:
Какво означава това за front-end дизайнери и разработчици?
Изучаването на изкуствения интелект и машинното обучение може да е добра идея.
Франциско твърди, че е използвал рамката Tensorflow.js в няколко лични проекта.
„Tensorflow.js може да се използва за импортиране на модели, конструиране и обучение извън браузъри“, обяснява Франциско, „но може да се използва и за изграждане и обучение директно в браузъра, използвайки потребителския графичен процесор.“
Защо бихте искали модели за машинно обучение във вашия браузър, а не на вашия сървър?
„Удобен е за GDPR, тъй като данните никога не се изпращат до сървъра; няма нужда да се използва браузърът (предлага по-добро потребителско изживяване).“ Франциско обяснява.
Имайте предвид, че днешните браузъри имат достъп до различни сензори за въвеждане на потребителя; това би било фантастичен източник на потребителски принос за експериментиране.
Благодарение на библиотеката можете на практика да взаимодействате с уебсайт, като просто махнете с ръка.
Не е необходимо да инсталирате голяма библиотека, компилатор или интерпретатори с проекти Tensorflow.js. Всичко се прави в браузъра.
Ето как работи:
Разработчиците на Frontend трябва да следят как се променят настоящите технологии; част от работата е да бъдем в крак с най-новите технологии; ако не го направите, ще бъдете заменен бързо.
Може да е плашещо поради скоростта, с която може да се случи.
Но съм сигурен, че се чудите:
Какво очаква бъдещето за AI, разработката на интерфейса и уеб разработката?
„След няколко години“, каза Чарлз, „уебсайтовете ще станат много по-гъвкави, способни да разбират личностите и емоциите на своите потребители, когато се свързват“.
В крайна сметка уебсайтът ще може да се приспособи към тези емоции, за да осигури или по-добро изживяване, или, от търговска гледна точка, по-висок процент на реализация чрез различни фунии.
Това е лудост.
Също така си струва да се спомене, че много хора смятат, че изкуственият интелект ще осигури повече заетост, вместо да я елиминира:
И накрая, трябва да има обосновка защо една корпорация използва определена технология; не трябва да е просто защото изкуственият интелект е страхотен.
Това е един от пътищата, по които технологията ще върви по отношение на предлагането на ясна възвръщаемост на инвестициите за фирма, която я използва в своя интерфейс.
Има обаче един проблем, който се среща често и все още не е разрешен.
Това е проблемът със софтуерните оценки, когато става въпрос за оценка на проблеми и опасности.
Машинното обучение може да бъде доста полезно в тази ситуация, не чрез замяна на прогнози, а чрез предлагане на допълнителни точки от данни, които позволяват на разработчиците на софтуер да правят по-добре образовани преценки, когато оценяват разказа на потребителя.
Бихме могли да начертаем колко код ще бъде необходим за разработване на потребителски разказ и как бихме интерпретирали това в контекста на фирмата или екипа, произвеждащи продукта, ако ни беше позволено да го направим.
Това е всичко за приспособяване и персонализиране на изживяването за лицето, което използва алгоритъма в тази ситуация. Това потенциално може да помогне на разработчиците да предвидят по-добре и може би да надхвърлят оценките, да прогнозират ефекта върху поддържаемостта на кода.
Много хора казват, че изкуственият интелект никога няма да може да замени разработката на интерфейса. Има много възможности за това къде може да отиде в бъдеще, за да помогне на разработчиците на интерфейса.
Лично аз не вярвам, че разработчиците ще загубят работата си в бъдеще, но вярвам, че AI ще им позволи да изградят по-добро потребителско изживяване. AI ще позволи на разработчиците да отделят повече време за други аспекти на процеса на разработка в бъдеще.
Корпорация, набираща длъжности за изкуствен интелект, често се сблъсква с четири основни проблема, които обсъждам по-подробно в това есе. Времето често се губи, те търсят на грешни места или има етични трудности.
