بسیاری از افراد هوش مصنوعی و برنامه نویسی را یکسان در نظر می‌گیرند و تفاوتی بین متخصص هوش مصنوعی و برنامه نویس قائل نمی‌شوند. در این مطلب، به منظور درک بهتر تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی، در ابتدا به توضیح مجزای هر یک از این حیطه‌ها می‌پردازیم تا اهداف آنها به‌طور دقیق برای خواننده مشخص شوند. سپس، تفاوت این دو شاخه از علوم کامپیوتر را شرح می‌دهیم و به مهارت‌ها و دانش تخصصی مورد نیازشان اشاره خواهیم کرد.با مجله آنلاین همراه باشید .
هدف برنامه نویسی چیست؟
هدف برنامه نویسی چیست؟
پیش از این که به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی بپردازیم، در ابتدا لازم است اهداف هر یک از این دو حوزه را به‌طور دقیق شرح دهیم.
تاریخچه برنامه نویسی نشان می‌دهد ظهور این حوزه به بیش از یک قرن پیش می‌رسد و اولین طراحی برنامه نرم‌افزاری به اواسط دهه ۱۸۰۰ باز می‌گردد. در آن دوران مهندسان کامپیوتر به دنبال طراحی برنامه‌هایی بودند که بتوانند یک سری وظایف ساده را انجام دهند.
کامپیوترها ماشین‌های قدرتمند و پیچیده‌ای هستند که می‌توانند وظایف را فراتر از توانمندی انسان انجام دهند. با این که این سیستم‌ها دارای چنین قابلیت منحصربفردی هستند، به خودی خود نمی‌توانند کاری را انجام دهند و نیاز دارند تا انسان به آنها بگوید چه اقدامی را دنبال کنند.
اینجا یک مفهوم به نام کدنویسی در حال تشکیل است: با استفاده از برنامه‌نویسی می‌توانیم به کامپیوتر دستور دهیم که چه کاری انجام دهد. برنامه‌نویس با نگارش یک سری دستورات به یک زبان که برای سیستم کامپیوتری قابل درک است، وظایف کامپیوتر را مشخص می‌کند. با روش نگارش بخش‌های کد برنامه، کدنویسی و با مجموعه‌ای از دستورات و بخش‌های کد برنامه‌نویسی، برنامه کامپیوتری یا نرم‌افزار کامپیوتری گفته می‌شود.
برای بهتر درک کدنویسی، می‌توان از یک مثال واقعی استفاده کرد. زمانی که آشپزی می‌کنید، به عنوان یک کامپیوتر عمل می‌کنید. شما دستور پخت غذا را از یک فرد دیگر دریافت می‌کنید که همانند یک کدنویس تلقی می‌شود. فردی که دستور پخت غذا را به شما داده، دقیقاً مراحل پخت غذا را برای شما شرح داده است و شما بر اساس آن مراحل، غذای مورد نظر را آماده می‌کنید. در این مثال، مراحل پخت غذا به عنوان بخش‌های کد برنامه در نظر گرفته می‌شوند که با اجرای آنها، غذای نهایی (خروجی کدنویسی) آماده می‌شود.
بیشتر بخوانید : برنامه نویسی اندروید با گوشی های اندروید | آموزش کامل و رایگان
مثال کدنویسی
به منظور درک بهتر تفاوت هوش مصنوعی و کدنویسی، از مثال‌های واضحی برای هر یک از این دو مفهوم استفاده می‌کنیم. فرض کنید ۱۰۰ تصویر در اختیار دارید و می‌خواهید تصویر فردی به نام الکس را از میان این مجموعه تصاویر جدا کنید. با استفاده از دستورات کدنویسی، می‌توانید برنامه‌ای بنویسید که بر اساس یک سری ویژگی‌ها مانند داشتن عینک، رنگ پوست، مشخصات چهره و مواردی از این قبیل، تصاویر را فیلتر کند. ویژگی‌ها را می‌توان با استفاده از قواعد و دستورات شرطی برای کامپیوتر به صورت زیر تعریف کرد:
اگر تصویر، شامل چهره یک فرد بود، به مرحله دو برو. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.
اگر رنگ پوست چهره فرد، سفید است، به مرحله سه برو. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.
اگر فرد، عینک بر چهره دارد، به مرحله چهار برو. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.
اگر چشمان فرد، قهوه‌ای رنگ است، این فرد الکس است. در غیر این صورت، تصویر بعدی را نشان بده.
این مجموعه قواعد می‌توانند زیاد باشند تا تصمیم‌گیری کامپیوتر دقیق‌تر انجام شود. کامپیوتر با دیدن هر تصویر، مجموعه دستورات شما را بررسی می‌کند تا بر اساس ویژگی‌های تعریف شده، تصاویر را فیلتر کند.
نرم‌افزارهایی که با استفاده از کدنویسی طراحی شده‌اند و وظایف خاصی را دنبال می‌کنند، می‌توانند سیستم‌عامل‌هایی نظیر ویندوز، مرورگرهایی نظیر کروم، بازی‌های کامپیوتری، نرم‌افزارهای آفیس و سایر نرم‌افزارهای کامپیوتری باشند. در بخش بعدی از مطلب حاضر، به توضیح هوش مصنوعی و هدف آن می‌پردازیم تا در درک تفاوت هوش مصنوعی و کدنویسی به خواننده کمک کند.
هدف هوش مصنوعی چیست ؟
هدف هوش مصنوعی چیست ؟
ایجاد و توسعه نرم‌افزارها و دستگاه‌هایی که وظایف خاصی را مطابق دستورات تعریف شده انجام می‌دهند، جالب و هیجان‌انگیز است. با این حال، این سیستم‌ها قادر نیستند بر اساس تحلیل و فهم خود، وظایف را انجام دهند و تنها بر اساس دستوراتی که از پیش تعریف شده‌اند، در مورد مسائل تصمیم می‌گیرند. این برنامه‌ها اگر با داده جدیدی روبه‌رو شوند که ویژگی‌های آن با دستورات از پیش تعریف شده مطابقت نداشته باشد، هیچ عملی را در مورد آن داده انجام نمی‌دهند، زیرا بر اساس طراحی آنها، فقط بر اساس مجموعه‌ای از دستورات ثابت عمل می‌کنند.
بنابراین، این موضوع می‌تواند به عنوان یکی از مهم‌ترین محدودیت‌های کدنویسی محسوب شود. با توجه به این محدودیت، انسان به فکر طراحی و توسعه روش‌هایی پرداخت که با کمک آنها کامپیوتر بتواند داده‌ها و مسائل را مانند انسان درک کند و بر اساس تجربیات، به یادگیری بپردازد و در طول زمان عملکرد خود را بهبود ببخشد.
چنین هدفی، هوش مصنوعی و زیر شاخه‌های آن یعنی یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی را به وجود آورده است. با توجه به تاریخچه هوش مصنوعی می‌توان گفت نقطه عطف این حوزه به دهه ۱۹۵۰ برمی‌گردد. در آن دوران متخصصان کامپیوتر در تلاش بودند تا مدل‌ها و الگوریتم‌های هوشمندی را طراحی کنند که با داشتن داده‌های زیاد، مسائل را به صورت خودکار یاد بگیرند و دیگر نیازی نباشد برای انجام وظایف، دستورات کدنویسی به طور دستی تعریف شود. به عبارتی، تنها کافی است الگوریتم هوش مصنوعی و داده‌های مسئله را به کامپیوتر ارائه دهیم تا به شکل هوشیارانه وظایف را انجام دهد.
آیا به این موضوع فکر کرده‌اید زمانی که از موتور جستجوی گوگل استفاده می‌کنید و می‌خواهید تصاویری از سگ‌ها را ببینید، این موتور جستجو چطور معنایی را برای کلمه “سگ” درک می‌کند؟ ابزار هوش مصنوعی جستجوگر گوگل با داشتن حجم زیادی از تصاویر متنوع از سگ‌ها، ویژگی‌های این حیوان را یاد می‌گیرد. سپس، هنگامی که در جستجوی تصاویر از طریق کلمه “سگ” هستید، الگوهایی نظیر رنگ، اندازه، و ویژگی‌های مشترک در تصاویر را استخراج می‌کند و براساس این اطلاعات تصاویر مرتبط با سگ‌ها را به شما نمایش می‌دهد. این همان روندی است که مدل‌های هوش مصنوعی برای تولید خروجی انجام می‌دهند.
مثال هوش مصنوعی
مثالی را که برای درک مفهوم کدنویسی در بخش‌های قبلی استفاده کردیم، برای درک روند یادگیری سیستم‌های هوشمند به کار می‌بریم.
در مثال قبل گفتیم فرض کنید ۱۰۰ تصویر در اختیار داریم و می‌خواهیم تصاویر فردی به نام الکس را از میان این مجموعه تصاویر پیدا کنیم. اگر بخواهیم این مسئله را با هوش مصنوعی حل کنیم، باید مجموعه‌ای از تصاویر متفاوت الکس را جمع‌آوری کنیم و آنها را در اختیار الگوریتم هوش مصنوعی بگذاریم تا با کمک آنها، مسئله را یاد بگیرد.
مجموعه تصاویری که برای آموزش سیستم هوشمند مورد استفاده قرار می‌گیرد، «داده‌های آموزشی» (Training Data) نامیده می‌شود. الگوریتم هوش مصنوعی سعی در تشخیص یک سری ویژگی‌ها از تصاویر دارد که بر پایه آنها، تصاویر مشابه را تشخیص دهد. این ویژگی‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:
داشتن عینک
موی کوتاه سیاه
پوست سفید
چشمان بزرگ قهوه‌ای
مدل هوش مصنوعی با استخراج این ویژگی‌ها از تصاویر، یاد می‌گیرد کدام تصویر متعلق به الکس است. امروزه از هوش مصنوعی در زندگی انسان به وفور استفاده می‌شود. برنامه‌هایی نظیر Alexa و Siri بر پایه الگوریتم‌های هوش مصنوعی عمل می‌کنند. پیش‌بینی وضعیت ترافیک، دوربین‌های مدار بسته، سرویس‌های شبکه‌های اجتماعی، تشخیص ایمیل‌های اسپم، موتورهای جستجوگر وب، سیستم‌های پیشنهاد دهنده از جمله مسائل هوش مصنوعی هستند.
بیشتر بخوانید : آموزش جامع همه ابزار های هوش مصنوعی به صورت رایگان
تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی
برنامه نویسی یک روش فرآیندی است که توسط برنامه نویس از مراحل گام به گام اجرا می‌شود. به این ترتیب، برنامه نویس با استفاده از دستورات و قوانین منطقی برای کامپیوتر، تعیین می‌کند چه کاری انجام دهد. بدین ترتیب، کامپیوتر با داشتن برنامه (مجموعه دستورات برنامه نویس) و داده‌ها، خروجی را ایجاد می‌کند.
از سوی دیگر، هوش مصنوعی برای طراحی سیستم‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند مانند انسان تصمیم‌گیری کرده و کارها را هوشمندانه انجام دهند. در حوزه هوش مصنوعی نیازی به نوشتن دستورات تک تک برای کامپیوتر وجود ندارد. تنها کاری که لازم است انجام دهیم این است که داده‌های آموزشی و پاسخ به مسئله را در اختیار الگوریتم هوش مصنوعی قرار دهیم تا کامپیوتر با تحلیل روابط میان ورودی و خروجی، الگوهای آماری موجود در داده‌ها را یاد بگیرد و مدل نهایی را به کاربر ارائه دهد.
به‌طور خلاصه، هوش مصنوعی و برنامه نویسی دو روش جداگانه برای حل مسائل در زمینه علوم کامپیوتر هستند. اگرچه این دو حوزه از مهارت‌ها و دانش مشترکی بهره می‌برند، می‌توان تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی را از سه جنبه کلی مورد بررسی قرار داد:
روال انجام کار
کاربرد
محدودیت‌ها
در ادامه، به توضیح هر یک از جنبه‌های مذکور در بالا پرداخته و تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی را از این جنبه‌ها بررسی می‌کنیم.
تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی از لحاظ روال توسعه برنامه
تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی از لحاظ روال توسعه برنامه
روش توسعه برنامه با استفاده از هوش مصنوعی و برنامه نویسی از یکدیگر متمایز است. برنامه نویس با داشتن یک مسئله، آن را به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم می‌کند و برای هر بخش، کدهای جداگانه می‌نویسد. برنامه نهایی، ورودی‌های کاربر را دریافت می‌کند و بر اساس قطعه کدهای نوشته شده توسط برنامه نویس، پردازش‌هایی بر روی داده‌های ورودی انجام می‌دهد و در نهایت خروجی تولید می‌کند. از طرف دیگر، برنامه‌هایی که با استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی طراحی می‌شوند، با در اختیار داشتن داده‌های زیاد، یاد می‌گیرند مسئله را حل کنند. کافی است داده‌های آموزشی را در اختیار الگوریتم‌های هوش مصنوعی قرار دهیم تا به‌طور خودکار، ویژگی‌های داده‌ها را یاد بگیرند و بر اساس آنها مسئله را حل کنند.
تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی از لحاظ کاربرد
تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی را به لحاظ کاربرد می‌توان بررسی کرد. از برنامه نویسی به منظور اجرای مسائلی استفاده می‌شود که با استفاده از قواعد معین، قابل حل هستند. از برنامه نویسی می‌توان در توسعه نرم‌افزار، توسعه وب و پردازش داده استفاده کرد. از طرف دیگر، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هوش مصنوعی برای مسائلی استفاده می‌شود که پیچیده هستند یا با نوشتن قطعه کدهای برنامه نویسی ساده نمی‌توان به‌راحتی آنها را حل کرد. «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP)، پردازش تصویر، پیش‌بینی مقادیر، سیستم خبره و سیستم‌های پیشنهادگر از جمله موضوعاتی هستند که باید با روش‌های هوش مصنوعی پیاده‌سازی شوند.
فرق هوش مصنوعی و برنامه نویسی به لحاظ محدودیت ها
برنامه نویسی برای حل مسائلی استفاده می‌شود که با استفاده از مجموعه‌ای از دستورات تعریف شده قابل اجرا هستند. بنابراین، مسائلی که داده‌های ورودی دارای ویژگی‌هایی هستند که به‌سادگی توسط برنامه‌ها قابل تحلیل نیستند، با برنامه‌نویسی سنتی حل نمی‌شوند. در واقع، برای حل این مسائل، نیاز به تغییر و به‌روزرسانی مداوم برنامه‌ها توسط برنامه‌نویسان است تا توانایی کنترل و پشتیبانی از ویژگی‌ها و داده‌های جدید را داشته باشند.
محدودیت‌های مسائل هوش مصنوعی به وضوح متفاوت هستند. در حوزه هوش مصنوعی، مدل‌ها به حجم زیادی داده برای آموزش نیاز دارند، و این آماده‌سازی داده‌ها نیازمند هزینه‌های زمانی و مالی است. علاوه بر این، درک کامل از عملکرد دقیق مدل‌های هوش مصنوعی دشوار است و مدل‌ها به‌عنوان جعبه‌های سیاه شناخته می‌شوند که توضیح دقیقی از روند داخلی آنها داده نمی‌شود. همچنین، این مدل‌ها با چالش‌هایی همچون بایاس‌ها، توزیع احتمالاتی داده‌ها، دقت در عملکرد، بیش‌برازش و کم‌برازش مواجه هستند.
تفاوت مشاغل هوش مصنوعی و برنامه نویسی
هوش مصنوعی و برنامه نویسی دو حوزه‌ی کاری با فرصت‌های شغلی بسیار در سطح جهانی هستند. هر دو حوزه به میزانی تا حدودی همپوشانی دارند، اما هرکدام از آنها نیازمند مهارت‌های تخصصی خاصی برای اجرای وظایف خود هستند. در ادامه به تفاوت مشاغل هوش مصنوعی و برنامه نویسی به لحاظ مسئولیت‌های شغلی پرداخته می‌شود تا افراد علاقه‌مند به این دو حوزه تصمیم بهتری برای مسیر شغلی خود بگیرند.
مهارت های فرصت شغلی برنامه نویسی
مهارت های فرصت شغلی برنامه نویسی
افرادی که علاقه‌مند به شغل برنامه‌نویسی در حوزه فناوری اطلاعات هستند، در توسعه و طراحی برنامه‌های کامپیوتری فعالیت می‌کنند. برنامه‌نویسان باید به روش‌های توسعه برنامه مسلط باشند و زبان‌های برنامه‌نویسی مربوطه را یاد بگیرند.
پروژه‌های برنامه نویسی و توسعه نرم‌افزار برای طراحی نرم‌افزارهای کامپیوتری یا دستگاه‌های دیگر مانند گوشی‌های هوشمند تعریف می‌شوند. شغل برنامه نویسی به عنوان یکی از شغل‌های با درآمد بالا شناخته می‌شود و افراد حرفه‌ای در این زمینه می‌توانند درآمدی بالغ بر ۱۶۰ هزار دلار در سال کسب کنند.
اشخاصی که تمایل دارند در حوزه برنامه‌نویسی به فرصت شغلی خوبی دست پیدا کنند، باید مدارک تحصیلی مرتبط با مهندسی نرم‌افزار، علوم کامپیوتر و رشته‌های مشابه را در اختیار داشته باشند. اگر به عنوان یک شروع‌کننده در حوزه برنامه‌نویسی فعالیت می‌کنید، باید مهارت‌های فنی پایه این حوزه را یاد بگیرید. این مهارت‌ها در ادامه بیان شده‌اند:
یادگیری زبان‌های برنامه‌نویسی پرکاربرد مانند زبان پایتون، زبان جاوا و C++
درک مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی از جمله انواع داده و ساختمان داده
آشنایی با سیستم کنترل نسخه گیت
دانش ابتدایی از مدیریت پایگاه داده و زبان SQL
آشنایی با تکنولوژی‌های توسعه وب مانند HTML، CSS و جاوا اسکریپت
آشنایی با سیستم‌عامل‌های ویندوز و لینوکس
آشنایی با طراحی الگوریتم
به دست آوردن مهارت‌های نرم مانند تقویت مهارت‌های حل مسئله و کار گروهی
اشخاصی که با مفاهیم و مهارت‌های پایه حوزه برنامه‌نویسی آشنا هستند، می‌توانند توانمندی خود را افزایش دهند و ابزارهای پیشرفته‌تر را یاد بگیرند تا به عنوان یک فرد حرفه‌ای در این زمینه فعالیت کنند. مهارت‌های پیشرفته‌تر برنامه‌نویسی در ادامه ذکر شده است:
مسلط به کار با چندین زبان برنامه‌نویسی و فریم‌ورک‌های مرتبط
دانش عمیق در زمینه روش‌های توسعه نرم‌افزار مانند متدولوژی اسکرام و اجایل
دانش فنی گسترده در زمینه سیستم‌های مدیریت پایگاه داده و تکنیک‌های بهینه برای نوشتن کوئری‌ها
آشنایی با پلتفرم‌های رایانش ابری مانند AWS و Azure
آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین و هوش مصنوعی
دانش تخصصی در زمینه امنیت سایبری
آشنایی با مفهوم دواپس
مهارت‌های فرصت شغلی در حوزه هوش مصنوعی
زمینه هوش مصنوعی دارای گستره وسیعی است و افراد می‌توانند با توجه به علاقه شان در زیرشاخه‌های مختلف هوش مصنوعی فرصت‌های شغلی مناسبی را پیابانند، اما شرط اساسی برای پیشرفت در این زمینه این است که براساس مسیر راهبردی هوش مصنوعی پیش بروند و مهارت‌های مورد نیاز را به دست آورند.
در ابتدا، علاقه‌مندان به هوش مصنوعی باید دارای مدرک دانشگاهی در زمینه علوم کامپیوتر، هوش مصنوعی و رشته‌های مرتبط باشند. سپس، باید مهارت‌های پایه‌ای که در بخش فرصت شغلی برنامه‌نویسی ذکر شده را به دست آورند. در نهایت، باید به یادگیری و ارتقاء مهارت‌ها و دانش تخصصی در این زمینه اختصاص دهند. در ادامه به مهارت‌ها و دانش مورد نیاز برای حرفه‌ای شدن در حوزه هوش مصنوعی اشاره می‌شود:
ریاضیات هوش مصنوعی
الگوریتم‌های یادگیری ماشین
الگوریتم‌های یادگیری عمیق
آشنایی تخصصی با زبان‌های برنامه‌نویسی مرتبط با هوش مصنوعی مانند پایتون، متلب و R
آشنایی تخصصی با کتابخانه‌های مربوط به هوش مصنوعی مانند TensorFlow، Keras و PyTorch و کتابخانه‌های یادگیری ماشین مانند Scikit-Learn
دانش تخصصی در حوزه داداساینس
مهارت در پیش‌پردازش داده
تجربه کار با ابزارهای تصویرسازی داده
مهارت در طراحی پایگاه‌های داده و انبار داده
آشنایی با زبان SQL
دانش در زمینه تحلیل داده
آشنایی با مدل‌های زبانی مانند GPT
آیا باید در زمینه هوش مصنوعی یا برنامه نویسی کار کنید؟
در بخش‌های قبلی این مقاله، تفاوت‌ها بین هوش مصنوعی و برنامه نویسی مورد بررسی قرار گرفت و مهارت‌های لازم برای هر یک توضیح داده شد. این اطلاعات به افراد کمک می‌کند تا بر اساس علاقه و توانایی‌های شخصی خود، بهترین مسیر حرفه‌ای را انتخاب کنند.
اگر در دسته‌ای از افراد قرار دارید که به هر دو حوزه هوش مصنوعی و برنامه‌نویسی علاقه‌مند هستید اما نمی‌توانید تصمیم بگیرید کدام مسیر را ادامه دهید، شاید پرسش‌های زیر و پاسخ دادن به آنها به شما کمک کند:
آیا پیش‌زمینه‌ای در حوزه ریاضیات و آمار دارید؟ اگر اطلاعات تخصصی لازم را در این حوزه‌ها ندارید، آیا تمایل دارید که مطالعات خود را در این زمینه‌ها گسترش دهید یا مدرک دانشگاهی در سطح ارشد یا دکتری بگیرید که تحقیقات شما شامل موضوعات مرتبط با ریاضیات و آمار باشد؟ برای یافتن شغل مناسب در حوزه هوش مصنوعی، نیازمند دانش تخصصی در زمینه ریاضیات و آمار هستید. اگر فکر می‌کنید علاقه‌ای به این زمینه‌ها ندارید یا یادگیری آنها برای شما دشوار است، بهتر است مسیر برنامه‌نویسی را انتخاب کنید.
آیا علاقه‌مندید که یک نرم‌افزار را از ابتدا تا انتها بسازید؟ یا می‌خواهید به تجزیه و تحلیل داده و حل مسائل پیچیده بر مبنای داده‌ها بپردازید؟ توسعه و طراحی یک نرم‌افزار نیازمند نوشتن دستورات برنامه‌نویسی از ابتدا تا انتها است تا محصولی ساخته شود که شما مشخص می‌کنید چه کارهایی را انجام دهد. اگر به مسائل تجزیه و تحلیل داده و حل مسائل پیچیده علاقه دارید و کار با داده‌ها و بررسی ویژگی‌های آنها برای شما جذاب است، شغل‌های مرتبط با هوش مصنوعی ممکن است گزینه مناسبی برای شما باشد.
آیا هوش مصنوعی به دانش برنامه‌نویسی نیاز دارد؟
آیا هوش مصنوعی به دانش برنامه‌نویسی نیاز دارد؟
برای پاسخ به این پرسش باید ابتدا به این سوال پاسخ دهید که از روش‌های هوش مصنوعی برای چه منظوری استفاده می‌کنید؟ اگر قصد دارید مسائلی را با استفاده از روش‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق حل کنید، باید پیش‌زمینه‌ای از برنامه‌نویسی داشته باشید تا بتوانید این روش‌ها را با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی پیاده‌سازی کنید. اما اگر تنها به مفاهیم هوش مصنوعی علاقه دارید و به درک عمیقی از عملکرد آنها می‌پردازید، باید دانش خود را در زمینه ریاضیات و آمار تقویت کنید.
برای شروع کار در حوزه هوش مصنوعی نیازی نیست که یک برنامه‌نویس حرفه‌ای باشید. کافی است با مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی، مدیریت حافظه، ساختار داده، الگوریتم‌های طراحی و منطق آشنا باشید. زبان‌های برنامه‌نویسی هوش مصنوعی شامل انواع مختلفی از کتابخانه‌های یادگیری ماشین و کتابخانه‌های یادگیری عمیق هستند و به‌راحتی می‌توان از آنها برای مدل‌سازی مسائل استفاده کرد.
با توجه به تکنولوژی‌های هوش مصنوعی، آیا برنامه‌نویسی به تعبیری جایگزین شده است؟
با توجه به تأکید برنامه‌های هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزارها، می‌توان گفت که ابزارها و روش‌های هوش مصنوعی تأثیر به‌سزایی در فرآیند توسعه برنامه‌های کامپیوتری داشته‌اند. اما همچنان نیاز به دانش و مهارت‌های برنامه‌نویسی و برنامه‌نویس باقی می‌ماند. برنامه‌نویسان با استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند بخش‌های مختلفی از توسعه نرم‌افزار را به‌صورت خودکار انجام دهند و این به ساده‌تر کردن فرآیند توسعه پروژه‌های برنامه‌نویسی کمک می‌کند.
به عبارت دیگر، روش‌های هوش مصنوعی به عنوان ابزار مکمل به روش‌های برنامه‌نویسی مورد استفاده قرار می‌گیرند. به عنوان مثال، اگر شما قصد دارید برای یک سازمان یک مدل جهت پیش‌بینی نرخ فروش محصولات در ماه‌های آینده طراحی کنید و آن را در اختیار مدیران قرار دهید تا بر اساس نتایج آن تصمیم‌های بهتری بگیرند، می‌توانید از روش‌های هوش مصنوعی برای مدل‌سازی این مسئله استفاده کنید و با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی مانند پایتون و Ruby واسط کاربری مناسبی ایجاد کنید تا کاربران به‌راحتی از مدل استفاده کنند.
به‌علاوه، ابزارهای هوش مصنوعی جدید نظیر چت‌بات GPT که بر مبنای مدل‌های زبانی طراحی شده‌اند، می‌توانند در توسعه نرم‌افزارها و رفع خطاهای برنامه نویسان به شدت کمک کنند. ابزارهایی نظیر DeepCode نیز برای تشخیص خطاهای دستوری در قطعه‌کدهای برنامه نویسی ساخته شده‌اند. ابزار Ulzard نیز مشابه DeepCode برای HTML و CSS طراحی شده است و توسعه دهندگان وب می‌توانند از آن بهره‌برداری کنند.
بنابراین، می‌توان گفت با پیشرفت سیستم‌های هوش مصنوعی، نقش برنامه نویسان و وظایف آنها به شدت تغییر خواهند کرد و به‌جای نوشتن خط به خط دستورات برنامه، بخشی از زمان آنها به تحلیل داده‌های ورودی الگوریتم‌های هوش مصنوعی اختصاص می‌یابد. این تغییرات به تعداد هزینه‌ها و زمان مورد نیاز برای توسعه پروژه‌های نرم‌افزاری تأثیر مثبتی دارد. برنامه‌نویسان و توسعه‌دهندگان با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانند کمترین زمان را به توسعه و تولید پروژه‌ها اختصاص دهند و در نتیجه محصولات نرم‌افزاری بیشتری را در بازار عرضه کنند که به بهره‌وری شرکت‌ها بیش از پیش کمک می‌کند.
خلاصه
هوش مصنوعی و برنامه نویسی دو زمینه پرطرفدار در حوزه فناوری اطلاعات هستند و امروزه فرصت‌های شغلی فراوانی در سازمان‌ها و شرکت‌های سرتاسر جهان برای این دو حوزه مطرح می‌شود. مسئولیت‌ها و وظایف متخصصان هوش مصنوعی و برنامه‌نویسان متفاوت هستند و هرکدام از این زمینه‌ها به دانش و مهارت‌های تخصصی خاصی نیاز دارند. در مقاله فعلی از مجله فرادرس تلاش کردیم تا به تفاوت هوش مصنوعی و برنامه نویسی پرداخته و از جوانب مختلف کاربرد هریک از آنها توضیح دهیم. همچنین، بخشی از این مقاله را به بیان مهارت‌های تخصصی فنی این دو حوزه اختصاص دادیم تا علاقه‌مندان به این دو زمینه از علوم کامپیوتر بتوانند با آگاهی بیشتر مسیر شغلی آینده خود را انتخاب کنند.
منبع : عامر اندیش
