Powszechne wdrożenie sztucznej inteligencji powoduje zmianę paradygmatu w obszarze inżynierii oprogramowania. Python szybko stał się językiem programowania wybieranym do rozwoju AI ze względu na swoją użyteczność, dojrzały ekosystem i zdolność do zaspokajania opartych na danych potrzeb przepływów pracy AI i uczenia maszynowego (ML). W miarę jak sztuczna inteligencja rozszerza się na nowe branże i znajduje nowe zastosowania, a funkcjonalność Pythona ewoluuje, zapotrzebowanie na programistów znających ten język będzie rosło. Deweloperzy Pythona, którzy zainwestują w swoją wiedzę na temat AI i ML, będą dobrze przygotowani do rozwoju swojej kariery w erze sztucznej inteligencji. Autorem artykułu jest Jeff Hollan, szef ds. aplikacji i narzędzi deweloperskich w Snowflake.
Według TIOBE Programming Community Index Python jest najpopularniejszym językiem programowania. Język ten po raz pierwszy zyskał przewagę nad konkurencją w 2021 roku i wciąż rośnie jego popularność, podczas gdy zainteresowanie innymi językami w dużej mierze pozostaje bez większych zmian. Prawie 30% wyszukiwań samouczków dotyczących języków programowania w Google w 2021 r. dotyczyło Pythona – niemal dwukrotnie więcej niż Javy, która, zgodnie z indeksem PYPL, opierającym się na danych z Google Trends, zajmuje drugie miejsce. Nic dziwnego, że Python zyskał popularność również w obszarze sztucznej inteligencji.
Dlaczego Python jest liderem, jeśli chodzi o rozwój sztucznej inteligencji?
Istnieje wiele czynników, które sprawiają, że Python jest idealny do rozwoju sztucznej inteligencji. Należą do nich: łatwość użycia, bogaty i wciąż rosnący ekosystem bibliotek i zestawów narzędzi AI, poprawiające szybkość realizacji zadań i skalowalność.
- Użyteczność i ekosystem
Python to język, który cechuje się łatwością nauki i intuicyjnym zastosowaniem. Dzięki temu jest przyjazny dla osób bez doświadczenia w programowaniu. Nie wymaga od deweloperów wprowadzania skomplikowanego kodu i można nim pisać iteracyjnie. Biblioteki w wielu zestawach narzędzi programistycznych AI dostępnych dla Pythona są zazwyczaj lekkie i nie wymagają budowania ani trenowania modeli AI. Zamiast tego programiści Pythona mogą korzystać ze specjalistycznych narzędzi od dostawców, aby przyspieszyć tworzenie aplikacji AI przy użyciu dostępnych modeli.
Ponadto ekosystem wokół Pythona jest ogromny. Istnieje bogaty zestaw bibliotek i frameworków zaprojektowanych specjalnie dla AI i ML, w tym TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn i Pandas. Narzędzia te zapewniają gotowe funkcje i struktury, które umożliwiają szybki rozwój i prototypowanie aplikacji. Ponadto pakiety i biblioteki, takie jak NumPy i Pandas, ułatwiają manipulację danymi, ich analizę i doskonale nadają się do pracy z dużymi zbiorami danych. Wiele narzędzi Python dla AI i ML ma charakter open source, co sprzyja zarówno współpracy, jak i innowacjom.
- Baza użytkowników i przykłady użycia
Wraz z rozwojem sztucznej inteligencji, Python otwiera się na większą liczbę użytkowników i jeszcze więcej zastosowań. Obecnie Python może być używany do rozwiązań eksploracyjnych, a nawet niskokodowych. Większość aplikacji AI, które zostaną zbudowane w przyszłości, nie będzie wymagać takiego poziomu dostosowania i mocy, jak PyTorch i TensorFlow, a przyszłe aplikacje AI będą korzystać z innego zestawu bibliotek, takich jak LangChain lub LlamaIndex, do tworzenia aplikacji wykorzystujących duże modele językowe (LLM).
W międzyczasie cały czas do Pythona dodawane są nowe pakiety, które rozszerzają horyzonty jego zastosowań poza sztuczną inteligencję, o bardziej powszechne przypadki użycia, takie jak tworzenie zaawansowanych stron internetowych. Nie ma dziś takiego zadania, wykonywanego w Pythonie przez deweloperów, w którym sztuczna inteligencja nie miałaby udziału.
- Wspomaganie wydajności
Python może być także rozszerzony o takie biblioteki jak Cython, co pozwala mu niemal dorównać wydajności języka C, a kompilatory just-in-time, takie jak PyPy, mogą znacząco poprawić szybkość tworzenia kodu. Krytyczne komponenty wydajnościowe mogą być napisane w C lub C++ i opakowane w Pythona, łącząc wydajność z łatwością użycia tego języka. Ponadto ułatwia on przejście od prototypu do rozwiązania gotowego do produkcji, zwłaszcza dzięki narzędziom zaprojektowanym do skalowania aplikacji Python, takim jak Dask lub Ray.
Czego projekty AI wymagają od programistów Python?
Użyteczność Pythona sprawia, że nawet stosunkowo niewykwalifikowani programiści mogą łatwo nauczyć się tego języka. Istnieją jednak konkretne umiejętności, na których wszyscy programiści będą musieli się skupić w obszarze sztucznej inteligencji. To np. umiejętność napisania kodu, który może szybko i wydajnie przetwarzać duże zbiory danych za pomocą sztucznej inteligencji. Konieczne będzie zrozumienie takich pojęć jak programowanie równoległe, ograniczenie przepustowości i równoważenie obciążenia. Programiści Pythona mają podstawową wiedzę, aby realizować z powodzeniem te zadania, jednak muszą rozwijać swoje umiejętności, aby skutecznie przejść do projektów AI i wyróżnić się na rynku pracy.
Jednym z obszarów, w którym może istnieć luka umiejętności dla programistów Pythona, jest praca z agentami AI, stanowiącymi kolejną falę innowacji w dziedzinie sztucznej inteligencji. W przypadku tego rodzaju sztucznej inteligencji agenci są zaprojektowani tak, aby autonomicznie pracować nad osiągnięciem ustalonego celu, a nie tylko dostarczać informacje w reakcji na monit. Deweloperzy będą musieli zrozumieć, jak pisać programy, które potrafią realizować tę złożoną sekwencję działań.
Sztuczna inteligencja przyjmuje również bardziej aktywną rolę w samym procesie swojego rozwoju. Działa podobnie jak drugi pilot, wykonując pracę polegającą na wyszukiwaniu próbek kodu i pisaniu oprogramowania, uwalniając programistów, aby mogli skupić się na przeglądaniu kodu i strategicznej pracy na wyższym poziomie. Sztuką jest sprawić, by sztuczna inteligencja generowała niezawodny i bezpieczny kod. Jest to ważny zestaw umiejętności, który należy rozwijać i który będzie miał kluczowe znaczenie dla programistów przyszłości.
Jak rozpocząć swoją przygodę ze sztuczną inteligencją?
Deweloperzy powinni zawsze się uczyć, jak korzystać z nowych technologii i rozwijać swoje umiejętności. Jednak szybki postęp w zakresie sztucznej inteligencji nie ułatwia im zadania. Mocno wierzę w ciągłe doskonalenie się i uważam, że odpowiedzialność za własny rozwój spoczywa na jednostce, a nie na firmie, dla której dana osoba pracuje. W dzisiejszym świecie istnieje mnóstwo bezpłatnych, niezwykle cennych zasobów edukacyjnych na wyciągnięcie ręki. Dostępność i koszty nie stanowią więc przeszkód, mogących tłumaczyć rezygnację z podnoszenia kwalifikacji. Jeśli deweloperzy zaczną realizować swoje cele związane z uczeniem się AI już teraz – nawet jeśli poświęcą temu zadaniu tylko 15 minut dziennie – to będą czerpać korzyści w przyszłości.
Wiele firm oferuje stypendia i możliwości rozwoju zawodowego zarówno swoim pracownikom, jak i ogółowi społeczeństwa. Należą do nich Google, Snowflake University i MongoDB University. Coursera i Udemy oferują zarówno darmowe, jak i płatne certyfikaty i kursy. YouTube proponuje wiele samouczków, w tym jeden z freeCodeCamp.org, a Codecademy udostępnia bezpłatny kurs na swojej stronie internetowej. Czołowe uniwersytety także oferują bezpłatne zajęcia z Pythona dla użytkowników. Zasoby do nauki są wszędzie.
Nic nie przebije jednak praktycznego szkolenia. Jeśli możesz wpleść zadania AI z Pythonem do swojego zestawu narzędzi w pracy i uczyć się w trakcie jej wykonywania, przyniesie to korzyści zarówno tobie, jak i twojej firmie. Dla tych, którzy nie mają takiej możliwości, polecam rozpoczęcie samodzielnej pracy nad projektami w Pythonie. Około rok temu spędziłem kilka weekendów używając Pythona do zbudowania osobistego widżetu opartego na sztucznej inteligencji, który pomógł mi w treningu i zmianach żywieniowych. To tylko jeden z przykładów na to, jak można przejąć inicjatywę i nauczyć się umiejętności AI w praktyczny, angażujący sposób. Zachęcam wszystkich ludzi, z którymi pracuję i z którymi się spotykam, by robili to samo.
Synergia między Pythonem a sztuczną inteligencją jest silna i oczekuje się, że będzie coraz silniejsza, ponieważ AI zostanie zintegrowana z dodatkowymi aplikacjami i branżami. Prostota i wszechstronność Pythona sprawiają, że jest on idealnym wyborem dla programistów chcących wykorzystać moc sztucznej inteligencji. W miarę jak technologie AI ewoluują i stają się coraz bardziej powszechne, programiści Pythona mają szansę przejąć inicjatywę, aby dowiedzieć się o nich więcej, zaktualizować swoją wiedzę i zapewnić potrzebne umiejętności w szybko zmieniającym się świecie.
