رئيس الأبحاث فى جوجل: البرمجة لا تزال مهمة والذكاء الاصطناعي لا يسيطر

في الوقت الذي يحدث فيه الذكاء الاصطناعي موجات عبر الصناعات، اقترح يوسي ماتياس، رئيس قسم الأبحاث في جوجل، أن الترميز يظل مهارة أساسية وأن الذكاء الاصطناعي بعيد كل البعد عن استبدال المطورين البشريين.

وعلى الرغم من الاستخدام المتزايد لأدوات الذكاء الاصطناعي للمساعدة في مهام الترميز، يعتقد ماتياس أن أساسيات البرمجة لا تزال تحمل قيمة كبيرة، حتى مع قيام التقنيات الجديدة بتحويل الطريقة التي نعمل بها، وفي مقابلة مع Business Insider في مكتب جوجل في نيويورك، أكد ماتياس، الذي يعمل أيضًا كنائب رئيس في جوجل، أن تعلم كيفية الترميز أكثر أهمية من أي وقت مضى.

وقال ماتياس: "إن المفهوم الأساسي لتعلم التخصصات الأساسية لا يزال مهمًا كما كان دائمًا. يجب على الجميع تعلم كيفية الترميز"، وأدت تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل GitHub Copilot، التي تساعد المطورين من خلال إنشاء التعليمات البرمجية، إلى التنبؤ بأن وظائف الترميز قد تصبح قديمة قريبًا.

ويزعم بعض الخبراء أن أدوات الذكاء الاصطناعي هذه يمكن أن تقلل من الوقت المستغرق في الترميز بنسبة تصل إلى 70 بالمائة. ومع ذلك، يظل ماتياس واثقًا من أن الذكاء الاصطناعي ليس بديلاً للمبرمجين البشريين.

"قد يساعد الذكاء الاصطناعي في مهام معينة، وخاصة على المستوى المبتدئ، لكنه لا يزال لا يتولى عملية الترميز بأكملها"، كما أوضح. وأضاف أنه في حين يتم استخدام التعليمات البرمجية التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع الآن، إلا أنها لا تزال تتطلب مراجعة بشرية وتحققًا.

أقر ماتياس بأن الاتجاهات الحديثة في صناعة التكنولوجيا جلبت تحديات، وخاصة للمطورين المبتدئين الذين قد يجدون صعوبة أكبر في اكتساب الخبرة العملية التي يحتاجون إليها. وأشار إلى أن أدوات الذكاء الاصطناعي، على الرغم من كونها مفيدة، لا يمكنها أن تحل محل التعلم العملي الذي يأتي مع الترميز في العالم الحقيقي، لدعم نمو المواهب الناشئة، كانت جوجل ترعى مبادرات لمساعدة المطورين الجدد على سد الفجوة بين النظرية والتطبيق.

وفقًا لماتياس، فإن أهمية الترميز تمتد إلى ما هو أبعد من صناعة البرمجيات، وقال: "الترميز يشبه الرياضيات الأساسية"، مقارنًا بين الدور الأساسي للترميز في عالمنا الرقمي اليوم والأهمية الأساسية للرياضيات في الحياة اليومية، وأكد أن فهم أساسيات الترميز أمر حيوي، حتى بالنسبة لأولئك الذين لا يطمحون إلى أن يكونوا مبرمجين محترفين.