आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने तेजी से खुद को लगभग हर उद्योग में शामिल कर लिया है, जिससे हमारे सोचने, काम करने और निर्माण करने के तरीके को नया आकार मिल रहा है। स्वास्थ्य देखभाल निदान से लेकर वित्तीय पूर्वानुमान तक, एआई जटिल और समय लेने वाले समझे जाने वाले कार्यों को बदल रहा है। प्रौद्योगिकी में, इसका प्रभाव विशेष रूप से गहरा है, एआई-संचालित उपकरण उन भूमिकाओं में कदम रख रहे हैं जो कभी मानव विशेषज्ञता का विशिष्ट क्षेत्र थे।
इस तकनीकी बदलाव ने यह सवाल खड़ा कर दिया है: क्या अगली पीढ़ी को भी ऐसा करना चाहिए कोड करना सीखेंअब जब एआई अधिकांश भारी सामान उठाने में सक्षम हो सकता है?
बिजनेस इनसाइडर के साथ एक साक्षात्कार में, योसी मतियासGoogle के अनुसंधान प्रमुख ने इस प्रश्न पर विचार करते हुए ऐसी अंतर्दृष्टियाँ प्रस्तुत कीं जो इसकी क्षमता और सीमाओं दोनों को दर्शाती हैं सॉफ्टवेयर विकास में एआई.
मदद करने वाला हाथ, प्रतिस्थापन नहीं
लगभग हर क्षेत्र में, विशेष रूप से प्रौद्योगिकी में, एआई की तीव्र शुरुआत ने सॉफ्टवेयर विकास के प्रति हमारे दृष्टिकोण को नया आकार दिया है। चैटजीपीटी और इसी तरह की प्रौद्योगिकियों के लॉन्च के बाद से, एआई कोडिंग, जीव विज्ञान, रसायन विज्ञान, स्वास्थ्य सेवा और अन्य में विशिष्ट उपकरणों से मौलिक संपत्तियों में बदल गया है।
सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स के लिए, AI ने GitHub Copilot जैसे टूल बनाए हैं, जो मानव संकेतों के आधार पर कोड उत्पन्न कर सकते हैं, जिससे डेवलपर्स द्वारा पारंपरिक रूप से नियमित प्रोग्रामिंग कार्यों पर खर्च किए जाने वाले घंटों में नाटकीय रूप से कटौती की जा सकती है। बिजनेस इनसाइडर (बीआई) की रिपोर्ट के अनुसार, एक माइक्रोसॉफ्ट मैनेजर ने अनुमान लगाया कि एआई टूल्स ने कोडिंग समय को 70% तक कम कर दिया है।
एआई के कारण संभावित छंटनी के बारे में चिंताओं को संबोधित करते हुए, मटियास ने कहा कि जूनियर इंजीनियरों के लिए सीखने की अवस्था काफी विकसित हुई है। नवागंतुकों को अक्सर पारंपरिक कोडिंग अनुभव प्राप्त करने में चुनौतियों का सामना करना पड़ता है क्योंकि एआई उपकरण कुछ अधिक दोहराव वाले कार्यों को संभालते हैं जो जूनियर डेवलपर्स करते थे।
इस बदलाव ने नई दक्षताएं पेश की हैं, लेकिन इसने चिंताएं भी बढ़ा दी हैं: उद्योग में कुछ लोगों को चिंता है कि एआई की तीव्र प्रगति मानव कोडर्स की आवश्यकता को कम कर सकती है, खासकर प्रवेश स्तर के कार्यों के लिए। जूनियर इंजीनियरों को अब एक अलग तरह की सीखने की अवस्था का सामना करना पड़ता है क्योंकि एआई उन कुछ व्यावहारिक अनुभवों को भर देता है जो उन्होंने मूलभूत कोडिंग कार्यों के माध्यम से प्राप्त किए होंगे।
फिर भी, मटियास ने इस बात पर जोर दिया कि हालांकि एआई कोडिंग में कुछ शुरुआती कदमों को आसान बना सकता है, लेकिन यह पूरी तरह से मानव कोडर्स की जगह लेने से बहुत दूर है। उन्होंने कहा कि भले ही Google अब अपने कोड का लगभग एक चौथाई हिस्सा AI के माध्यम से उत्पन्न करता है, फिर भी इस आउटपुट को अनुभवी इंजीनियरों द्वारा गहन समीक्षा और स्वीकृति की आवश्यकता होती है। उन्होंने समझाया, एआई अंततः दक्षता के लिए एक उपकरण है, न कि समस्या-समाधान और महत्वपूर्ण सोच कौशल का विकल्प जो मानव डेवलपर्स मेज पर लाते हैं।
क्यों बुनियादी कोडिंग अभी भी बात है
यह पूछे जाने पर कि क्या एआई की प्रगति पारंपरिक कोडिंग कौशल को अप्रचलित बना सकती है, मटियास ने इसके विपरीत कहा। उन्होंने कहा, “हर किसी को सीखना चाहिए कि कोड कैसे बनाया जाता है।” उन्होंने कहा कि बुनियादी बातें पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण हैं। कोड सीखना न केवल महत्वाकांक्षी सॉफ्टवेयर इंजीनियरों के लिए, बल्कि आधुनिक समाज की तकनीकी रीढ़ को समझने के इच्छुक किसी भी व्यक्ति के लिए मूल्यवान है।
मटियास ने बुनियादी कोडिंग कौशल की तुलना गणित से की: जबकि उन्नत उपकरण जटिल गणना कर सकते हैं, फिर भी लोगों को पर्दे के पीछे क्या हो रहा है, यह समझने के लिए गणित की मूलभूत समझ की आवश्यकता होती है।
उन्होंने कहा कि भले ही एआई स्वास्थ्य देखभाल से लेकर शिक्षा तक कई उद्योगों को नया आकार देता है, एआई द्वारा प्रदान की जाने वाली शक्ति का लाभ उठाने के लिए इन बुनियादी बातों में महारत हासिल करना आवश्यक है। मटियास ने जोर देकर कहा, “बुनियादी कोडिंग बुनियादी गणित की तरह है,” जिसका अर्थ है कि यह कोडर बनने के बारे में नहीं है, बल्कि यह समझने के बारे में है कि तकनीक कैसे काम करती है।
एआई-संचालित भविष्य में कोडिंग का स्थान
मटियास के अनुसार, एआई तकनीक से कहीं आगे के क्षेत्रों को बढ़ाने के लिए तैयार है। उदाहरण के लिए, स्वास्थ्य सेवा में, Google रिसर्च ने AI को बाढ़ पूर्वानुमान और छवि वर्गीकरण जैसे अनुप्रयोगों में एकीकृत किया है, जो वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो सचमुच जीवन बचा सकता है।
एआई से शिक्षा को भी लाभ होगा। मटियास एक ऐसे भविष्य की कल्पना करता है जहां एआई उपकरण इंटरैक्टिव क्विज़ और वैयक्तिकृत सीखने के अनुभवों को शक्ति प्रदान कर सकें, जिससे शिक्षा अधिक आकर्षक और सुलभ हो सके।
ऐसे युग में जहां एआई अधिक कार्यों को स्वचालित करता प्रतीत होता है, Google के अनुसंधान प्रमुख का दृढ़ विश्वास है कि कोडिंग जैसे मूलभूत कौशल अभी भी अपरिहार्य हैं। विभिन्न क्षेत्रों में एआई तकनीक के आगे बढ़ने के साथ, मटियास ने निष्कर्ष निकाला कि कोडिंग की बुनियादी समझ तकनीकी कार्यबल में लोगों को एआई द्वारा लाए जाने वाले लाभों का उपयोग करने के लिए तैयार करती है।
हालांकि एआई उपकरण दोहराए जाने वाले या सीधे कोडिंग कर्तव्यों को ले सकते हैं, कोड कैसे काम करता है इसका मौलिक ज्ञान मूल्यवान रहेगा। मटियास ने कहा, “वास्तव में उस पर निर्माण करने के लिए कई और अवसर होंगे,” इस बात पर प्रकाश डालते हुए कि एआई उपकरण विकसित हो रहे हैं, मूलभूत अनुशासन किसी भी व्यक्ति के लिए महत्वपूर्ण बने हुए हैं जो तेजी से एआई-एकीकृत दुनिया में नेविगेट करना और योगदान देना चाहते हैं।