São Paulo — InkDesign News — Com o avanço de algoritmos de machine learning e deep learning, surgem discussões sobre a evolução da programação, com implicações significativas para a maneira como interagimos com computadores e desenvolvemos software.
Arquitetura de modelo
Nos últimos anos, modelos como Transformer e redes neurais convolucionais (CNN) mostraram-se eficazes em diversas aplicações, desde processamento de linguagem natural até visão computacional. Esses modelos, por serem mais flexíveis e escaláveis, permitiram avanços notáveis em tarefas complexas.
“A nova linguagem de programação é chamada de ‘humano’.”
(“This new programming language is called ‘human’.”)— Jensen Huang, CEO da NVIDIA
Treinamento e otimização
O treinamento desses modelos exige vastos conjuntos de dados e recursos computacionais robustos. O tempo de treinamento pode variar de dias a semanas, dependendo da complexidade do modelo e da infraestrutura disponível, levando a um aumento da demanda por GPUs eficientes.
Pesquisas recentes indicam que cada vez mais códigos estão sendo gerados por agentes de IA, gerando discussões sobre a relevância das linguagens de programação tradicionais. Embora algoritmos de IA estejam se integrando no desenvolvimento de software, a análise crítica indica que a capacidade humana de estruturar lógica e processos ainda é insubstituível.
Resultados e métricas
A acurácia dos modelos tem sido melhoria contínua, mas a utilização de IA em plataformas como vibe coding traz à tona preocupações sobre a confiabilidade dos códigos gerados. Estudos apontam que muitos desenvolvedores ainda preferem o controle humano sobre processos críticos para evitar falhas inesperadas.
“Os programadores são tradutores que convertem instruções humanas em comandos perfeitamente especificados.”
(“Programmers are translators who convert human instructions into perfectly specified commands.”)— Anônimo
O futuro da programação deve continuar a ser influenciado por essas tecnologias emergentes, mas a relação entre humanos e máquinas se torna mais complexa. Enquanto a IA avança, a necessidade de desenvolvedores que entendam as nuances entre a linguagem natural e a programação formal permanece crítica.
A aplicação prática dessa pesquisa pode ser vista em várias indústrias, desde desenvolvimento de software até soluções personalizadas em empresas inovadoras que adotam tecnologias de IA para melhorar seus fluxos de trabalho.
Fonte: (Towards Data Science – AI, ML & Deep Learning)
