|
Ne vienas pasvajoja, kad guli pliaže po palme, o Dirbtinis intelektas (DI) ir programinio kodo generatoriai užtikrina
sklandų ofiso darbą?! Gal kilo užgaida patobulinti naujausio žiniatinklio skyrių ir nepalikę palmės metamo šešėlio
duodate kelias komandas, o pagal jas sugeneruotas naujas kodas įdiegiamas sklandžiai. Galime toliau ilsėtis.
Tai graži vizija, tačiau tikrovė yra greičiau šalto vandens šliūkštelėjimas ant galvos. Nė vienas iš turimų įrankių neveikia
pakankamai gerai be žmogaus priežiūros. Jo, būna kad jie suveikia gerai ir tokie instrumentai palengvina gyvenimą
mums. Tačiau kartais jiems nepasiseka, o pasekmės svyruoja nuo nemalonių iki katastrofinių. Automatizacija veikia gerai
didesnę dalį laiko, tad padėtis nėra simetrinė. Bet vos paleidžiate jos vairą iš rankų (arba išeinate atostogų), sistemos ima strigti.
Štai šeši atvejai, kai automatizacija nušoka nuo bėgių.
Šiukšlių surinkimas
Teoriškai, atminties išskyrimo valdymas yra tai, kuo žmonės neturėtų rūpintis. Dauguma šiuolaikinių programavimo
aplinkų turi sluoksnį, kuris išskiria, o vėliau atlaisvina atminties sritis. Geras šiukšlių surinkėjas turėtų leisti
programuotojams dėmesį sutelkti į svarbesnius dalykus (tarkim, į jų turimų akcijų kainą).
Kadangi šiukšlių surinkimas vykdomas automatiškai, reiktų tikėtis, kad atminties praradimai jau praeitis. Tačiau vis tik programuotojai
ir toliau gali išskirti atminties sritis taip, kad šiukšlių surinkėjas jas praleis, tačiau dar blogiau yra tai, kad programuotojai daugiau
nelaiko savo atsakomybe rūpintis atminties praradimais ir vietoje aiškinimosi, kur dingsta duomenys, tiesiog didina atminties kiekį debesyje.
Yra ir kitų su tuo susijusių problemų. Gudrūs programuotojai suprato, kad kodas vykdomas greičiau, jei duomenų struktūros
sukuriamos pradžioje, o vėliau tik pakartotinai panaudojamos. Kitais žodžiais, padaroma taip, kad šiukšlių surinkėjas nieko nedarytų.
Ir bendresnė problema yra tai, kad šiukšlių surinkėjas gali imti veikti labiausiai netinkamu momentu. Kai kuriems
taikymams (pvz., medicininės aparatūros atveju) dėl to verta sunerimti.
Interpretuojamas kodas
Įvairios skriptų kalbos supaprastino programavimą, sprendimą suvesdamos tik į kelias kodo eilutes. Jų
santykinis paprastumas ir principas pritraukė daugybę šalininkų, ne iš programavimo, bet ir kitų artimų sričių, pvz.,
duomenų analizės. Taip, pvz., Python viena populiariausių kalbų.
Tačiau tokių interpretuojamų kalbų naudojimas gali sumažinti efektyvumą bei kelti saugumo problemas.
Interpretuojamos kalbos veikia lėčiau, kartais net žymiai. Tai, kartu neskiriant pakankamai dėmesio optimizacijai, gali kelti
greitaveikos problemas. Gero JIT kompiliatoriaus naudojimas gali pagerinti padėtį. Python programuotojai gali naudoti
Java pagrindu veikiantį Jython kompiliatorių. PHP ir Python turi ir savus JIT kompiliatorius PyPy, Numba ir
Pyston (išvardijant toli gražu ne visus).
Dinaminių tipų koncepcija, populiari interpretuojamose kalbose, gali palengvinti atakas su kodo įskiepiais (injection)
ar kitais būdais. Kompiliuojant kodą tą riziką galima sumažinti, bet iki galo nepašalinant. Tad reiki būti budriems naudojant tokias kalbas.
Dirbtinis intelektas
Dirbtinio intelekto (DI) tema gerokai platesnė už automatizacijos. Ir nors jį galima priimti kaip mūsų
dienų stebuklą, jo rezultatai pasirodo esą gana prėski, kai tik praeina euforija dėl naujovės. Mat LLM, iš esmės, yra suvidurkintos apmokančių duomenų reikšmės.
Kartais DI pablogina padėtį, pateikdamas atsitiktines klaidas. Sistema mėto gramatiškai teisingus ir geros struktūros
sakinius tol, kol netikėtai pateikia išgalvotą faktą. Kas dar blogiau, DI kartais paskleidžia šmeižtą, tame tarpe ir apie gyvus
žmones. Panašu, kad DI geriausia panaudoti kaip ne itin protingą padėjėją protingesniems, išmanesniems žmonėms, kurie
gali išlaikyti šį džiną ant pavadėlio.
Duomenų bazių užklausos
Teoriškai, duomenų bazės (DB) automatizuotas įrankis, leidžiantis duomenis saugoti struktūrizuotose lentelėse ir
atsakyti į užklausas bet kuriuo metu. Oracle net užklijavo ant savo gaminio lipduką autonominė, tuo pabrėždama, kiek
viskas automatizuota. Šiuolaikinės įmonės negali veikti be didelių duomenų bazių magijos.
Tik gana greitai kūrėjai susiduria su jų apribojimais. Kartais jie gali parašyti užklausą, kuri veiktų amžinai. Paprastų SQL
užklausų parašymas nėra ypač sunkus, tačiau gali būti labai sunku parašyti sudėtingą užklausą, kuri taip pat būtų
veiksminga. Kartais pasamdomi DB administratoriai, galintys suderinti DB parametrus, indeksus, kad užklausos veiktų be trikdžių.
Platformų su mažai kodo automatizmas
Kai kurie įmonių įrankiai, portalai ir žiniatinklio taikymai dabar yra pakankamai sudėtingi, kad galėtų prisitaikyti
sklandžiai, naudojant mažai arba visai nenaudojant programinio kodo. Pardavimų komandos mėgsta šią funkciją vadinti
mažu kodu arba net be kodo. Ir iš tiesų automatizavimo laipsnis gana didelis.
Bet galvos skausmas išlieka. Vienas dydis visiems ne visada suveikia. Tačiau šiose sistemose, kaip taisyklė,
priderinimas yra paviršutiniškas. Be to bendras kodas veikia kiek lėčiau, nes nuolat tikrina duomenis prieš juos
suformatuojant. Vis tik daugelis įmonių sutinka net dėl lėto darbo, nes tai paprasčiau ir pigiau nei samdyti programuotojus.
Tačiau tai reiškia, kad sutinkama gyventi su tuo, kas nelabai tinka ir su sudėtingesne eksploatacija.
Srautų optimizacija (RPA)
Mažai kodo ir be kodo giminaitis yra RPA (robotizuotas procesų automatizavimas), dažnai panaudojamas įstaigose
kanceliarinių darbų automatizavimui, pvz., dokumentų tvarkymui. Dideliu RPA privalumu yra tai, kad jis gali įtraukti
šiuolaikines sąsajas į pasenusias sistemas, jų neperdarant, o taip pat pridėti kažkiek integracijos.
Tačiau tikras pavojas kyla, kai sistemos veikia gana puikiai, leisdamos užliūliuoti žmones. Automatizacija imasi atlikti
veiksmus, kai kitu atveju žmogus turėtų galimybę pastebėti klaidą. O dabar kažkuris menedžeris gali tiesiog paspausti
mygtuką Patvirtinti viską, nesigilindamas į detales. Palaipsniui klaidos kaupiasi, o paprastas (ne sistemos specialistas)
neturi supratimo, kas vyksta, bei priemonių, situacijai pataisyti.
Nulinė automatizacija
Vieninteliu blogesniu dalyku už panaudojimą daugiau automatizacijos yra visai nenaudoti automatizacijos.
Dirbtinis protas
Kobolo motina
Kompiuterių istorija
Perfokortos ir jų istorija
Daiktų interneto pavojai
Dirbtinis intelektas kare
Ironiškas padėties apsivertimas
Ar Internetas turi savimonę?
Į Mėnulį skridę kompiuteriai
Kodėl masyvų indeksai prasideda 0?
Paradoksai sulig dirbtiniu intelektu
Šriodingerio katinų dresiravimas: kvantiniai kompiuteriai
Didelių duomenų analizės koncepcijos terminai
V. Bušas: žmogus, kuris neišrado kompiuterio
Bilas Geitsas: kol dar nebuvo garsus
Eliza ir rūpesčiai dėl tapatybės
Ateityje mes visi būsime kiborgais
HAL 9000 pramanytas kompiuteris
Robotai - dirbtiniai žmonės
Ar mašina kada nors mąstys?
Didžiųjų duomenų mitas
Papildytoji tikrovė
Čarlzas Babidžas
| 
