Frontend-Entwickler

Webentwicklung, Beschäftigung als Frontend-Entwickler und Arbeitsplätze im Bereich der künstlichen Intelligenz haben alle stark von künstlicher Intelligenz profitiert.

Dies ist keine Frage von künstlicher Intelligenz gegen Webentwicklung; die beiden müssen zusammenarbeiten.

Künstliche Intelligenz wird immer häufiger in der Online-Entwicklung und im Design eingesetzt, und ihr Einfluss auf die Webentwicklung ist offensichtlich.

Das Website-Design wird bereits durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützt.

Bevor wir fortfahren, halte ich es für wichtig, Folgendes festzuhalten:

Der wichtigste Faktor, der bei der Gestaltung einer Website zu berücksichtigen ist, ist, wie einfach es für Benutzer ist, auf die benötigten Informationen zuzugreifen.

Das ist alles dazu.

Websites werden im Laufe der Zeit immer komplexer, aber die Benutzererfahrung bleibt die wichtigste Komponente.

Anstatt die Dinge zu verkomplizieren, sollte künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt werden, um die Benutzererfahrung zu verbessern oder die Belastung der Frontend-Entwickler zu minimieren.

Die Frontend-Entwicklung entwickelt sich in rasantem Tempo, und künstliche Intelligenz (KI) hilft dabei, insbesondere im Hinblick auf die Steigerung der Entwicklerproduktivität.

Betrachten Sie das folgende Szenario:

Wissen Sie, was Sketch2Code ist?

„Verwandeln Sie jedes handgezeichnete Design mithilfe von KI in HTML-Code“, so Microsoft.

Ist es nicht erstaunlich?

Sketch2Code erkennt Designmuster, entschlüsselt geschriebene Sprache, entschlüsselt Strukturen und generiert schließlich HTML.

Ich bin mir sicher, dass ich Ihnen nicht erklären muss, wie dies Entwicklern helfen könnte, viel Zeit zu sparen.

Es kann es auch designorientierten Leuten erleichtern, sich frühzeitig mit der Webentwicklung zu beschäftigen.

Stimmt es, dass Sketch2Code und andere ähnliche Technologien dazu führen werden, dass die Zahl der Künstler und Designer, die Websites erstellen und gestalten, steigen wird?

Natürlich ist die Benutzererfahrung wichtig, und es gibt einige Eigenschaften von Websites, die die Verbraucher erwarten, aber es lohnt sich trotzdem, darüber nachzudenken.

Künstler und Designer haben wahrscheinlich eine einzigartige Sichtweise darauf, wie eine Website aussehen sollte, was ideal für Mode- oder Designfirmen sein könnte, die sich von der Masse abheben möchten.

Eine faszinierende Methode, um zu beurteilen, wohin sich der Technologiesektor entwickelt, besteht darin, sich Sprachen und Anwendungen anzusehen, die in Ungnade gefallen sind.

Aber zurück zur künstlichen Intelligenz, wussten Sie, dass:

Künstliche Intelligenz (KI) kann auch bei der Erkennung von Fehlern helfen.

Microsoft Research und die Cambridge University haben zusammengearbeitet, um ein Modell zu entwickeln, das Schwachstellen entdecken kann, die kein Compiler oder Inter-Unit-Test erkennen könnte.

Der DeepCoder ist eine Datengenerierungsmethode, die Input-Output-Sätze und Algorithmen zum Durchsuchen des Programmraums modelliert; Das Modell ist in der Lage, Code zu schreiben und aus einer kurzen Beschreibung des Problems zu lernen.

So funktioniert es:

Sie geben dem Computer eine kurze Beschreibung des Problems, und er wird versuchen, es zu beheben, indem er ein paar Zeilen Code schreibt.

Diese Methode hat jedoch mehrere erhebliche Nachteile: Der Computer kann nur Codezeilen schreiben. Es gibt weitere Experimente, die alle erhebliche Grenzen haben und für das Schreiben von Produktionsarbeiten ungeeignet sind.

Es ist faszinierendes Zeug, und mit Unternehmen wie Microsoft und der Universität Cambridge, die daran arbeiten, wird das Modell nur noch besser.

Wussten Sie, dass künstliche Intelligenz auch im Gesundheitswesen eine bedeutende Rolle spielt? In Kombination mit Blockchain hat es das Potenzial, eine mächtige Kraft zu sein. Hier steigen wir tiefer in das Thema ein.

Künstliche Intelligenz ist jedoch nicht nur etwas für Webentwickler:

Künstliche Intelligenz ist auch ein großer Aspekt der Benutzererfahrung.

Ganz zu schweigen von der Anwendung künstlicher Intelligenz zur Verbesserung der Benutzererfahrung.

Ich bin mir sicher, dass Sie alle in der letzten Woche mindestens einmal so etwas gesehen haben?

Chatbots werden seit langem in Websites eingebettet, um das Online-Erlebnis der Menschen zu vereinfachen.

Sie können Besucher zu verschiedenen Abschnitten der Website führen, häufig gestellte Fragen beantworten und Sie mit der Person verbinden, die Ihnen am besten helfen kann.

Was will man mehr?

Künstliche Intelligenz für die Benutzererfahrung bietet viele Verbesserungsmöglichkeiten, auf die wir später noch näher eingehen werden.

Bedenken Sie jedoch Folgendes:

In bestimmten Fällen kann KI nicht die Rolle von Frontend-Ingenieuren übernehmen.

Die grundlegende Sorge ist, ob KI Frontend-Entwickler ersetzen könnte, was eigentlich eine Frage ist, ob KI Code erstellen könnte.

Hier sind ein paar Beispiele, um dieses Konzept ins rechte Licht zu rücken:

Teslas Direktor für künstliche Intelligenz und Autopilot Vision, Andrej Karpathy, entwickelte ein mehrschichtiges Recurrent Neural Network (RNN). Andrej nahm ein komplettes Linux-Repository von Github und komprimierte es in eine einzige, riesige Datei – 500 MB C-Code, um genau zu sein.

Anschließend führte er einige wichtige Operationen durch.

Das Modell funktionierte gut, nachdem alles vorhanden war, einschließlich der variablen Parameter, der bedingten Schleife und der Eigenschafteneinrückung. Trotz verschiedener Fehler und der Tatsache, dass er nichts Hilfreiches bewirkte, schien der Code ziemlich kompetent zu sein.

Das ist ein solider Anfang.

Francisco Ramos erläutert das von Andrej Karpathys Einschränkungen vorgeschlagene Modell:

„Softwareentwicklung erfordert ein gründliches Verständnis sowohl des Themas als auch des Geschäfts; es erfordert auch Intuition.

Wir wissen, dass Computer großartig darin sind, Muster zu entdecken, und dass Menschen keine Chance haben, wenn sie bei seltenen, hochvolumigen Aktivitäten gegen sie antreten, aber wenn es darum geht, Probleme zu lösen, auf die sie zuvor noch nie gestoßen sind, versagen Maschinen kläglich.“

Francisco glaubt, dass Roboter niemals Intuition oder die Fähigkeit haben werden, kommerzielle Werte oder Merkmale wahrzunehmen.

„Ich bin mir sicher, dass sich Maschinen eines Tages entwickeln werden, um Code zu schreiben“, fügt Francisco hinzu, „aber ich bin mir nicht sicher, wie zuverlässig das sein wird.“

Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Maschinen unseren Code als Leitfaden verwenden und uns bei unserem Prozess unterstützen. Infolgedessen müssen Entwickler immer den ersten Input liefern.

Dies verstärkt die Vorstellung, dass KI die Frontend-Entwicklung eher ergänzen als ersetzen kann.

Hier also die Frage:

Was bedeutet dies für Frontend-Designer und -Entwickler?

Es könnte eine gute Idee sein, etwas über künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen zu lernen.

Francisco behauptet, das Tensorflow.js-Framework in einigen persönlichen Projekten verwendet zu haben.

„Tensorflow.js kann verwendet werden, um Modelle zu importieren, zu konstruieren und außerhalb von Browsern zu trainieren“, erklärt Francisco, „aber es kann auch verwendet werden, um mithilfe der Benutzer-GPU direkt im Browser zu erstellen und zu trainieren.“

Warum sollten Sie Modelle für maschinelles Lernen in Ihrem Browser und nicht auf Ihrem Server haben?

„Es ist GDPR-freundlich, da Daten niemals an den Server gesendet werden; es besteht keine Notwendigkeit, den Browser zu verwenden (bietet eine bessere Benutzererfahrung).“ erklärt Francisco.

Bedenken Sie, dass die heutigen Browser Zugriff auf eine Vielzahl von Sensoren für Benutzereingaben haben; Dies wäre eine fantastische Quelle für Benutzereingaben, mit der Sie experimentieren können.

Dank der Bibliothek könnten Sie praktisch mit einer Website interagieren, indem Sie einfach winken.

Mit Tensorflow.js-Projekten müssen Sie kein großes Bibliotheksframework, keinen Compiler oder Interpreter installieren. Alles wird im Browser erledigt.

So funktioniert das:

Frontend-Entwickler sollten ein Auge darauf haben, wie sich die aktuellen Technologien verändern; es ist Teil der Arbeit, mit den neuesten Technologien Schritt zu halten; Wenn Sie dies nicht tun, werden Sie schnell ersetzt.

Es kann wegen der Geschwindigkeit, mit der es auftreten kann, beängstigend sein.

Aber ich bin sicher, Sie fragen sich:

Was hält die Zukunft für KI, Frontend-Entwicklung und Webentwicklung bereit?

„In ein paar Jahren“, sagte Charles, „werden Websites viel flexibler werden und in der Lage sein, die Persönlichkeiten und Emotionen ihrer Benutzer zu verstehen, wenn sie sich verbinden.“

Die Website wird sich letztendlich auf diese Emotionen einstellen können, um über verschiedene Trichter entweder ein besseres Erlebnis oder aus kommerzieller Sicht eine höhere Conversion-Rate zu bieten.

Das ist verrückt.

Es ist auch erwähnenswert, dass viele Menschen glauben, dass künstliche Intelligenz mehr Arbeitsplätze schaffen wird, anstatt sie zu beseitigen:

Schließlich sollte es eine Begründung geben, warum ein Unternehmen eine bestimmte Technologie verwendet; es sollte nicht einfach so sein, weil künstliche Intelligenz großartig ist.

Dies ist einer der Wege, die die Technologie gehen wird, um einer Firma, die sie in ihrem Frontend verwendet, eine klare Kapitalrendite zu bieten.

Es gibt jedoch ein Problem, das häufig auftritt und noch gelöst werden muss.

Dies ist das Problem bei Softwareschätzungen, wenn es darum geht, Probleme und Gefahren abzuschätzen.

Maschinelles Lernen könnte in dieser Situation sehr hilfreich sein, nicht indem es Prognosen ersetzt, sondern indem es zusätzliche Datenpunkte anbietet, die es Softwareentwicklern ermöglichen, fundiertere Urteile zu fällen, wenn sie eine Benutzererzählung schätzen.

Wir könnten aufzeigen, wie viel Code erforderlich wäre, um eine Benutzererzählung zu entwickeln, und wie wir dies im Kontext der Firma oder des Teams interpretieren würden, die das Produkt herstellen, wenn wir dazu berechtigt wären.

Hier geht es darum, die Erfahrung für die Person, die den Algorithmus in dieser Situation verwendet, maßzuschneidern und anzupassen. Dies könnte Entwicklern möglicherweise dabei helfen, die Auswirkungen auf die Wartbarkeit des Codes besser vorherzusehen und möglicherweise über Schätzungen hinauszugehen.

Viele Leute haben gesagt, dass künstliche Intelligenz die Frontend-Entwicklung niemals ersetzen kann. Es gibt viele Möglichkeiten, wo es in Zukunft hingehen könnte, Frontend-Entwickler zu unterstützen.

Ich persönlich glaube nicht, dass Entwickler in Zukunft ihre Jobs verlieren werden, aber ich glaube, dass KI es ihnen ermöglichen wird, bessere Benutzererfahrungen zu schaffen. KI wird es Entwicklern ermöglichen, in Zukunft mehr Zeit auf andere Aspekte ihres Entwicklungsprozesses zu verwenden.

Ein Unternehmen, das für eine Stelle im Bereich der künstlichen Intelligenz rekrutiert, wird häufig mit vier Hauptproblemen konfrontiert, auf die ich in diesem Essay näher eingehen werde. Oft wird Zeit verschwendet, an den falschen Orten gesucht oder es gibt ethische Schwierigkeiten.

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