Después de un largo día, los errores del código han sido solucionados. Nos metemos en nuestro piso, nos tumbamos en el sofá y ponemos la serie para ver robots, hackers que los controlan y realidades virtuales. Si esto es algo que piensas hacer después de un ajetreado día, sabrás que el futuro está en la Inteligencia Artificial. ¿Quieres dar un paso más? Comparte tu opinión sobre la codificación y las tecnologías que usas hoy para dar forma al mañana. Realiza esta encuesta de 15 minutos para obtener premios, ideas, un personaje de ciencia ficción y un futuro mejor.
Lo que puedes ganar:
– Ser el ganador del premio exclusivo como lector de WWwhatsnew – ¡Una licencia de software de tu elección valorada en 100 dólares!
– Ganar alguno de los fantásticos premios para programadores de la encuesta
– Conseguir estadísticas del informe completo de tendencias de desarrollador basado en esta encuesta, directamente en tu bandeja de entrada
– Obtener el perfil de desarrollador de ciencia ficción, ¡basado en tus elecciones de desarrollador!
Los avances en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial permiten a las máquinas hacer más por sí mismas con menos instrucciones explícitas del usuario y están apoyando nuevas formas para que los humanos interactúen con las máquinas. ¿Cómo afecta esto a los desarrolladores?
El 30% de los más de 21.200 desarrolladores entrevistados en la encuesta previa de Developer Economics participaron en proyectos y desarrollo de inteligencia artificial, lo que es en sí mismo una indicación del impacto que la inteligencia artificial está produciendo, según el informe Developer Economics Q4 2017. Los avances en las interfaces cerebrales de computadora (BCI) y los modelos Machine Learning también captaron la atención de los desarrolladores. El treinta y siete por ciento de los desarrolladores creen que una de estas tecnologías es la próxima gran novedad.
El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son una auténtica furia impulsada por los avances en las redes neuronales, el aprendizaje supervisado y el fácil acceso a los datos y los recursos de procesamiento para entrenar los modelos de inteligencia artificial. El desafío con las redes neuronales actuales es que no pueden retener, transmitir o aplicar el conocimiento adquirido en un proceso a otro. En consecuencia, el contexto y las relaciones se pierden. Los modelos, arquitecturas y técnicas emergentes de Machine Learning permiten que el conocimiento adquirido se conserve y transfiera de un proceso a otro, reduciendo la cantidad de capacitación requerida, permitiendo mejores resultados con menos datos. Las redes de transferencia de aprendizaje están en una etapa muy temprana, por lo que si bien pueden tener un impacto en los próximos cinco años, su impacto total se sentirá más adelante en el futuro a medida que las computadoras puedan retener más de lo que aprenden. AI también está permitiendo una gran mayoría de las tecnologías emergentes de AR a interfaces conversacionales para autos autodirigidos. Esta tecnología subyacente sin duda tendrá implicaciones de gran alcance que hoy no podríamos imaginar.
Así que tienes razón al mirar series que pueden mostrarte cómo sería el futuro.
¿Pero no querrías también influenciarlo?
Si eres desarrollador, aquí hay una encuesta para que la completes, compartas tus ideas y seas escuchado por otros desarrolladores y por algunos de los mayores proveedores de tecnología, dando forma a los productos que usa y el futuro de la tecnología.
