Estamos viendo el comienzo de las máquinas que pueden codificar. ¿Aprender un lenguaje de programación aún sería útil en la carrera de ML?

Creo que las máquinas han sido capaces de codificar durante décadas: un compilador es solo una máquina para generar lenguaje ensamblador a partir de una especificación (programa) escrita en código de nivel superior.

Lo que está sucediendo hoy en día es que, en algunos campos, el lenguaje utilizado para escribir especificaciones se está volviendo menos dependiente de la máquina y más abstracto. Pero todavía hay un requisito para que un humano entienda el problema que se puede resolver y luego exprese ese problema de una manera que una computadora pueda entender.

Y esa es la verdadera habilidad de la programación. No es el tedio de la codificación, en un lenguaje de alto o bajo nivel. Comprender el problema y convertirlo en una especificación precisa. Mientras piensa en todos los casos de borde y error.

Pero necesita aprender un lenguaje de programación para escribir las especificaciones precisas. Entonces, para aprender programación, necesitas poder codificar. Lo que significa que necesitas aprender un lenguaje de programación.

Las máquinas pueden / podrán codificar, sin embargo, aún necesitará una manera de decirles qué codificar. Para eso están los lenguajes de programación.

Entonces la respuesta es sí.

La codificación actual de “Machine Learning” está bastante limitada. Por lo tanto, en realidad no puede codificar algo después de recibir un documento de requisitos. Es más … “dado un conjunto de pruebas unitarias para lo que quieres que haga, eventualmente te dará algo que funciona. Para el conjunto de pruebas unitarias que usted escribió para que las pruebe ”.

Por lo tanto, incluso si la tecnología funciona a pasos agigantados y la computadora es capaz de hacer el “trabajo duro” de la codificación, aún necesitaría escribir las funciones de calificación que utiliza como el “estándar de oro” para evolucionar.