本文將探討“AI終將取代程序員”的觀點(diǎn)，并通過(guò)具體實(shí)例說(shuō)明學(xué)習(xí)編程的重要性。盡管AI在某些領(lǐng)域展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力，但編程技能仍然是關(guān)鍵的，它賦予人們創(chuàng)造力、解決問(wèn)題的能力，并推動(dòng)科技的發(fā)展。

在人工智能（AI）應(yīng)用程序中，解釋模型決策的能力變得越來(lái)越重要。一些機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以通過(guò)生成規(guī)則或決策樹來(lái)解釋其輸出結(jié)果，但是深度學(xué)習(xí)模型通常很難解釋其預(yù)測(cè)結(jié)果。為了克服這個(gè)問(wèn)題，研究人員和從業(yè)者開發(fā)了各種可解釋性AI技術(shù)，其中包括LIME和SHAP等方法。

隨著科技的不斷進(jìn)步，軟件開發(fā)領(lǐng)域也在不斷發(fā)展。未來(lái)軟件開發(fā)的方向?qū)?huì)是怎樣的？本文將會(huì)探討幾種可能的技術(shù)趨勢(shì)。

在未來(lái)的產(chǎn)業(yè)布局中，云網(wǎng)融合、軟硬一體化，硬件智能化、軟件的泛化以及數(shù)據(jù)無(wú)處不在，基本是未來(lái)的趨勢(shì)。新一輪的信息科技基本都長(zhǎng)在云上，未來(lái)大部分的科技也都在信息技術(shù)之上，這也是互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)最大的價(jià)值。當(dāng)前，我們已經(jīng)在智慧時(shí)代拐點(diǎn)，由巨大支撐的AI技術(shù)愈發(fā)成熟，強(qiáng)調(diào)計(jì)算能力在促進(jìn)科技進(jìn)步和社會(huì)發(fā)展中的重要價(jià)值和作用，強(qiáng)調(diào)算力變革改變未來(lái)人類生產(chǎn)和生活方式，成為賦能社會(huì)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)能源。

具體是這樣的，某位網(wǎng)友入職后摸魚了一個(gè)月，看著同事們各個(gè)都在忙碌，就自己在發(fā)呆、扣手。這位網(wǎng)友的內(nèi)心可能多少覺得有些不自在，或是覺得自己這一個(gè)月得不到提升，毫無(wú)價(jià)值。于是，就有了想要辭職的念頭...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)今天已經(jīng)變得非常流行，但仍然缺乏對(duì)它們的了解。一方面，我們已經(jīng)看到很多人無(wú)法識(shí)別各種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其解決的問(wèn)題，更不用說(shuō)區(qū)分它們中的每一個(gè)了。其次，在某種程度上更糟糕的是，當(dāng)人們?cè)谡務(wù)撊魏紊窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)不加區(qū)分地使用深度學(xué)習(xí)這個(gè)詞而沒有打破差異。

在處理大量數(shù)據(jù)時(shí)，有必要將具有特征的空間壓縮為向量。一個(gè)例子是文本嵌入，它是幾乎所有 NLP 模型創(chuàng)建過(guò)程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理這種類型的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)非總是可能的——例如，原因可能是擬合或推理率低。