مستقبل تطوير البرمجيات: مستقبل أجهزة الكمبيوتر P2

في عام 1969 ، أصبح نيل أرمسترونج وباز ألدرين بطلين دوليين بعد أن كانا أول بشر يطأ قدماه على سطح القمر. ولكن بينما كان هؤلاء رواد الفضاء هم الأبطال في الكاميرا ، كان هناك الآلاف من الأبطال المجهولين الذين بدون مشاركتهم ، لم يكن أول هبوط مأهول على سطح القمر مستحيلاً. كان عدد قليل من هؤلاء الأبطال مطوري البرامج الذين قاموا بترميز الرحلة. لماذا ا؟

حسنًا ، كانت أجهزة الكمبيوتر التي كانت موجودة في ذلك الوقت أبسط بكثير مما هي عليه اليوم. في الواقع ، الهاتف الذكي البالي للشخص العادي أقوى بعدة مرات من أي شيء على متن مركبة الفضاء أبولو 11 (وجميع ناسا في الستينيات لهذا الأمر). علاوة على ذلك ، تم ترميز أجهزة الكمبيوتر في ذلك الوقت بواسطة مطوري برامج متخصصين قاموا ببرمجة البرامج في أبسط لغات الآلة: رمز التجميع AGC أو ببساطة ، 1960s و 1s.

للسياق ، أحد هؤلاء الأبطال المجهولين ، مدير قسم هندسة البرمجيات في برنامج الفضاء أبولو ، مارغريت هاميلتون، وكان على فريقها كتابة جبل من التعليمات البرمجية (في الصورة أدناه) التي باستخدام لغات البرمجة الحالية كان من الممكن كتابتها باستخدام جزء بسيط من الجهد.

(في الصورة أعلاه تقف مارغريت هاميلتون بجانب كومة من الورق تحتوي على برنامج أبولو 11).

وعلى عكس هذه الأيام حيث يقوم مطورو البرمجيات برموز لحوالي 80-90 في المائة من السيناريوهات المحتملة ، بالنسبة لمهمات أبولو ، كان على الكود الخاص بهم أن يأخذ في الحسبان كل شيء. لوضع هذا في المنظور ، قالت مارغريت نفسها:

"نظرًا لوجود خطأ في دليل قائمة المراجعة ، تم وضع مفتاح الرادار الخاص بالالتقاء في موضع خاطئ. وقد أدى ذلك إلى إرسال إشارات خاطئة إلى الكمبيوتر. وكانت النتيجة أنه طُلب من الكمبيوتر أداء جميع وظائفه العادية للهبوط أثناء تلقي حمولة إضافية من البيانات الزائفة التي استهلكت 15٪ من وقتها. كان الكمبيوتر (أو بالأحرى البرنامج الموجود فيه) ذكيًا بما يكفي لإدراك أنه طُلب منه أداء مهام أكثر مما ينبغي أن يؤديها. ثم أرسل خارج المنبه ، وهو ما يعني لرائد الفضاء ، أنني مثقل بمهام أكثر مما ينبغي أن أقوم به في هذا الوقت ، وسأحتفظ فقط بالمهام الأكثر أهمية ؛ أي المهام اللازمة للهبوط ... في الواقع ، تمت برمجة الكمبيوتر للقيام بأكثر من التعرف على حالات الخطأ. تم دمج مجموعة كاملة من برامج الاسترداد في البرنامج. كان عمل البرنامج ، في هذه الحالة ، هو التخلص من المهام ذات الأولوية الأقل وإعادة إنشاء المهام الأكثر أهمية ... إذا لم يكن الكمبيوتر قد فعل ذلكأدركت هذه المشكلة واتخذت إجراءات الاسترداد ، فأنا أشك في أن تكون أبولو 11 هي الهبوط الناجح على سطح القمر ".

- مارجريت هاميلتون ، مدير مختبر أبولو لبرمجة الكمبيوتر MIT Draper ، كامبريدج ، ماساتشوستس ، "Computer Got Loaded" ، Letter to داتام، مارس شنومكس، شنومكس

كما تم التلميح في وقت سابق ، تطور تطوير البرمجيات منذ تلك الأيام المبكرة لأبولو. استبدلت لغات البرمجة الجديدة عالية المستوى عملية الترميز المملة بـ 1 و 0 إلى الترميز بالكلمات والرموز. وظائف مثل إنشاء رقم عشوائي كانت تتطلب أيامًا من الترميز يتم استبدالها الآن بكتابة سطر أوامر واحد.

بعبارة أخرى ، أصبح ترميز البرامج آليًا وبديهيًا وبشريًا بشكل متزايد مع مرور كل عقد من الزمان. ستستمر هذه الصفات في المستقبل فقط ، لتوجيه تطور تطوير البرمجيات بطرق سيكون لها تأثير عميق على حياتنا اليومية. هذا ما هذا الفصل من مستقبل الحاسبات سوف تستكشف السلسلة.

تطوير البرمجيات للجماهير

يشار إلى عملية استبدال الحاجة إلى الكود 1 و 0 (لغة الآلة) بكلمات ورموز (لغة بشرية) على أنها عملية إضافة طبقات من التجريدات. جاءت هذه الأفكار التجريدية في شكل لغات برمجة جديدة تعمل على أتمتة الوظائف المعقدة أو الشائعة في المجال الذي صُممت من أجله. ولكن خلال أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين ، ظهرت شركات جديدة (مثل Caspio و QuickBase و Mendi) بدأت في تقديم ما يسمى بالمنصات التي لا تحتوي على كود أو برموز منخفضة.

هذه لوحات معلومات سهلة الاستخدام عبر الإنترنت تتيح للمهنيين غير التقنيين إنشاء تطبيقات مخصصة مصممة خصيصًا لاحتياجات أعمالهم عن طريق تجميع الكتل المرئية من التعليمات البرمجية (الرموز / الرسومات). بعبارة أخرى ، بدلاً من قطع الشجرة وتحويلها إلى خزانة ملابس ، فإنك تبنيها باستخدام أجزاء مسبقة الصنع من Ikea.

أثناء استخدام هذه الخدمة لا يزال يتطلب مستوى معينًا من ذكاء الكمبيوتر ، لم تعد بحاجة إلى درجة علمية في علوم الكمبيوتر لا تستخدمها. ونتيجة لذلك ، فإن هذا الشكل من التجريد يمكّن من ظهور ملايين "مطوري البرامج" الجدد في عالم الشركات ، كما أنه يمكّن العديد من الأطفال من تعلم كيفية البرمجة في سن مبكرة.

إعادة تعريف معنى أن تكون مطور برامج

كان هناك وقت كان من الممكن فيه التقاط منظر طبيعي أو وجه شخص على لوحة قماشية فقط. سيتعين على الرسام أن يدرس ويمارس لسنوات كمتدرب ، ويتعلم حرفة الرسم - كيفية مزج الألوان ، والأدوات الأفضل ، والتقنيات الصحيحة لتنفيذ بصري معين. إن تكلفة التجارة وسنوات الخبرة العديدة اللازمة لأدائها بشكل جيد تعني أيضًا أن الرسامين كانوا قلة ومتباعدة.

ثم تم اختراع الكاميرا. وبنقرة زر واحدة ، تم التقاط المناظر الطبيعية والصور الشخصية في ثانية قد يستغرق رسمها أيامًا إلى أسابيع. ومع تحسن الكاميرات ، وأصبحت أرخص ، وأصبحت وفيرة لدرجة أنها أصبحت الآن مدرجة حتى في أبسط الهواتف الذكية ، أصبح التقاط العالم من حولنا نشاطًا شائعًا وغير رسمي يشارك فيه الجميع الآن.

مع تقدم التجريدات ولغات البرامج الجديدة تعمل على أتمتة أعمال تطوير البرامج الروتينية ، ماذا يعني أن تكون مطور برامج في غضون 10 إلى 20 عامًا؟ للإجابة على هذا السؤال ، دعنا نتعرف على كيفية قيام مطوري البرامج المستقبليين على الأرجح ببناء تطبيقات الغد:

* أولاً ، ستختفي جميع أعمال الترميز المعيارية المتكررة. وستحل مكانها مكتبة واسعة من سلوكيات المكونات المحددة مسبقًا ، وواجهة المستخدم ، ومعالجات تدفق البيانات (أجزاء Ikea).

* مثل اليوم ، سيحدد أصحاب العمل أو رواد الأعمال أهدافًا وإنجازات محددة لمطوري البرمجيات لتنفيذها من خلال تطبيقات أو منصات برمجية متخصصة.

* سيعمل هؤلاء المطورون بعد ذلك على رسم إستراتيجية التنفيذ الخاصة بهم والبدء في وضع نماذج أولية للمسودات الأولية لبرامجهم من خلال الوصول إلى مكتبة المكونات الخاصة بهم واستخدام واجهات مرئية لربطها معًا - واجهات مرئية يتم الوصول إليها من خلال الواقع المعزز (AR) أو الواقع الافتراضي (VR).

* أنظمة الذكاء الاصطناعي المتخصصة المصممة لفهم الأهداف والمخرجات التي تنطوي عليها المسودات الأولية للمطورين ، ستعمل بعد ذلك على تحسين تصميم البرنامج الذي تمت صياغته وأتمتة جميع اختبارات ضمان الجودة.

* بناءً على النتائج ، سيطرح الذكاء الاصطناعي بعد ذلك العديد من الأسئلة على المطور (على الأرجح من خلال التواصل اللفظي الشبيه بأليكسا) ، سعياً إلى فهم وتحديد أهداف المشروع وإنجازاته بشكل أفضل ومناقشة كيفية عمل البرنامج في سيناريوهات مختلفة والبيئات.

* بناءً على ملاحظات المطور ، سوف يتعلم الذكاء الاصطناعي تدريجياً نيته أو نيتها ويولد الكود ليعكس أهداف المشروع.

* هذا التعاون بين الإنسان والآلة سيكرر الإصدار بعد إصدار البرنامج حتى يصبح الإصدار النهائي والقابل للتسويق جاهزًا للتنفيذ الداخلي أو للبيع للجمهور.

* في الواقع ، سيستمر هذا التعاون بعد تعرض البرنامج للاستخدام الواقعي. عند الإبلاغ عن أخطاء بسيطة ، سيقوم الذكاء الاصطناعي بإصلاحها تلقائيًا بطريقة تعكس الأهداف الأصلية المرغوبة المحددة أثناء عملية تطوير البرامج. وفي الوقت نفسه ، ستستدعي الأخطاء الأكثر خطورة تعاونًا بين الإنسان والذكاء الاصطناعي لحل المشكلة.

بشكل عام ، سوف يركز مطورو البرامج في المستقبل بدرجة أقل على "الكيفية" وبدرجة أكبر على "ماذا" و "لماذا". سيكونون أقل حرفيًا والمزيد من المهندسين المعماريين. ستكون البرمجة تمرينًا فكريًا سيتطلب أشخاصًا يمكنهم توصيل النوايا والنتائج بشكل منهجي بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها ثم ترميزها تلقائيًا لتطبيق أو منصة رقمية منتهية.

تطوير البرمجيات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

بالنظر إلى القسم أعلاه ، من الواضح أننا نشعر أن الذكاء الاصطناعي سيلعب دورًا مركزيًا بشكل متزايد في مجال تطوير البرمجيات ، ولكن اعتماده ليس فقط لغرض جعل مطوري البرامج أكثر فعالية ، فهناك قوى تجارية وراء هذا الاتجاه أيضًا.

تزداد المنافسة بين شركات تطوير البرمجيات ضراوة مع مرور كل عام. تتنافس بعض الشركات عن طريق شراء منافسيها. يتنافس آخرون على تمايز البرامج. التحدي مع الاستراتيجية الأخيرة هو أنه لا يمكن الدفاع عنها بسهولة. أي ميزة أو تحسين برمجي تقدمه إحدى الشركات لعملائها ، يمكن لمنافسيها نسخها بسهولة نسبية.

لهذا السبب ، ولت الأيام التي تصدر فيها الشركات برامج جديدة كل عام إلى ثلاث سنوات. في هذه الأيام ، تمتلك الشركات التي تركز على التمايز حافزًا ماليًا لإصدار برامج جديدة وإصلاحات البرامج وميزات البرامج على أساس منتظم بشكل متزايد. كلما زادت سرعة ابتكار الشركات ، زادت ولاء العملاء وزيادة تكلفة التحول إلى المنافسين. هذا التحول نحو التسليم المنتظم لتحديثات البرامج المتزايدة هو اتجاه يسمى "التسليم المستمر".

لسوء الحظ ، ليس من السهل التسليم المستمر. بالكاد يمكن لربع شركات البرمجيات اليوم تنفيذ جدول الإصدار المطلوب لهذا الاتجاه. وهذا هو سبب وجود اهتمام كبير باستخدام الذكاء الاصطناعي لتسريع الأمور.

كما تم توضيحه سابقًا ، سيلعب الذكاء الاصطناعي في النهاية دورًا تعاونيًا متزايدًا في صياغة البرمجيات وتطويرها. ولكن على المدى القصير ، تستخدمه الشركات لأتمتة عمليات ضمان الجودة (الاختبار) للبرامج بشكل متزايد. وتقوم شركات أخرى بتجربة استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة توثيق البرامج - وهي عملية تتبع إصدار الميزات والمكونات الجديدة وكيفية إنتاجها وصولاً إلى مستوى الكود.

بشكل عام ، سوف يلعب الذكاء الاصطناعي دورًا مركزيًا بشكل متزايد في تطوير البرمجيات. ستتمتع شركات البرمجيات التي تتقن استخدامه مبكرًا في النهاية بنمو هائل على منافسيها. ولكن لتحقيق مكاسب الذكاء الاصطناعي هذه ، ستحتاج الصناعة أيضًا إلى رؤية التطورات في جانب الأجهزة للأشياء - وسيتناول القسم التالي هذه النقطة بالتفصيل.

البرمجيات كخدمة

تستخدم جميع أنواع المحترفين المبدعين برامج Adobe عند إنشاء أعمال فنية أو تصميمية رقمية. لما يقرب من ثلاثة عقود ، اشتريت برنامج Adobe كقرص مضغوط وامتلكت استخدامه إلى الأبد ، وشراء الإصدارات التي تمت ترقيتها في المستقبل حسب الحاجة. ولكن في منتصف عام 2010 ، غيرت Adobe استراتيجيتها.

بدلاً من شراء أقراص مضغوطة للبرامج تحتوي على مفاتيح ملكية مزعجة بشكل مزعج ، يتعين على عملاء Adobe الآن دفع اشتراك شهري مقابل الحق في تنزيل برنامج Adobe على أجهزتهم الحاسوبية ، وهو برنامج يعمل فقط جنبًا إلى جنب مع اتصال إنترنت منتظم إلى ثابت بخوادم Adobe .

مع هذا التغيير ، لم يعد العملاء يمتلكون برامج Adobe ؛ استأجروها حسب الحاجة. في المقابل ، لم يعد العملاء مضطرون إلى شراء إصدارات محدثة من برامج Adobe باستمرار ؛ طالما أنهم اشتركوا في خدمة Adobe ، فسيكون لديهم دائمًا آخر التحديثات التي يتم تحميلها على أجهزتهم فور الإصدار (غالبًا عدة مرات في السنة).

هذا مثال واحد فقط على أحد أكبر اتجاهات البرامج التي رأيناها في السنوات الأخيرة: كيف ينتقل البرنامج إلى الخدمة بدلاً من منتج مستقل. وليس فقط البرامج المتخصصة الأصغر ، ولكن أنظمة التشغيل بأكملها ، كما رأينا مع إصدار تحديث Microsoft Windows 10. بمعنى آخر ، البرمجيات كخدمة (SaaS).

برامج التعلم الذاتي (SLS)

بناءً على تحول الصناعة نحو SaaS ، يظهر اتجاه جديد في مجال البرامج يجمع بين كل من SaaS و AI. بدأت الشركات الرائدة من Amazon و Google و Microsoft و IBM في تقديم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي كخدمة لعملائها.

بعبارة أخرى ، لم يعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي متاحين إلا لعمالقة البرمجيات ، والآن يمكن لأي شركة ومطور الوصول إلى موارد الذكاء الاصطناعي عبر الإنترنت لبناء برامج التعلم الذاتي (SLS).

سنناقش إمكانات الذكاء الاصطناعي بالتفصيل في سلسلة مستقبل الذكاء الاصطناعي ، ولكن بالنسبة لسياق هذا الفصل ، سنقول إن مطوري البرامج الحاليين والمستقبليين سينشئون SLS لإنشاء أنظمة جديدة تتوقع المهام التي تحتاج إلى القيام بها و ببساطة أكملها تلقائيًا نيابة عنك.

هذا يعني أن مساعد الذكاء الاصطناعي المستقبلي سيتعلم أسلوب عملك في المكتب ويبدأ في إكمال المهام الأساسية لك ، مثل تنسيق المستندات كما تحبها ، وصياغة رسائل البريد الإلكتروني بنبرة صوتك ، وإدارة تقويم عملك والمزيد.

في المنزل ، قد يعني هذا وجود نظام SLS يدير منزلك الذكي المستقبلي ، بما في ذلك مهام مثل التسخين المسبق لمنزلك قبل وصولك أو تتبع البقالة التي تحتاج إلى شرائها.

بحلول عام 2020 وحتى عام 2030 ، ستلعب أنظمة SLS هذه دورًا حيويًا في أسواق الشركات والحكومة والجيش والمستهلكين ، مما يساعد كل منها تدريجياً على تحسين إنتاجيتها وتقليل الهدر بجميع أنواعه. سنغطي تقنية SLS بمزيد من التفاصيل لاحقًا في هذه السلسلة.

ومع ذلك ، هناك فائدة من كل هذا.

الطريقة الوحيدة التي تعمل بها نماذج SaaS و SLS هي إذا استمرت الإنترنت (أو البنية التحتية وراءها) في النمو والتحسين ، جنبًا إلى جنب مع أجهزة الحوسبة والتخزين التي تدير "السحابة" التي تعمل عليها أنظمة SaaS / SLS. لحسن الحظ ، تبدو الاتجاهات التي نتتبعها واعدة.

للتعرف على كيفية نمو الإنترنت وتطوره ، اقرأ مستقبل الإنترنت سلسلة. لمعرفة المزيد حول كيفية تقدم أجهزة الكمبيوتر ، تابع القراءة باستخدام الروابط أدناه!

سلسلة مستقبل الحاسبات

واجهات مستخدم ناشئة لإعادة تعريف الإنسانية: مستقبل أجهزة الكمبيوتر P1

ثورة التخزين الرقمي: مستقبل أجهزة الكمبيوتر P3

قانون مور الباهت لإثارة إعادة التفكير الأساسي في الرقائق الدقيقة: مستقبل أجهزة الكمبيوتر P4

تصبح الحوسبة السحابية لامركزية: مستقبل أجهزة الكمبيوتر P5

لماذا تتنافس الدول على بناء أكبر حواسيب عملاقة؟ مستقبل الحاسبات ص 6

كيف ستغير أجهزة الكمبيوتر الكمومية العالم: مستقبل أجهزة الكمبيوتر P7