सॉफ्टवेयर विकास का भविष्य: कंप्यूटर का भविष्य P2

1969 में, नील आर्मस्ट्रांग और बज़ एल्ड्रिन चंद्रमा पर कदम रखने वाले पहले इंसान होने के बाद अंतरराष्ट्रीय नायक बन गए। लेकिन जब ये अंतरिक्ष यात्री कैमरे के नायक थे, ऐसे हजारों अनसंग नायक हैं, जो उनकी भागीदारी के बिना, चंद्रमा पर पहली बार उतरना असंभव नहीं होता। इन नायकों में से कुछ सॉफ्टवेयर डेवलपर थे जिन्होंने उड़ान को कोडित किया था। क्यों?

खैर, उस समय जो कंप्यूटर मौजूद थे, वे आज की तुलना में कहीं अधिक सरल थे। वास्तव में, औसत व्यक्ति का घिसा-पिटा स्मार्टफोन अपोलो 11 अंतरिक्ष यान (और उस मामले के लिए 1960 के दशक के सभी नासा) की तुलना में अधिक शक्तिशाली परिमाण के कई आदेश हैं। इसके अलावा, उस समय के कंप्यूटरों को विशेष सॉफ्टवेयर डेवलपर्स द्वारा कोडित किया गया था, जिन्होंने सबसे बुनियादी मशीनी भाषाओं में सॉफ्टवेयर प्रोग्राम किया था: एजीसी असेंबली कोड या बस, 1s और 0s।

संदर्भ के लिए, इन गुमनाम नायकों में से एक, अपोलो अंतरिक्ष कार्यक्रम के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग डिवीजन के निदेशक, मार्गरेट हैमिल्टन, और उनकी टीम को कोड का एक पहाड़ लिखना पड़ा (नीचे चित्रित) कि आज की प्रोग्रामिंग भाषाओं का उपयोग करके प्रयास के एक अंश का उपयोग करके लिखा जा सकता था।

(ऊपर चित्रित किया गया है मार्गरेट हैमिल्टन अपोलो 11 सॉफ्टवेयर वाले कागज के ढेर के बगल में खड़ा है।)

और आजकल के विपरीत जहां सॉफ्टवेयर डेवलपर्स संभावित परिदृश्यों के लगभग 80-90 प्रतिशत के लिए कोड करते हैं, अपोलो मिशन के लिए, उनके कोड को हर चीज का हिसाब देना पड़ता था। इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, मार्गरेट ने स्वयं कहा:

"चेकलिस्ट मैनुअल में एक त्रुटि के कारण, मिलनसार रडार स्विच गलत स्थिति में रखा गया था। इसके कारण यह कंप्यूटर को गलत सिग्नल भेजता था। परिणाम यह था कि कंप्यूटर को लैंडिंग के लिए अपने सभी सामान्य कार्यों को करने के लिए कहा जा रहा था। नकली डेटा का एक अतिरिक्त भार प्राप्त करते समय जो अपने समय का 15% खर्च करता था। कंप्यूटर (या बल्कि इसमें मौजूद सॉफ़्टवेयर) यह पहचानने के लिए पर्याप्त स्मार्ट था कि उसे प्रदर्शन करने की तुलना में अधिक कार्य करने के लिए कहा जा रहा था। फिर इसे भेजा गया एक अलार्म बजाना, जिसका मतलब अंतरिक्ष यात्री के लिए था, मैं इस समय जितना काम कर रहा था उससे कहीं अधिक कार्यों से भरा हुआ हूं, और मैं केवल अधिक महत्वपूर्ण कार्यों को रखने जा रहा हूं; यानी, लैंडिंग के लिए आवश्यक ... वास्तव में , कंप्यूटर को त्रुटि स्थितियों को पहचानने से अधिक करने के लिए प्रोग्राम किया गया था। पुनर्प्राप्ति कार्यक्रमों का एक पूरा सेट सॉफ़्टवेयर में शामिल किया गया था। इस मामले में सॉफ़्टवेयर की कार्रवाई कम प्राथमिकता वाले कार्यों को समाप्त करना और अधिक महत्वपूर्ण कार्यों को फिर से स्थापित करना था ... अगर कंप्यूटर नहीं होताइस समस्या को पहचाना और वसूली की कार्रवाई की, मुझे संदेह है कि अगर अपोलो 11 सफल चंद्रमा लैंडिंग होता तो यह होता।"

- मार्गरेट हैमिल्टन, अपोलो फ्लाइट कंप्यूटर प्रोग्रामिंग एमआईटी ड्रेपर लेबोरेटरी, कैम्ब्रिज, मैसाचुसेट्स के निदेशक, "कंप्यूटर गॉट लोडेड", को पत्र डाटामेशन, मार्च 1, 1971

जैसा कि पहले संकेत दिया गया था, सॉफ्टवेयर विकास उन शुरुआती अपोलो दिनों से विकसित हुआ है। नई उच्च-स्तरीय प्रोग्रामिंग भाषाओं ने 1s और 0s के साथ कोडिंग की थकाऊ प्रक्रिया को शब्दों और प्रतीकों के साथ कोडिंग में बदल दिया। एक यादृच्छिक संख्या उत्पन्न करने जैसे कार्य जिन्हें कोडिंग के दिनों की आवश्यकता होती थी, अब एक एकल कमांड लाइन लिखकर प्रतिस्थापित किया जाता है।

दूसरे शब्दों में, सॉफ्टवेयर कोडिंग प्रत्येक गुजरते दशक के साथ तेजी से स्वचालित, सहज और मानव बन गई है। ये गुण केवल भविष्य में जारी रहेंगे, सॉफ्टवेयर विकास के विकास को इस तरह से निर्देशित करेंगे कि हमारे दिन-प्रतिदिन के जीवन पर गहरा प्रभाव पड़ेगा। यह क्या है इस अध्याय का कंप्यूटर का भविष्य श्रृंखला का पता लगाएगी।

जनता के लिए सॉफ्टवेयर विकास

शब्दों और प्रतीकों (मानव भाषा) के साथ कोड 1s और 0s (मशीन भाषा) की आवश्यकता को बदलने की प्रक्रिया को अमूर्तता की परतों को जोड़ने की प्रक्रिया के रूप में जाना जाता है। ये अमूर्तन नई प्रोग्रामिंग भाषाओं के रूप में आए हैं जो उस क्षेत्र के लिए जटिल या सामान्य कार्यों को स्वचालित करते हैं जिसके लिए उन्हें डिज़ाइन किया गया था। लेकिन 2000 के दशक की शुरुआत के दौरान, नई कंपनियां उभरीं (जैसे कैस्पियो, क्विकबेस और मेंडी) जिन्होंने नो-कोड या लो-कोड प्लेटफॉर्म कहलाने की पेशकश शुरू की।

ये उपयोगकर्ता के अनुकूल, ऑनलाइन डैशबोर्ड हैं जो गैर-तकनीकी पेशेवरों को कोड (प्रतीक/ग्राफिक्स) के दृश्य ब्लॉकों को एक साथ स्नैप करके अपने व्यवसाय की आवश्यकताओं के अनुरूप कस्टम ऐप बनाने में सक्षम बनाते हैं। दूसरे शब्दों में, एक पेड़ को काटने और उसे ड्रेसिंग कैबिनेट में बदलने के बजाय, आप इसे आइकिया के पूर्व-फ़ैशन वाले भागों का उपयोग करके बनाते हैं।

इस सेवा का उपयोग करने के लिए अभी भी एक निश्चित स्तर के कंप्यूटर की आवश्यकता है, अब आपको कंप्यूटर विज्ञान की डिग्री की आवश्यकता नहीं है, इसका उपयोग करें। नतीजतन, अमूर्तता का यह रूप कॉर्पोरेट जगत में लाखों नए "सॉफ़्टवेयर डेवलपर्स" के उदय को सक्षम कर रहा है, और यह कई बच्चों को यह सीखने में सक्षम कर रहा है कि कम उम्र में कैसे कोड करना है।

एक सॉफ्टवेयर डेवलपर होने के अर्थ को फिर से परिभाषित करना

एक समय था जब एक परिदृश्य या किसी व्यक्ति का चेहरा केवल एक कैनवास पर कैद किया जा सकता था। एक चित्रकार को एक प्रशिक्षु के रूप में वर्षों तक अध्ययन और अभ्यास करना होगा, पेंटिंग के शिल्प को सीखना होगा- रंगों को कैसे मिलाना है, कौन से उपकरण सबसे अच्छे हैं, किसी विशिष्ट दृश्य को निष्पादित करने की सही तकनीक। व्यापार की लागत और इसे अच्छी तरह से करने के लिए आवश्यक कई वर्षों के अनुभव का मतलब यह भी था कि चित्रकार कम और बहुत दूर थे।

फिर कैमरे का आविष्कार हुआ। और एक बटन के क्लिक के साथ, परिदृश्य और पोर्ट्रेट एक सेकंड में कैप्चर किए गए थे जो अन्यथा पेंट करने में कई दिनों से लेकर हफ्तों तक का समय लेते थे। और जैसे-जैसे कैमरे बेहतर होते गए, सस्ते होते गए, और एक ऐसे बिंदु तक बहुतायत से बन गए, जहां वे अब सबसे बुनियादी स्मार्टफोन में भी शामिल हो गए, हमारे आस-पास की दुनिया को कैप्चर करना एक सामान्य और आकस्मिक गतिविधि बन गई, जिसमें अब हर कोई भाग लेता है।

जैसे-जैसे एब्स्ट्रैक्शन आगे बढ़ता है और नई सॉफ्टवेयर भाषाएं अधिक नियमित सॉफ्टवेयर विकास कार्य को स्वचालित करती हैं, 10 से 20 वर्षों में सॉफ्टवेयर डेवलपर होने का क्या मतलब होगा? इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, आइए जानें कि भविष्य के सॉफ़्टवेयर डेवलपर कल के अनुप्रयोगों के निर्माण के बारे में कैसे जानेंगे:

*सबसे पहले, सभी मानकीकृत, दोहराव वाले कोडिंग कार्य गायब हो जाएंगे। इसके स्थान पर पूर्वनिर्धारित घटक व्यवहारों, UI और डेटा-प्रवाह जोड़तोड़ (Ikea भागों) का एक विशाल पुस्तकालय होगा।

*आज की तरह, नियोक्ता या उद्यमी सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए विशिष्ट सॉफ्टवेयर एप्लिकेशन या प्लेटफॉर्म के माध्यम से निष्पादित करने के लिए विशिष्ट लक्ष्यों और डिलिवरेबल्स को परिभाषित करेंगे।

*ये डेवलपर तब अपनी निष्पादन रणनीति तैयार करेंगे और अपने घटक पुस्तकालय तक पहुंचकर और उन्हें एक साथ जोड़ने के लिए दृश्य इंटरफेस का उपयोग करके अपने सॉफ़्टवेयर के शुरुआती ड्राफ्ट को प्रोटोटाइप करना शुरू कर देंगे- ऑगमेंटेड रियलिटी (एआर) या वर्चुअल रियलिटी (वीआर) के माध्यम से एक्सेस किए गए विज़ुअल इंटरफेस।

*विशेषकृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणालियाँ जो उनके डेवलपर के प्रारंभिक ड्राफ्ट द्वारा निहित लक्ष्यों और डिलिवरेबल्स को समझने के लिए डिज़ाइन की गई हैं, फिर ड्राफ्ट किए गए सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन को परिष्कृत करेंगी और सभी गुणवत्ता आश्वासन परीक्षण को स्वचालित करेंगी।

*परिणामों के आधार पर, एआई डेवलपर से कई प्रश्न पूछेगा (संभवतः मौखिक, एलेक्सा जैसे संचार के माध्यम से), परियोजना के लक्ष्यों और डिलिवरेबल्स को बेहतर ढंग से समझने और परिभाषित करने की मांग करेगा और चर्चा करेगा कि सॉफ्टवेयर को विभिन्न परिदृश्यों में कैसे कार्य करना चाहिए। और वातावरण।

*डेवलपर की प्रतिक्रिया के आधार पर, एआई धीरे-धीरे उसके इरादे को सीखेगा और परियोजना के लक्ष्यों को दर्शाने के लिए कोड तैयार करेगा।

*यह आगे और पीछे, मानव-मशीन सहयोग सॉफ़्टवेयर के संस्करण के बाद संस्करण को तब तक पुनरावृत्त करेगा जब तक कि एक समाप्त और विपणन योग्य संस्करण आंतरिक कार्यान्वयन के लिए या जनता को बिक्री के लिए तैयार न हो।

*वास्तव में, यह सहयोग तब भी जारी रहेगा जब सॉफ्टवेयर वास्तविक दुनिया के उपयोग के संपर्क में आ जाएगा। जैसा कि साधारण बग की सूचना दी जाती है, एआई उन्हें स्वचालित रूप से इस तरह से ठीक कर देगा जो सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रिया के दौरान उल्लिखित मूल, वांछित लक्ष्यों को दर्शाता है। इस बीच, अधिक गंभीर बग समस्या को हल करने के लिए मानव-एआई सहयोग की मांग करेंगे।

कुल मिलाकर, भविष्य के सॉफ़्टवेयर डेवलपर 'कैसे' पर कम और 'क्या' और 'क्यों' पर अधिक ध्यान देंगे। वे शिल्पकार कम और वास्तुकार अधिक होंगे। प्रोग्रामिंग एक बौद्धिक अभ्यास होगा जिसके लिए ऐसे लोगों की आवश्यकता होगी जो एक तरीके से इरादे और परिणामों को इस तरह से संप्रेषित कर सकें कि एक एआई समझ सके और फिर एक तैयार डिजिटल एप्लिकेशन या प्लेटफॉर्म को ऑटो-कोड कर सके।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संचालित सॉफ्टवेयर विकास

उपरोक्त अनुभाग को देखते हुए, यह स्पष्ट है कि हमें लगता है कि एआई सॉफ्टवेयर विकास के क्षेत्र में तेजी से केंद्रीय भूमिका निभाएगा, लेकिन इसे अपनाना विशुद्ध रूप से सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को अधिक प्रभावी बनाने के उद्देश्य से नहीं है, इस प्रवृत्ति के पीछे व्यावसायिक ताकतें भी हैं।

सॉफ्टवेयर विकास कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा हर गुजरते साल के साथ तेज होती जा रही है। कुछ कंपनियां अपने प्रतिस्पर्धियों को खरीदकर प्रतिस्पर्धा करती हैं। अन्य सॉफ्टवेयर भेदभाव पर प्रतिस्पर्धा करते हैं। बाद की रणनीति के साथ चुनौती यह है कि यह आसानी से बचाव योग्य नहीं है। कोई भी सॉफ्टवेयर सुविधा या सुधार जो एक कंपनी अपने ग्राहकों को प्रदान करती है, उसके प्रतियोगी सापेक्ष आसानी से कॉपी कर सकते हैं।

इसी वजह से वे दिन गए जब कंपनियां हर एक से तीन साल में नया सॉफ्टवेयर जारी करती थीं। इन दिनों, भेदभाव पर ध्यान केंद्रित करने वाली कंपनियों के पास नए सॉफ़्टवेयर, सॉफ़्टवेयर फ़िक्सेस और सॉफ़्टवेयर सुविधाओं को तेजी से नियमित आधार पर जारी करने के लिए वित्तीय प्रोत्साहन है। जितनी तेजी से कंपनियां नवाचार करती हैं, उतनी ही वे ग्राहकों की वफादारी को बढ़ाती हैं और प्रतिस्पर्धियों के लिए स्विच करने की लागत में वृद्धि करती हैं। वृद्धिशील सॉफ़्टवेयर अद्यतनों के नियमित वितरण की ओर यह बदलाव एक प्रवृत्ति है जिसे "निरंतर वितरण" कहा जाता है।

दुर्भाग्य से, निरंतर वितरण आसान नहीं है। आज की सॉफ्टवेयर कंपनियों में से बमुश्किल एक चौथाई इस प्रवृत्ति की मांग की गई रिलीज शेड्यूल को निष्पादित कर सकती है। और यही कारण है कि चीजों को गति देने के लिए AI का उपयोग करने में बहुत रुचि है।

जैसा कि पहले बताया गया है, एआई अंततः सॉफ्टवेयर प्रारूपण और विकास में एक तेजी से सहयोगी भूमिका निभाएगा। लेकिन अल्पावधि में, कंपनियां सॉफ्टवेयर के लिए गुणवत्ता आश्वासन (परीक्षण) प्रक्रियाओं को तेजी से स्वचालित करने के लिए इसका उपयोग कर रही हैं। और अन्य कंपनियां सॉफ्टवेयर दस्तावेज़ीकरण को स्वचालित करने के लिए एआई का उपयोग करने के साथ प्रयोग कर रही हैं-नई सुविधाओं और घटकों के रिलीज को ट्रैक करने की प्रक्रिया और उन्हें कोड स्तर तक कैसे बनाया गया था।

कुल मिलाकर, एआई तेजी से सॉफ्टवेयर विकास में केंद्रीय भूमिका निभाएगा। वे सॉफ्टवेयर कंपनियां जो इसके उपयोग में जल्दी महारत हासिल करती हैं, अंततः अपने प्रतिस्पर्धियों पर घातीय वृद्धि का आनंद लेंगी। लेकिन इन एआई लाभों को महसूस करने के लिए, उद्योग को चीजों के हार्डवेयर पक्ष में प्रगति देखने की भी आवश्यकता होगी- अगला भाग इस बिंदु पर विस्तृत होगा।

एक सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर

डिजिटल कला या डिज़ाइन कार्य बनाते समय सभी प्रकार के रचनात्मक पेशेवर Adobe सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं। लगभग तीन दशकों के लिए, आपने Adobe के सॉफ़्टवेयर को एक सीडी के रूप में खरीदा और भविष्य में अपग्रेड किए गए संस्करणों को आवश्यकतानुसार खरीदते हुए, इसका उपयोग हमेशा के लिए किया। लेकिन 2010 के मध्य में, Adobe ने अपनी रणनीति बदल दी।

कष्टप्रद विस्तृत स्वामित्व कुंजियों के साथ सॉफ़्टवेयर सीडी खरीदने के बजाय, Adobe ग्राहकों को अब अपने कंप्यूटिंग डिवाइसों पर Adobe सॉफ़्टवेयर डाउनलोड करने के अधिकार के लिए मासिक सदस्यता का भुगतान करना होगा, सॉफ़्टवेयर जो केवल Adobe सर्वर से नियमित-से-निरंतर इंटरनेट कनेक्शन के साथ काम करेगा .

इस परिवर्तन के साथ, ग्राहकों के पास Adobe सॉफ़्टवेयर का स्वामित्व नहीं रह गया है; उन्होंने इसे आवश्यकतानुसार किराए पर लिया। बदले में, ग्राहकों को अब लगातार Adobe सॉफ़्टवेयर के उन्नत संस्करण खरीदने की आवश्यकता नहीं है; जब तक वे Adobe सेवा की सदस्यता लेते हैं, उनके पास हमेशा नवीनतम अपडेट उनके डिवाइस पर तुरंत रिलीज़ होने पर (अक्सर एक वर्ष में कई बार) अपलोड होते हैं।

यह हाल के वर्षों में हमारे द्वारा देखे गए सबसे बड़े सॉफ़्टवेयर रुझानों में से एक का केवल एक उदाहरण है: एक स्टैंडअलोन उत्पाद के बजाय सॉफ़्टवेयर कैसे सेवा में परिवर्तित हो रहा है। और न केवल छोटे, विशेष सॉफ्टवेयर, बल्कि संपूर्ण ऑपरेटिंग सिस्टम, जैसा कि हमने माइक्रोसॉफ्ट के विंडोज 10 अपडेट के रिलीज के साथ देखा है। दूसरे शब्दों में, एक सेवा के रूप में सॉफ्टवेयर (सास)।

सेल्फ लर्निंग सॉफ्टवेयर (SLS)

सास की ओर उद्योग में बदलाव पर निर्माण, सॉफ्टवेयर स्पेस में एक नया चलन उभर रहा है जो सास और एआई दोनों को जोड़ता है। Amazon, Google, Microsoft, और IBM की अग्रणी कंपनियों ने अपने ग्राहकों को एक सेवा के रूप में अपने AI इंफ्रास्ट्रक्चर की पेशकश शुरू कर दी है।

दूसरे शब्दों में, एआई और मशीन लर्निंग अब केवल सॉफ्टवेयर दिग्गजों के लिए उपलब्ध नहीं है, अब कोई भी कंपनी और डेवलपर सेल्फ-लर्निंग सॉफ्टवेयर (एसएलएस) बनाने के लिए ऑनलाइन एआई संसाधनों का उपयोग कर सकते हैं।

हम आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस श्रृंखला के अपने भविष्य में एआई की क्षमता पर विस्तार से चर्चा करेंगे, लेकिन इस अध्याय के संदर्भ में, हम कहेंगे कि वर्तमान और भविष्य के सॉफ्टवेयर डेवलपर्स नए सिस्टम बनाने के लिए एसएलएस बनाएंगे जो उन कार्यों का अनुमान लगाते हैं जिन्हें करने की आवश्यकता है और बस उन्हें आपके लिए स्वतः पूर्ण करें।

इसका मतलब है कि भविष्य में एआई सहायक कार्यालय में आपकी कार्यशैली सीखेगा और आपके लिए बुनियादी कार्यों को पूरा करना शुरू कर देगा, जैसे दस्तावेज़ों को आपकी पसंद के अनुसार प्रारूपित करना, आपके ईमेल को आपके स्वर में प्रारूपित करना, आपके कार्य कैलेंडर को प्रबंधित करना और बहुत कुछ।

घर पर, इसका मतलब यह हो सकता है कि एक एसएलएस सिस्टम आपके भविष्य के स्मार्ट घर का प्रबंधन करता है, जिसमें आपके आने से पहले अपने घर को प्री-हीटिंग करना या आपके द्वारा खरीदे जाने वाले किराने के सामान पर नज़र रखना शामिल है।

2020 और 2030 के दशक तक, ये एसएलएस सिस्टम कॉर्पोरेट, सरकार, सैन्य और उपभोक्ता बाजारों में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाएंगे, धीरे-धीरे प्रत्येक को अपनी उत्पादकता में सुधार करने और सभी प्रकार के कचरे को कम करने में मदद करेंगे। हम इस श्रृंखला में बाद में एसएलएस तकनीक को और अधिक विस्तार से कवर करेंगे।

हालाँकि, इस सब में एक पकड़ है।

सास और एसएलएस मॉडल काम करने का एकमात्र तरीका यह है कि अगर इंटरनेट (या इसके पीछे का बुनियादी ढांचा) कंप्यूटिंग और स्टोरेज हार्डवेयर के साथ-साथ इन सास / एसएलएस सिस्टम को संचालित करने वाले 'क्लाउड' को चलाने वाले कंप्यूटिंग और स्टोरेज हार्डवेयर के साथ बढ़ता और सुधार करता रहता है। शुक्र है, हम जिन रुझानों पर नज़र रख रहे हैं, वे आशाजनक लग रहे हैं।

इंटरनेट कैसे विकसित और विकसित होगा, इसके बारे में जानने के लिए हमारा पढ़ें इंटरनेट का भविष्य श्रृंखला। कंप्यूटर हार्डवेयर कैसे आगे बढ़ेगा, इसके बारे में और जानने के लिए, नीचे दिए गए लिंक का उपयोग करके पढ़ें!

कंप्यूटर श्रृंखला का भविष्य

मानवता को फिर से परिभाषित करने के लिए उभरते यूजर इंटरफेस: कंप्यूटर का भविष्य P1

डिजिटल भंडारण क्रांति: कंप्यूटर का भविष्य P3

माइक्रोचिप्स के मौलिक पुनर्विचार के लिए एक लुप्त होती मूर का नियम: कंप्यूटर का भविष्य P4

क्लाउड कंप्यूटिंग विकेंद्रीकृत हो जाती है: कंप्यूटर का भविष्य P5

देश सबसे बड़े सुपर कंप्यूटर बनाने के लिए क्यों प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं? कंप्यूटर का भविष्य P6

क्वांटम कंप्यूटर कैसे बदलेंगे दुनिया: कंप्यूटर का भविष्य P7