Umělá inteligence možná nově definuje programování, ale hluboká znalost kódu musí zůstat klíčová.
Vzestup umělé inteligence přináší do světa vývoje softwaru radikální změny. Asistenční nástroje založené na modelech umělé inteligence (například Cursor) mění způsob, jakým programátoři píší a ladí svůj kód, ale je to dobré pro ty, kteří se učí učit? Je to dobré pro ty, kteří se učí programovat?
Shiv Shanmugam, mladý programátor, který se vydal na cestu programování v roce 2019, se na svém blogu zamyslel nad tím, jak mohl přístup k umělé inteligenci změnit jeho proces učení a co to znamená pro nové generace.
Související článek
Programování před érou AI
Naučit se programovat bez nástrojů AI znamenalo čelit chybám a problémům bez okamžitého řešení. Hlavním zdrojem pomoci byla oficiální dokumentace, tutoriály na YouTube a programátorská fóra. Když jste narazili na syntaktickou chybu, proces ladění mohl být pomalý a vyžadoval velkou dávku trpělivosti.
„Pokud jsem nerozuměl řádku kódu, zíral jsem na něj tak dlouho, dokud mi nedával smysl. Nebo jsem mohl požádat o pomoc na serverech Discord a Stack Overflow. Měl jsem ve zvyku nekopírovat kód z tutoriálů na YouTube, takže mi to usnadňovalo pochopit, co který řádek kódu dělá.“
Ano, bylo to frustrující, ale to vše mělo jednuklíčovouvýhodu: nutilo to studenty pochopit základy programování. Neexistovaly žádné zkratky ani okamžitá řešení; znalosti přicházely na základě experimentování a pokusů a omylů.
A to nejen podporovalo pochopení základní logiky programování, ale také pomáhalo rozvíjet schopnosti řešit problémy.
Vliv umělé inteligence na výuku programování
Dnes naopak průvodci kódem na bázi umělé inteligence umožňují opravit chyby jednoduchým požadavkem. Pokud program nefunguje, namísto ruční analýzy problému jednoduše požádáte umělou inteligenci, aby jej opravila.
Jistě, šetří to čas a odstraňuje frustraci, ale také to snižuje potřebu experimentovat a učit se na vlastní pěst, proč ta která oprava funguje:
„Kdybych ve svých 13 letech měl k dispozici nástroje pro vývoj umělé inteligence, použil bych je k opravě všech chyb, takže jsem rád, že neexistují.“
Jedním z hlavních rizik přílišného spoléhání se na umělou inteligenci je, že by se mohla vytvořit generace programátorů, kteří jednoduše nerozumějí základům informatiky: pokud bude většina práce delegována na umělou inteligenci, z nových vývojářů by se mohli stát pouhý operátoři nástrojů bez schopnosti psát nebo ladit vlastní kód.
Obavy nejsou neopodstatněné: s vývojem technologií je k napsání funkčního softwaru zapotřebí méně manuálních znalostí. Nebo dokonce jen k jeho používání. Stručně řečeno, mohli bychom směřovat k blízké budoucnosti, kdy „programátoři“ již nebudou schopni programovat, i když se o nich stále dá říci, že vytvářejí software.
Vyvážení efektivity a učení
Řešením samozřejmě není zavrhnout umělou inteligenci: je třeba najít rovnováhu mezi jejím používáním a tradičním učením. Nástroje AI mohou být velmi užitečné pro urychlení vývoje, ale je také nezbytné podporovat kulturu nezávislého učení.
Pro nové programátory to může znamenat stanovení osobních pravidel, jako je samostatné řešení chyb před využitím AI, nebo trávení času psaním kódu bez pomoci, aby se posílilo pochopení základních principů.
Shanmugam ostatně zmiňuje, že i když nyní používá nástroje jako Cursor k urychlení tvorby uživatelských rozhraní, pokud jde o projekty v jazycích jako C nebo Rust, raději se vrací k prostředí bez asistence UI, aby si udržel hlubší, samostatné učení.