CC BY
22
Правильное использование мьютексов, семафоров, асинхронных операций и конкурентных структур данных позволяет избежать проблем синхронизации и обеспечить стабильную работу системы. Однако, необходимо быть внимательным и осторожным при проектировании и реализации синхронизации, чтобы избежать возможных проблем производительности и состояний. Список использованной литературы:
1. Silberschatz, A., Galvin, P. B., & Gagne, G. Operating System Concepts. 2018.
2. Herlihy, M. P., & Shavit, N. The Art of Multiprocessor Programming. 2008.
3. Lamport, L. Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System. 1978.
© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., 2023
УДК 004.7
Черемисин Д.Г.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Мкртчян В.Р.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ПОЧЕМУ НЕЙРОСЕТИ НЕ ЗАМЕНЯТ ПРОГРАММИСТОВ Аннотация
В последние годы нейросети и искусственный интеллект (ИИ) получили широкое распространение и существенное внимание в различных областях. С развитием глубокого обучения и возможностей нейросетей возникает вопрос: заменят ли они программистов? Однако, несмотря на продвижение и успехи нейросетей, есть несколько ключевых аргументов, почему они не смогут полностью заменить программистов.
Ключевые слова
Нейросети, программисты, искусственный интеллект, проектирование, адаптация, управление данными, качество данных, креативность, человеческий фактор.
Рассмотрим основные причины, почему нейросети не смогут заменить программистов:
1. Требуется экспертное знание: Нейросети и ИИ могут быть мощными инструментами для автоматизации и решения задач. Однако их разработка, обучение и настройка требуют экспертного знания и понимания алгоритмов, архитектур и методологий. Программисты, обладающие специализированными знаниями в области машинного обучения, глубокого обучения и нейросетей, играют важную роль в создании и развитии таких систем [1].
2. Проектирование и адаптация: Разработка нейросетей требует определенного уровня проектирования и адаптации под конкретные задачи. Программисты играют ключевую роль в определении целей и требований проекта, выборе подходящих алгоритмов и архитектуры нейросети, а также в оптимизации и настройке модели. Они также могут вносить изменения и улучшения в нейросети на основе обратной связи и результатов экспериментов [2].
3. Управление данными: Нейросети требуют больших объемов данных для обучения и обработки. Однако, сами по себе нейросети не могут гарантировать качество данных или правильность их интерпретации. Программисты играют важную роль в сборе, предварительной обработке и управлении данными, а также в обеспечении их качества и правильности.
4. Решение нетипичных проблем: Нейросети могут быть эффективными в решении задач, для которых имеется большой объем данных и четкие правила. Однако, когда сталкиваются с нетипичными или неструктурированными проблемами, требуется креативность и интуиция человека. Программисты могут применять свои знания и навыки для нахождения нестандартных решений, а также для анализа и интерпретации результатов нейросетей [3].
5. Человеческий фактор: Нейросети и ИИ могут быть мощными инструментами, но они не могут заменить человеческое присутствие и понимание. Программисты могут работать с пользователями и клиентами, понимать их потребности и требования, а также обеспечивать поддержку и обновление системы [4].
В итоге, хотя нейросети и ИИ имеют большой потенциал и могут автоматизировать множество задач, они не могут полностью заменить программистов. Разработка и применение нейросетей требуют экспертных знаний, проектирования, управления данными и решения нетипичных проблем. Программисты играют важную роль в создании, развитии и поддержке таких систем, а их креативность, аналитические способности и человеческое присутствие остаются незаменимыми в процессе работы с нейросетями и ИИ.
Список использованной литературы:
1. Domingos, P. The Master Algorithm: How the Quest for the Ultimate Learning Machine Will Remake Our World. 2018.
2. Marcus, G. Rebooting AI: Building Artificial Intelligence We Can Trust. 2018.
3. Russell, S., & Norvig, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach. 2016.
4. Crawford, K. The Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. 2019.
© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., 2023
УДК 004.7
Черемисин Д.Г.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Мкртчян В.Р.
Бакалавр
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
БЕЗОПАСНАЯ РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Аннотация
В современном мире информационных технологий безопасность программного обеспечения стала одним из ключевых приоритетов для организаций и разработчиков. Все чаще мы сталкиваемся с новостями о кибератаках, утечках данных и нарушениях конфиденциальности. Поэтому безопасная
