Soll ich Programmieren als Zweitsprache lernen?

Ich kann nicht programmieren Und es stört mich, weil es heutzutage bei so vielen Büchern, Kursen und Camps so viele Gelegenheiten zum Lernen gibt. Ich glaube, ich würde die Maschinenrevolution besser verstehen, wenn ich ihre Sprache sprechen würde. Soll ich es wenigstens versuchen? ”

-Code-Extraktion


Liebe Decoder,
Ihre Bereitschaft, die „Sprache“ von Maschinen zu sprechen, erinnert mich an Ted Chiangs Kurzgeschichte „The Evolution of Human Science“. Die Geschichte stellt sich eine Zukunft vor, in der fast alle akademischen Disziplinen jetzt von “Übermenschen” kontrolliert werden, deren Weltverständnis das menschlicher Experten bei weitem übertrifft. Berichte über neue metahumane Entdeckungen – obwohl sie angeblich auf Englisch verfasst und in wissenschaftlichen Zeitschriften veröffentlicht werden, die jeder lesen kann – sind so komplex und technisch undurchsichtig, dass menschliche Wissenschaftler in eine Rolle verbannt wurden, die Theologen ähnelt und versucht, obskure Texte zu interpretieren Willen Gottes für die mittelalterlichen Scholastiker. Anstatt originelle Forschung zu betreiben, praktizieren diese Möchtegern-Gelehrten nun die Kunst der Hermeneutik.

Vor nicht allzu langer Zeit galt Programmieren als eine der zukunftsweisendsten Fähigkeiten, die eine Person zur technologischen Elite machte, die unsere Zukunft bestimmen würde. Chiangs Geschichte, die erstmals im Jahr 2000 veröffentlicht wurde, war vorausschauend in ihrer Fähigkeit, die Grenzen dieses Wissens vorherzusagen. In Bereichen wie Deep Learning und anderen Formen fortschrittlicher künstlicher Intelligenz wirken viele Technologen bereits eher wie Theologen oder Alchemisten denn als „Experten“ im modernen Sinne des Wortes: Obwohl sie den Rohcode schreiben, sind sie oft nicht in der Lage, die Entstehung zu erklären von hohen Fähigkeiten Das Niveau, das sich ihre Software während des Trainings an den Datensätzen entwickelt. (Man erinnert sich noch an den Schock, als David Silver, leitender Forschungswissenschaftler bei DeepMind, 2016 darauf beharrte, dass er nicht erklären könne, wie AlphaGo – ein von ihm entwickeltes Programm – es geschafft habe, seine erfolgreiche Strategie zu entwickeln: „Das hat er selbst herausgefunden“, Silver sagte, durch ihren eigenen Reflexions- und Analyseprozess.“).

Inzwischen haben Algorithmen wie GPT-3 oder Copilot von GitHub gelernt, wie man Code schreibt, was Debatten darüber auslöste, ob Softwareentwickler, deren Beruf einst eine ruhige Insel im kommenden Tsunami der Automatisierung war, bald irrelevant werden könnten – und existenzielle Sorgen über das eigene Ich entfachten . Programmierung. Szenarien einer außer Kontrolle geratenen KI verlassen sich seit langem auf die Möglichkeit, dass Maschinen lernen, sich selbst zu entwickeln, und obwohl Codierungsalgorithmen nicht im Begriff sind, die Skynet-Übernahme zu beginnen, werfen sie dennoch berechtigte Bedenken hinsichtlich der wachsenden Undurchsichtigkeit unserer Technologien auf. KI hat schließlich eine tief verwurzelte Tendenz, proprietäre Lösungen zu finden und benutzerdefinierte Sprachen zu erstellen, die für Menschen nicht intuitiv sind. Viele beginnen sich verständlicherweise zu fragen: Was passiert, wenn Menschen keinen Code mehr lesen können?

Ich sage all dies, Decoder, indem ich die krassen Tatsachen anerkenne und Ihre Ambitionen nicht herabsetze, die ich für sehr lobenswert halte. Für das, was es wert ist, scheinen mir die vorherrschenden Bedenken über die Veralterung von Programmierern alarmierend und verfrüht. Automatisierten Code gibt es seit Jahrzehnten in irgendeiner Form (denken Sie an die Web-Editoren der 90er Jahre, die HTML und CSS erstellt haben), und selbst die derzeit fortschrittlichsten Codierungsalgorithmen sind anfällig für geringfügige Fehler und erfordern wenig menschliche Überwachung. Mir scheint auch, dass Sie nicht so sehr darauf aus sind, Programmieren zum Beruf zu machen, sondern eher von einem tieferen Sinn für Neugier angetrieben werden. Vielleicht denken Sie an die kreativen Freuden von Amateuren – Beiträge zu Open-Source-Projekten oder Vorschläge zur Behebung kleinerer Fehler in Software, die Sie regelmäßig verwenden. Oder vielleicht sind Sie fasziniert von der Möglichkeit, langweilige Aspekte Ihrer Arbeit zu automatisieren. Was Sie sich am meisten wünschen, wenn ich Ihre Frage richtig verstehe, ist ein breiteres Verständnis der Sprache, die so viel modernem Leben zugrunde liegt.

Es gibt überzeugende Argumente dafür, dass Codieren heute eine wesentliche Form der Alphabetisierung ist – dass das Verständnis von Datenstrukturen, Algorithmen und Programmiersprachen genauso wichtig ist wie Lesen und Schreiben, wenn es darum geht, die größeren Ideologien zu verstehen, in denen wir uns befinden beteiligt. Es ist natürlich normal, dem Bestatter nicht zu vertrauen. (Hobby-Entwickler werden oft dafür herabgesetzt, dass sie gerade genug wissen, um ein Chaos anzurichten, die Syntax von Programmiersprachen beherrschen, aber nicht die Voraussicht und Einsicht haben, die erforderlich sind, um erfolgreiche Produkte zu erstellen.) Aber diese Vergesslichkeit der Erfahrung könnte als systemin angesehen werden Demut. Ein Vorteil des Amateurwissens besteht darin, dass es die Neugier weckt, einfach indem es den Neuling davon überzeugt, wie wenig er weiß. In einem Zeitalter vereinfachter, benutzerfreundlicher Schnittstellen ist es verlockend, unsere Technologien für bare Münze zu nehmen, ohne auf die Anreize und Pläne zu achten, die unter der Oberfläche lauern. Aber wenn Sie mehr über die zugrunde liegende Architektur erfahren, werden Ihnen grundlegende Fragen in den Sinn kommen: Wie wird Code in elektrische Impulse übersetzt? Wie verändert Softwaredesign auf subtile Weise die Benutzererfahrung? Was ist der Kernwert von Prinzipien wie Open Access, Sharing und Digital Commons? Zum Beispiel scheinen soziale Plattformen für den durchschnittlichen Benutzer darauf ausgelegt zu sein, Sie mit Ihren Freunden zu verbinden und nützliche Informationen weiterzugeben. Das Bewusstsein dafür, wie eine Website strukturiert ist, führt jedoch unweigerlich dazu, kritischer darüber nachzudenken, wie man ihre Funktionen organisiert, um das Interesse zu wecken, robuste Datentrichter zu erstellen und soziale Grafiken zu monetarisieren.

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Letztendlich hat dieses Wissen das Potenzial, uns gegen Fatalismus zu impfen. Diejenigen, die verstehen, wie und warum die Software erstellt wird, werden ihr Design weniger wahrscheinlich als unvermeidlich akzeptieren. Ich habe über die Maschinenrevolution gesprochen, aber es ist erwähnenswert, dass die berühmtesten historischen Revolutionen (die von Menschen begonnenen) das Ergebnis von Massenbildung in Kombination mit technologischer Innovation waren. Die Erfindung des Buchdrucks und die Nachfrage nach Büchern der neu gebildeten Öffentlichkeit legten den Grundstein für die protestantische Reformation sowie für die Französische und Amerikanische Revolution. Nachdem ein großer Teil des Publikums selbst lesen konnte, begannen sie, die Autorität von Priestern und Königen und die Unausweichlichkeit herrschender Annahmen in Frage zu stellen.

Die Kader der Technologen, die unsere dringendsten ethischen Fragen abwägen – zu Datengerechtigkeit, Automatisierung und KI-Werten – betonen häufig die Notwendigkeit einer umfassenderen öffentlichen Debatte, aber ein nuancierter Dialog ist schwierig, wenn der Öffentlichkeit grundlegende Kenntnisse über die betreffenden Technologien fehlen. (Man muss sich zum Beispiel nur eine kürzliche Anhörung eines Unterausschusses des US-Repräsentantenhauses ansehen, um zu sehen, wie weit die Gesetzgeber vom Verständnis der Technologien gekommen sind, die sie regulieren wollen.) Die New York Times Fortgeschrittene KI-Modelle werden „hinter verschlossenen Türen“ entwickelt, bemerkt der Technologieautor Kevin Rose, und neugierige Säkularisten sind zunehmend gezwungen, esoterische Berichte über ihr Innenleben abzutun – oder Expertenerklärungen zum Glauben anzunehmen. „Bei Informationen über [these technologies] Beworben“, schreibt er, „wird oft durch Unternehmens-PR gemildert oder in obskuren wissenschaftlichen Arbeiten begraben. “

Wenn Xiangs Geschichte ein Beispiel dafür ist, wie wichtig es ist, Menschen „auf dem Laufenden“ zu halten, liefert sie auch ein akkurates Argument dafür, sicherzustellen, dass der Kreis des Wissens so groß wie möglich ist. Da die künstliche Intelligenz unsere Sprachen immer besser beherrscht und uns mit ihrer Fähigkeit, auf eine Weise zu lesen, zu schreiben und zu sprechen, in Erstaunen versetzt, in der wir uns einigermaßen menschlich fühlen können, ist das Bedürfnis der Menschen, Programmierdialekte zu verstehen, zu allem geworden. dringender. Und je mehr Menschen von uns dieses Argument vorbringen können, desto eher bleiben wir die Urheber der Maschinenrevolution und nicht ihre Übersetzer.

treu,

Wolken


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Dieser Artikel erscheint in der Ausgabe März 2023. Abonniere jetzt.

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