Каждый день мы видим всё больше новостей о том, как разрабатываются новые модели искусственного интеллекта, всё чаще слышим, что нейросети могут делать за человека практически всё.
Мы пообщались с Иваном Кривовым, ведущим frontend-разработчиком Университета Иннополис, преподавателем курсов «Frontend-разработчик» и «Fullstack-разработчик», и узнали, может ли помочь искусственный интеллект во фронтенд-разработке, станет ли он угрозой и каким специалистам лучше нейросети не использовать.
На каких этапах нейросети, например, ChatGPT, помогут фронтенд-разработчику?
1. Автоматизация
ИИ может помочь автоматизировать рутинные и повторяющиеся задачи: анализ данных, оптимизацию кода, его тестирование и даже создание дизайна интерфейса приложения.
2. Улучшение пользовательского опыта
ChatGPT умеет анализировать пользовательское поведение на веб-сайте или в веб-приложении: он предсказывает предпочтения и создаёт на основе этого персонализированные рекомендации по улучшению.
3. Визуализация данных
Нейросеть может помочь фронтенд-разработчику создать продвинутые и интерактивные визуализации данных. Особенно эта помощь необходима при работе с большими объёмами информации и сложными диаграммами.
4. Интеллектуальные интерфейсы
Искусственный интеллект за вас может создать «умный» интерфейс, способный взаимодействовать с пользователями, распознавать голосовые команды, анализировать естественный язык и предлагать контекстно-зависимый контент.
5. Разработка и поддержка
ChatGPT можно использовать для написания и автоматического тестирования кода. Также нейросеть делает рерайты с одного языка программирования на другой, предсказывает возможные ошибки и сбои, оптимизирует процесс разработки.
В каких задачах фронтенд-разработчика нейросети точно не справятся?
1. Творческий дизайнИИ может помочь с автоматизированными элементами дизайна и созданием определенных визуализаций, однако вопросы творчества, уникальности и чувства стиля всё ещё остаются вне его компетенции. В этом случае нейросеть может предоставить фронтенд-разработчику вдохновение и идеи, но не заменит его собственную творческую интуицию.
2. Сложность и уникальность разработки
Когда проект требует уникального подхода, специфического решения или рассмотрения сложных проблем, стандартные алгоритмы ИИ не смогут обеспечить необходимый результат. В этом случае фронтенд-разработчику придётся вручную применить свои знания и опыт.
3. Взаимодействие с пользователями
Нейросети могут быть полезны при анализе данных и предсказании предпочтений пользователей, но вопросы эмоциональной и социальной адаптации или восприятия и взаимодействия человека остаются для них без ответа. Фронтенд-разработчику важно учитывать все эти аспекты и ориентироваться, опять-таки, на свой опыт создания удобного и привлекательного интерфейса.
Каким образом нейросети могут быть ассистентами в учёбе?
1. Персонализация учебного планаИИ может создать индивидуальный план вашего обучения, учитывая уровень знаний, полагаясь на способности и предпочтения. Кроме того, он может предложить дополнительные материалы и задания для восполнения пробелов.
2. Улучшение понимания материала
ИИ может объяснить сложные концепции, помочь в решении непонятных задач и подобрать упражнения для закрепления материала.
3. Обратная связь и оценка
Нейросеть способна оценивать работы студента, обращать его внимание на ошибки и предлагать конструктивные рекомендации для улучшения производительности и понимания темы.
Насколько нейросети полезны в обучении вы можете проверить на курсах «Frontend-разработчик» и «Fullstack-разработчик». С их помощью можно освоить востребованные профессии, которые не под силу заменить искусственным интеллектом.
