А Вы, уважаемый, как будто заглядывали в мозг человека и с уверенностью "до винтиков" утверждаете что LLM 1в1 его цифровой клон. Смех на палочке да и только. Когда человек думает, то он НЕ манипулирует словами (если конечно не больной), а ведёт понятийные рассуждения, строит логические заключения и делает осмысленные выводы. То есть то, что в конечном итоге ему и позволило из окружающего мира выделиться в homo sapiens.
Алгоритмика LLM модели это полный антипод, базируется на алгоритмической обработке текстов, данных, настройке модели и не имеет никакого отношения к моделированию мышления человека. Это настроенный автомат который тупо генерирует контент совершенно его не понимая.
На счёт "... Да ещё могут накидать идей..." вряд-ли, так как "знают" НЕ больше чему обучены (на что настроены) по известному людям контенту, а то что подойдут к пределу (а точнее зайдут в тупик), то вполне вероятно.
Точно такие же ИИ-футурологи были и 60 и 50 и 40 лет назад, никуда не делись, только иногда "просыпаются" и по новой активно начинают строить "прогнозы" и давать "советы", которые для здравомыслящих одним словом - туфта.
Для профессионального разработчика (!!! не путать с кодером, вайбкодером и т.п) создание серьезного ПО это по сути и этапам процесс 1в1 проектирования и изготовления сложного технического изделия. Пониманию этого вот уже как полвека. Процесс непосредственного написания программного кода соотносится с этапом изготовления деталей изделия на станках по разработанным техпроцессам. Добавляется только то, что программный код КАЖДОЙ процедуры (не говоря уже о всем проекте) должен быть документирован его автором, если он разрабатывался не по заранее строго задокументированному алгоритму и имеет варианты реализации. То есть программный код "пишется" (не люблю это слово в этом контексте) не только для ЭВМ, но или других людей, которые впоследствии должны его быстро воспринять и внести необходимые коррективы для продолжения жизненного цикла ПО. Это первое.
Профессионалы отчётливо понимают как работают LLM-модели, которые, если говорить упрощенно, являются не чем иным как обученными (точнее настроенными) вероятностными предсказателями следующего по предыдущему и относящемуся к нему контенту. То есть такие модели по своей архитектуре не способны в принципе логически оперировать данными, объектами и понятиями предметной области и строить осмысленный алгоритм как это умеет делать человек специалист. То есть, то что "знают", то и умеют. Это второе.
Статьи с названиями типа ("ИИ начал генерить код для...", "совсем недолго и ИИ заменит программиста" и подобные им) рассчитаны именно на кодеров и несведущих, так как у здравомыслящего профессионала имеется приобретенный во времени стойкий иммунитет к поднятию вокруг ИИ нового хайпа, который воспринимается им не иначе как очередным вводом в заблуждение путем указания ложных целей, а также сознательного или нет (это тема отдельного разговора) обнуления (деквалифицирования) его как специалиста своего дела, а если сказать больше, то и лишения способности самостоятельно думать и принимать осмысленные решения.
Поэтому молодым ИТ-разработчикам остаётся как всегда актуальным совет - учиться у классиков этой профессии, работая с настоящими профессиналами набираться практического опыта и знаний, а главное - самостоятельно думать.
P.S. Автор статьи как бы уже с достаточно большим практическим стажем разработчика ПО, а рассуждения как у типичного HR-менеджера.
Футурологи AI (И) появились на свет 70 лет назад, некоторые давно ушли в мир иной, но появляющиеся на каждом очередном хайповом витке AI (ИИ) наследники активно возбуждаются, начинают рисовать сумрачные картины и давать апокалиптические прогнозы будущего, насмотревшись перед этим голливудских творений или, в силу своей недообразованности, оказавшись жертвами зомбирования другими футурологами и авторами очередного AI(ИИ), которые делают это ради скорейшей монетизации своих программных продуктов.
Технологии бывают разные, приносящие людям пользу, а бывают и со знаком минус или просто лживые, для которых просвещение масс и луддизм с доказательствами очень кстати. Что и уместно применять для нынешнего (на очередном витке) хайпа вокруг ИИ (AI), поднятого в основнов его разработчиками и пропагандистами для скорейшей монетизации своих творений. Здравомыслящие специалисты понимают тупиковость подхода реализации некоего универсального ("на все случаи жизни") ИИ базирующегося на LLM-моделях. Ибо это, упрощённо говоря, настройка модели на вероятностное предсказание следующего по предыдущему и по окружающему контексту, проводимая на колоссальном объеме в основном текстовых данных измеряемом в петабайтах и миллиардами параметров с которыми работает сама LLM-модель ИИ. Не надо пояснять, что интеллект человека строится на совершенно другом - оценке фактов, понятийных рассуждениях и логических выводах. То есть всего того, что позволило ему выделиться из окружающего мира в homo sapiens. Отличие, как видите уважаемый, принципиальное.
Никто и не собирается оспаривать применение современных технологий ИИ там, где это разумно, профессионально обосновано и полезно. Но когда в обертке ИИ подкидывают некую фальш или вводят в заблуждение, то против такого товара и луддизм тоже будет полезен.
Под производством ПО понимается создание программного продукта для потребителя, а программный код носитель этого продукта. Программный код может бы надёжным или не очень надежным, соответственно и такой сам продукт. Программный продукт во времени может терять потребительский спрос, но, в отличие от материальных объектов, при соблюдении программой среды (оболочки) в которой он функционирует, оставаться вечно работающим. Качество программного продукта всецело зависит от квалификации исполнения этапов его проектирования и изготовления. Поддержка надежности работы программного кода и его функциональное улучшение потребуются на всем жизненном цикле продукта. Поэтому, основным требованием к программному коду, помимо надёжности, должно быть его рабочее документирование для дальнейшей удобной поддержки во времени другими разработчиками.
Для профессионального разработчика (!!! не путать с кодером, кодировщиком и т.п) создание серьезного ПО это по сути и этапам процесс 1в1 проектирования и изготовления сложного технического изделия. Пониманию этого вот уже как полвека. Процесс написания программного кода соотносится с этапом изготовления деталей изделия на станках по разработанным техпроцессам. Добавляется только то, что программный код КАЖДОЙ процедуры (не говоря уже о всем проекте) должен быть документирован его автором если он писался не по заранее задокументированному алгоритму и имеет варианты написания. То есть программный код "пишется" (не люблю это слово в этом контексте) не только для ЭВМ, но или других людей, которые впоследствии должны его быстро воспринять и внести необходимые коррективы для продолжения жизненного цикла ПО.
Статьи с названиями типа ("ИИ начал генерить код для...") рассчитаны именно на кодеров, так как у здравомыслящего профессионала на этот счёт должен быть приобретенный во времени стойкий иммунитет и восприятие поднятого хайпа не иначе как попыток сознательного и целенаправленного обнуления (деквалифицирования) его как специалиста своего дела, если не сказать больше - лишения способности самостоятельно думать и принимать осмысленные решения.
Поэтому автору статьи можно только посоветовать спокойно относиться к происходящему и смотреть на него сквозь пальцы.
Суть в том, что кто пишет подобные статьи, им даже в голову не приходит задать себе простой вопрос: а как же этот самый ИИ формирует свои ответы, даёт советы и принимает решения ? Все LLM модели построенные на нейросетях, если говорить по простому, есть не что как вероятностные алгоритмы предсказания по предыдущему контексту и его окружению. Эти модели настраиваются путем обработки колоссальных объемов текстов, измеряемыми даже в петабайтах и состоят из миллиардов связанных между собой параметров. То есть они НЕ оперируют понятиями и не строят логические выводы и рассуждения как это способен делать человеческий интеллект. Отсюда уже можно делать вывод, что это тупиковый путь для создания некоего универсального ИИ "на все случаи жизни". Разумное их применение это создание отдельных моделей для решения конкретных прикладных задач и обученных (точнее настроенных) на проверенной информации и данных предметной области, где они могут выполнять функции интеллектуального помощника для специалиста этой области.
Точнее формулировать как задача эфф.использования пространства полки, а НЕ площади для расположения товара.
Товары (продукты) надо подразделять по категориям спроса:
ежедневного - 3-ех дневного, недельного, месячного и от этого планировать их расположение (ближе, дальше).
Сохранять по возможности локацию товара (продуктов) на полках, чтобы покупателю было привычнее их находить и экономить время. В больших супермаркетах на мониторе-покупателя по названию товара показывать на плане магазина его расположение на полке и маршрут в эту точку от места монитора.
По недоступности товара на полке (кончился, кончается), но при наличии на складе магазина, в информационной системе управления работой магазина иметь доступ к базе данных информационной системы продажи и через нее контролировать кол-во оставшегося товара на полке.
Кол-во единиц "face-товара" напрямую зависит от площади полки и удобства упаковки для ее расположения "лицом" к покупателю.
Как видно из всего выше сказанного, SQL-запросы напрямую относятся только к реализации пункта 4.
По набору данных в примере это элементарная задача выборки и группировки данных из реляционной БД, которые уже только потом экспортируются (выгружаются) в Excel и в нем строят графики и прочее. На вопрос же ПОЧЕМУ "на прошлой неделе (месяце) у Иванова было больше (меньше) продаж чем за последнюю (последний), а у Сидорова все наоборот", то по составу таких данных достоверный ответ в принципе получить ни от кого невозможно (в том числе и от ИИ), ибо нет в них необходимой для ответа информации, например, сколько за временной период кол-во покупателей было в магазине, какой их возраст и у тех кто покупал товар. Причин тут может быть несколько и самых разных, в том числе и какая была погода. Типичная статья пропагандиста ИИ.
Прежде всего обладать знаниями математической статистики и теории вероятностей, как пользователь уметь работать с инструментами типа Excel и пакетами прикладных программ. Разработчиком же самих инструментов аналитик вовсе быть НЕ обязан (это к Python'у), так как это работа и функции других специалистов. Знание теории РБД и SQL будет плюсом для самостоятельного получения необходимых данных, хотя по специфике и сложности это работа тоже другого специалиста, который может выполнять ее по просьбе аналитика.
Добро. Правильная методика обучения программированию - это самое первое и самое важное условие входа в профессию разработчика программного обеспечения для ЭВМ. Программирование начинать изучать надо не с самого ЯП, а с простейших структур данных, стандартных операторов манипулирования ими, умению планировать и разрабатывать алгоритмы на псевдокоде или даже блок-схемах. Затем уже научиться перекладывать их на синтаксис конкретного ЯП, который должен в первую очередь быть наглядным и простым для восприятия. Это как в фигурном катании, если с самого начала правильно не научат "ставить конек", то есть не заложить основу, то дальше будет намного сложнее переучиваться.
Шел НЕ от языка программирования, как инструмента решения задачи, т.е. разработки для нее ПО (программы), а ОТ самой задачи и поставленных к ней требований заказчиком. Из возможных вариантов (т.е. из нескольких ЯП) выбирался тот, с помощью которого было проще себе и впоследствии другим людям быстрее разобраться в документированном программном коде и самостоятельно выполнять его поддержку. Приходилось работать на FORTRAN'е, PL/I, COBOL'е, FoxPro, Pascal'e, Basic'e, VB, VBA, C# и даже Assembler'e, но путь был от задачи, а не от ЯП. Если требований никто не выставлял, то по приоритету выбирался наиболее подходящий или доступный ЯП.
Высоко профессиональный программист-разработчик НИКОГДА НЕ БУДЕТ сравнивать между собой языки программирования и говорить, что такой-то всех лучше других, прекрасно понимая, что нет и не может быть в "природе" универсального ЯП на "все случаи жизни". Слово "УСТАРЕВАЕТ" непосредственно к языкам программирования НЕ подходит в принципе, ибо они не материальные обьекты на текущее состояние которых влияет время или окружающая среда. Вчера кто-то хвалил C++, сегодня кто-то хвалит Python, а завтра он же с ещё большим рвением будет нахваливать Alligator.
Из классики политэкономии капитализма: "в той системе" которая уже очень и очень давно "выстроена" (не только на наших глазах), для капиталиста (собственника средств производства) главной целью была, есть и таковой останется это получение любыми возможными способами максимальной прибыли. Наемный труд работников, как расходный инструмент достижения этой цели, при первой же возможности будет замещаться машинами, автоматами - роботами, а сейчас и ИИ.
Как пример, вспоминается один случай из очень-очень давней истории, где-то середины 70'х когда пошли в серию ЕС-ЭВМ. В отдел главного технолога вдруг заявился программист и поначалу очень серьезно многих напугал заявлением что через три года все потеряют работу так как разработку тех-процессов возьмет на себя новая ЭВМ и все станут ее операторами. Правда к счастью все вскоре пришли в нормальное чувство. Нечто подобное наблюдается и сейчас, через 50 лет спустя на новом уровне очередного хайпа с ИИ активно поднятого его разработчиками и пропагандистами для скорейшей монетизации своих творений. Для нормально мыслящего человека это одним словом - туфта, но озабочивает то, что многие в нее искренне верят.
Полные антиподы.
А Вы, уважаемый, как будто заглядывали в мозг человека и с уверенностью "до винтиков" утверждаете что LLM 1в1 его цифровой клон. Смех на палочке да и только. Когда человек думает, то он НЕ манипулирует словами (если конечно не больной), а ведёт понятийные рассуждения, строит логические заключения и делает осмысленные выводы. То есть то, что в конечном итоге ему и позволило из окружающего мира выделиться в homo sapiens.
Алгоритмика LLM модели это полный антипод, базируется на алгоритмической обработке текстов, данных, настройке модели и не имеет никакого отношения к моделированию мышления человека. Это настроенный автомат который тупо генерирует контент совершенно его не понимая.
Здравомыслящие на это не поведутся.
Почему LLM приближаются к своему пределу тут
https://share.google/icr41aP9B3VnRuOxY
... идеологии/политики, а также, что не мало важно, зависеть и от социально экономической модели самого общества.
На счёт "... Да ещё могут накидать идей..." вряд-ли, так как "знают" НЕ больше чему обучены (на что настроены) по известному людям контенту, а то что подойдут к пределу (а точнее зайдут в тупик), то вполне вероятно.
Почему LLM приближаются к своему пределу https://share.google/icr41aP9B3VnRuOxY
Точно такие же ИИ-футурологи были и 60 и 50 и 40 лет назад, никуда не делись, только иногда "просыпаются" и по новой активно начинают строить "прогнозы" и давать "советы", которые для здравомыслящих одним словом - туфта.
Для профессионального разработчика (!!! не путать с кодером, вайбкодером и т.п) создание серьезного ПО это по сути и этапам процесс 1в1 проектирования и изготовления сложного технического изделия. Пониманию этого вот уже как полвека. Процесс непосредственного написания программного кода соотносится с этапом изготовления деталей изделия на станках по разработанным техпроцессам. Добавляется только то, что программный код КАЖДОЙ процедуры (не говоря уже о всем проекте) должен быть документирован его автором, если он разрабатывался не по заранее строго задокументированному алгоритму и имеет варианты реализации. То есть программный код "пишется" (не люблю это слово в этом контексте) не только для ЭВМ, но или других людей, которые впоследствии должны его быстро воспринять и внести необходимые коррективы для продолжения жизненного цикла ПО. Это первое.
Профессионалы отчётливо понимают как работают LLM-модели, которые, если говорить упрощенно, являются не чем иным как обученными (точнее настроенными) вероятностными предсказателями следующего по предыдущему и относящемуся к нему контенту. То есть такие модели по своей архитектуре не способны в принципе логически оперировать данными, объектами и понятиями предметной области и строить осмысленный алгоритм как это умеет делать человек специалист. То есть, то что "знают", то и умеют. Это второе.
Статьи с названиями типа ("ИИ начал генерить код для...", "совсем недолго и ИИ заменит программиста" и подобные им) рассчитаны именно на кодеров и несведущих, так как у здравомыслящего профессионала имеется приобретенный во времени стойкий иммунитет к поднятию вокруг ИИ нового хайпа, который воспринимается им не иначе как очередным вводом в заблуждение путем указания ложных целей, а также сознательного или нет (это тема отдельного разговора) обнуления (деквалифицирования) его как специалиста своего дела, а если сказать больше, то и лишения способности самостоятельно думать и принимать осмысленные решения.
Поэтому молодым ИТ-разработчикам остаётся как всегда актуальным совет - учиться у классиков этой профессии, работая с настоящими профессиналами набираться практического опыта и знаний, а главное - самостоятельно думать.
P.S. Автор статьи как бы уже с достаточно большим практическим стажем разработчика ПО, а рассуждения как у типичного HR-менеджера.
Футурологи AI (И) появились на свет 70 лет назад, некоторые давно ушли в мир иной, но появляющиеся на каждом очередном хайповом витке AI (ИИ) наследники активно возбуждаются, начинают рисовать сумрачные картины и давать апокалиптические прогнозы будущего, насмотревшись перед этим голливудских творений или, в силу своей недообразованности, оказавшись жертвами зомбирования другими футурологами и авторами очередного AI(ИИ), которые делают это ради скорейшей монетизации своих программных продуктов.
Технологии бывают разные, приносящие людям пользу, а бывают и со знаком минус или просто лживые, для которых просвещение масс и луддизм с доказательствами очень кстати. Что и уместно применять для нынешнего (на очередном витке) хайпа вокруг ИИ (AI), поднятого в основнов его разработчиками и пропагандистами для скорейшей монетизации своих творений. Здравомыслящие специалисты понимают тупиковость подхода реализации некоего универсального ("на все случаи жизни") ИИ базирующегося на LLM-моделях. Ибо это, упрощённо говоря, настройка модели на вероятностное предсказание следующего по предыдущему и по окружающему контексту, проводимая на колоссальном объеме в основном текстовых данных измеряемом в петабайтах и миллиардами параметров с которыми работает сама LLM-модель ИИ. Не надо пояснять, что интеллект человека строится на совершенно другом - оценке фактов, понятийных рассуждениях и логических выводах. То есть всего того, что позволило ему выделиться из окружающего мира в homo sapiens. Отличие, как видите уважаемый, принципиальное.
Никто и не собирается оспаривать применение современных технологий ИИ там, где это разумно, профессионально обосновано и полезно. Но когда в обертке ИИ подкидывают некую фальш или вводят в заблуждение, то против такого товара и луддизм тоже будет полезен.
Под производством ПО понимается создание программного продукта для потребителя, а программный код носитель этого продукта. Программный код может бы надёжным или не очень надежным, соответственно и такой сам продукт. Программный продукт во времени может терять потребительский спрос, но, в отличие от материальных объектов, при соблюдении программой среды (оболочки) в которой он функционирует, оставаться вечно работающим. Качество программного продукта всецело зависит от квалификации исполнения этапов его проектирования и изготовления. Поддержка надежности работы программного кода и его функциональное улучшение потребуются на всем жизненном цикле продукта. Поэтому, основным требованием к программному коду, помимо надёжности, должно быть его рабочее документирование для дальнейшей удобной поддержки во времени другими разработчиками.
Для профессионального разработчика (!!! не путать с кодером, кодировщиком и т.п) создание серьезного ПО это по сути и этапам процесс 1в1 проектирования и изготовления сложного технического изделия. Пониманию этого вот уже как полвека. Процесс написания программного кода соотносится с этапом изготовления деталей изделия на станках по разработанным техпроцессам. Добавляется только то, что программный код КАЖДОЙ процедуры (не говоря уже о всем проекте) должен быть документирован его автором если он писался не по заранее задокументированному алгоритму и имеет варианты написания. То есть программный код "пишется" (не люблю это слово в этом контексте) не только для ЭВМ, но или других людей, которые впоследствии должны его быстро воспринять и внести необходимые коррективы для продолжения жизненного цикла ПО.
Статьи с названиями типа ("ИИ начал генерить код для...") рассчитаны именно на кодеров, так как у здравомыслящего профессионала на этот счёт должен быть приобретенный во времени стойкий иммунитет и восприятие поднятого хайпа не иначе как попыток сознательного и целенаправленного обнуления (деквалифицирования) его как специалиста своего дела, если не сказать больше - лишения способности самостоятельно думать и принимать осмысленные решения.
Поэтому автору статьи можно только посоветовать спокойно относиться к происходящему и смотреть на него сквозь пальцы.
Суть в том, что кто пишет подобные статьи, им даже в голову не приходит задать себе простой вопрос: а как же этот самый ИИ формирует свои ответы, даёт советы и принимает решения ? Все LLM модели построенные на нейросетях, если говорить по простому, есть не что как вероятностные алгоритмы предсказания по предыдущему контексту и его окружению. Эти модели настраиваются путем обработки колоссальных объемов текстов, измеряемыми даже в петабайтах и состоят из миллиардов связанных между собой параметров. То есть они НЕ оперируют понятиями и не строят логические выводы и рассуждения как это способен делать человеческий интеллект. Отсюда уже можно делать вывод, что это тупиковый путь для создания некоего универсального ИИ "на все случаи жизни". Разумное их применение это создание отдельных моделей для решения конкретных прикладных задач и обученных (точнее настроенных) на проверенной информации и данных предметной области, где они могут выполнять функции интеллектуального помощника для специалиста этой области.
Кратко:
Точнее формулировать как задача эфф.использования пространства полки, а НЕ площади для расположения товара.
Товары (продукты) надо подразделять по категориям спроса:
ежедневного - 3-ех дневного, недельного, месячного и от этого планировать их расположение (ближе, дальше).
Сохранять по возможности локацию товара (продуктов) на полках, чтобы покупателю было привычнее их находить и экономить время. В больших супермаркетах на мониторе-покупателя по названию товара показывать на плане магазина его расположение на полке и маршрут в эту точку от места монитора.
По недоступности товара на полке (кончился, кончается), но при наличии на складе магазина, в информационной системе управления работой магазина иметь доступ к базе данных информационной системы продажи и через нее контролировать кол-во оставшегося товара на полке.
Кол-во единиц "face-товара" напрямую зависит от площади полки и удобства упаковки для ее расположения "лицом" к покупателю.
Как видно из всего выше сказанного, SQL-запросы напрямую относятся только к реализации пункта 4.
По набору данных в примере это элементарная задача выборки и группировки данных из реляционной БД, которые уже только потом экспортируются (выгружаются) в Excel и в нем строят графики и прочее. На вопрос же ПОЧЕМУ "на прошлой неделе (месяце) у Иванова было больше (меньше) продаж чем за последнюю (последний), а у Сидорова все наоборот", то по составу таких данных достоверный ответ в принципе получить ни от кого невозможно (в том числе и от ИИ), ибо нет в них необходимой для ответа информации, например, сколько за временной период кол-во покупателей было в магазине, какой их возраст и у тех кто покупал товар. Причин тут может быть несколько и самых разных, в том числе и какая была погода. Типичная статья пропагандиста ИИ.
Прежде всего обладать знаниями математической статистики и теории вероятностей, как пользователь уметь работать с инструментами типа Excel и пакетами прикладных программ. Разработчиком же самих инструментов аналитик вовсе быть НЕ обязан (это к Python'у), так как это работа и функции других специалистов. Знание теории РБД и SQL будет плюсом для самостоятельного получения необходимых данных, хотя по специфике и сложности это работа тоже другого специалиста, который может выполнять ее по просьбе аналитика.
"... для работы Windows 13 потребуется выделенный процессор с вычислительной мощностью не менее ..."
Туфта.
Добро. Правильная методика обучения программированию - это самое первое и самое важное условие входа в профессию разработчика программного обеспечения для ЭВМ. Программирование начинать изучать надо не с самого ЯП, а с простейших структур данных, стандартных операторов манипулирования ими, умению планировать и разрабатывать алгоритмы на псевдокоде или даже блок-схемах. Затем уже научиться перекладывать их на синтаксис конкретного ЯП, который должен в первую очередь быть наглядным и простым для восприятия. Это как в фигурном катании, если с самого начала правильно не научат "ставить конек", то есть не заложить основу, то дальше будет намного сложнее переучиваться.
Шел НЕ от языка программирования, как инструмента решения задачи, т.е. разработки для нее ПО (программы), а ОТ самой задачи и поставленных к ней требований заказчиком. Из возможных вариантов (т.е. из нескольких ЯП) выбирался тот, с помощью которого было проще себе и впоследствии другим людям быстрее разобраться в документированном программном коде и самостоятельно выполнять его поддержку. Приходилось работать на FORTRAN'е, PL/I, COBOL'е, FoxPro, Pascal'e, Basic'e, VB, VBA, C# и даже Assembler'e, но путь был от задачи, а не от ЯП. Если требований никто не выставлял, то по приоритету выбирался наиболее подходящий или доступный ЯП.
Высоко профессиональный программист-разработчик НИКОГДА НЕ БУДЕТ сравнивать между собой языки программирования и говорить, что такой-то всех лучше других, прекрасно понимая, что нет и не может быть в "природе" универсального ЯП на "все случаи жизни". Слово "УСТАРЕВАЕТ" непосредственно к языкам программирования НЕ подходит в принципе, ибо они не материальные обьекты на текущее состояние которых влияет время или окружающая среда. Вчера кто-то хвалил C++, сегодня кто-то хвалит Python, а завтра он же с ещё большим рвением будет нахваливать Alligator.
Из классики политэкономии капитализма: "в той системе" которая уже очень и очень давно "выстроена" (не только на наших глазах), для капиталиста (собственника средств производства) главной целью была, есть и таковой останется это получение любыми возможными способами максимальной прибыли. Наемный труд работников, как расходный инструмент достижения этой цели, при первой же возможности будет замещаться машинами, автоматами - роботами, а сейчас и ИИ.
Как пример, вспоминается один случай из очень-очень давней истории, где-то середины 70'х когда пошли в серию ЕС-ЭВМ. В отдел главного технолога вдруг заявился программист и поначалу очень серьезно многих напугал заявлением что через три года все потеряют работу так как разработку тех-процессов возьмет на себя новая ЭВМ и все станут ее операторами. Правда к счастью все вскоре пришли в нормальное чувство. Нечто подобное наблюдается и сейчас, через 50 лет спустя на новом уровне очередного хайпа с ИИ активно поднятого его разработчиками и пропагандистами для скорейшей монетизации своих творений. Для нормально мыслящего человека это одним словом - туфта, но озабочивает то, что многие в нее искренне верят.