Concordo muito com a opinião do professor Andrew Ng, a programação assistida por IA realmente pode permitir que pessoas com uma base em linguagens de programação existentes aprendam rapidamente uma nova linguagem, ao mesmo tempo que ele enfatizou a importância de entender os conceitos centrais por trás da linguagem.
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No entanto, é ainda importante entender os conceitos por trás das diferentes linguagens. É por isso que aprender pelo menos uma linguagem como Python ainda pode te proporcionar uma base sólida para melhor orientar o LLM a gerar código em Python ou em outras linguagens. Se você transitar de uma linguagem de programação para outra que possa realizar tarefas semelhantes mas com uma sintaxe diferente — por exemplo, de JS para TS, ou de C++ para Java, ou de Rust para Go — uma vez que você domine os conceitos da primeira linguagem, você também dominará a maior parte dos conceitos necessários para orientar o LLM a escrever código na segunda linguagem. (Embora TensorFlow e PyTorch não sejam linguagens de programação, aprender os conceitos de aprendizado profundo por trás do TensorFlow também facilita que você faça com que o LLM escreva código em PyTorch para você, e vice-versa!) Além disso, você será capaz de entender a maior parte do código gerado (pode ser que o LLM precise te ajudar a explicar um pouco).
As diferentes linguagens de programação refletem diferentes abordagens para a organização do cálculo, e entender esses conceitos ainda é muito importante. Por exemplo, se uma pessoa não entender conceitos como arrays, dicionários, cache e memória, então o desempenho dela ao pedir a um LLM para escrever código na maioria das linguagens será um pouco pior.
Da mesma forma, um desenvolvedor Python que deseja fazer mais desenvolvimento front-end com JS se beneficiará imensamente se puder aprender alguns conceitos por trás dos sistemas front-end. Por exemplo, se você quiser que o LLM construa o front-end usando o framework React, entender o seguinte será muito útil: como o React divide o front-end em componentes de UI reutilizáveis e como ele atualiza a estrutura de dados DOM que determina como a página da web aparece. Assim, você poderá fazer exigências mais precisas ao LLM e, em caso de problemas, saberá como corrigi-los. Da mesma forma, se você quiser que o LLM o ajude a escrever código CUDA ou ROCm, entender como a GPU organiza o cálculo e a memória também será muito útil.
Assim como uma pessoa que domina várias línguas humanas pode se comunicar mais facilmente com os outros, o LLM também está permitindo que os desenvolvedores construam sistemas de forma mais fácil em vários ambientes. Se você ainda não tentou, eu recomendo que experimente fazer com que o LLM escreva algum código na língua que você gostaria de aprender, mas que talvez ainda não tenha encontrado tempo para estudar, para ver se ele pode ajudá-lo a colocar algumas novas aplicações em funcionamento.
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Concordo muito com a opinião do professor Andrew Ng, a programação assistida por IA realmente pode permitir que pessoas com uma base em linguagens de programação existentes aprendam rapidamente uma nova linguagem, ao mesmo tempo que ele enfatizou a importância de entender os conceitos centrais por trás da linguagem.
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No entanto, é ainda importante entender os conceitos por trás das diferentes linguagens. É por isso que aprender pelo menos uma linguagem como Python ainda pode te proporcionar uma base sólida para melhor orientar o LLM a gerar código em Python ou em outras linguagens. Se você transitar de uma linguagem de programação para outra que possa realizar tarefas semelhantes mas com uma sintaxe diferente — por exemplo, de JS para TS, ou de C++ para Java, ou de Rust para Go — uma vez que você domine os conceitos da primeira linguagem, você também dominará a maior parte dos conceitos necessários para orientar o LLM a escrever código na segunda linguagem. (Embora TensorFlow e PyTorch não sejam linguagens de programação, aprender os conceitos de aprendizado profundo por trás do TensorFlow também facilita que você faça com que o LLM escreva código em PyTorch para você, e vice-versa!) Além disso, você será capaz de entender a maior parte do código gerado (pode ser que o LLM precise te ajudar a explicar um pouco).
As diferentes linguagens de programação refletem diferentes abordagens para a organização do cálculo, e entender esses conceitos ainda é muito importante. Por exemplo, se uma pessoa não entender conceitos como arrays, dicionários, cache e memória, então o desempenho dela ao pedir a um LLM para escrever código na maioria das linguagens será um pouco pior.
Da mesma forma, um desenvolvedor Python que deseja fazer mais desenvolvimento front-end com JS se beneficiará imensamente se puder aprender alguns conceitos por trás dos sistemas front-end. Por exemplo, se você quiser que o LLM construa o front-end usando o framework React, entender o seguinte será muito útil: como o React divide o front-end em componentes de UI reutilizáveis e como ele atualiza a estrutura de dados DOM que determina como a página da web aparece. Assim, você poderá fazer exigências mais precisas ao LLM e, em caso de problemas, saberá como corrigi-los. Da mesma forma, se você quiser que o LLM o ajude a escrever código CUDA ou ROCm, entender como a GPU organiza o cálculo e a memória também será muito útil.
Assim como uma pessoa que domina várias línguas humanas pode se comunicar mais facilmente com os outros, o LLM também está permitindo que os desenvolvedores construam sistemas de forma mais fácil em vários ambientes. Se você ainda não tentou, eu recomendo que experimente fazer com que o LLM escreva algum código na língua que você gostaria de aprender, mas que talvez ainda não tenha encontrado tempo para estudar, para ver se ele pode ajudá-lo a colocar algumas novas aplicações em funcionamento.
Continue a construir!
André