최신 개발에서의 머신 러닝과 신경망

### IT 분야의 신경망 및 머신 러닝 애플리케이션 살펴보기
* 🤖 신경망과 머신러닝(ML)이 우리 생활에 점점 더 많이 통합되면서 **프로그래머를 대체할 가능성**에 대한 우려가 커지고 있습니다.
* 💼 블라딜렌은 IT 분야에서 20년 이상의 경력을 쌓은 전문가인 에브게니 콜레스니코프를 소개하며 **통신, 생명공학 등 다양한 분야에서 머신러닝의 적용 사례**에 대해 설명합니다.
* 📊 인공지능(AI)은 다양한 분야를 포괄하며, **머신러닝은 기계가 결정론적 코드를 실행하는 것이 아니라 데이터를 통해 학습하는 하위 집합**입니다.
* 🧠 신경망의 개념은 인간의 두뇌에 비유할 수 있는데, **퍼셉트론이라는 모델**을 활용하여 들어오는 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리고 작업을 자동화하고 뇌 기능을 어느 정도 복제할 수 있습니다.
* 🌾 머신러닝은 농업 분야에서 위성 이미지를 분석하는 데 적용되어 **식량 생산량을 크게 절감**할 수 있으며, 생명공학 분야에서는 **단백질 상호작용을 이해**하여 질병을 퇴치하는 데 도움을 줍니다.
* 💻 Yandex에서 머신러닝은 **추천 알고리즘 및 자동화된 테스트**와 같은 다양한 애플리케이션을 지원하여 개발자의 효율성과 생산성을 향상시킵니다.
* 🛠 코드 제안을 통해 개발자를 돕기 위해 설계된 Yandex 코드 도우미는 이제 **코딩 효율성을 개선**하고 프로그래머의 정신적 부담을 줄이기 위해 공개적으로 사용할 수 있습니다.
* 📅 다가오는 Yandex Scale 컨퍼런스에서는 이러한 발전과 개발자에게 미치는 영향에 대해 논의하고 **최신 IT 및 프로그래밍 환경에서 머신러닝의 중요성**을 강조할 예정입니다.

### 개발자 효율성 향상: 코드 어시스턴트 및 메트릭의 역할
* 🤖 코드 어시스턴트는 **제안을 제공하고 테스트 및 문서 작성과 같은 일상적인 작업을 자동화**하여 개발자의 생산성을 향상하도록 설계되었습니다.
* 📊 이러한 도구 평가의 기본은 **'단위 테스트 범위' 및 '수락률'**과 같은 메트릭에 의존하며, 이는 모델이 얼마나 잘 작동하는지, 사용자가 제안과 상호 작용하는 방식을 평가하는 데 도움이 됩니다.
* 🔍 개발자가 단위 테스트를 작성하는 것을 꺼리는 이유는 종종 작업이 일상적인 것으로 인식되기 때문인데, **코드 어시스턴트는 테스트를 자동으로 생성**하여 이러한 문제를 완화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
* 📈 사용자 경험은 사용자 리텐션과 상관관계가 있고 과도한 탭 누름 및 제안 정확도 등의 요소를 고려하는 **'행복도 지표'**를 통해 추가로 측정됩니다.
* 🧠 코드 어시스턴트에 지속적으로 의존하면 초보 개발자의 비판적 사고를 방해할 수 있다는 우려가 있지만, 연구에 따르면 **주니어 개발자도 코드를 비판적으로 사용해야 하는 상황**에서 이러한 도구를 사용하는 데 가치를 느낀다고 합니다.
* 🔄 코드 어시스턴트가 발전함에 따라 **코딩뿐만 아니라 커뮤니케이션 및 문서화 작업까지 지원**하여 개발 프로세스에 더욱 깊이 통합될 것으로 예상됩니다.
* ⚖ 프로그래밍 역할의 미래는 이러한 도구를 효과적으로 활용하면서 생성된 코드를 감독하는 방법을 이해해야 하는 **'신경망 랭글러'**로 바뀔 수 있습니다.
* 💡 궁극적으로 코드 어시스턴트는 효율성을 크게 향상시킬 수 있지만 **개발자를 대체하는 것이 아니라 사람의 감독과 기계의 지원이 균형**을 이루는 유용한 도구로 사용될 것입니다.

### 프로그래밍의 진화: AI와 새로운 기회 수용
* 🤖 이 토론에서는 AI가 새로운 수준의 추상화를 도입하여 개발자가 기존의 코딩 언어 대신 **자연어를 사용하여 기계와 상호 작용**할 수 있게 되면서 프로그래밍이 변화하고 있음을 강조합니다.
* 💡 최근 "신경망: 새로운 프로그래밍 언어"라는 제목의 동영상에서는 **AI가 문서화, 코드 생성, 테스트 등 다양한 단계를 처리하는 에이전트**를 생성하여 프로젝트 개발을 간소화할 수 있다고 강조합니다.
* 🔍 AI가 계속 발전함에 따라 **뉴로 C++ 개발자와 같은 새로운 직업**이 등장할 것으로 예상되며, 이는 **전통적인 프로그래밍을 넘어서는 직업의 역할**이 변화할 것임을 의미합니다.
* 📊 통계에 따르면 현재 직업의 **40%는 80년 전에는 존재하지 않았던 직업**으로, 적응력이 중요한 프로그래밍 분야의 AI 미래도 이와 비슷한 추세를 보일 것으로 예상됩니다.
* 💰 COBOL의 역사적 사례는 빠르게 변화하는 프로그래밍 언어로 인한 어려움에도 불구하고 **레거시 기술에 숙련된 개발자가 금전적 보상을 받을 수 있는 잠재력**을 보여줍니다.
* 📈 소프트웨어 개발 프로세스에 AI를 통합하면 **요구 사항 수집부터 테스트까지 모든 단계에서 효율성을 높일 수 있지만**, 효과적인 커뮤니케이션과 이해에 대한 과제는 여전히 남아 있습니다.
* 🧠 또한 개발자를 위한 알고리즘과 수학에 대한 기초 지식의 중요성에 대해 알아보고, **소프트 스킬과 효과적인 커뮤니케이션이 경력 발전에 필수적**이라는 점을 강조합니다.
* 🌐 AI 기술이 발전함에 따라 변화하는 환경에서 성공하고자 하는 프로그래머에게 **개발의 기술적 측면과 인간적 측면에 대한 이해의 필요성**은 점점 더 중요해질 것입니다.

신경망은 작업을 자동화하고 개발자에게 지능적인 코드 제안을 제공하여 프로그래밍 효율성을 향상시킵니다.

ИИ: Замена программистов или светлое будущее? Кодовые ассистенты, ML, AGI и тест Тьюринга

Владилен Минин

신경망은 두뇌 기능을 복제하고 작업을 자동화하는 것을 목표로 하는 머신러닝의 핵심 구성 요소입니다.

실제 데이터 세트를 사용하여 분류 및 예측 작업에 중점을 두고 기계를 훈련시키는 방식으로 작동합니다.

Yandex와 같은 대기업에서는 검색 엔진, 스팸 필터, 농업 예측을 위한 위성 이미지 분석 등 다양한 애플리케이션에 머신 러닝을 사용하고 있습니다.

알파폴드와 머신러닝이 신약 개발에 미치는 영향

알파폴드는 단백질 폴딩 예측에서 단백질 상호작용 예측으로 진화하여 수십억 달러를 절약하고 신약 개발 주기를 단축할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

머신러닝과 신경망은 의학, IT 등 다양한 분야에서 질병 진단을 개선하고 개인화된 추천을 제공하기 위해 사용되고 있습니다.

개발 라이프사이클에 머신러닝을 적용하면 요구 사항 수집부터 코딩 및 테스트까지 프로세스를 간소화하여 궁극적으로 프로젝트 실패율과 개발 시간을 단축할 수 있습니다.

Yandex의 코드 어시스턴트와 개발자에게 미치는 영향

Yandex는 약 10,000명의 개발자를 보유한 대기업으로, 개발자의 업무 효율을 높이는 것을 목표로 합니다.

Yandex 코드 어시스턴트는 코드 제안 및 자동 완성 기능을 제공하여 개발자의 시간과 정신적 노력을 절약해 줍니다.

이전에는 내부적으로만 사용할 수 있었던 이 도구는 이제 모든 개발자가 사용할 수 있도록 공개 제품으로 출시되며, 다가오는 Yandex Scale 컨퍼런스에서 AI, 머신러닝 및 기타 기술 트렌드에 초점을 맞춰 소개될 예정입니다.

인상적인 리텐션 및 개발자 도구 인사이트

이 도구는 4~5주 만에 70%의 리텐션율을 달성하여 사용자 참여도가 높다는 것을 보여줍니다.

내부 순위 모델은 구문 오류로 이어질 수 있는 상황을 피하면서 관련성 있는 제안을 필터링하고 제공하는 데 도움이 됩니다.

개발자의 코딩 프로세스에는 정신적 모델에서 의미론적 모델, 구문론적 모델에 이르기까지 여러 주기가 포함되며, 연구에 따르면 개발자는 일반적으로 하루에 20~50줄의 코드만 작성하는 것으로 나타났습니다.

코드 개발에는 계획, 토론, 테스트, 디버깅 등 여러 단계가 포함되어 있어 개발자의 흐름을 방해할 수 있습니다.

작업 모드에 따라 다양한 유형의 지원이 필요하며, 대화형 채팅 지원은 멘탈 모델링과 탐색에 유용합니다.

코드 제안을 위한 작고 간결한 프롬프트는 큰 출력물보다 더 효과적이며, 개발자가 집중력을 유지하고 오류 가능성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

이 모델은 164개의 Python 작업을 해결하여 91개를 통과했지만, 그 성능이 최종 제품의 성공 여부와 상관관계가 있는 것은 아닙니다.

코드 생성 및 테스트 통과에 대한 모델의 효율성을 평가하기 위해 단위 테스트 메트릭이 만들어졌고, 오프라인 및 온라인 메트릭이 평가에 사용되었습니다.

이 제품은 모델 제안의 효과를 측정하기 위해 수락률 메트릭을 설정하여 사용자에게 점진적으로 배포되었지만, 이 메트릭은 쉽게 조작할 수 있는 것으로 판명되었습니다.

개발에서 코드 어시스턴트의 역할

코드 어시스턴트는 Tab 키를 누르는 사용자에게 불이익을 줄 수 있으므로 더 크고 영향력 있는 제안을 제공하는 데 초점을 맞춰야 합니다.

이러한 도구는 지침을 제공하고 주석 및 문서 작성과 같은 일상적인 작업을 지원함으로써 초보 개발자와 숙련된 개발자 모두에게 도움이 될 수 있습니다.

코드 어시스턴트는 리포지토리를 분석하고 탭을 열어 정확하고 관련성 있는 제안을 제공하므로 개발 주기에 코드 어시스턴트를 통합하는 것이 필수적인 요소가 될 것으로 예상됩니다.

프로그래머를 위한 신경망 인텔리전스의 기능

신경망 인텔리전스는 자동 완성 기능을 향상시키고 프로젝트 컨텍스트에 따라 관련 제안을 제공할 수 있습니다.

또한 코드 작성, 주석 생성, 코드 스니펫 설명도 지원할 수 있지만, 후자의 기능은 아직 외부에서 구현되지 않았습니다.

또한 회의 요약, 작업 요청에 대한 정중한 어조로 작성, 맞춤법 오류 수정, 커밋 메시지 또는 풀 리퀘스트 설명 생성 등의 비핵심 작업에도 도움 줄 수 있습니다.

코드 지원 및 통화 관리에서 AI의 역할

AI 시스템은 코드 검토 댓글에 대한 솔루션을 제공하고 개발자의 삶을 크게 덜어주는 고급 보푸라기 역할을 하고 있습니다.

Google은 코드 지원에 신경망을 집중적으로 사용하면서 사용자 만족도와 리텐션 사이에 상관관계가 있음을 보여주었습니다.

신경망의 학습에는 출력 오류를 최소화하기 위한 매개변수 조정이 포함되며, 이 과정에서 경사 하강과 같은 알고리즘이 핵심적인 역할을 합니다.

신경망을 훈련하려면 원하는 결과를 얻기 위해 상호 연결된 매개변수를 조정해야 하며, 모델의 복잡성은 수십억 개의 매개변수까지 증가합니다.

AI 개발을 지원하기 위한 고성능 칩에 대한 수요로 인해 개발이 지연되고 이러한 알고리즘의 지속 가능성에 대한 의문이 제기되고 있습니다.

AI가 일부 코딩 작업을 자동화할 수는 있지만, 인간 프로그래머와 그들의 전문 지식에 대한 필요성은 가까운 미래에도 여전히 중요할 것입니다.

AI 기술이 업무에 통합되어 코드 도우미 역할을 하고 문서화 및 테스트와 같은 작업을 지원하면서 개발자의 고난이도 기술은 발전할 것입니다.

수년에 걸친 프로그래밍 언어의 변화는 더 높은 수준의 추상화를 향한 추세를 반영하며, 이제 AI는 상호 작용하고 코드를 작성하는 새로운 방법을 제공합니다.

AI가 계속 발전함에 따라 Neuro C++ 개발자와 같은 새로운 직업이 등장할 것이며, 기술 발전에 발맞춰 적응하고 지속적으로 학습해야 할 것입니다.

소프트웨어 개발에서 AI의 과제와 잠재력

소프트웨어 개발에 AI를 적용하는 데는 레거시 시스템과 리소스 제한이 걸림돌이 됩니다.

신경망 기반 소프트웨어 엔지니어인 DevIn AI는 스스로 학습하고 버그를 수정하는 것을 목표로 하지만 구현과 리소스 할당에 어려움을 겪고 있습니다.

AI 코드 어시스턴트의 효과는 프로그래밍 언어에 따라 다르며, 모델 학습과 데이터 세트가 성능에 중요한 역할을 합니다.

AI는 복잡한 작업을 해결하기 위해 추진되고 있지만, 현재의 능력은 제한적이어서 업계의 투자 수익률에 대한 불확실성을 초래하고 있습니다.

골드만삭스는 2030년까지 AI가 미국 GDP에 미치는 영향이 20조 달러에 달할 것으로 예상하며, 1조 달러가 투자될 것으로 예상하고 있습니다.

인간과 기계를 구별하기 위해 고안된 튜링 테스트는 이제 AI의 빠른 반응 속도로 인해 지능의 본질과 실제 적용에 대한 철학적 질문을 제기하며 도전을 받고 있습니다.

효과적인 지식 관리는 조직에 매우 중요하지만 많은 조직이 태그 지정, 마스터 데이터 관리, 시스템 연결에 어려움을 겪고 있습니다.

AI는 프로세스를 간소화하는 데 역할을 할 수 있지만, 성공을 위해서는 강력한 정보 관리 문화가 필요합니다.

머신러닝은 요구사항 생성부터 코드 생성 및 테스트에 이르기까지 다양한 프로젝트 단계에 통합되어 잠재적인 효율성 향상을 제공할 수 있습니다.

에이전트 협업의 개념과 개발자 기술

에이전트 협업이라는 개념은 한 에이전트가 다른 에이전트에게 유효성 검사를 위해 출력을 전달하는 것으로, 원활한 파이프라인을 만드는 것을 목표로 합니다.

에이전트용 생성자와 함께 GPT-4에 대한 무료 액세스를 제공하는 서비스인 Ko는 이러한 파이프라인을 구축할 수 있는 잠재력으로 인기를 얻었습니다.

개발자가 되려면 수학에 대한 탄탄한 교육, 알고리즘과 통계에 대한 이해, Python과 같은 프로그래밍 언어에 대한 숙련도, 효과적인 커뮤니케이션을 위한 강력한 소프트 스킬이 필요합니다.

기술 역할에서 알고리즘의 중요성

Yandex의 강력한 엔지니어링 문화로 인해 프론트엔드 개발자를 비롯한 다양한 기술 직군에서 알고리즘을 강조하고 있습니다.

알고리즘과 시스템 설계에 대한 이해는 효과적인 온보딩과 경력 성장을 위해 매우 중요합니다.

또한 복잡한 모델을 실행하고 컴퓨팅 작업을 배포하는 데 있어 저수준 언어와 특수 도구의 역할에 대해서도 강조합니다.