на чем пишут искусственный интеллект
На каком языке пишут искусственный интеллект? Введение в ИИ
Основной вопрос перед разработчиком – какому языку отдать предпочтение для создания ИИ? Мы рассмотрим популярные языки, используемые для создания ИИ.
Одно только лишь название «искусственный интеллект» может привести в ступор и навести немало страха как на обычного человека, так и заурядного программиста. Занятие действительно сложное, а красивые демонстрируемые примеры – это результат многотысячных строк кода. При всём этом создание ИИ может стать вполне реальной задачей, а в части случаев, даже несложной. Многие проекты требуют углублённых знаний ИИ, а также языков программирования.
Родоначальником языков программирования, на которых начал создаваться искусственный интеллект стал LISP. ЛИСП отличается гибкостью использования и простотой расширения функционала. Благодаря наличию возможности быстрого прототипирования и установки макросов удалось сократить уйму времени, это принесло много пользы в отношении ИИ.
LISP стал универсальным языком, который равно хорошо справляется с относительно тяжёлыми и лёгкими задачами. В нём устроена качественная и продвинутая система объектно-ориентированности, что и позволило занять одну из лидирующих позиций при разработке ИИ.
Наибольшим достоинством языка является многофункциональность, среди прочих:
Для новичков важным достоинством Java станет наличие многочисленных бесплатных уроков в сети. Обучение Java является максимально комфортным и удобным для большинства студентов и новичков.
Среди особенностей языка стоит выделить:
При создании проектов на Java пользователь сталкивается с более привлекательным и доступным интерфейсом, что всегда притягивает аудиторию.
Prolog
Данный вариант относится к интерактивным языкам, которые работают по символической системе. Он популярен для использования в отношении проектов, требующих высокие логические способности. Язык имеет мощную и удобную основу, она активно используется в отношении программирования non-численного типа. На основании Prolog`а часто создаются доказательства теорем, проводится взаимодействие с понятным человеческим языком, используется для создания систем экспертной оценки.
Пролог относится к декларативным типам языка, которые используют формальное или образное «мышление». Среди разработчиков ИИ приобрёл хорошую славу благодаря оптимальным обструкционным типам работы, встроенным алгоритмам анализа, недетерминизма и т.д. Всё в сумме можно описать так: Prolog – многофункциональная платформа для программирования ИИ.
Python
Python активно применяется в программировании благодаря чистому синтаксису и логическому, строгому грамматическому построению программы. Немаловажную роль играет и удобный дизайн.
В основе используются многочисленные структурные алгоритмы, бесчисленные фреймворки для отладки, оптимальным показателям взаимодействия низкого и высокого уровня написания кода. Все перечисленные достоинства обеспечивают должное влияние в сфере создания искусственного интеллекта.
История развития ИИ
Спустя 4 года (1965 год) был запущен искусственный интеллект « Dendral ». Задача системы заключалась в выявлении молекулярной и атомной структуре соединений органического происхождения. Для написания был использован LISP.
«Weizenbaum» в 1966 году запустил проект Элиза, который впервые предполагал проведение беседы с роботом. Самой известной моделью являлся «Доктор», который позволял отвечать на поставленные запросы в форме психотерапевта. Для реализации проекта потребовалось сопоставление нескольких образцов технического достижения своего времени. Впервые Элиза увидел мир на SPLIP, но для отработки списка запущен «Weizenbaum». Немногим позже проект переработан на другую платформу – LISP.
За последние 15 лет было представлено многочисленное количество изобретений: «Деннинг» (сторожевой робот), «Predator» (беспилотник), «АЙБО» (собака), «АСИМО» от Honda и многие другие. Тенденция идёт к развитию данного направления, чего и стоит ожидать в ближайшем и дальнем бедующем.
Языки Data Mining и AI переживают бум
Индекс TIOBE на август 2021: Python опережает Java
Смартфоны много лет назад стали хитом, а за ними последовали языки программирования мобильных приложений. Достигший пика на третьей позиции Objective-C использовался только для iPhone. Сегодня ту же картину мы видим в Data Mining и искусственном интеллекте: языки программирования в этих областях переживают бум.
Ярчайший пример — Python, отвоевавший вторую позицию у Java. Благодаря этому возродился Fortran, но не только он. Подробности, которыми делимся к старту флагманского курса по Data Science, читайте под катом.
Удивительнее прорыва Fortran то, что спустя 15 лет снова входит в первую двадцатку Prolog. Неожиданное возвращение! Этот язык задействован в одном из самых известных движков ИИ — Watson от IBM. Единственное исключение — теряющий некоторые позиции R. Долю его рынка, по мнению генерального директора TIOBE Пола Янсена, съедает Python. Другие интересные события месяца: Rust переместился с #27 на #24, а Julia — с #35 на #26. Янсен считает, что они оба — сильные кандидаты на постоянное место в топ-20.
Индекс TIOBE — это обновляемый раз в месяц показатель популярности языков программирования. Рейтинги основаны на количестве квалифицированных инженеров по всему миру, курсах и сторонних поставщиках. Для расчёта используются популярные поисковые системы, такие как Google, Bing, Yahoo!, Wikipedia, Amazon, YouTube и Baidu. Важно отметить, что наш индекс — это не рейтинг лучших языков программирования или языков с большим числом строк кода.
Воспользоваться им можно, чтобы проверить актуальность ваших навыков программирования или принять стратегическое решение, какой язык взять на вооружение в новом проекте. Полное определение индекса TIOBE вы найдёте здесь.
Другие языки
Полный список 50 лучших языков программирования приведён ниже. Этот обзор публикуется неофициально, потому что мы могли пропустить какой-то язык. Если у вас сложилось такое впечатление, пожалуйста, сообщите нам об этом. Ознакомьтесь также с обзором всех языков программирования:
Следующие 50 языков
Следующий список — с 51 по 100. Поскольку различия относительно невелики, языки перечислены в алфавитном порядке.
ActionScript, Alice, Arc, Awk, B4X, bc, BCPL, Bourne shell, CFML, CL (OS/400), Clipper, CLIPS, Common Lisp, Eiffel, Elixir, Elm, Forth, Fortress, Haskell, Icon, Inform, Io, J#, Korn shell, LiveCode, Maple, Modula-2, MQL4, MUMPS, NATURAL, NXT-G, Oberon, OCaml, Occam, OpenEdge ABL, PL/I, PostScript, PowerShell, Pure Data, Q, REXX, Ring, RPG, Simulink, Smalltalk, Solidity, SPARK, Stata, Uniface, Xojo.
История с 1986 по 2021 с периодами в 5 лет
Чтобы увидеть общую картину, посмотрите на топ-10 языков программирования много лет назад. Пожалуйста, обратите внимание, что это средние позиции за 12 месяцев:
Есть 2 важных замечания.
Языка программирования SQL долгое время не было в индексе TIOBE. В 2018 году кто-то указал, что SQL — Тьюринг-полный язык. С этого момента SQL — часть индекса TIOBE. Таким образом, хотя этот язык очень стар, в индексе он имеет короткую историю.
Зал славы языков программирования
Ниже приведён список всех «Языков программирования года» в зале славы. Награда присуждается языку программирования, который выше других поднялся в рейтинге за год.
Баги и запросы на изменения индекса
Ниже топ-5 востребованных изменений и ошибок. Если у вас есть предложения, как улучшить индекс, без колебаний отправьте письмо.
Помимо «programming» есть запросы «programming with », « development» и « coding», их нужно учитывать.
Добавьте запросы не на английском языке. Идея — начать с китайской поисковой системы Baidu. Эта работа завершится в ближайшие несколько месяцев.
Добавьте список всех отклонённых запросов на изменение, чтобы свести к минимуму количество повторяющихся писем о Rails, JQuery, JSP и т. д.
Введите индекс TIOBE среди баз данных, систем управления конфигурацией ПО и фреймворков приложений.
Некоторые поисковые системы позволяют запрашивать добавленные в прошлом году страницы. Индекс должен отслеживать только недавно добавленные страницы.
Вопрос: Разрешено ли мне показывать индекс TIOBE в моём блоге/презентации/публикации?
Ответ: Да, единственное условие — ссылка на первоисточник — www.tiobe.com
Вопрос: Как я могу номинировать новый язык на включение в индекс?
Ответ: Если язык соответствует критериям включения в список (он Тьюринг-полный и о нём есть статья на Wikipedia, указывающая, что он относится к языкам программирования, а также он достаточно популярен (более 5000 просмотров по запросу « programming»), пожалуйста, напишите нам электронное письмо.
Вопрос: Я хотел бы иметь весь набор данных индекса TIOBE. Возможно ли это?
Ответ: Мы потратили много сил, чтобы получить все данные и поддерживать индекс TIOBE в актуальном состоянии. Чтобы немного компенсировать это, мы просим плату в размере 5000 долларов США за полный набор данных. Набор охватывает период с июня 2001 года по сегодняшний день. Он начался с 25 языков ещё в 2001 году и сегодня включает более 150 языков, индексируемых раз в месяц. Данные доступны в формате, разделённом запятыми. Чтобы узнать больше, пожалуйста, напишите нам.
Вопрос: Почему для расчёта рейтинга группы используется максимум, а не сумма?
Ответ: Можно сделать иначе, но оба подхода ошибочны. Взяв сумму, вы получите пересечение дважды. Взяв максимум, мы упускаем разницу. Что выбрать? Предположим, кто-то придумает новый поисковый запрос, который составляет 10 % от исходного. Если вы возьмёте максимум, ничего не изменится. Если взять сумму, то рейтинги вырастут на 10 %. Таким образом, получение суммы будет стимулом придумать всевозможные непонятные запросы. Вот почему мы решили взять максимум.
Правильный подход — взять сумму и вычесть пересечение. Это приведёт к взрыву дополнительных запросов. Предположим, что в языке есть группа из 15 терминов, тогда вам нужно выполнить 32 768 запросов (все комбинации пересечений). Так что это также кажется невозможным… Если у кого-то есть решение, пожалуйста, дайте нам знать.
Вопрос: Что случилось с Java в апреле 2004 года? Вы изменили методологию?
Ответ: Нет, в то время мы не меняли нашу методологию, но свою методологию изменил Google. Они провели общую проверку, чтобы избавиться от всех видов брошенных веб-сайтов и произошло огромное падение таких языков, как Java и C++. Чтобы свести к минимуму такие колебания, спустя несколько месяцев мы добавили поисковые системы Yahoo! и MSN.
С февраля 2003 года Python не опускался в индексе TIOBE ниже 13 места, а весь рейтинг указывает на стабильно большой интерес к искусственному интеллекту. Если вы хотите работать с ИИ или данными, предлагаем присмотреться к программе нашего курса по науке о данных, а если вам интереснее Python в целом, то вы можете обратить внимание на курс Fullstack-разработки на этом языке; также можно узнать, как прокачаться или начать карьеру в других направлениях IT:
Data Science и Machine Learning
Какой язык программирования выбрать специалисту по машинному обучению?
Машинное обучение ― это только Python и R или нет? Разбираемся, какие ещё языки любят инженеры по ML.
На GitHub есть рейтинг популярности языков программирования для машинного обучения. Критерий оценки — количество ML-проектов, которые хостятся на платформе. Расскажем, почему именно они стали популярными и какой лучше изучать. Языки размещены в порядке от наиболее используемых к наименее.
Python
Python лидирует в машинном обучении. И вот почему:
Но есть и минусы: низкая скорость выполнения программ и высокое потребление памяти.
Пример ML-проекта на Python: Video Object Removal ― программа, которая использует алгоритмы глубокого обучения, чтобы убрать из видео любые лишние объекты всего за пару секунд.
Одновременно существует две версии языка: Python 2 и Python 3. У Python 3 нет обратной совместимостью со второй версией — то есть код, написанный на старой версии, не будет работать в новой. Советуем изучать именно Python 3 — предыдущий уже официально не поддерживается.
Пишет про digital и машинное обучение для корпоративных блогов. Топ-автор в категории «Искусственный интеллект» на Medium. Kaggle-эксперт.
C++ — мощный язык, программы на нём работают стабильно и быстро. Но многие не любят его из-за сложного синтаксиса и обилия абстрактных функций. С++ создавался как дополненная версия С — в то время сложность использования языка ещё не воспринималась как серьёзный барьер, ведь программировали на нём только учёные и высококлассные инженеры.
Преимущество C++ в том, что на нём можно вручную управлять оперативной памятью и извлечением данных. Это помогает оптимизировать работу программы, если данных для обработки очень много, а ресурсы ограничены и скорость критически важна.
Пример ML-проекта на C++: AirSim — симулятор дронов и беспилотных автомобилей.
JavaScript
Многие слышали о JavaScript только в связке с HTML и CSS — когда речь идёт о веб-дизайне и фронтенде. JS часто используют для разработки пользовательских интерфейсов.
Примеры ML-проекта на JavaScript: «Катана» — текстовый виртуальный ассистент, который любая компания может подстроить под себя в пару кликов; Beat Blender — фановый софт для создания музыки.
Синтаксис Java похож на синтаксис С/C++. Но это высокоуровневый язык программирования, который не требует ручного управления памятью. У тех, кто занимается разработкой для ML на Java, есть отличные библиотеки: Weka, MOA, MALLET.
Примеры ML-проектов на Java: Seldon Server ― движок для создания рекомендательных систем, который позволяет развернуть нейронную сеть для рекомендаций, даже если вы новичок; GROBID ― программа для парсинга и извлечения информации даже из неструктурированных документов.
Если вы уже знакомы с Java, то сможете зайти с ним в машинное обучение. Но если вы его не знаете и собираетесь идти в ИИ, лучше изучите другой язык. Да, на GitHub есть много Java-проектов в сфере машинного обучения. Но инфраструктура в сфере ML для того же Python гораздо богаче, выучить его с нуля до хорошего уровня проще.
C# — универсальный, гибкий и многофункциональный язык от Microsoft. Он позволяет программистам писать всё — от системных приложений до сайтов.
Microsoft активно поддерживает C# и даже создала для него библиотеку ML.NET, которая содержит всё необходимое для работы с машинным обучением. Компания активно обкатывала библиотеку на протяжении десяти лет и только после этого выложила в открытый доступ. По замыслу разработчиков, она должна стать альтернативой многочисленным библиотекам Python и сделать C# ведущим языком в ML. Но пока это только мечты — прямо сейчас найти работу в сфере искусственного интеллекта на C# не так просто.
Пример ML-проекта на C#: BotSharp ― опенсорс-платформа для создания чат-ботов.
Julia
Julia — молодой язык, конкурент R и Python, совместимый с ними. Однако он гораздо быстрее Python и по скорости может сравниться с C/C++. Julia — универсальный язык, хотя изначально его разработали для числовых и технических вычислений.
Его можно и нужно использовать для веб-программирования низкоуровневого системного программирования в качестве языка спецификации. Он поддерживает динамическую типизацию — это делает его более гибким, но и увеличивает вероятность ошибки. В Julia есть и мастхэв-библиотеки для ML: Flux, Mocha.jl, Knet, TensorFlow.jl, ScikitLearn.jl.
Примеры ML-проектов на Julia: SALSA — софт для продвинутой работы со стохастическими алгоритмами ; MLJTuning — программа для оптимизации гиперпараметров.
Проекты на Julia в основном создают для учёных и для ML-поддержки лабораторий. Из этого вывод: делать ставку только на Julia не нужно — язык ещё растёт. Но обратить внимание точно стоит.
Искусственный интеллект в разработке: как используют сейчас, что его ждет в будущем и боятся ли ИИ программисты
Не так давно Microsoft выкатил в публичный доступ ИИ Copilot. Он обучен на базе GitHub и помогает разработчикам дополнять код в зависимости от контекста. С нуля пока ничего не создает, но некоторые функции может написать целиком без участия программиста. И возникает вопрос — а не близок ли тот день, когда искусственный интеллект полностью заменит разработчиков, и, например, заставит их переквалифицироваться в бизнес-аналитиков.
Мы побеседовали со специалистами по ИИ и Data Science, чтобы оценить реальные перспективы искусственного интеллекта. А еще спросили разработчиков, героев наших прошлых статей, что они думают об ИИ и не боятся ли потерять работу из-за технического прогресса. Приходите в комментарии и тоже делитесь своим мнением.
Какие задачи ИИ уже автоматизирует
Вообще в разработке много задач, автоматизированных и без искусственного интеллекта. Те же библиотеки или фреймворки для frontend-разработки — уже автоматизация, и никакого ИИ тут не нужно.
Андрей Васнецов
lead ML-инженер и хозяин канала про нейросети
«Что касается применения именно ИИ, или точнее Machine Learning, его уже давно используют в статистическом анализе кода. Плюс раньше пытались сделать умный автокомплит с помощью нейросетей, например, Deep TabNine. Они тогда не получались, но нынешний GitHub Copilot по факту отличается от них только количеством данных и ресурсов, потраченных на обучение.
Пока искусственный интеллект лучше всего справляется с задачами, которые уже кто-то решал. Если в обучающей выборке есть нужные фрагменты кода — он их воспроизведет. Например, по этой причине Copilot так хорошо решает задачи из leetcode. Но в настоящей разработке таких задач не слишком много».
Сергей Колесников
«Сейчас AI, как бы это смешно ни звучало, шире всего используется именно для автоматизации разработки AI. Если мы корректно ставим задачу машинного обучения, выбираем датасеты и метрики, математически формулируем функциональные ограничения, то сама задача поиска лучшего решения — это задача оптимизации, и мы решаем ее методами машинного обучения. Хорошие пример тут — Neural Architecture Search и AutoML, инструменты для автоматизации перебора NN-архитектур под конкретные задачи. Google таким способом „придумал“ архитектуру EfficientNet, которая адаптирована под вычисления на мобильных девайсах.
У нас в Catalyst.Team тоже есть простая команда catalyst-dl tune, которая позволяет автоматизировать перебор архитектур и их гиперпараметров. То есть с точки зрения автоматизации разработка ML-решений движется семимильными шагами. И ML-разработчикам, которые думают о своей работе как о переборе моделей, стоит задуматься — их ИИ вполне может заменить».
Что сами разработчики хотели бы автоматизировать в своей работе
Сейчас разработчики склонны рассматривать ИИ не как своего врага или замену, а скорее как помощника. И многие рутинные задачи из своей работы они бы с радостью отдали на автоматизацию. Copilot уже помогает не искать готовые решения в сети. Но есть и другие задачи, с которыми ИИ потенциально мог бы справиться.
Сергей Колесников
«Я все жду, когда автоматизируют тестирование интерфейсов, как web/mobile, так и чатовых. Первичная проверка интерфейсов мне не кажется сложной задачей, которая меняется каждый раз, так что ее должно быть просто оптимизировать. Но я здесь не эксперт и подозреваю, что важнее проверять бизнес-логику под интерфейсами, и тут задачи уже могут сильно варьироваться. А вот проверка чат-интерфейсов — это интересное направление. Например, ИИ могут проверять, что все ответы носят нейтральный характер, или что диалоги проходят по заказанному сценарию.
Я лично хотел бы автоматизировать тесты и написание документации. Было бы здорово, если бы Copilot развивался в этом направлении — например, по сигнатурам методов предлагал, как их тестировать. Написание кода — меньшая из проблем, а вот тесты и документация — это сложно и часто рутинно».
Алина Коваленко
Senior Software Engineer в Uber, постоянный герой наших статей
«Я жду, когда ИИ научится назначать задачи саппорта в нужные команды/проекты. Чтобы от техподдержки приходили баг репорты, а ИИ сам пинговал нужную команду и назначал им задачу».
Почему ИИ не заменит разработчиков: ни сейчас, ни в будущем. Но явно изменит IT-индустрию
Вокруг Copilot уже возникла небольшая истерия — якобы благодаря нему некоторых разработчиков можно уволить, потому что работы для них теперь нет. Но это кажется преувеличенным. Вот что о «полной замене людей» думают специалисты по ИИ:
Сергей Колесников
«Когда люди видят успехи очередного AI, который „почти как человек“, они сразу бросаются менять и оптимизировать текущие процессы. Но есть нюанс — для реального использования ИИ вместо человека нужна примерно 100% точность, а пока это недостижимо. Особенно для задач, который носят последовательный характер — генерации текста или кода. Здесь малейшая ошибка в начале приводит к значительному отклонению в конце.
Плюс важно понимать, что задача разработчика — не просто написать код. Куда больше времени занимает понимание задачи, перевод ее в техническую постановку. И для этого нужен человеческий опыт и умение понимать друг друга. С этим люди-то не всегда справляются, что уж говорить об AI. Все нынешние решения по автоматизации — это красивые обертки вокруг стандартных инструментов, и в ближайшее время это вряд ли изменится.
Некоторые боятся, что ИИ заменит неопытных разработчиков, джуниоров. Но на самом деле понятие „джуниор“ и набор требуемых скилов для него все время меняется, специализируется, пока область работы становится сложнее. Часть навыков джуна просто отомрут, а часть наоборот, добавятся. Однако базовые вещи всегда будут с нами: математика, линейная алгебра, статистика, C++ ».
Андрей Васнецов
lead ML-инженер и хозяин канала про нейросети
«ИИ однозначно изменит требования к разработчикам. Способность заучивать алгоритмы и решать leetcode-стайл задачи перестанет быть актуальной. На первый план выйдут задачи, связанные с проектированием высокоуровневой архитектуры и взаимодействия компонентов. Это то, что сейчас называют system design.
Но о полной замене программистов на ИИ говорить однозначно рано. Даже если это и случится — это будет означать технологическую сингулярность. В этом случае потеря работы — меньшее, о чем нам предстоит беспокоиться».
Разработчики, которых мы опросили, тоже не видят в ИИ угрозы для себя. Никто не боится, что искусственный интеллект отберет у них работу, а на перспективы развития смотрят довольно скептически:
Георгий Хромченко
«Сейчас ИИ помогает „по аналогии“ решать уже сделанные задачи, и обучать его надо на базе исходников. Но индустрия программирования устроена так, что для большинства бизнес-условий нужно писать что-то специфическое, и исходников для этого нет. Типовой код в нашей индустрии принято выносить в библиотеки. И там, где ИИ мог бы помочь, его помощь обычно не нужна — мы просто используем эти библиотеки. Ассистенты по типу Copilot помогают на среднем уровне — там, где функция еще не внесена в библиотеку, но уже достаточно популярна. Но я считаю это небольшим улучшением, а не „заменой программиста на ИИ“.
По сути программист переводит результаты работы аналитика (или анализирует сам) в формальное логически непротиворечивое описание. И вот эта работа с произвольным текстом задания, понимание контекста, погружение в логические противоречивости — с этим ИИ в обозримом будущем не справится. Может быть, постепенно программисты станут кем-то вроде аналитиков, то есть будут общаться с источником требований и переводить их в описание, понятное ИИ.
А полная замена программистов — это уже общий искусственный интеллект, понимание причин и следствий мира. Это точно не горизонт ближайших десятилетий. К этому моменту, пожалуй, большая часть человеческих профессий будет автоматизирована. И само понятие работы будет восприниматься как-то по-другому».
Алина Коваленко
Senior Software Engineer в Uber, постоянный герой наших статей
«Для того, чтобы ИИ смог написать программу, кто-то должен сказать ИИ, что должно быть сделано, а это и есть программа. На самом деле в долгосрочной перспективе всё возможно, но это не произойдет так быстро, чтобы мы успели перестать быть нужными. ИИ нуждается в тренировке, калибровке и проверке прежде, чем сможет работать самостоятельно. Это уже не говоря о том, что пока что никто не написал/не обучил ИИ до какого-никакого приличного уровня.
Возможно, со временем меньше людей станет обучаться программированию. Ближайшая аналогия — самоуправляемые автомобили. Вряд ли они прямо сейчас станут единственным доступным транспортом — кто-то не захочет пересаживаться, кто-то не сможет их себе позволить, на каких-то дорогах они не могут ездить. А значит, процесс перехода займет некоторое время, и профессия водителя изживет себя медленно. Люди успеют приспособиться».
python-разработчик из нашей истории о Таллине
«Я считаю, что достижимый максимум — это симбиоз программиста и AI. Программисты будут придумывать, что сделать, создавать заготовки, а ИИ — оптимизировать их и писать по шаблонам.
Пока мы уже на пороге явления, когда наращивать вычислительные мощности не получится. Уже делают микросхемы по техпроцессу 2нм. А на таких размерах включаются квантовые эффекты. Если соберут рабочий квантовый компьютер, возможно, что-то и получится, но только при условии колоссальных затрат на поддержание его работы. На написание мелких программ его не пустят. Поэтому пока компьютеры не сравнятся по сложности и мощности с мозгом, без работы мы не останемся».
Закончим уже баянистым комиксом, который видели, наверное, все:
Он в целом довольно точно отражает суть. Даже если когда-нибудь ИИ сможет полноценно писать код с нуля, ему нужно будет ставить задачи. И люди, которые будут ставить задачи, останутся нужны. Может быть, это будут не программисты в нынешнем понимании, но вырастут они скорее всего именно из разработчиков.