Профессия IT-специалиста окружена огромным количеством мифов. В последнем выпуске подкаста «Ворона желает знать» мы попытались подробнее узнать о каждом из них — почему разработчиков часто считают хакерами, как программирование может использоваться в гуманитарных науках и сможет ли искусственный интеллект заменить человека.
Разобраться в этих вопросах нам помог Евгений Соколов, академический руководитель образовательной программы «Прикладная математика и информатика» факультета компьютерных наук Вышки.
Ниже приводим три главных стереотипа о профессии, а услышать больше вы можете в выпуске «Мифы и легенды: как устроена профессия IT-специалиста».
Миф № 1
Айтишники — это хакеры, которые могут взломать все: от соседского вай-фая до секретных данных Пентагона
Этот миф сформировался благодаря кинематографу, который очень часто изображает программиста сидящим перед черным экраном и очень быстро печатающим непонятный код. Разумеется, это не так. Есть отдельные специалисты по компьютерной безопасности, которые умеют проникать в конкретные системы. Слово хакер при этом может иметь совершенно разные смыслы. Например, среди разработчиков есть концепция того, что нужно быть хакером, а не просто программистом. Это означает то, что человек решает задачи не по шаблону, а все время стремится найти более эффективные решения.
Миф № 2
Разработчики получают огромные деньги и ничего не делают
С одной стороны, рынок перегрет, и зарплата IT-специалиста сейчас действительно выше, чем должна быть. С другой, поскольку компании устанавливают такие зарплаты, можно судить о том, что они могут себе это позволить и не несут убытки. Почему же зарплаты растут? Это объясняется тем, что разработчиков все еще мало, университеты не успевают обучать столько людей, сколько нужно рынку. Поэтому компаниям приходится конкурировать между собой за лучших специалистов.
Миф № 3
Программисты — это обязательно математики
Такая тенденция могла существовать еще лет 10 назад, когда порог входа в сферу IT был довольно высоким. Сейчас это не так. Программирование может быть полезным для автоматизации процессов, например, для работы с большими массивами текстов в гуманитарных науках. Более того, сегодня стало возможным применять различные интеллектуальные методы, чтобы автоматически анализировать тональности текстов или находить похожие произведения искусства.