Меня зовут Андрей, и последние 10 лет я руковожу школой программирования. Через меня прошли сотни детей и взрослых. И последний год едва ли не на каждом родительском собрании я слышу один и тот же вопрос: «А есть ли смысл сейчас учить Python, если нейросети уже пишут код сами? Не получится ли, что мы готовим ребенка к профессии, которой через 5 лет не будет?»
Вопрос резонный. Я и сам вижу, как Copilot и ChatGPT справляются с рутинными задачами. Но мой ответ, основанный на глубоком погружении в индустрию, всегда однозначен: учить Python сейчас важнее, чем когда-либо прежде. Но учить нужно правильно.
Позвольте провести аналогию. Когда появились калькуляторы, все заговорили, что теперь не нужно учить арифметику. Но что произошло на самом деле? Ценность арифметики не исчезла. Ценность сместилась. Теперь важно было не умение долго и упорно складывать числа в столбик, а понимание, какие операции нужно произвести, чтобы получить верный результат, и умение интерпретировать этот результат.
С ИИ в программировании происходит ровно то же самое.
Так что же будет делать человек, если код пишет ИИ?
- Ставить задачу. Это ключевой навык будущего. Чтобы нейросеть сгенерировала нужный код, ей нужно дать четкое, однозначное, детализированное техническое задание (ТЗ). А для этого нужно понимать логику, архитектуру программы, алгоритмы. Без фундаментальных знаний выдать такое ТЗ невозможно. Вы просто будете endlessly перебирать туманные формулировки, а ИИ будет выдавать вам километры бесполезного кода.
- Анализировать и дорабатывать. ИИ не пишет идеальный код. Он часто ошибается, предлагает неоптимальные или устаревшие решения, не видит контекста всей системы. Задача программиста — критически оценить предложенный код, найти в нем ошибки (баги), отрефакторить и интегрировать в большой проект. Чтобы найти ошибку в коде, нужно уметь его читать. А чтобы его читать — нужно его понимать.
- Принимать ответственные решения. ИИ не несет ответственности. Если созданный им алгоритм управления дроном приведет к аварии, виноват будет не ИИ, а человек, который этот алгоритм принял, не проверил и запустил в работу. Понимание принципов работы кода — это вопрос ответственности.
- Творить. Нейросеть — мощный инструмент, но у нее нет собственных желаний и амбиций. Она не может придумать новую компьютерную игру, уникальный стартап, революционное приложение. Она может лишь помочь в реализации вашей идеи. Идея и творческий порыв — это то, что останется за человеком.
Так как же учить программированию в эпоху ИИ?
В нашей школе мы кардинально сменили фокус. Если раньше мы учили синтаксису (как правильно написать цикл), то теперь мы учим мышлению.
- Акцент на фундамент: Мы глубже изучаем алгоритмы, структуры данных, паттерны проектирования. Это тот самый «скелет», на который можно будет «нарастить» код от ИИ.
- Упор на code review: Мы учим детей не просто писать код, а читать и критически оценивать чужой — в том числе и код, сгенерированный нейросетью. Ищем уязвимости, оптимизируем, улучшаем.
- Развитие soft skills: Мы практикуем постановку задач, учимся формулировать промты (запросы) для ИИ максимально четко и ясно. Это новый вид коммуникации.
- Проектный подход: Мы не заучиваем функции, мы сразу делаем проекты. Ребенок ставит цель («хочу голосового помощника»), а мы вместе продумываем архитектуру, а затем используем все доступные tools, включая ИИ, для ее реализации.
Вывод, который я делаю для себя и своих учеников:
ИИ — это не соперник, а мощный усилитель компетенций. Он не заменит плохого программиста, он сделает его бесполезным. Но он сделает хорошего программиста — суперпродуктивным и невероятно востребованным.
Умный программист будущего — это не тот, кто помнит наизусть все функции Python. Это архитектор, дирижер, постановщик задач, который использует ИИ как своего самого быстрого и неутомимого junior-разработчика, выполняющего черновую работу.
Так что да, учить Python нужно. Но учить его теперь нужно именно как язык мышления, а не просто как инструмент для написания строк кода. Это инвестиция в развитие логики, креативности и структурного мышления — навыков, которые останутся в цене.
А что вы думаете по этому поводу? Сталкивались ли вы уже с использованием ИИ в обучении? Делитесь в комментариях — интересно услышать разные точки зрения.
Хотите узнать больше о конкретных технологиях или языках программирования? Подписывайтесь на наш ТЕЛЕГРАМ канал и следите за обновлениями!