7 cazuri de utilizare ale AI în programare și dezvoltare (și 4 în cazul în care AI eșuează)
Publicat: 2023-09-13
Patru cercetători de la Laboratorul Național Oak Ridge au publicat o lucrare în urmă cu jumătate de deceniu în care se gândeau dacă oamenii vor mai scrie cod în 2040. Această întrebare își găsește acum o casă în capul majorității programatorilor obișnuiți. Există temeri și așteptări cu privire la ceea ce presupune răspunsul la întrebare.
Cercetătorii au răspuns negativ la întrebări: mașinile vor genera cea mai mare parte a codului, în timp ce oamenii, dacă se implică, se vor limita mai ales la rafinarea codurilor generate de mașini.
Progresul rapid realizat în domeniul AI a adus predicția la realizarea mult mai devreme. Există acum diverse sisteme AI care pot genera coduri funcționale din simple descrieri și chiar schițe. Acest lucru aduce cu sine promisiuni, precum și capcane. AI poate crește productivitatea, elibera potențialul uman și creativitatea preluând sarcini ușoare și obositoare și, astfel, deschide noi oportunități. Cu toate acestea, poate, de asemenea, să perpetueze părtinirea, să reducă responsabilitatea și să crească riscul de erori catastrofale prin eliminarea supravegherii umane.
Deci, aici, luăm în considerare șapte cazuri de utilizare ale AI în programare și dezvoltare de software și evaluăm, de asemenea, cazurile în care aceasta se clătește.
Cazuri comune de utilizare a AI în programare
AI a afectat fiecare aspect al muncii, inclusiv – de fapt, în special – programarea și dezvoltarea de software. Potrivit unui sondaj, 31% dintre organizații folosesc AI pentru a scrie cod. Întrebarea care se pune acum nu este dacă AI va avea un impact asupra dezvoltării software, ci cum și în ce măsură.
Programarea este unul dintre domeniile în care AI a contribuit în mare măsură la creșterea productivității și eficienței. Un raport al LinkedIn despre viitorul muncii prezice că 96% din sarcinile de dezvoltare software pot fi sporite de AI. Instrumentele bazate pe inteligență artificială au fost folosite într-un spectru de sarcini, de la cele de bază la cele moderat complexe.
Generați fragmente de cod
Instrumentele AI, antrenate cu milioane de linii de cod din depozite disponibile public, cum ar fi GitHub și StackOverflow, pot genera fragmente de cod într-o fracțiune din timpul necesar unui om pentru a scrie același lucru. Ei cunosc mai multe limbi și pot produce cod din limbajul natural.
Acest lucru este util nu doar pentru începători, ci și pentru programatorii calificați, care ar putea lăsa AI să scrie codul simplu de care au nevoie. Apoi, ei îl pot modifica sau rafina și îl pot implementa în programul lor.
AI poate fi deosebit de bun la generarea de șabloane de cod. Puteți furniza instrumentelor AI, cum ar fi GitHub Copilot, un set de parametri, iar AI va genera un șablon de cod. Acest lucru poate fi util pentru crearea de linii de cod boilerplate sau repetitive. AI poate ajuta, de asemenea, la completarea codului, sugerând ceea ce este cel mai probabil să urmeze, nu spre deosebire de completarea automată a textului. De asemenea, puteți să lipiți codul incomplet într-un asistent de codare AI și să îl lăsați să completeze codul.
Cod de depanare
Bug-urile sunt un dezastru pentru fiecare programator. Ele pot fi o pierdere de timp (de exemplu, petrecând ore în șir pentru a afla de ce un cod nu ar rula doar pentru a realiza că este din cauza unui punct și virgulă lipsă), dar prezintă și riscuri critice de securitate și compromit experiența utilizatorului. AI poate atenua unele dintre acestea. Și nu doar atât: AI poate identifica erorile mai precis și mai rapid.
AI poate analiza codul pentru a detecta erori, identificând inconsecvențele și modelele care duc în mod obișnuit la erori. Poate recunoaște structurile de cod care adesea duc la erori și poate alerta dezvoltatorii cu privire la probleme potențiale. AI poate ajuta, de asemenea, la testarea regresiei și se poate asigura că noile modificări nu introduc erori în baza de cod.
Acest lucru nu înseamnă însă că depanarea poate fi încredințată în întregime AI. Ceea ce înseamnă este că oamenii pot delega unele dintre sarcinile ușoare și plictisitoare ale depanării către AI, ceea ce le va permite să economisească mult timp pentru munca evitabilă și să dedice mai mult timp sarcinilor care sunt mai productive.
Traduceți codul
Să presupunem că doriți să migrați de la o platformă sau un mediu la altul sau să reutilizați logica și funcționalitatea existentă a unui cod într-un context nou. În ambele cazuri, puteți utiliza AI pentru a vă ajuta să traduceți codul fără a fi nevoie să rescrieți codul de la zero.
Cu toate acestea, instrumentele AI pentru traducerea codului nu sunt pe deplin de încredere. Ei pot să nu remarce nuanțele unui limbaj sau să fie incapabili să înțeleagă logica unui cod; dar la fel și oamenii. Chiar dacă traducerile nu sunt perfect precise, aceasta va face sarcina mult mai ușoară decât traducerea manuală a codului sursă de la zero. Este, de asemenea, ca și cum ai lucra cu traducători umani; codul tradus este revizuit și corectat, dacă există erori.
Explicați codul în limbaj natural
AI poate explica codul în limba engleză simplă (sau în orice limbă). Acest lucru poate fi util dacă învățați o nouă limbă sau dacă întâlniți linii aleatorii de cod care nu aveți idee despre ce face.
În mod similar, AI poate decoda expresii regulate și poate explica în limbaj natural ceea ce fac.
Nu numai că poate explica linii obscure de cod, dar poate ajuta și să le explice. AI poate crea documentație cuprinzătoare a codului care descrie cu exactitate scopul, funcționalitatea și utilizarea codului. AI poate ajuta, de asemenea, la revizuirea și documentarea trimiterilor de cod și să genereze explicații pentru modificările făcute în cererile de extragere sau comitări.
Generarea cazului de testare
Testarea amănunțită a codului este esențială pentru a vă asigura că programul funcționează conform intenției. Dar scrierea cazurilor de testare și testarea codului este un proces obositor și consumator de timp - și, prin urmare, adesea trecut cu vederea. Din fericire, AI poate ajuta la această sarcină.
AI poate fi folosit pentru a scrie cazuri de testare analizând baza de cod și identificând scenarii potențiale pentru testare. Poate identifica diferite căi, ramuri și condiții în cod și poate crea cazuri de testare pentru a acoperi acele scenarii.
Asistenții AI, cum ar fi Tabnine, pot genera automat teste unitare și pot executa testele ei înșiși cu o intervenție umană minimă. Apoi semnalează și raportează orice caz de testare eșuat și oferă un rezumat al testelor. Acest lucru poate ajuta la îmbunătățirea eficienței testării și la reducerea poverii oamenilor.
[Sursa-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Refactorizarea codului
Codul de refactorizare este o altă sarcină obositoare și consumatoare de timp cu care AI poate ajuta. AI poate ajuta la reducerea timpului petrecut cu depanarea și refactorizarea cu aproximativ jumătate.
AI poate automatiza sarcini de refactorizare, cum ar fi redenumirea variabilelor sau metodelor, extragerea codului în funcții, reorganizarea structurii codului sau reducerea complexității și îmbunătățirea extensibilității codului.
Utilizarea inteligenței artificiale pentru refactorizarea codului nu numai că reduce timpul și efortul, dar ajută și la identificarea mirosurilor de cod și ajută la remedierea potențialelor probleme la începutul procesului de dezvoltare. Acest lucru reduce riscul de erori și datorii tehnice.
Generați date sintetice
Datele sintetice sunt utile atunci când datele reale nu sunt disponibile sau nu pot fi utilizate deoarece conțin informații sensibile. Datele sintetice elimină constrângerile asociate cu utilizarea datelor reglementate sau confidențiale, deoarece nu conțin informații personale.
AI poate fi folosit pentru a genera tot felul de date sintetice care seamănă foarte mult cu exemplele din lumea reală. AI poate crea și date sintetice pentru scenarii rare sau extreme care sunt greu de reprodus cu date reale. Acesta poate fi folosit pentru a testa rezistența software-ului în condiții neobișnuite.
AI poate ajuta, de asemenea, la generarea de date sintetice care pot fi folosite pentru a mări seturile de date reale, echilibrând distribuția claselor și introducând variații.
Cu toate acestea, AI nu este o poțiune magică
AI a făcut progrese remarcabile în capacitatea sa de codare, mai ales în ultimii doi ani. Asistenții AI au devenit adepți în automatizarea sarcinilor de rutină și ușoare, dar se poticnesc la sarcini care necesită gândire critică. Ei nu pot înțelege principiile și conceptele de bază ale software-ului; au probleme în a ține pasul cu noile cadre și paradigme; și nu sunt capabili să înțeleagă complet scenariile din viața reală.
Iată patru cazuri în care asistenții AI nu sunt de încredere și de ce, prin urmare, trebuie să angajezi dezvoltatori de aplicații pentru proiectul tău.
Arhitectarea sistemelor software complexe
Sistemele AI nu au nivelul de înțelegere necesar pentru a proiecta și implementa procese complexe. Deși pot crea funcții suficient de complexe izolate, ele se clătesc atunci când trebuie să le integreze și să țină cont de dependențele din alt cod.
Înțelegerea nevoilor intuitive ale utilizatorilor
Înțelegerea și conceptualizarea nevoilor și preferințelor utilizatorilor necesită empatie, context și conștientizare a comportamentului uman și a emoțiilor - calități care le lipsesc instrumentelor AI. Această limitare a sistemelor AI în înțelegerea contextului emoțional, subiectivității și a aspectelor nuanțate ale nevoilor intuitive ale utilizatorilor îi face mai puțin competenți în comparație cu experții umani.
Gestionarea bazelor de cod vechi
Instrumentele AI se luptă să abordeze pe deplin bazele de cod vechi, care sunt vechi și adesea depășite. În general, astfel de baze de cod nu dispun de o acoperire și documentație suficientă de testare, ceea ce împiedică eficacitatea instrumentelor AI.
Lucrul cu noi cadre și paradigme
Datele sunt baza modelelor AI. Pentru cadre și paradigme relativ noi, nu sunt disponibile date suficiente pentru a antrena sistemele AI. Acest lucru le face nesigure și chiar riscante; căci ei, în loc să admită ignoranța, vor da răspunsuri incorecte cu un grad ridicat de încredere. Această tendință de halucinație poate induce cu ușurință în eroare chiar și pe cel mai circumspect.
Postare conexă: De ce să folosiți AI și ML pentru a vă îmbunătăți procesul de introducere a datei
Finalul la pachet
AI a făcut progrese uriașe în domeniul programării și dezvoltării software în ultimii câțiva ani. Sistemele AI au făcut programarea mai eficientă și mai eficientă. Ele au afectat și alte diferite dimensiuni ale dezvoltării software. Dar ele rămân doar atât: unelte! AI are nevoie de un om care să-și instruiască și să-și supravegheze operațiunile și să judece calitatea rezultatului său.
Chiar și cu sarcini în care excelează, au nevoie de supraveghere umană. Iar pentru alții, pur și simplu cad la plat. Contribuția umană și expertiza rămân indispensabile în dezvoltarea de software și, de aceea, companiile de dezvoltare de aplicații web continuă să joace un rol semnificativ.