7 случаев использования ИИ в программировании и разработке (и 4 случая, когда ИИ терпит неудачу)
Опубликовано: 2023-09-13
Четыре исследователя из Окриджской национальной лаборатории полдесятилетия назад опубликовали статью, в которой размышляли, будут ли люди по-прежнему писать код в 2040 году. Сейчас этот вопрос находит пристанище в головах большинства обычных программистов. Существуют опасения и ожидания относительно того, что повлечет за собой ответ на вопрос.
Исследователи ответили на вопросы отрицательно: машины будут генерировать большую часть кода, в то время как люди, если они и будут участвовать, будут ограничены в основном доработкой машинно-генерируемых кодов.
Быстрый прогресс, достигнутый в области искусственного интеллекта, привел к тому, что предсказание осуществилось гораздо быстрее. Сейчас существуют различные системы искусственного интеллекта, которые могут генерировать функциональные коды на основе простых описаний и даже эскизов. Это несет с собой как обещания, так и ловушки. ИИ может повысить производительность, раскрыть человеческий потенциал и творческий потенциал, взяв на себя рутинные и утомительные задачи, и тем самым открыть новые возможности. Однако это также может увековечить предвзятость, снизить подотчетность и увеличить риск катастрофических ошибок за счет устранения человеческого надзора.
Итак, здесь мы рассматриваем семь случаев использования ИИ в программировании и разработке программного обеспечения, а также оцениваем случаи, когда он дает сбои.
Распространенные случаи использования ИИ в программировании
ИИ повлиял на все аспекты работы, включая (и особенно) программирование и разработку программного обеспечения. Согласно одному опросу, 31% организаций используют ИИ для написания кода. Вопрос, который сейчас задается, заключается не в том, повлияет ли ИИ на разработку программного обеспечения, а в том, как и в какой степени.
Программирование — одна из областей, где ИИ внес большой вклад в повышение производительности и эффективности. В отчете LinkedIn о будущем сферы труда прогнозируется, что 96% задач по разработке программного обеспечения могут быть дополнены искусственным интеллектом. Инструменты на базе искусственного интеллекта использовались для решения широкого спектра задач: от базовых до умеренно сложных.
Создание фрагментов кода
Инструменты искусственного интеллекта, обученные с использованием миллионов строк кода из общедоступных репозиториев, таких как GitHub и StackOverflow, могут генерировать фрагменты кода за долю времени, которое требуется человеку, чтобы написать то же самое. Они владеют несколькими языками и могут создавать код на естественном языке.
Это полезно не только для новичков, но и для опытных программистов, которые могут позволить ИИ писать простой код, который им нужен. Затем они могут настроить или усовершенствовать его и внедрить в свою программу.
ИИ может быть особенно хорош в создании шаблонов кода. Вы можете предоставить инструментам ИИ, таким как GitHub Copilot, набор параметров, и ИИ сгенерирует шаблон кода. Это может быть полезно для создания шаблонного или повторяющихся строк кода. ИИ также может помочь с завершением кода, предлагая, что с наибольшей вероятностью последует, подобно автозаполнению текста. Вы также можете вставить свой неполный код в помощник по кодированию AI и позволить ему завершить код.
Отладочный код
Ошибки — проклятие каждого программиста. Они могут отнимать время (например, тратить часы на выяснение того, почему код не запускается, только чтобы понять, что это из-за отсутствия точки с запятой), но они также создают критические риски для безопасности и ставят под угрозу удобство работы пользователей. ИИ может смягчить некоторые из них. И не только это: ИИ может точнее и быстрее выявлять ошибки.
ИИ может анализировать код для обнаружения ошибок, выявляя несоответствия и закономерности, которые обычно приводят к ошибкам. Он может распознавать структуры кода, которые часто приводят к ошибкам, и предупреждать разработчиков о потенциальных проблемах. ИИ также может помочь в регрессионном тестировании и гарантировать, что новые изменения не приведут к появлению ошибок в кодовой базе.
Однако это не означает, что отладку можно полностью доверить ИИ. Это означает, что люди могут делегировать некоторые из черных и утомительных задач по отладке ИИ, что позволит им сэкономить много времени на работе, которой можно избежать, и посвятить больше времени более продуктивным задачам.
Перевести код
Предположим, вы хотите перейти с одной платформы или среды на другую или повторно использовать существующую логику и функциональность кода в новом контексте. В обоих случаях вы можете использовать ИИ, чтобы помочь вам перевести код без необходимости переписывать код с нуля.
Однако инструменты ИИ для перевода кода не совсем надежны. Они могут не замечать нюансов языка или не понимать логику кода; но и люди тоже. Даже если переводы не совсем точны, это значительно облегчит задачу, чем перевод исходного кода вручную с нуля. Это также похоже на работу с переводчиками-людьми; переведенный код проверяется и исправляется, если есть ошибки.
Объясняйте код на естественном языке
ИИ может объяснить код простым английским языком (или любым другим языком). Это может быть полезно, если вы изучаете новый язык или встречаете случайные строки кода, о которых вы понятия не имеете.
Точно так же ИИ может декодировать регулярные выражения и объяснять на естественном языке, что они делают.
Он может не только объяснить непонятные строки кода, но и помочь объяснить их. ИИ может создавать исчерпывающую документацию по коду, которая точно описывает назначение, функциональность и использование кода. ИИ также может помочь с проверкой и документированием отправки кода и генерировать объяснения изменений, внесенных в запросы на включение или коммиты.
Генерация тестовых примеров
Тщательное тестирование кода имеет решающее значение для обеспечения правильной работы программы. Но написание тестовых примеров и тестирование кода — утомительный и трудоемкий процесс, и поэтому его часто упускают из виду. К счастью, ИИ может помочь с этой задачей.
ИИ можно использовать для написания тестовых примеров путем анализа кодовой базы и определения потенциальных сценариев для тестирования. Он может идентифицировать различные пути, ветви и условия в коде и создавать тестовые примеры для покрытия этих сценариев.
Помощники искусственного интеллекта, такие как Tabnine, могут автоматически генерировать модульные тесты и выполнять их самостоятельно с минимальным вмешательством человека. Затем они отмечают и сообщают обо всех неудачных тестовых случаях и предоставляют сводку тестов. Это может помочь повысить эффективность тестирования и снизить нагрузку на людей.
[Источник — https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Рефакторинг кода
Рефакторинг кода — еще одна трудоемкая и рутинная задача, с которой может помочь ИИ. ИИ может помочь сократить время, затрачиваемое на отладку и рефакторинг, примерно вдвое.
ИИ может автоматизировать задачи рефакторинга, такие как переименование переменных или методов, извлечение кода в функции, реорганизацию структуры кода или уменьшение сложности и повышение расширяемости кода.
Использование ИИ для рефакторинга кода не только сокращает время и усилия, но также помогает выявить недостатки кода и устранить потенциальные проблемы на ранних этапах процесса разработки. Это снижает риск возникновения ошибок и технического долга.
Генерация синтетических данных
Синтетические данные пригодятся, когда реальные данные недоступны или не могут быть использованы, поскольку содержат конфиденциальную информацию. Синтетические данные устраняют ограничения, связанные с использованием регулируемых или конфиденциальных данных, поскольку они не содержат личной информации.
ИИ можно использовать для генерации всевозможных синтетических данных, которые очень похожи на реальные примеры. ИИ также может создавать синтетические данные для редких или экстремальных сценариев, которые трудно воспроизвести с помощью реальных данных. Это можно использовать для проверки устойчивости программного обеспечения в необычных условиях.
ИИ также может помочь генерировать синтетические данные, которые можно использовать для дополнения реальных наборов данных, балансируя распределение классов и внося вариации.
Однако ИИ — не волшебное зелье
ИИ добился значительного прогресса в своих возможностях кодирования, особенно за последние пару лет. Помощники с искусственным интеллектом научились автоматизировать рутинные и черновые задачи, но им не удается выполнить задачи, требующие критического мышления. Они не могут понять основные принципы и концепции программного обеспечения; им трудно идти в ногу с новыми структурами и парадигмами; и они неспособны полностью понять сценарии реальной жизни.
Вот четыре случая, когда ИИ-помощники ненадежны и почему вам нужно нанимать разработчиков приложений для своего проекта.
Проектирование сложных программных систем
Системам искусственного интеллекта не хватает уровня понимания, необходимого для проектирования и реализации сложных процессов. Хотя они могут создавать достаточно сложные функции изолированно, они терпят неудачу, когда приходится их интегрировать и учитывать зависимости от другого кода.
Понимание интуитивных потребностей пользователей
Понимание и концептуализация потребностей и предпочтений пользователей требуют сопереживания, контекста и осознания человеческого поведения и эмоций — качеств, которых нет у инструментов ИИ. Это ограничение систем искусственного интеллекта в понимании эмоционального контекста, субъективности и нюансов интуитивных потребностей пользователей делает их менее компетентными по сравнению с экспертами-людьми.
Обработка устаревших кодовых баз
Инструменты искусственного интеллекта с трудом справляются с устаревшими кодовыми базами, которые устарели и зачастую устарели. В таких базах кода обычно отсутствует достаточное тестовое покрытие и документация, что снижает эффективность инструментов ИИ.
Работа с новыми фреймворками и парадигмами.
Данные — это хлеб с маслом моделей ИИ. Для относительно новых структур и парадигм недостаточно данных для обучения систем ИИ. Это делает их ненадежными и даже рискованными; ибо они вместо того, чтобы признать незнание, будут с большой степенью уверенности давать неправильные ответы. Эта склонность к галлюцинациям может легко ввести в заблуждение даже самых осмотрительных.
Соответствующее сообщение: Зачем использовать искусственный интеллект и машинное обучение для улучшения процесса ввода данных
Заключительный вывод
За последние несколько лет искусственный интеллект добился огромных успехов в области программирования и разработки программного обеспечения. Системы искусственного интеллекта сделали программирование более эффективным и упрощенным. Они также повлияли на другие аспекты разработки программного обеспечения. Но они остаются всего лишь инструментами! ИИ нуждается в человеке, который будет инструктировать его операции, контролировать их и оценивать качество результатов.
Даже если они преуспевают в выполнении задач, им требуется контроль со стороны человека. А для других они просто терпят неудачу. Человеческий вклад и опыт остаются незаменимыми в разработке программного обеспечения, и именно поэтому компании, занимающиеся разработкой веб-приложений, продолжают играть важную роль.