7 حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في البرمجة والتطوير (و 4 حالات يفشل فيها الذكاء الاصطناعي)
نشرت: 2023-09-13
نشر أربعة باحثين في مختبر أوك ريدج الوطني ورقة بحثية قبل نصف عقد من الزمن تتساءل عما إذا كان البشر سيستمرون في كتابة التعليمات البرمجية في عام 2040. والآن يجد هذا السؤال موطنًا له في رؤوس معظم المبرمجين العاديين. هناك تخوفات وتوقعات بشأن ما تنطوي عليه إجابة السؤال.
أجاب الباحثون على الأسئلة بالنفي: ستقوم الآلات بتوليد معظم الأكواد البرمجية بينما سيقتصر البشر، إذا شاركوا، في تحسين الأكواد التي تولدها الآلات.
لقد أدى التقدم السريع المحرز في مجال الذكاء الاصطناعي إلى تحقيق التنبؤ في وقت أقرب بكثير. توجد الآن أنظمة ذكاء اصطناعي مختلفة يمكنها إنشاء رموز وظيفية من مجرد الأوصاف وحتى الرسومات التخطيطية. وهذا يجلب معه الوعود وكذلك المزالق. ويمكن للذكاء الاصطناعي أن يزيد الإنتاجية، ويطلق العنان للإمكانات البشرية والإبداع من خلال تولي مهام وضيعة وشاقة، وبالتالي يفتح فرصا جديدة. ومع ذلك، فإنه يمكن أيضًا أن يؤدي إلى إدامة التحيز، وتقليل المساءلة، وزيادة خطر ارتكاب أخطاء كارثية عن طريق إزالة الرقابة البشرية.
لذا، فإننا نتناول هنا سبع حالات استخدام للذكاء الاصطناعي في البرمجة وتطوير البرمجيات ونقوم أيضًا بتقييم الحالات التي يتعثر فيها.
حالات الاستخدام الشائعة للذكاء الاصطناعي في البرمجة
لقد أثر الذكاء الاصطناعي على كل جانب من جوانب العمل، بما في ذلك، في الواقع، على وجه الخصوص، البرمجة وتطوير البرمجيات. وفقًا لأحد الاستطلاعات، تستخدم 31% من المؤسسات الذكاء الاصطناعي لكتابة التعليمات البرمجية. والسؤال المطروح الآن ليس ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيؤثر على تطوير البرمجيات، بل كيف وإلى أي درجة.
تعد البرمجة أحد المجالات التي ساهم فيها الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في زيادة الإنتاجية والكفاءة. يتوقع تقرير صادر عن LinkedIn حول مستقبل العمل أن 96% من مهام تطوير البرمجيات يمكن تعزيزها بواسطة الذكاء الاصطناعي. تم استخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي عبر مجموعة من المهام، بدءًا من المهام الأساسية وحتى المعقدة إلى حد ما.
إنشاء مقتطفات التعليمات البرمجية
يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي، التي تم تدريبها باستخدام ملايين الأسطر من التعليمات البرمجية من المستودعات المتاحة للجمهور مثل GitHub وStackOverflow، إنشاء مقتطفات من التعليمات البرمجية في جزء صغير من الوقت الذي يستغرقه الإنسان لكتابة نفس الشيء. إنهم يتقنون لغات متعددة ويمكنهم إنتاج تعليمات برمجية من اللغة الطبيعية.
وهذا مفيد ليس فقط للمبتدئين ولكن أيضًا للمبرمجين المهرة، الذين يمكنهم السماح للذكاء الاصطناعي بكتابة التعليمات البرمجية البسيطة التي يحتاجون إليها. ويمكنهم بعد ذلك تعديله أو تحسينه وتنفيذه في برنامجهم.
يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي جيدًا بشكل خاص في إنشاء قوالب التعليمات البرمجية. يمكنك تزويد أدوات الذكاء الاصطناعي، مثل GitHub Copilot، بمجموعة من المعلمات وسيقوم الذكاء الاصطناعي بإنشاء قالب تعليمات برمجية. يمكن أن يكون هذا مفيدًا لإنشاء نموذج معياري أو أسطر متكررة من التعليمات البرمجية. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في إكمال التعليمات البرمجية من خلال اقتراح ما من المرجح أن يتبعه، على عكس الإكمال التلقائي للنص. يمكنك أيضًا لصق الكود غير المكتمل في مساعد ترميز الذكاء الاصطناعي والسماح له بإكمال الكود.
رمز التصحيح
الأخطاء هي لعنة كل مبرمج. يمكن أن تكون مضيعة للوقت (على سبيل المثال، قضاء ساعات في معرفة سبب عدم تشغيل التعليمات البرمجية فقط لإدراك أنه بسبب فقدان فاصلة منقوطة)، ولكنها تشكل أيضًا مخاطر أمنية خطيرة وتضر بتجربة المستخدم. يمكن للذكاء الاصطناعي التخفيف من بعض هذه الأمور. وليس ذلك فحسب: يستطيع الذكاء الاصطناعي تحديد الأخطاء بشكل أكثر دقة وسرعة.
يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل التعليمات البرمجية لاكتشاف الأخطاء من خلال تحديد التناقضات والأنماط التي تؤدي عادةً إلى الأخطاء. يمكنه التعرف على بنيات التعليمات البرمجية التي غالبًا ما تؤدي إلى حدوث أخطاء وتنبيه المطورين إلى المشكلات المحتملة. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في اختبار الانحدار والتأكد من أن التغييرات الجديدة لا تؤدي إلى حدوث أخطاء في قاعدة التعليمات البرمجية.
ومع ذلك، هذا لا يعني أن تصحيح الأخطاء يمكن أن يُعهد به بالكامل إلى الذكاء الاصطناعي. ما يعنيه ذلك هو أن البشر يمكنهم تفويض بعض المهام الوضيعة والمضجرة لتصحيح الأخطاء إلى الذكاء الاصطناعي، مما سيسمح لهم بتوفير الكثير من الوقت في العمل الذي يمكن تجنبه وتخصيص المزيد من الوقت للمهام الأكثر إنتاجية.
ترجمة الكود
لنفترض أنك تريد الترحيل من نظام أساسي أو بيئة إلى أخرى أو إعادة استخدام المنطق والوظيفة الموجودة للتعليمات البرمجية في سياق جديد. وفي كلتا الحالتين، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لمساعدتك في ترجمة التعليمات البرمجية دون الحاجة إلى إعادة كتابة التعليمات البرمجية من البداية.
ومع ذلك، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي لترجمة التعليمات البرمجية ليست موثوقة تمامًا. وقد يفشلون في ملاحظة الفروق الدقيقة في اللغة أو لا يتمكنون من فهم منطق الكود؛ ولكن كذلك يفعل البشر. حتى لو لم تكن الترجمات دقيقة تمامًا، فإن ذلك سيجعل المهمة أسهل بكثير من ترجمة كود المصدر يدويًا من البداية. إنه أيضًا مثل العمل مع المترجمين البشريين؛ تتم مراجعة الكود المترجم وتصحيحه في حالة وجود أخطاء.
شرح الكود باللغة الطبيعية
يمكن للذكاء الاصطناعي أن يشرح التعليمات البرمجية باللغة الإنجليزية البسيطة (أو بأي لغة في هذا الشأن). يمكن أن يكون هذا مفيدًا إذا كنت تتعلم لغة جديدة أو إذا واجهت أسطرًا عشوائية من التعليمات البرمجية ليس لديك أي فكرة عما تفعله.
وبالمثل، يمكن للذكاء الاصطناعي فك تشفير التعبيرات العادية وشرح ما تفعله باللغة الطبيعية.
فهو لا يمكنه شرح الأسطر الغامضة من التعليمات البرمجية فحسب، بل يمكن أن يساعد في شرحها أيضًا. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء وثائق تعليمات برمجية شاملة تصف بدقة الغرض من التعليمات البرمجية ووظيفتها واستخدامها. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في مراجعة وتوثيق عمليات إرسال التعليمات البرمجية وإنشاء تفسيرات للتغييرات التي تم إجراؤها في طلبات السحب أو الالتزامات.
توليد حالة الاختبار
يعد الاختبار الشامل للتعليمات البرمجية أمرًا بالغ الأهمية للتأكد من أن البرنامج يعمل على النحو المنشود. لكن كتابة حالات الاختبار واختبار التعليمات البرمجية هي عملية شاقة وتستغرق وقتًا طويلاً، وبالتالي غالبًا ما يتم تجاهلها. ولحسن الحظ، يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في هذه المهمة.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لكتابة حالات الاختبار من خلال تحليل قاعدة التعليمات البرمجية وتحديد السيناريوهات المحتملة للاختبار. يمكنه تحديد مسارات وفروع وشروط مختلفة داخل الكود وإنشاء حالات اختبار لتغطية تلك السيناريوهات.
يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Tabnine إنشاء اختبارات الوحدة تلقائيًا وتنفيذ الاختبارات بأنفسهم بأقل قدر من التدخل البشري. ثم يقومون بعد ذلك بوضع علامة على أي حالات اختبار فاشلة والإبلاغ عنها وتقديم ملخص للاختبارات. وهذا يمكن أن يساعد في تحسين كفاءة الاختبار وتخفيف العبء على البشر.
[المصدر-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
إعادة هيكلة الكود
تعد إعادة هيكلة التعليمات البرمجية مهمة أخرى تستغرق وقتًا طويلاً ومملة ويمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة فيها. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل الوقت المستغرق في تصحيح الأخطاء وإعادة البناء بمقدار النصف تقريبًا.
يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة مهام إعادة البناء مثل إعادة تسمية المتغيرات أو الأساليب، أو استخراج التعليمات البرمجية إلى وظائف، أو إعادة تنظيم بنية التعليمات البرمجية، أو تقليل التعقيد وتعزيز قابلية توسيع التعليمات البرمجية.
إن استخدام الذكاء الاصطناعي لإعادة هيكلة التعليمات البرمجية لا يقلل الوقت والجهد فحسب، بل يساعد أيضًا في تحديد روائح التعليمات البرمجية ويساعد في إصلاح المشكلات المحتملة في وقت مبكر من عملية التطوير. وهذا يقلل من مخاطر الأخطاء والديون الفنية.
توليد البيانات الاصطناعية
تكون البيانات الاصطناعية مفيدة عندما لا تتوفر بيانات حقيقية أو لا يمكن استخدامها لأنها تحتوي على معلومات حساسة. تزيل البيانات الاصطناعية القيود المرتبطة باستخدام البيانات المنظمة أو السرية لأنها لا تحتوي على معلومات شخصية.
يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء جميع أنواع البيانات الاصطناعية التي تشبه إلى حد كبير الأمثلة الواقعية. يمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا إنشاء بيانات تركيبية لسيناريوهات نادرة أو متطرفة يصعب إعادة إنتاجها باستخدام بيانات حقيقية. ويمكن استخدام هذا لاختبار مرونة البرنامج في ظل ظروف غير عادية.
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في إنشاء بيانات تركيبية يمكن استخدامها لزيادة مجموعات البيانات الحقيقية، وموازنة توزيع الفئات وإدخال الاختلافات.
ومع ذلك، الذكاء الاصطناعي ليس جرعة سحرية
حقق الذكاء الاصطناعي تقدمًا ملحوظًا في قدرته على البرمجة، خاصة في العامين الماضيين. لقد أصبح مساعدو الذكاء الاصطناعي بارعين في أتمتة المهام الروتينية والوضيعية، لكنهم يتعثرون في المهام التي تتطلب تفكيرًا نقديًا. لا يمكنهم فهم المبادئ والمفاهيم الأساسية للبرمجيات؛ لديهم صعوبة في مواكبة الأطر والنماذج الجديدة؛ وهم غير قادرين على فهم سيناريوهات الحياة الواقعية بشكل كامل.
فيما يلي أربع حالات لا يمكن الاعتماد فيها على مساعدي الذكاء الاصطناعي، ولماذا تحتاج إلى توظيف مطوري التطبيقات لمشروعك.
تصميم أنظمة البرمجيات المعقدة
تفتقر أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى مستوى الفهم المطلوب لتصميم وتنفيذ العمليات المعقدة. على الرغم من أنها يمكن أن تخلق وظائف معقدة بما فيه الكفاية بمعزل عن بعضها البعض، إلا أنها تتعثر عندما يتعين عليها دمجها وحساب التبعيات من التعليمات البرمجية الأخرى.
فهم احتياجات المستخدم البديهية
إن فهم وتصور احتياجات المستخدم وتفضيلاته يتطلب التعاطف والسياق والوعي بالسلوك البشري والعاطفة، وهي الصفات التي تفتقر إليها أدوات الذكاء الاصطناعي. هذا القصور في أنظمة الذكاء الاصطناعي في فهم السياق العاطفي والذاتية والجوانب الدقيقة لاحتياجات المستخدم البديهية يجعلها أقل كفاءة مقارنة بالخبراء البشريين.
التعامل مع قواعد التعليمات البرمجية القديمة
تكافح أدوات الذكاء الاصطناعي للتعامل بشكل كامل مع قواعد التعليمات البرمجية القديمة، والتي تعتبر قديمة وعفا عليها الزمن في كثير من الأحيان. وتفتقر قواعد التعليمات البرمجية هذه بشكل عام إلى التغطية الكافية للاختبار والوثائق، مما يعيق فعالية أدوات الذكاء الاصطناعي.
العمل مع أطر ونماذج جديدة
البيانات هي أساس نماذج الذكاء الاصطناعي. بالنسبة للأطر والنماذج الجديدة نسبيًا، لا تتوفر بيانات كافية لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي. وهذا يجعلها غير موثوقة وحتى محفوفة بالمخاطر؛ لأنهم، بدلًا من الاعتراف بالجهل، سيعطون إجابات غير صحيحة بدرجة عالية من الثقة. هذا الميل للهلوسة يمكن أن يضلل بسهولة حتى أكثر الأشخاص حذراً.
منشور ذو صلة: لماذا تستخدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتحسين عملية إدخال التاريخ
الوجبات الجاهزة النهائية
حقق الذكاء الاصطناعي خطوات كبيرة في مجال البرمجة وتطوير البرمجيات في السنوات القليلة الماضية. لقد جعلت أنظمة الذكاء الاصطناعي البرمجة أكثر كفاءة وانسيابية. لقد أثرت على أبعاد أخرى مختلفة لتطوير البرمجيات أيضًا. لكنها تظل هكذا: الأدوات! يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى إنسان لتوجيه عملياته والإشراف عليها والحكم على جودة نتائجها.
وحتى في المهام التي يتفوقون فيها، فإنها تتطلب إشرافًا بشريًا. وبالنسبة للآخرين، فإنهم ببساطة يسقطون. تظل المدخلات والخبرات البشرية لا غنى عنها في تطوير البرمجيات، ولهذا السبب تستمر شركات تطوير تطبيقات الويب في لعب دور مهم.