7 Anwendungsfälle von KI in Programmierung und Entwicklung (& 4, wo KI versagt)
Veröffentlicht: 2023-09-13
Vier Forscher am Oak Ridge National Laboratory haben vor einem halben Jahrzehnt einen Artikel veröffentlicht, in dem sie darüber nachdenken, ob Menschen im Jahr 2040 noch Code schreiben werden. Diese Frage findet sich mittlerweile in den Köpfen der meisten normalen Programmierer wieder. Es bestehen Befürchtungen und Erwartungen hinsichtlich der Antwort auf die Frage.
Die Forscher beantworteten die Fragen mit Nein: Maschinen werden den größten Teil des Codes generieren, während Menschen, wenn sie sich tatsächlich engagieren, sich hauptsächlich auf die Verfeinerung maschinengenerierter Codes beschränken werden.
Die rasanten Fortschritte auf dem Gebiet der KI haben dazu geführt, dass die Vorhersage viel früher in die Realität umgesetzt wurde. Mittlerweile gibt es verschiedene KI-Systeme, die aus bloßen Beschreibungen und sogar Skizzen funktionale Codes generieren können. Das bringt sowohl Versprechen als auch Fallstricke mit sich. KI kann die Produktivität steigern, menschliches Potenzial und Kreativität freisetzen, indem sie untergeordnete und mühsame Aufgaben übernimmt und so neue Möglichkeiten eröffnet. Es kann jedoch auch Voreingenommenheit aufrechterhalten, die Verantwortlichkeit verringern und das Risiko katastrophaler Fehler erhöhen, indem die menschliche Aufsicht aufgehoben wird.
Daher betrachten wir hier sieben Anwendungsfälle von KI in der Programmierung und Softwareentwicklung und bewerten auch Fälle, in denen sie ins Stocken gerät.
Häufige Anwendungsfälle von KI in der Programmierung
KI hat jeden Aspekt der Arbeit beeinflusst, insbesondere auch die Programmierung und Softwareentwicklung. Einer Umfrage zufolge nutzen 31 % der Unternehmen KI zum Schreiben von Code. Die Frage, die sich nun stellt, ist nicht, ob KI die Softwareentwicklung beeinflussen wird, sondern wie und in welchem Ausmaß.
Die Programmierung ist einer der Bereiche, in denen KI wesentlich zu einer Steigerung der Produktivität und Effizienz beigetragen hat. Ein Bericht von LinkedIn über die Zukunft der Arbeit prognostiziert, dass 96 % der Softwareentwicklungsaufgaben durch KI erweitert werden können. KI-gestützte Tools wurden in einem Spektrum von Aufgaben eingesetzt, von einfach bis mäßig komplex.
Generieren Sie Codeausschnitte
KI-Tools, die mit Millionen von Codezeilen aus öffentlich zugänglichen Repositories wie GitHub und StackOverflow trainiert werden, können Codeschnipsel in einem Bruchteil der Zeit generieren, die ein Mensch zum Schreiben derselben benötigt. Sie beherrschen mehrere Sprachen und können Code aus natürlicher Sprache erstellen.
Dies ist nicht nur für Anfänger hilfreich, sondern auch für erfahrene Programmierer, die KI den einfachen Code schreiben lassen können, den sie benötigen. Sie können es dann optimieren oder verfeinern und in ihr Programm implementieren.
KI kann besonders gut darin sein, Codevorlagen zu generieren. Sie können den KI-Tools wie GitHub Copilot eine Reihe von Parametern zur Verfügung stellen und die KI generiert eine Codevorlage. Dies kann nützlich sein, um Standardcodes oder sich wiederholende Codezeilen zu erstellen. KI kann auch bei der Codevervollständigung helfen, indem sie vorschlägt, was am wahrscheinlichsten folgen wird, ähnlich wie bei der automatischen Textvervollständigung. Sie können Ihren unvollständigen Code auch in einen KI-Codierungsassistenten einfügen und ihn den Code vervollständigen lassen.
Debug-Code
Fehler sind ein Fluch für jeden Programmierer. Sie können zeitraubend sein (z. B. Stunden damit verbringen, herauszufinden, warum ein Code nicht ausgeführt wird, nur um dann festzustellen, dass es an einem fehlenden Semikolon liegt), aber sie stellen auch kritische Sicherheitsrisiken dar und beeinträchtigen die Benutzererfahrung. KI kann einige davon abmildern. Und nicht nur das: KI kann Fehler genauer und schneller identifizieren.
KI kann Code analysieren, um Fehler zu erkennen, indem sie Inkonsistenzen und Muster identifiziert, die häufig zu Fehlern führen. Es kann Codestrukturen erkennen, die häufig zu Fehlern führen, und Entwickler auf potenzielle Probleme aufmerksam machen. KI kann auch bei Regressionstests helfen und sicherstellen, dass neue Änderungen keine Fehler in der Codebasis verursachen.
Dies bedeutet jedoch nicht, dass das Debuggen vollständig der KI anvertraut werden kann. Dies bedeutet, dass Menschen einige der untergeordneten und mühsamen Aufgaben des Debuggens an die KI delegieren können, wodurch sie viel Zeit bei vermeidbarer Arbeit sparen und mehr Zeit für produktivere Aufgaben aufwenden können.
Code übersetzen
Angenommen, Sie möchten von einer Plattform oder Umgebung auf eine andere migrieren oder die vorhandene Logik und Funktionalität eines Codes in einem neuen Kontext wiederverwenden. In beiden Fällen können Sie KI nutzen, um den Code zu übersetzen, ohne den Code von Grund auf neu schreiben zu müssen.
Allerdings sind KI-Tools zum Übersetzen von Code nicht ganz zuverlässig. Möglicherweise bemerken sie die Nuancen einer Sprache nicht oder sind nicht in der Lage, die Logik eines Codes zu verstehen. aber das gilt auch für den Menschen. Selbst wenn die Übersetzungen nicht ganz genau sind, wird die Aufgabe dadurch viel einfacher, als den Quellcode manuell von Grund auf zu übersetzen. Es ist auch so, als würde man mit menschlichen Übersetzern arbeiten; Der übersetzte Code wird überprüft und bei Fehlern korrigiert.
Erklären Sie Code in natürlicher Sprache
KI kann Code in einfachem Englisch (oder in jeder anderen Sprache) erklären. Dies kann hilfreich sein, wenn Sie eine neue Sprache lernen oder auf zufällige Codezeilen stoßen, von denen Sie keine Ahnung haben, was sie tun.
Ebenso kann KI reguläre Ausdrücke entschlüsseln und in natürlicher Sprache erklären, was sie bewirken.
Es kann nicht nur unklare Codezeilen erklären, sondern auch dabei helfen, sie zu erklären. KI kann eine umfassende Codedokumentation erstellen, die den Zweck, die Funktionalität und die Verwendung des Codes genau beschreibt. KI kann auch bei der Überprüfung und Dokumentation von Code-Übermittlungen helfen und Erklärungen zu Änderungen erstellen, die in Pull-Requests oder Commits vorgenommen wurden.
Testfallgenerierung
Um sicherzustellen, dass das Programm wie vorgesehen funktioniert, ist ein gründliches Testen des Codes von entscheidender Bedeutung. Aber das Schreiben von Testfällen und das Testen des Codes ist ein mühsamer und zeitaufwändiger Prozess – und wird daher oft übersehen. Glücklicherweise kann KI bei dieser Aufgabe helfen.
Mithilfe von KI können Testfälle geschrieben werden, indem die Codebasis analysiert und potenzielle Testszenarien identifiziert werden. Es kann verschiedene Pfade, Verzweigungen und Bedingungen innerhalb des Codes identifizieren und Testfälle erstellen, um diese Szenarien abzudecken.
KI-Assistenten wie Tabnine können automatisch Unit-Tests generieren und die Tests mit minimalem menschlichen Eingriff selbst ausführen. Anschließend markieren und melden sie alle fehlgeschlagenen Testfälle und stellen eine Zusammenfassung der Tests bereit. Dies kann dazu beitragen, die Testeffizienz zu verbessern und die Belastung für den Menschen zu verringern.
[Quelle-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Code Refactoring
Das Refactoring von Code ist eine weitere zeitaufwändige und eintönige Aufgabe, bei der KI helfen kann. KI kann dazu beitragen, den Zeitaufwand für das Debuggen und Refactoring um etwa die Hälfte zu reduzieren.
KI kann Refactoring-Aufgaben wie das Umbenennen von Variablen oder Methoden, das Extrahieren von Code in Funktionen, die Neuorganisation der Codestruktur oder die Reduzierung der Komplexität und die Verbesserung der Erweiterbarkeit von Code automatisieren.
Der Einsatz von KI für die Code-Umgestaltung reduziert nicht nur Zeit und Aufwand, sondern hilft auch dabei, Code-Gerüche zu erkennen und potenzielle Probleme frühzeitig im Entwicklungsprozess zu beheben. Dies verringert das Risiko von Fehlern und technischen Schulden.
Generieren Sie synthetische Daten
Synthetische Daten sind nützlich, wenn echte Daten nicht verfügbar sind oder nicht verwendet werden können, weil sie vertrauliche Informationen enthalten. Bei synthetischen Daten entfallen die Einschränkungen, die mit der Verwendung regulierter oder vertraulicher Daten verbunden sind, da sie keine personenbezogenen Daten enthalten.
Mithilfe von KI können alle Arten synthetischer Daten generiert werden, die realen Beispielen sehr ähnlich sind. KI kann auch synthetische Daten für seltene oder extreme Szenarien erstellen, die mit realen Daten nur schwer zu reproduzieren sind. Damit lässt sich die Belastbarkeit der Software unter ungewöhnlichen Bedingungen testen.
KI kann auch dabei helfen, synthetische Daten zu generieren, die zur Erweiterung realer Datensätze, zum Ausgleich der Klassenverteilung und zur Einführung von Variationen verwendet werden können.
Allerdings ist KI kein Zaubertrank
KI hat insbesondere in den letzten Jahren bemerkenswerte Fortschritte in seiner Codierungsfähigkeit gemacht. KI-Assistenten sind zwar in der Lage, routinemäßige und untergeordnete Aufgaben zu automatisieren, aber bei Aufgaben, die kritisches Denken erfordern, stolpern sie. Sie können die zugrunde liegenden Prinzipien und Konzepte von Software nicht verstehen; es fällt ihnen schwer, mit neuen Rahmenbedingungen und Paradigmen Schritt zu halten; und sie sind nicht in der Lage, reale Szenarien vollständig zu erfassen.
Hier sind vier Fälle, in denen KI-Assistenten nicht zuverlässig sind und warum Sie daher App-Entwickler für Ihr Projekt engagieren müssen.
Architektur komplexer Softwaresysteme
KI-Systemen fehlt das nötige Verständnis, um komplexe Prozesse zu entwerfen und umzusetzen. Obwohl sie isoliert ausreichend komplexe Funktionen erstellen können, scheitern sie, wenn sie diese integrieren und Abhängigkeiten von anderem Code berücksichtigen müssen.
Intuitive Benutzerbedürfnisse verstehen
Das Verstehen und Konzeptualisieren von Benutzerbedürfnissen und -präferenzen erfordert Empathie, Kontext und Bewusstsein für menschliches Verhalten und Emotionen – Eigenschaften, die KI-Tools fehlen. Diese Einschränkung von KI-Systemen beim Verständnis emotionaler Kontexte, Subjektivität und der nuancierten Aspekte intuitiver Benutzerbedürfnisse macht sie im Vergleich zu menschlichen Experten weniger kompetent.
Umgang mit älteren Codebasen
KI-Tools haben Schwierigkeiten, veraltete Codebasen, die alt und oft überholt sind, vollständig zu bewältigen. Bei solchen Codebasen mangelt es im Allgemeinen an ausreichender Testabdeckung und Dokumentation, was die Wirksamkeit von KI-Tools beeinträchtigt.
Arbeiten mit neuen Frameworks und Paradigmen
Daten sind das A und O von KI-Modellen. Für relativ neue Frameworks und Paradigmen stehen nicht genügend Daten zur Verfügung, um die KI-Systeme zu trainieren. Das macht sie unzuverlässig und sogar riskant; denn statt Unwissenheit einzugestehen, werden sie mit einem hohen Maß an Selbstvertrauen falsche Antworten geben. Diese Tendenz zur Halluzination kann selbst den vorsichtigsten Menschen leicht in die Irre führen.
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Letzter Imbiss
KI hat in den letzten Jahren große Fortschritte im Bereich der Programmierung und Softwareentwicklung gemacht. KI-Systeme haben die Programmierung effizienter und schlanker gemacht. Sie haben auch verschiedene andere Dimensionen der Softwareentwicklung beeinflusst. Aber sie bleiben genau das: Werkzeuge! KI braucht einen Menschen, der ihre Abläufe anleitet und überwacht und die Qualität ihrer Ergebnisse beurteilt.
Selbst bei Aufgaben, bei denen sie hervorragende Leistungen erbringen, benötigen sie menschliche Aufsicht. Und für andere scheitern sie einfach. Menschlicher Input und Fachwissen sind in der Softwareentwicklung nach wie vor unverzichtbar, weshalb Web-App-Entwicklungsunternehmen weiterhin eine wichtige Rolle spielen.