7 casi d'uso dell'intelligenza artificiale nella programmazione e nello sviluppo (e 4 casi in cui l'intelligenza artificiale fallisce)
Pubblicato: 2023-09-13
Quattro ricercatori dell’Oak Ridge National Laboratory hanno pubblicato un articolo mezzo decennio fa chiedendosi se gli esseri umani scriveranno ancora codice nel 2040. Questa domanda ora trova casa nella testa della maggior parte dei programmatori ordinari. Ci sono apprensioni e aspettative su ciò che comporta la risposta alla domanda.
I ricercatori hanno risposto negativamente alle domande: le macchine genereranno la maggior parte del codice mentre gli esseri umani, se verranno coinvolti, si limiteranno principalmente a perfezionare i codici generati dalle macchine.
I rapidi progressi compiuti nel campo dell’intelligenza artificiale hanno portato la previsione a realizzarsi molto prima. Esistono ora vari sistemi di intelligenza artificiale in grado di generare codici funzionali da semplici descrizioni e persino schizzi. Ciò porta con sé promesse ma anche insidie. L’intelligenza artificiale può aumentare la produttività, liberare il potenziale umano e la creatività assumendosi compiti umili e noiosi e aprendo così nuove opportunità. Tuttavia, può anche perpetuare pregiudizi, ridurre la responsabilità e aumentare il rischio di errori catastrofici eliminando il controllo umano.
Quindi, qui, consideriamo sette casi d’uso dell’IA nella programmazione e nello sviluppo di software e valutiamo anche i casi in cui vacilla.
Casi d'uso comuni dell'intelligenza artificiale nella programmazione
L’intelligenza artificiale ha avuto un impatto su ogni aspetto del lavoro, compresi, anzi, soprattutto, la programmazione e lo sviluppo di software. Secondo un sondaggio, il 31% delle organizzazioni utilizza l’intelligenza artificiale per scrivere codice. La domanda che ci si pone ora non è se l’intelligenza artificiale avrà un impatto sullo sviluppo del software, ma come e in che misura.
La programmazione è una delle aree in cui l’intelligenza artificiale ha contribuito notevolmente all’aumento della produttività e dell’efficienza. Un rapporto di LinkedIn sul futuro del lavoro prevede che il 96% delle attività di sviluppo software potrà essere potenziato dall’intelligenza artificiale. Gli strumenti basati sull’intelligenza artificiale sono stati utilizzati in una vasta gamma di attività, da quelle di base a quelle moderatamente complesse.
Genera frammenti di codice
Gli strumenti di intelligenza artificiale, addestrati con milioni di righe di codice da repository disponibili pubblicamente come GitHub e StackOverflow, possono generare frammenti di codice in una frazione del tempo impiegato da un essere umano per scrivere lo stesso. Sono competenti in più lingue e possono produrre codice dal linguaggio naturale.
Ciò è utile non solo per i principianti ma anche per i programmatori esperti, che potrebbero lasciare che l’IA scriva il semplice codice di cui hanno bisogno. Possono quindi modificarlo o perfezionarlo e implementarlo nel loro programma.
L’intelligenza artificiale può essere particolarmente efficace nel generare modelli di codice. Puoi fornire agli strumenti di intelligenza artificiale, come GitHub Copilot, una serie di parametri e l'intelligenza artificiale genererà un modello di codice. Questo può essere utile per creare boilerplate o righe di codice ripetitive. L'intelligenza artificiale può anche aiutare con il completamento del codice suggerendo ciò che è più probabile che seguirà, non diversamente dal completamento automatico del testo. Puoi anche incollare il codice incompleto in un assistente di codifica AI e lasciare che completi il codice.
Codice di debug
I bug sono una rovina per ogni programmatore. Possono far perdere tempo (ad esempio, passare ore a capire perché un codice non viene eseguito solo per rendersi conto che è a causa della mancanza di un punto e virgola), ma comportano anche rischi critici per la sicurezza e compromettono l'esperienza dell'utente. L’intelligenza artificiale può mitigare alcuni di questi. E non solo: l’intelligenza artificiale può identificare i bug in modo più accurato e rapido.
L’intelligenza artificiale può analizzare il codice per rilevare bug identificando incoerenze e modelli che comunemente portano a errori. Può riconoscere le strutture del codice che spesso causano bug e avvisare gli sviluppatori di potenziali problemi. L'intelligenza artificiale può anche aiutare con i test di regressione e garantire che le nuove modifiche non introducano bug nel codice base.
Ciò non significa però che il debugging possa essere interamente affidato all’AI. Ciò significa che gli esseri umani possono delegare alcuni dei compiti umili e noiosi del debug all’intelligenza artificiale, il che consentirà loro di risparmiare molto tempo sul lavoro evitabile e di dedicare più tempo ad attività più produttive.
Traduci il codice
Supponiamo che tu voglia migrare da una piattaforma o ambiente a un altro o riutilizzare la logica e le funzionalità esistenti di un codice in un nuovo contesto. In entrambi questi casi, puoi utilizzare l'intelligenza artificiale per aiutarti a tradurre il codice senza doverlo riscrivere da zero.
Tuttavia, gli strumenti di intelligenza artificiale per la traduzione del codice non sono del tutto affidabili. Potrebbero non riuscire a notare le sfumature di una lingua o non essere in grado di cogliere la logica di un codice; ma anche gli esseri umani lo fanno. Anche se le traduzioni non sono perfettamente accurate, renderà il compito molto più semplice rispetto alla traduzione manuale del codice sorgente da zero. È anche come lavorare con traduttori umani; il codice tradotto viene rivisto e corretto, se sono presenti errori.
Spiegare il codice in linguaggio naturale
L'intelligenza artificiale può spiegare il codice in un inglese semplice (o in qualsiasi lingua). Questo può essere utile se stai imparando una nuova lingua o se incontri righe di codice casuali di cui non hai idea di cosa faccia.
Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale può decodificare le espressioni regolari e spiegare in linguaggio naturale cosa fanno.
Non solo può spiegare righe di codice oscure, ma può anche aiutare a spiegarle. L'intelligenza artificiale può creare una documentazione completa del codice che descrive accuratamente lo scopo, la funzionalità e l'utilizzo del codice. L'intelligenza artificiale può anche aiutare a rivedere e documentare gli invii di codice e generare spiegazioni delle modifiche apportate alle richieste pull o ai commit.
Generazione di casi di test
Un test approfondito del codice è fondamentale per garantire che il programma funzioni come previsto. Ma scrivere casi di test e testare il codice è un processo noioso e dispendioso in termini di tempo, e quindi spesso trascurato. Per fortuna, l’intelligenza artificiale può aiutare in questo compito.
L'intelligenza artificiale può essere utilizzata per scrivere casi di test analizzando la base di codice e identificando potenziali scenari per i test. Può identificare diversi percorsi, rami e condizioni all'interno del codice e creare casi di test per coprire tali scenari.
Gli assistenti IA come Tabnine possono generare automaticamente test unitari ed eseguire i test stessi con un intervento umano minimo. Quindi contrassegnano e segnalano eventuali casi di test falliti e forniscono un riepilogo dei test. Ciò può contribuire a migliorare l’efficienza dei test e a ridurre l’onere per gli esseri umani.
[Fonte: https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Refactoring del codice
Il refactoring del codice è un altro compito noioso e dispendioso in termini di tempo in cui l’intelligenza artificiale può aiutare. L'intelligenza artificiale può aiutare a ridurre di circa la metà il tempo impiegato per il debug e il refactoring.
L'intelligenza artificiale può automatizzare attività di refactoring come rinominare variabili o metodi, estrarre codice in funzioni, riorganizzare la struttura del codice o ridurre la complessità e migliorare l'estensibilità del codice.
L'uso dell'intelligenza artificiale per il refactoring del codice non solo riduce tempo e fatica, ma aiuta anche a identificare gli odori del codice e a risolvere potenziali problemi nelle prime fasi del processo di sviluppo. Ciò riduce il rischio di bug e debito tecnico.
Genera dati sintetici
I dati sintetici sono utili quando i dati reali non sono disponibili o non possono essere utilizzati perché contengono informazioni sensibili. I dati sintetici eliminano i vincoli associati all’uso di dati regolamentati o riservati poiché non contengono informazioni personali.
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata per generare tutti i tipi di dati sintetici che assomigliano molto agli esempi del mondo reale. L’intelligenza artificiale può anche creare dati sintetici per scenari rari o estremi difficili da riprodurre con dati reali. Questo può essere utilizzato per testare la resilienza del software in condizioni insolite.
L’intelligenza artificiale può anche aiutare a generare dati sintetici che possono essere utilizzati per aumentare i set di dati reali, bilanciando la distribuzione delle classi e introducendo variazioni.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale non è una pozione magica
L’intelligenza artificiale ha compiuto notevoli progressi nella sua capacità di codifica, soprattutto negli ultimi due anni. Gli assistenti AI sono diventati abili nell’automatizzare compiti di routine e umili, ma inciampano in compiti che richiedono pensiero critico. Non riescono a comprendere i principi e i concetti alla base del software; hanno difficoltà a tenere il passo con nuovi quadri e paradigmi; e non sono in grado di cogliere completamente gli scenari della vita reale.
Ecco quattro casi in cui gli assistenti AI non sono affidabili e perché, quindi, è necessario assumere sviluppatori di app per il tuo progetto.
Architettura di sistemi software complessi
I sistemi di intelligenza artificiale non hanno il livello di comprensione necessario per progettare e implementare processi complessi. Sebbene possano creare funzioni sufficientemente complesse da sole, vacillano quando devono integrarle e tenere conto delle dipendenze da altro codice.
Comprendere le esigenze intuitive degli utenti
Comprendere e concettualizzare le esigenze e le preferenze degli utenti richiede empatia, contesto e consapevolezza del comportamento e delle emozioni umane, qualità che mancano agli strumenti di intelligenza artificiale. Questa limitazione dei sistemi di intelligenza artificiale nella comprensione del contesto emotivo, della soggettività e degli aspetti sfumati dei bisogni intuitivi degli utenti li rende meno competenti rispetto agli esperti umani.
Gestione delle basi di codice legacy
Gli strumenti di intelligenza artificiale faticano a gestire completamente le basi di codice legacy, che sono vecchie e spesso obsolete. Tali basi di codice generalmente mancano di una copertura di test e di una documentazione sufficienti, il che ostacola l’efficacia degli strumenti di intelligenza artificiale.
Lavorare con nuovi framework e paradigmi
I dati sono il pane quotidiano dei modelli di intelligenza artificiale. Per quadri e paradigmi relativamente nuovi, non sono disponibili dati sufficienti per addestrare i sistemi di intelligenza artificiale. Ciò li rende inaffidabili e persino rischiosi; poiché essi, invece di ammettere la loro ignoranza, daranno risposte errate con un alto grado di fiducia. Questa tendenza all’allucinazione può facilmente fuorviare anche i più avveduti.
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Asporto finale
Negli ultimi anni l’intelligenza artificiale ha fatto passi da gigante nel campo della programmazione e dello sviluppo di software. I sistemi di intelligenza artificiale hanno reso la programmazione più efficiente e snella. Hanno avuto un impatto anche su varie altre dimensioni dello sviluppo del software. Ma restano proprio questo: strumenti! L’intelligenza artificiale ha bisogno di un essere umano che istruisca e supervisioni le sue operazioni e giudichi la qualità dei suoi risultati.
Anche i compiti in cui eccellono richiedono la supervisione umana. E per altri, semplicemente falliscono. Il contributo umano e l’esperienza rimangono indispensabili nello sviluppo del software, ed è per questo che le società di sviluppo di app Web continuano a svolgere un ruolo significativo.