7 przypadków użycia sztucznej inteligencji w programowaniu i rozwoju (i 4, gdy sztuczna inteligencja zawodzi)
Opublikowany: 2023-09-13
Czterech badaczy z Oak Ridge National Laboratory pół dekady temu opublikowało artykuł, w którym zastanawiał się, czy w 2040 r. ludzie nadal będą pisać kod. To pytanie pojawia się obecnie w głowach większości zwykłych programistów. Istnieją obawy i oczekiwania co do tego, z czym wiąże się odpowiedź na to pytanie.
Naukowcy odpowiedzieli na te pytania przecząco: maszyny wygenerują większość kodu, podczas gdy ludzie, jeśli się w to zaangażują, ograniczą się głównie do udoskonalania kodów generowanych przez maszyny.
Szybki postęp w dziedzinie sztucznej inteligencji sprawił, że przewidywania te znacznie szybciej się spełniły. Obecnie istnieją różne systemy sztucznej inteligencji, które mogą generować kody funkcjonalne na podstawie samych opisów, a nawet szkiców. Niesie to ze sobą obietnice i pułapki. Sztuczna inteligencja może zwiększyć produktywność, uwolnić ludzki potencjał i kreatywność, przejmując na siebie żmudne i żmudne zadania, a tym samym otworzyć nowe możliwości. Może jednak również utrwalić uprzedzenia, zmniejszyć odpowiedzialność i zwiększyć ryzyko katastrofalnych błędów poprzez usunięcie ludzkiego nadzoru.
Dlatego tutaj rozważamy siedem przypadków użycia sztucznej inteligencji w programowaniu i tworzeniu oprogramowania, a także oceniamy przypadki, w których zawodzi.
Typowe przypadki użycia AI w programowaniu
Sztuczna inteligencja wpłynęła na każdy aspekt pracy, w tym – a właściwie przede wszystkim – na programowanie i tworzenie oprogramowania. Według jednego z badań 31% organizacji wykorzystuje sztuczną inteligencję do pisania kodu. Obecnie zadawane jest pytanie nie o to, czy sztuczna inteligencja będzie miała wpływ na rozwój oprogramowania, ale w jaki sposób i w jakim stopniu.
Programowanie to jeden z obszarów, w którym sztuczna inteligencja w ogromnym stopniu przyczyniła się do wzrostu produktywności i efektywności. Raport LinkedIn na temat przyszłości pracy przewiduje, że 96% zadań związanych z tworzeniem oprogramowania może zostać wspomaganych przez sztuczną inteligencję. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji były wykorzystywane do szerokiego spektrum zadań, od podstawowych po średnio złożone.
Wygeneruj fragmenty kodu
Narzędzia AI, wytrenowane na milionach linii kodu z publicznie dostępnych repozytoriów, takich jak GitHub i StackOverflow, mogą generować fragmenty kodu w ułamku czasu potrzebnego człowiekowi na napisanie tego samego. Biegle posługują się wieloma językami i potrafią tworzyć kod z języka naturalnego.
Jest to przydatne nie tylko dla początkujących, ale także dla wykwalifikowanych programistów, którzy mogą pozwolić sztucznej inteligencji napisać prosty kod, którego potrzebują. Następnie mogą go ulepszyć lub udoskonalić i wdrożyć w swoim programie.
Sztuczna inteligencja może być szczególnie dobra w generowaniu szablonów kodu. Możesz udostępnić narzędziom AI, takim jak GitHub Copilot, zestaw parametrów, a sztuczna inteligencja wygeneruje szablon kodu. Może to być przydatne do tworzenia szablonów lub powtarzających się linii kodu. Sztuczna inteligencja może również pomóc w uzupełnianiu kodu, sugerując, co najprawdopodobniej nastąpi, podobnie jak w przypadku autouzupełniania tekstu. Możesz także wkleić niekompletny kod do asystenta kodowania AI i pozwolić mu dokończyć kod.
Kod debugowania
Błędy są zmorą każdego programisty. Mogą pochłaniać czas (na przykład spędzać godziny na zastanawianiu się, dlaczego kod nie zostanie uruchomiony, tylko po to, by zdać sobie sprawę, że dzieje się tak z powodu braku średnika), ale stwarzają także krytyczne ryzyko bezpieczeństwa i pogarszają komfort użytkownika. Sztuczna inteligencja może złagodzić niektóre z nich. I nie tylko to: sztuczna inteligencja może dokładniej i szybciej identyfikować błędy.
Sztuczna inteligencja może analizować kod w celu wykrywania błędów, identyfikując niespójności i wzorce, które często prowadzą do błędów. Potrafi rozpoznać struktury kodu, które często powodują błędy i ostrzegać programistów o potencjalnych problemach. Sztuczna inteligencja może również pomóc w testowaniu regresji i zapewnić, że nowe zmiany nie wprowadzą błędów w bazie kodu.
Nie oznacza to jednak, że debugowanie można w całości powierzyć sztucznej inteligencji. Oznacza to, że ludzie mogą delegować sztuczną inteligencję niektóre drobne i żmudne zadania związane z debugowaniem, co pozwoli im zaoszczędzić mnóstwo czasu na pracy, której można uniknąć, i przeznaczyć go na bardziej produktywne zadania.
Przetłumacz kod
Załóżmy, że chcesz przeprowadzić migrację z jednej platformy lub środowiska na inną lub ponownie wykorzystać istniejącą logikę i funkcjonalność kodu w nowym kontekście. W obu tych przypadkach możesz użyć sztucznej inteligencji, aby pomóc w tłumaczeniu kodu bez konieczności przepisywania kodu od zera.
Jednak narzędzia AI do tłumaczenia kodu nie są całkowicie niezawodne. Mogą nie zauważyć niuansów języka lub nie być w stanie uchwycić logiki kodu; ale to samo dotyczy ludzi. Nawet jeśli tłumaczenia nie są idealnie dokładne, znacznie ułatwi to zadanie niż ręczne tłumaczenie kodu źródłowego od zera. To także jak praca z tłumaczami; przetłumaczony kod jest sprawdzany i poprawiany w przypadku wystąpienia błędów.
Wyjaśnij kod w języku naturalnym
Sztuczna inteligencja może wyjaśnić kod prostym językiem angielskim (lub w dowolnym języku). Może to być pomocne, jeśli uczysz się nowego języka lub jeśli napotkasz losowe wiersze kodu, o których nie masz pojęcia, do czego służą.
Podobnie sztuczna inteligencja może dekodować wyrażenia regularne i wyjaśniać w języku naturalnym, co robią.
Może nie tylko wyjaśnić niejasne linie kodu, ale może także pomóc w ich wyjaśnieniu. Sztuczna inteligencja może tworzyć obszerną dokumentację kodu, która dokładnie opisuje cel, funkcjonalność i wykorzystanie kodu. Sztuczna inteligencja może również pomóc w przeglądaniu i dokumentowaniu przesłanego kodu oraz generować wyjaśnienia zmian wprowadzonych w żądaniach ściągnięcia lub zatwierdzeniach.
Generowanie przypadków testowych
Dokładne testowanie kodu ma kluczowe znaczenie, aby mieć pewność, że program działa zgodnie z zamierzeniami. Jednak pisanie przypadków testowych i testowanie kodu jest procesem żmudnym i czasochłonnym — dlatego często jest pomijany. Na szczęście sztuczna inteligencja może pomóc w tym zadaniu.
Sztuczną inteligencję można wykorzystać do pisania przypadków testowych, analizując bazę kodu i identyfikując potencjalne scenariusze testowania. Może identyfikować różne ścieżki, gałęzie i warunki w kodzie oraz tworzyć przypadki testowe obejmujące te scenariusze.
Asystenci AI, tacy jak Tabnine, mogą automatycznie generować testy jednostkowe i samodzielnie je wykonywać przy minimalnej interwencji człowieka. Następnie oznaczają i zgłaszają wszelkie przypadki testowe zakończone niepowodzeniem oraz przedstawiają podsumowanie testów. Może to pomóc w poprawie efektywności testów i zmniejszeniu obciążenia ludzi.
[Źródło-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Refaktoryzacja kodu
Refaktoryzacja kodu to kolejne czasochłonne i banalne zadanie, w którym może pomóc sztuczna inteligencja. Sztuczna inteligencja może pomóc skrócić czas poświęcony na debugowanie i refaktoryzację o około połowę.
Sztuczna inteligencja może zautomatyzować zadania refaktoryzacji, takie jak zmiana nazw zmiennych lub metod, wyodrębnianie kodu do funkcji, reorganizacja struktury kodu lub zmniejszanie złożoności i zwiększanie rozszerzalności kodu.
Korzystanie ze sztucznej inteligencji do refaktoryzacji kodu nie tylko skraca czas i wysiłek, ale także pomaga identyfikować zapachy kodu i pomaga rozwiązywać potencjalne problemy na wczesnym etapie procesu tworzenia oprogramowania. Zmniejsza to ryzyko błędów i długu technicznego.
Generuj dane syntetyczne
Dane syntetyczne przydadzą się, gdy dane rzeczywiste są niedostępne lub nie można ich wykorzystać, ponieważ zawierają wrażliwe informacje. Dane syntetyczne eliminują ograniczenia związane z wykorzystaniem danych regulowanych lub poufnych, ponieważ nie zawierają żadnych danych osobowych.
Sztuczną inteligencję można wykorzystać do generowania wszelkiego rodzaju syntetycznych danych, które bardzo przypominają przykłady ze świata rzeczywistego. Sztuczna inteligencja może również tworzyć syntetyczne dane na potrzeby rzadkich lub ekstremalnych scenariuszy, które trudno odtworzyć za pomocą rzeczywistych danych. Można to wykorzystać do przetestowania odporności oprogramowania w nietypowych warunkach.
Sztuczna inteligencja może również pomóc w generowaniu danych syntetycznych, które można wykorzystać do powiększania rzeczywistych zbiorów danych, równoważenia rozkładu klas i wprowadzania odmian.
Jednak sztuczna inteligencja nie jest magiczną miksturą
Sztuczna inteligencja poczyniła niezwykłe postępy w zakresie możliwości kodowania, szczególnie w ciągu ostatnich kilku lat. Asystenci AI nabyli biegłości w automatyzacji rutynowych i prostych zadań, ale potykają się przy zadaniach wymagających krytycznego myślenia. Nie potrafią zrozumieć podstawowych zasad i koncepcji oprogramowania; mają trudności z nadążaniem za nowymi ramami i paradygmatami; i nie są w stanie w pełni zrozumieć rzeczywistych scenariuszy.
Oto cztery przypadki, w których asystenci AI nie są godni zaufania i dlatego warto zatrudnić programistów aplikacji do swojego projektu.
Projektowanie złożonych systemów oprogramowania
Systemom sztucznej inteligencji brakuje poziomu zrozumienia wymaganego do projektowania i wdrażania złożonych procesów. Chociaż w izolacji potrafią tworzyć wystarczająco złożone funkcje, zawodzą, gdy muszą je zintegrować i uwzględnić zależności z innego kodu.
Zrozumienie intuicyjnych potrzeb użytkownika
Zrozumienie i konceptualizacja potrzeb i preferencji użytkowników wymaga empatii, kontekstu oraz świadomości ludzkich zachowań i emocji – cech, których brakuje narzędziom AI. To ograniczenie systemów sztucznej inteligencji w rozumieniu kontekstu emocjonalnego, subiektywności i zniuansowanych aspektów intuicyjnych potrzeb użytkowników sprawia, że są one mniej kompetentne w porównaniu z ludzkimi ekspertami.
Obsługa starszych baz kodu
Narzędzia sztucznej inteligencji mają trudności z pełnym rozwiązaniem starszych baz kodu, które są stare i często nieaktualne. Takim bazom kodu zazwyczaj brakuje wystarczającego zakresu testów i dokumentacji, co utrudnia skuteczność narzędzi AI.
Praca z nowymi frameworkami i paradygmatami
Dane to podstawa modeli AI. W przypadku stosunkowo nowych ram i paradygmatów nie są dostępne wystarczające dane do szkolenia systemów sztucznej inteligencji. To sprawia, że są zawodne, a nawet ryzykowne; zamiast przyznać się do niewiedzy, z dużym stopniem pewności będą udzielać błędnych odpowiedzi. Ta tendencja do halucynacji może łatwo wprowadzić w błąd nawet najbardziej ostrożnych.
Powiązany post: Dlaczego warto używać sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego do usprawnienia procesu wprowadzania danych
Ostateczne dania na wynos
W ciągu ostatnich kilku lat sztuczna inteligencja poczyniła ogromne postępy w dziedzinie programowania i tworzenia oprogramowania. Systemy AI sprawiły, że programowanie stało się wydajniejsze i usprawnione. Wpłynęły one również na różne inne wymiary tworzenia oprogramowania. Ale pozostają tylko tym: narzędziami! Sztuczna inteligencja potrzebuje człowieka, który będzie instruował i nadzorował jej działania oraz oceniał jakość jej wyników.
Nawet w zadaniach, w których są wybitni, wymagają nadzoru człowieka. A u innych po prostu upadają. Wkład ludzki i wiedza fachowa pozostają niezbędne w tworzeniu oprogramowania i dlatego firmy tworzące aplikacje internetowe nadal odgrywają znaczącą rolę.