Programlama ve Geliştirmede Yapay Zekanın 7 Kullanım Durumu (ve 4 Yapay Zekanın Başarısız Olduğu Yerler)
Yayınlanan: 2023-09-13
Oak Ridge Ulusal Laboratuvarı'ndan dört araştırmacı, beş yıl önce, insanların 2040 yılında hala kod yazıp yazamayacağını tartışan bir makale yayınladı. Bu soru artık sıradan programcıların çoğunun kafasında bir yer buluyor. Sorunun cevabının ne anlama geldiğine dair endişeler ve beklentiler var.
Araştırmacılar soruları olumsuz yanıtladılar: Makineler kodun çoğunu üretecek, eğer insanlar da dahil olursa, çoğunlukla makine tarafından oluşturulan kodları iyileştirmekle sınırlı kalacaklar.
Yapay zeka alanında kaydedilen hızlı ilerleme, öngörülerin çok daha erken gerçekleşmesini sağladı. Artık yalnızca açıklamalardan ve hatta taslaklardan işlevsel kodlar üretebilen çeşitli yapay zeka sistemleri mevcuttur. Bu, vaatlerin yanı sıra tuzakları da beraberinde getiriyor. Yapay zeka, sıradan ve sıkıcı görevleri üstlenerek üretkenliği artırabilir, insan potansiyelini ve yaratıcılığını ortaya çıkarabilir ve böylece yeni fırsatların önünü açabilir. Ancak aynı zamanda önyargıyı sürdürebilir, hesap verebilirliği azaltabilir ve insan gözetimini ortadan kaldırarak yıkıcı hata riskini artırabilir.
Dolayısıyla burada, programlama ve yazılım geliştirmede yapay zekanın yedi kullanım durumunu ele alıyoruz ve aynı zamanda başarısız olduğu durumları da değerlendiriyoruz.
Yapay zekanın programlamada yaygın kullanım durumları
Yapay zeka, aslında özellikle programlama ve yazılım geliştirme dahil olmak üzere işin her yönünü etkiledi. Bir ankete göre kuruluşların %31'i kod yazmak için yapay zekayı kullanıyor. Şimdi sorulan soru, yapay zekanın yazılım geliştirmeyi etkileyip etkilemeyeceği değil, nasıl ve ne ölçüde etkileyeceğidir.
Programlama, yapay zekanın üretkenlik ve verimliliğin artmasına büyük katkı sağladığı alanlardan biridir. LinkedIn tarafından işin geleceğine ilişkin bir rapor, yazılım geliştirme görevlerinin %96'sının yapay zeka tarafından artırılabileceğini öngörüyor. Yapay zeka destekli araçlar, temelden orta derecede karmaşık olana kadar çeşitli görevlerde kullanıldı.
Kod parçacıkları oluşturun
GitHub ve StackOverflow gibi halka açık depolardan alınan milyonlarca satır kodla eğitilen yapay zeka araçları, bir insanın aynı şeyi yazması için gereken sürenin çok altında bir sürede kod parçacıkları oluşturabiliyor. Birden fazla dile hakimdirler ve doğal dilden kod üretebilirler.
Bu sadece yeni başlayanlar için değil, yapay zekanın ihtiyaç duydukları basit kodu yazmasına izin verebilecek yetenekli programcılar için de faydalıdır. Daha sonra onu ince ayarlayabilir veya hassaslaştırabilir ve programlarına uygulayabilirler.
Yapay zeka özellikle kod şablonları oluşturmada iyi olabilir. GitHub Copilot gibi yapay zeka araçlarına bir dizi parametre sağlayabilirsiniz; yapay zeka bir kod şablonu oluşturacaktır. Bu, ortak metin veya tekrarlayan kod satırları oluşturmak için yararlı olabilir. Yapay zeka ayrıca otomatik metin tamamlamadan farklı olarak takip edilmesi en muhtemel olanı önererek kod tamamlamaya da yardımcı olabilir. Ayrıca eksik kodunuzu bir AI kodlama asistanına yapıştırabilir ve onun kodu tamamlamasına izin verebilirsiniz.
Hata ayıklama kodu
Hatalar her programcının başına beladır. Bunlar zaman kaybına neden olabilir (örneğin, bir kodun neden çalışmayacağını bulmak için saatler harcamak ve bunun yalnızca noktalı virgülün eksik olmasından kaynaklandığını anlamak), ancak aynı zamanda kritik güvenlik riskleri de oluştururlar ve kullanıcı deneyimini tehlikeye atarlar. Yapay zeka bunların bazılarını hafifletebilir. Ve sadece bu da değil: Yapay zeka, hataları daha doğru ve hızlı bir şekilde tespit edebilir.
Yapay zeka, genellikle hatalara yol açan tutarsızlıkları ve kalıpları belirleyerek hataları tespit etmek için kodu analiz edebilir. Çoğunlukla hatalarla sonuçlanan kod yapılarını tanıyabilir ve geliştiricileri olası sorunlara karşı uyarabilir. Yapay zeka ayrıca regresyon testine de yardımcı olabilir ve yeni değişikliklerin kod tabanında hatalara yol açmamasını sağlayabilir.
Ancak bu, hata ayıklamanın tamamen yapay zekaya emanet edilebileceği anlamına gelmez. Bunun anlamı, insanların bazı basit ve sıkıcı hata ayıklama görevlerini yapay zekaya devredebilecekleri ve bu da onların kaçınılabilir işlerde çok fazla zaman kazanmalarına ve daha üretken görevlere daha fazla zaman ayırmalarına olanak tanıyacağı anlamına geliyor.
Kodu çevir
Bir platformdan veya ortamdan diğerine geçiş yapmak veya bir kodun mevcut mantığını ve işlevselliğini yeni bir bağlamda yeniden kullanmak istediğinizi varsayalım. Her iki durumda da, kodu sıfırdan yeniden yazmaya gerek kalmadan kodu çevirmenize yardımcı olması için yapay zekayı kullanabilirsiniz.
Ancak kod çevirisine yönelik yapay zeka araçları tamamen güvenilir değildir. Bir dilin inceliklerini fark edemeyebilirler ya da bir kodun mantığını kavrayamayabilirler; ama insanlar da öyle. Çeviriler tam olarak doğru olmasa bile bu, kaynak kodunun sıfırdan manuel olarak çevrilmesinden çok daha kolay bir iş olacaktır. Aynı zamanda insan çevirmenlerle çalışmak gibidir; çevrilen kod gözden geçirilir ve hatalar varsa düzeltilir.
Kodu doğal dilde açıklama
Yapay zeka, kodu düz İngilizceyle (veya bu konuda herhangi bir dilde) açıklayabilir. Yeni bir dil öğreniyorsanız veya ne işe yaradığı hakkında hiçbir fikriniz olmayan rastgele kod satırlarıyla karşılaşırsanız bu yararlı olabilir.
Benzer şekilde yapay zeka, normal ifadelerin kodunu çözebilir ve ne yaptıklarını doğal dilde açıklayabilir.
Yalnızca belirsiz kod satırlarını açıklamakla kalmaz, aynı zamanda bunların açıklanmasına da yardımcı olabilir. Yapay zeka, kodun amacını, işlevselliğini ve kullanımını doğru bir şekilde açıklayan kapsamlı kod belgeleri oluşturabilir. Yapay zeka ayrıca kod gönderimlerinin gözden geçirilmesine ve belgelenmesine yardımcı olabilir ve çekme isteklerinde veya taahhütlerde yapılan değişikliklere ilişkin açıklamalar oluşturabilir.
Test senaryosu oluşturma
Programın amaçlandığı gibi çalıştığından emin olmak için kodun kapsamlı bir şekilde test edilmesi kritik öneme sahiptir. Ancak test senaryoları yazmak ve kodu test etmek sıkıcı ve zaman alıcı bir süreçtir ve bu nedenle sıklıkla gözden kaçırılır. Neyse ki yapay zeka bu göreve yardımcı olabilir.
Yapay zeka, kod tabanını analiz ederek ve test için potansiyel senaryoları belirleyerek test senaryoları yazmak için kullanılabilir. Kod içindeki farklı yolları, dalları ve koşulları tanımlayabilir ve bu senaryoları kapsayacak test senaryoları oluşturabilir.
Tabnine gibi yapay zeka asistanları otomatik olarak birim testleri oluşturabilir ve minimum insan müdahalesiyle testleri kendileri yürütebilir. Daha sonra başarısız olan test senaryolarını işaretleyip rapor ederler ve testlerin bir özetini sunarlar. Bu, test verimliliğini artırmaya ve insanlar üzerindeki yükü azaltmaya yardımcı olabilir.
[Kaynak-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
Yeniden yapılandırılan kod
Kodu yeniden düzenlemek, yapay zekanın yardımcı olabileceği başka bir zaman alıcı ve sıkıcı görevdir. Yapay zeka, hata ayıklama ve yeniden düzenleme için harcanan sürenin yaklaşık yarı yarıya azaltılmasına yardımcı olabilir.
Yapay zeka, değişkenleri veya yöntemleri yeniden adlandırma, kodu işlevlere ayırma, kod yapısını yeniden düzenleme veya karmaşıklığı azaltma ve kodun genişletilebilirliğini artırma gibi yeniden düzenleme görevlerini otomatikleştirebilir.
Kodun yeniden düzenlenmesi için yapay zekanın kullanılması yalnızca zamanı ve çabayı azaltmakla kalmaz, aynı zamanda kod kokularının belirlenmesine ve potansiyel sorunların geliştirme sürecinin erken aşamalarında çözülmesine yardımcı olur. Bu, hata ve teknik borç riskini azaltır.
Sentetik veriler oluştur
Sentetik veriler, gerçek verilerin mevcut olmadığı veya hassas bilgiler içermesi nedeniyle kullanılamadığı durumlarda kullanışlıdır. Sentetik veriler, kişisel bilgi içermediğinden, düzenlenmiş veya gizli verilerin kullanımıyla ilgili kısıtlamaları ortadan kaldırır.
Yapay zeka, gerçek dünyadaki örneklere çok benzeyen her türlü sentetik veriyi üretmek için kullanılabilir. Yapay zeka ayrıca gerçek verilerle yeniden üretilmesi zor olan nadir veya aşırı senaryolar için sentetik veriler de oluşturabilir. Bu, yazılımın olağandışı koşullar altında dayanıklılığını test etmek için kullanılabilir.
Yapay zeka ayrıca gerçek veri kümelerini artırmak, sınıf dağılımını dengelemek ve varyasyonlar eklemek için kullanılabilecek sentetik verilerin oluşturulmasına da yardımcı olabilir.
Ancak yapay zeka sihirli bir iksir değil
Yapay zeka, özellikle son birkaç yılda kodlama yeteneğinde dikkate değer bir ilerleme kaydetti. Yapay zeka asistanları rutin ve sıradan görevleri otomatikleştirme konusunda ustalaştı ancak eleştirel düşünme gerektiren görevlerde tökezlediler. Yazılımın altında yatan ilke ve kavramları anlayamazlar; yeni çerçevelere ve paradigmalara ayak uydurmakta zorluk çekiyorlar; ve gerçek hayat senaryolarını tam olarak kavrayamamaktadırlar.
Yapay zeka asistanlarının güvenilir olmadığı dört durumu ve bu nedenle projeniz için uygulama geliştiricilerini neden işe almanız gerektiğini burada bulabilirsiniz.
Karmaşık yazılım sistemlerinin mimarisini oluşturma
Yapay zeka sistemleri, karmaşık süreçleri tasarlamak ve uygulamak için gereken anlayış düzeyinden yoksundur. Tek başına yeterince karmaşık işlevler oluşturabilseler de, bunları entegre etmeleri ve diğer kodlardan gelen bağımlılıkları hesaba katmaları gerektiğinde bocalarlar.
Sezgisel kullanıcı ihtiyaçlarını anlama
Kullanıcı ihtiyaçlarını ve tercihlerini anlamak ve kavramsallaştırmak, empati, bağlam ve insan davranışı ve duygularına ilişkin farkındalık gerektirir; bu nitelikler, yapay zeka araçlarında eksiktir. Yapay zeka sistemlerinin duygusal bağlamı, öznelliği ve sezgisel kullanıcı ihtiyaçlarının incelikli yönlerini anlama konusundaki bu sınırlaması, onları insan uzmanlarla karşılaştırıldığında daha az yetkin hale getiriyor.
Eski kod tabanlarını yönetme
Yapay zeka araçları, eski ve çoğunlukla geçerliliğini yitirmiş olan eski kod tabanlarını tam olarak ele almakta zorlanıyor. Bu tür kod tabanları genellikle yeterli test kapsamı ve belgelendirmeden yoksundur ve bu da yapay zeka araçlarının etkinliğini engeller.
Yeni çerçeveler ve paradigmalarla çalışmak
Veriler yapay zeka modellerinin ekmeği ve yağıdır. Nispeten yeni çerçeveler ve paradigmalar için yapay zeka sistemlerini eğitmek için yeterli veri mevcut değildir. Bu onları güvenilmez ve hatta riskli hale getiriyor; çünkü bilgisizliklerini kabul etmek yerine, büyük bir özgüvenle yanlış cevaplar vereceklerdir. Bu halüsinasyon eğilimi en ihtiyatlı insanı bile kolaylıkla yanıltabilir.
İlgili yazı: Tarih Giriş Sürecinizi Geliştirmek için Neden Yapay Zeka ve Öğrenim Kullanmalısınız?
Son paket servisi
Yapay zeka son birkaç yılda programlama ve yazılım geliştirme alanında büyük ilerlemeler kaydetti. Yapay zeka sistemleri programlamayı daha verimli ve akıcı hale getirdi. Yazılım geliştirmenin diğer çeşitli boyutlarını da etkilediler. Ancak bunlar sadece şu şekilde kalıyor: araçlar! Yapay zekanın operasyonlarını yönlendirecek, denetleyecek ve sonuçlarının kalitesini değerlendirecek bir insana ihtiyacı var.
Üstün oldukları görevlerde bile insan gözetimine ihtiyaç duyarlar. Ve diğerleri için basitçe başarısız oluyorlar. Yazılım geliştirmede insan katkısı ve uzmanlığı vazgeçilmez olmaya devam ediyor ve bu nedenle web uygulaması geliştirme şirketleri önemli bir rol oynamaya devam ediyor.