人工智能在编程和开发中的 7 个用例（以及 4 个人工智能失败的地方）
已发表: 2023-09-13
橡树岭国家实验室的四位研究人员五年前发表了一篇论文，思考 2040 年人类是否还会编写代码。这个问题现在在大多数普通程序员的脑海中找到了答案。 对于这个问题的答案意味着什么，人们存在忧虑和期望。
研究人员对这些问题的回答是否定的：机器将生成大部分代码，而人类如果真的参与其中，将主要局限于改进机器生成的代码。
人工智能领域的快速进步使这一预测更快地实现。 现在存在各种人工智能系统，可以根据简单的描述甚至草图生成功能代码。 这带来了希望，也带来了陷阱。 人工智能可以通过接管琐碎乏味的任务来提高生产力，释放人类的潜力和创造力，从而开辟新的机会。 然而，它也可能会消除人为监督，从而使偏见长期存在，减少责任，并增加发生灾难性错误的风险。
因此，在这里，我们考虑了人工智能在编程和软件开发中的七个用例，并评估了它出现问题的情况。
人工智能在编程中的常见用例
人工智能已经影响了工作的各个方面，实际上尤其包括编程和软件开发。 一项调查显示，31% 的组织使用人工智能来编写代码。 现在提出的问题不是人工智能是否会影响软件开发，而是如何影响以及影响程度如何。
编程是人工智能对提高生产力和效率做出巨大贡献的领域之一。 LinkedIn 的一份关于未来工作的报告预测，96% 的软件开发任务可以通过人工智能来增强。 人工智能驱动的工具已被用于从基本到中等复杂的一系列任务。
生成代码片段
人工智能工具经过来自 GitHub 和 StackOverflow 等公开存储库的数百万行代码的训练，可以生成代码片段，所需时间仅为人类编写代码片段的一小部分。 他们精通多种语言，可以用自然语言生成代码。
这不仅对初学者有帮助，对熟练的程序员也很有帮助，他们可以让人工智能编写他们需要的简单代码。 然后他们可以调整或完善它，并在他们的程序中实现它。
人工智能尤其擅长生成代码模板。 您可以向 AI 工具（例如 GitHub Copilot）提供一组参数，AI 将生成代码模板。 这对于创建样板文件或重复的代码行非常有用。 人工智能还可以通过建议最有可能遵循的内容来帮助完成代码，这与文本自动完成不同。 您还可以将不完整的代码粘贴到AI编码助手中，让它完成代码。
调试代码
Bug 是每个程序员的祸根。 它们可能会浪费时间（例如，花几个小时弄清楚为什么代码无法运行，却发现这是因为缺少分号），但它们也会带来严重的安全风险并损害用户体验。 人工智能可以缓解其中一些问题。 不仅如此：人工智能可以更准确、更快速地识别错误。
人工智能可以分析代码，通过识别通常导致错误的不一致和模式来检测错误。 它可以识别经常导致错误的代码结构，并提醒开发人员潜在的问题。 人工智能还可以帮助进行回归测试，并确保新的更改不会在代码库中引入错误。
然而，这并不意味着调试可以完全委托给人工智能。 这意味着人类可以将一些琐碎而乏味的调试任务委托给人工智能，这将使他们能够在可避免的工作上节省大量时间，并将更多时间投入到更有生产力的任务上。
翻译代码
假设您想要从一个平台或环境迁移到另一个平台或环境，或者在新的上下文中重用代码的现有逻辑和功能。 在这两种情况下，您都可以使用人工智能来帮助您翻译代码，而无需从头开始重写代码。
然而，用于翻译代码的人工智能工具并不完全可靠。 他们可能无法注意到语言的细微差别或无法掌握代码的逻辑； 但人类也是如此。 即使翻译并不完全准确，它也会使任务比从头开始手动翻译源代码容易得多。 这也就像与人工翻译一起工作一样； 如果有错误，翻译后的代码将被审查并更正。
用自然语言解释代码
人工智能可以用简单的英语（或任何与此相关的语言）解释代码。 如果您正在学习一门新语言或者遇到随机的代码行但您不知道它的作用，这会很有帮助。
同样，人工智能可以解码正则表达式并用自然语言解释它们的作用。
它不仅可以解释晦涩难懂的代码行，还可以帮助解释它们。 人工智能可以创建全面的代码文档，准确描述代码的目的、功能和用法。 人工智能还可以帮助审查和记录代码提交，并生成对拉取请求或提交中所做更改的解释。
测试用例生成
彻底的代码测试对于确保程序按预期工作至关重要。 但编写测试用例和测试代码是一个乏味且耗时的过程，因此经常被忽视。 值得庆幸的是，人工智能可以帮助完成这项任务。
人工智能可以通过分析代码库并识别潜在的测试场景来编写测试用例。 它可以识别代码中的不同路径、分支和条件，并创建测试用例来覆盖这些场景。
Tabnine 等人工智能助手可以自动生成单元测试，并以最少的人工干预自行执行测试。 然后，他们标记并报告任何失败的测试用例，并提供测试摘要。 这有助于提高测试效率并减轻人类的负担。
[来源-https://www.tabnine.com/blog/wp-content/uploads/2023/02/unittestgen.gif]
代码重构
重构代码是人工智能可以帮助完成的另一项耗时且乏味的任务。 人工智能可以帮助将调试和重构所花费的时间减少大约一半。
人工智能可以自动执行重构任务，例如重命名变量或方法、将代码提取为函数、重新组织代码结构，或者降低代码的复杂性并增强代码的可扩展性。
使用人工智能进行代码重构不仅可以减少时间和精力，还有助于识别代码异味并有助于在开发过程的早期修复潜在问题。 这降低了错误和技术债务的风险。
生成综合数据
当真实数据不可用或因包含敏感信息而无法使用时，合成数据会派上用场。 合成数据消除了与使用受监管或机密数据相关的限制，因为它不包含个人信息。
人工智能可用于生成与现实世界示例非常相似的各种合成数据。 人工智能还可以为难以用真实数据重现的罕见或极端场景创建合成数据。 这可用于测试软件在异常条件下的恢复能力。
人工智能还可以帮助生成合成数据，这些数据可用于增强真实数据集、平衡类别分布并引入变化。
然而，人工智能并不是一剂灵丹妙药
人工智能在编码能力方面取得了显着进步，尤其是在过去几年中。 人工智能助手已经擅长自动化日常和琐碎的任务，但他们在需要批判性思维的任务上却遇到了困难。 他们无法理解软件的底层原理和概念； 他们难以跟上新的框架和范式； 他们无法完全掌握现实生活中的场景。
以下是人工智能助手不可靠的四种情况，以及为什么您需要为您的项目雇用应用程序开发人员。
构建复杂的软件系统
人工智能系统缺乏设计和实施复杂流程所需的理解水平。 尽管他们可以单独创建足够复杂的函数，但当他们必须集成这些函数并考虑其他代码的依赖关系时，他们就会犹豫不决。
了解直观的用户需求
理解和概念化用户的需求和偏好需要同理心、背景以及对人类行为和情感的认识，而这些品质是人工智能工具所缺乏的。 人工智能系统在理解情感背景、主观性和直观用户需求的细微差别方面的局限性使得它们与人类专家相比能力较差。
处理遗留代码库
人工智能工具很难完全解决遗留代码库的问题，这些代码库已经过时且经常过时。 此类代码库通常缺乏足够的测试覆盖率和文档，这阻碍了人工智能工具的有效性。
使用新的框架和范例
数据是人工智能模型的基础。 对于相对较新的框架和范例，没有足够的数据来训练人工智能系统。 这使得它们不可靠，甚至存在风险； 因为他们不会承认自己无知，而是会非常自信地给出错误的答案。 即使是最谨慎的人，这种幻觉倾向也很容易误导。
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最后的收获
过去几年，人工智能在编程和软件开发领域取得了巨大进步。 人工智能系统使编程变得更加高效和简化。 它们也影响了软件开发的各个其他方面。 但它们仍然只是：工具！ 人工智能需要人类来指导和监督其运作并判断其结果的质量。
即使他们擅长完成任务，他们也需要人工监督。 而对于其他人来说，他们只是一败涂地。 人力投入和专业知识在软件开发中仍然不可或缺，这就是网络应用程序开发公司继续发挥重要作用的原因。