Hvordan generativ AI kunne føre til en 10x stigning i kodningsproduktivitet

I den seneste "Store ideer 2023” rapport fra Ark Invest, investeringsforvaltningsfirmaet forudsagde, at AI kunne føre til en 10-dobling af kodningsproduktiviteten. Baseret på et 70 % årligt fald i handelsomkostninger og feedback-loops, kan AI-kodningsassistenter lide CoPilot kunne øge outputtet for softwareingeniører 10 gange inden 2023.

Generativ AI har potentialet til at revolutionere kodningsprocessen og øge produktiviteten markant. Ved at bruge deep learning-algoritmer kan generativ AI lære af store datasæt af kode og generere ny kode, der er syntaktisk og semantisk korrekt. Dette kan betydeligt reducere den tid og indsats, der kræves for at skrive ny kode, især til rutineopgaver, der kræver gentagne kodningsmønstre. Ved at automatisere disse opgaver kan udviklere fokusere på mere komplekst og kreativt arbejde, hvilket fører til en stigning i den samlede produktivitet.

Generativ AI er en delmængde af AI, der bruger dyb læringsalgoritmer til at generere nyt indhold, såsom billeder, musik og tekst, uden behov for eksplicit programmering. I forbindelse med softwareudvikling kan generativ AI bruges til at generere ny kode baseret på inputdata eller mønstre fra eksisterende kode, hvilket gør det muligt for udviklere at automatisere gentagne opgaver og frigøre deres tid til mere kreativt arbejde.

Lad os undersøge, hvordan kunstig intelligens fører til denne dramatiske stigning...

Forbedring af kodekvalitet og pålidelighed

En af de vigtigste fordele ved generativ AI i kodning er, at det hjælper med at forbedre kvaliteten af ​​produceret kode. At skrive ren, effektiv og læsbar kode er afgørende for at bygge komplekse applikationer, og AI kan hjælpe i denne henseende ved at automatisere gentagne og verdslige kodningsopgaver.

For eksempel kan generative AI-modeller automatisk tjekke for syntaksfejl, debug kode og identificere kodelugte, som er kodestykker, der indikerer et dybere problem med kodens design eller arkitektur. Ved at opdage disse problemer tidligere i udviklingsprocessen kan udviklere løse dem hurtigere og forhindre dem i at sprede sig længere ind i kodebasen.

Ud over kvalitet kan generativ AI også forbedre kodegenanvendelighed. Et af kerneprincipperne i softwareudvikling er at genbruge kode så meget som muligt for at reducere redundans og spare tid. Genbrug af kode er dog ikke altid en simpel opgave, da det kræver at identificere det rigtige stykke kode og tilpasse det til den aktuelle applikations behov.

Generative AI-modeller kan hjælpe i denne henseende ved at foreslå relevante kodestykker fra et lager af eksisterende kode. For eksempel, hvis en udvikler arbejder på en ny funktion, der involverer manipulation af strenge, kan AI-modellen foreslå eksisterende kodestykker, der udfører lignende operationer. Udvikleren kan derefter tilpasse den foreslåede kode til den aktuelle applikations behov, hvilket sparer tid og kræfter i processen.

Generativ AI giver også en måde at skabe ny kode, der kan genbruges i forskellige applikationer. Ved at analysere eksisterende kode og indlæringsmønstre og strukturer kan AI-modellen generere nye kodestykker, der overholder de samme standarder, hvilket gør det nemmere at integrere med andre dele af kodebasen.

Automatisering af gentagne opgaver

En anden måde generativ AI kan øge kodningsproduktiviteten er ved at automatisere gentagne opgaver. Der er mange hverdagsagtige, gentagne kodningsopgaver, som kan være tidskrævende for udviklere, såsom at skrive boilerplate-kode, formatere kode og søge efter syntaksfejl.

Ved hjælp af generativ AI kan udviklere automatisere disse gentagne opgaver og spare tid. For eksempel bruger forskellige værktøjer maskinlæring til at foreslå kodefuldførelser, hvilket reducerer den tid og indsats, det tager at skrive kode. Disse værktøjer bruger en deep learning-algoritme til at analysere kode, genkende mønstre og foreslå kodestykker, der er relevante for den kode, der skrives.

Det kan også hjælpe med kodeformatering, en opgave, der kan tage en betydelig mængde tid, især når du arbejder med store kodebaser. Værktøjer som f.eks Sort, Prettierog ClangFormat bruge AI til automatisk at formatere kode, hvilket fjerner behovet for, at udviklere manuelt justerer kodeformateringen. Disse værktøjer kan ikke kun spare tid, men også hjælpe med at sikre, at koden er konsekvent formateret på tværs af en organisation, hvilket reducerer risikoen for fejl og gør koden nemmere at læse og forstå.

Når det kommer til at identificere og rette syntaksfejl, kan generativ AI også spille en stor rolle her. Syntaksfejl er almindelige i programmering og kan være frustrerende at håndtere. Værktøjer som f.eks DeepCode , CodeGuru bruge maskinlæringsalgoritmer til at analysere kode og foreslå rettelser til syntaksfejl, hvilket gør det nemmere for udviklere at identificere og rette fejl hurtigt.

Fremkomsten af ​​kodningsassistenter som Copilot

Fremkomsten af ​​kodningsassistenter som Copilot har bragt alle disse funktioner, såsom automatisering af gentagne opgaver og forbedring af kodekvalitet, samlet på ét sted.

Copilot er en kodningsassistent udviklet af OpenAI i samarbejde med GitHub. Det er et AI-drevet værktøj designet til at hjælpe udviklere med at skrive kode mere effektivt og med større nøjagtighed. Copilot er baseret på GPT (Generative Pre-trained Transformer) teknologi, som er en type deep learning algoritme, der kan generere tekst baseret på input prompter.

Når en udvikler indtaster et par linjer kode, analyserer Copilot koden og genererer forslag til, hvordan koden færdiggøres. Forslagene er baseret på mønstre, den har lært ved at studere millioner af kodelinjer på tværs af forskellige programmeringssprog og rammer. Copilot bruger naturlig sprogbehandling (NLP) til at fortolke udviklerens input og give de bedst mulige forslag. Værktøjet kan håndtere en lang række programmeringssprog, herunder Python, JavaScript, Ruby, Go og mere.

En af nøglefunktionerne ved Copilot er dens evne til at spare udviklere tid og øge produktiviteten. Ved at automatisere gentagne opgaver og give forslag til, hvordan man færdiggør kode, kan udviklere fokusere på opgaver på højere niveau, der kræver mere kreativ tænkning. Copilot hjælper også med at reducere fejl ved at fange almindelige kodningsfejl, før de bliver problemer.

Copilot er blevet mødt med en masse spænding og interesse fra udviklerfællesskabet siden udgivelsen i juni 2021.

Revolution af kodningsprocessen

Generativ AI revolutionerer kodningsprocessen og fører til en dramatisk stigning i produktiviteten for softwareudviklere. Ved at automatisere gentagne opgaver, forbedre kodekvalitet og pålidelighed og levere kodningsassistenter som Copilot, kan udviklere fokusere på mere kreativt og komplekst arbejde.

Fremkomsten af ​​AI-drevne værktøjer og algoritmer skal transformere softwareudviklingsindustrien, og de potentielle fordele er enorme. Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, kan vi forvente at se endnu flere væsentlige ændringer i, hvordan kode produceres og udvikles i de kommende år.