Kā ģeneratīvais AI varētu novest pie 10 reižu kodēšanas produktivitātes pieauguma

Nesenajā "Lielas idejas 2023Investīciju pārvaldības uzņēmums Ark Invest ziņoja, ka mākslīgais intelekts varētu izraisīt kodēšanas produktivitātes pieaugumu 10 reizes. Pamatojoties uz tirdzniecības izmaksu un atgriezeniskās saites cilpu kritumu par 70% gadā, AI kodēšanas palīgi patīk Copilot līdz 10. gadam programmatūras inženieriem paredzēto jaudu varētu palielināt 2023 reizes.

Ģeneratīvajam mākslīgajam intelektam ir potenciāls mainīt kodēšanas procesu un ievērojami palielināt produktivitāti. Izmantojot dziļās mācīšanās algoritmus, ģeneratīvais AI var mācīties no lielām koda datu kopām un ģenerēt jaunu kodu, kas ir sintaktiski un semantiski pareizs. Tas var ievērojami samazināt laiku un pūles, kas nepieciešamas jauna koda rakstīšanai, jo īpaši ikdienas uzdevumiem, kuriem nepieciešami atkārtoti kodēšanas modeļi. Automatizējot šos uzdevumus, izstrādātāji var koncentrēties uz sarežģītāku un radošāku darbu, tādējādi palielinot kopējo produktivitāti.

Ģeneratīvā AI ir AI apakškopa, kas izmanto dziļas mācīšanās algoritmus, lai ģenerētu jaunu saturu, piemēram, attēlus, mūziku un tekstu, bez īpašas programmēšanas. Programmatūras izstrādes kontekstā ģeneratīvo AI var izmantot, lai ģenerētu jaunu kodu, pamatojoties uz ievades datiem vai modeļiem no esošā koda, ļaujot izstrādātājiem automatizēt atkārtotus uzdevumus un atbrīvot savu laiku radošākam darbam.

Izpētīsim, kā AI noved pie šī dramatiskā pieauguma…

Koda kvalitātes un uzticamības uzlabošana

Viena no nozīmīgākajām ģeneratīvā AI priekšrocībām kodēšanā ir tā, ka tā palīdz uzlabot ražotā koda kvalitāti. Tīra, efektīva un lasāma koda rakstīšana ir būtiska sarežģītu lietojumprogrammu izveidei, un AI var palīdzēt šajā ziņā, automatizējot atkārtotus un ikdienišķus kodēšanas uzdevumus.

Piemēram, ģeneratīvie AI modeļi var automātiski pārbaudīt sintakses kļūdas, atkļūdot kodu un identificēt koda smakas, kas ir koda daļas, kas norāda uz dziļāku problēmu koda dizainā vai arhitektūrā. Atklājot šīs problēmas agrāk izstrādes procesā, izstrādātāji var tās ātrāk novērst un novērst to tālāku izplatīšanos kodu bāzē.

Papildus kvalitātei ģeneratīvais AI var arī uzlabot koda atkārtotu izmantošanu. Viens no programmatūras izstrādes pamatprincipiem ir pēc iespējas vairāk izmantot kodu, lai samazinātu dublēšanos un ietaupītu laiku. Tomēr koda atkārtota izmantošana ne vienmēr ir vienkāršs uzdevums, jo ir nepieciešams identificēt pareizo koda daļu un pielāgot to pašreizējās lietojumprogrammas vajadzībām.

Ģeneratīvie AI modeļi var palīdzēt šajā ziņā, iesakot atbilstošus koda fragmentus no esošā koda krātuves. Piemēram, ja izstrādātājs strādā pie jaunas funkcijas, kas ietver manipulācijas ar virknēm, AI modelis var ieteikt esošus koda fragmentus, kas veic līdzīgas darbības. Pēc tam izstrādātājs var pielāgot ieteikto kodu pašreizējās lietojumprogrammas vajadzībām, ietaupot laiku un pūles procesā.

Ģeneratīvais AI nodrošina arī veidu, kā izveidot jaunu kodu, ko var atkārtoti izmantot dažādās lietojumprogrammās. Analizējot esošos kodu un mācīšanās modeļus un struktūras, AI modelis var ģenerēt jaunus koda fragmentus, kas atbilst tiem pašiem standartiem, atvieglojot integrāciju ar citām kodu bāzes daļām.

Atkārtotu uzdevumu automatizācija

Vēl viens veids, kā ģeneratīvais AI var palielināt kodēšanas produktivitāti, ir atkārtotu uzdevumu automatizēšana. Ir daudzi ikdienišķi, atkārtoti kodēšanas uzdevumi, kas izstrādātājiem var būt laikietilpīgi, piemēram, standarta koda rakstīšana, koda formatēšana un sintakses kļūdu meklēšana.

Izmantojot ģeneratīvo AI, izstrādātāji var automatizēt šos atkārtotos uzdevumus un ietaupīt laiku. Piemēram, dažādi rīki izmanto mašīnmācīšanos, lai ieteiktu koda pabeigšanu, samazinot laiku un pūles, kas nepieciešamas koda rakstīšanai. Šie rīki izmanto dziļas mācīšanās algoritmu, lai analizētu kodu, atpazītu modeļus un ieteiktu koda fragmentus, kas ir saistīti ar rakstīto kodu.

Tas var arī palīdzēt ar koda formatēšanu — uzdevumu, kas var aizņemt daudz laika, īpaši, strādājot ar lielām kodu bāzēm. Tādi rīki kā melns, Gudrāks, un ClangFormat izmantojiet AI, lai automātiski formatētu kodu, novēršot nepieciešamību izstrādātājiem manuāli pielāgot koda formatējumu. Šie rīki var ne tikai ietaupīt laiku, bet arī palīdzēt nodrošināt koda konsekventu formatēšanu visā organizācijā, samazinot kļūdu risku un padarot kodu vieglāk lasāmu un saprotamu.

Runājot par sintakses kļūdu noteikšanu un labošanu, arī šeit liela nozīme var būt ģeneratīvajam AI. Sintakses kļūdas ir izplatītas programmēšanas laikā, un to novēršana var būt apgrūtinoša. Tādi rīki kā DeepCode un CodeGuru izmantojiet mašīnmācīšanās algoritmus, lai analizētu kodu un ieteiktu sintakses kļūdu labojumus, atvieglojot izstrādātājiem ātru kļūdu identificēšanu un labošanu.

Kodēšanas palīgu, piemēram, Copilot, skaita pieaugums

Kodēšanas palīgu, piemēram, Copilot, pieaugums ir apvienojis visas šīs funkcijas, piemēram, atkārtotu uzdevumu automatizāciju un koda kvalitātes uzlabošanu.

Copilot ir kodēšanas palīgs, ko OpenAI izstrādājis sadarbībā ar GitHub. Tas ir ar AI darbināms rīks, kas izstrādāts, lai palīdzētu izstrādātājiem rakstīt kodu efektīvāk un ar lielāku precizitāti. Copilot pamatā ir GPT (ģeneratīvs iepriekš apmācīts transformators) tehnoloģija, kas ir dziļas mācīšanās algoritma veids, kas var ģenerēt tekstu, pamatojoties uz ievades uzvednēm.

Kad izstrādātājs ievada dažas koda rindiņas, Copilot analizē kodu un ģenerē ieteikumus, kā pabeigt kodu. Ieteikumi ir balstīti uz modeļiem, kas iegūti, pētot miljoniem koda rindu dažādās programmēšanas valodās un ietvaros. Copilot izmanto dabiskās valodas apstrādi (NLP), lai interpretētu izstrādātāja ievadi un sniegtu labākos iespējamos ieteikumus. Šis rīks var apstrādāt plašu programmēšanas valodu klāstu, tostarp Python, JavaScript, Ruby, Go un citas.

Viena no galvenajām Copilot iezīmēm ir tā spēja ietaupīt izstrādātāju laiku un palielināt produktivitāti. Automatizējot atkārtotus uzdevumus un sniedzot ieteikumus, kā pabeigt kodu, izstrādātāji var koncentrēties uz augstāka līmeņa uzdevumiem, kuriem nepieciešama radošāka domāšana. Copilot arī palīdz samazināt kļūdas, uztverot izplatītākās kodēšanas kļūdas, pirms tās kļūst par problēmām.

Kopš tā izlaišanas 2021. gada jūnijā, Copilot izstrādātāju kopiena ir sastapusi ar lielu aizrautību un interesi.

Kodēšanas procesa revolūcija

Ģeneratīvais AI maina kodēšanas procesu un ievērojami palielina programmatūras izstrādātāju produktivitāti. Automatizējot atkārtotus uzdevumus, uzlabojot koda kvalitāti un uzticamību un nodrošinot kodēšanas palīgus, piemēram, Copilot, izstrādātāji var koncentrēties uz radošāku un sarežģītāku darbu.

Ar AI darbināmu rīku un algoritmu pieaugums ir paredzēts, lai pārveidotu programmatūras izstrādes nozari, un potenciālie ieguvumi ir milzīgi. Tā kā AI turpina attīstīties, mēs varam sagaidīt vēl būtiskākas izmaiņas koda ražošanā un attīstībā turpmākajos gados.