Cum ar putea AI generativă să ducă la o creștere de 10 ori a productivității codificării

În recenta „Idei mari 2023” raportul Ark Invest, firma de administrare a investițiilor a prognozat că AI ar putea duce la o creștere de 10 ori a productivității codificării. Pe baza unei scăderi anuale de 70% a costurilor de tranzacționare și a buclelor de feedback, asistenții de codare AI preferă Co-pilot ar putea crește producția pentru inginerii de software de 10 ori până în 2023.

AI generativă are potențialul de a revoluționa procesul de codificare și de a crește semnificativ productivitatea. Folosind algoritmi de învățare profundă, IA generativă poate învăța din seturi mari de date de cod și poate genera cod nou care este corect din punct de vedere sintactic și semantic. Acest lucru poate reduce semnificativ timpul și efortul necesar pentru a scrie cod nou, în special pentru sarcinile de rutină care necesită modele de codare repetitive. Prin automatizarea acestor sarcini, dezvoltatorii se pot concentra pe o muncă mai complexă și mai creativă, ceea ce duce la o creștere a productivității generale.

AI generativ este un subset de IA care utilizează algoritmi de învățare profundă pentru a genera conținut nou, cum ar fi imagini, muzică și text, fără a fi nevoie de programare explicită. În contextul dezvoltării software, IA generativă poate fi folosită pentru a genera cod nou pe baza datelor de intrare sau a modelelor din codul existent, permițând dezvoltatorilor să automatizeze sarcini repetitive și să-și elibereze timp pentru o muncă mai creativă.

Să explorăm modul în care AI duce la această creștere dramatică...

Îmbunătățirea calității și a fiabilității codului

Unul dintre cele mai semnificative beneficii ale AI generative în codificare este că ajută la îmbunătățirea calității codului produs. Scrierea unui cod curat, eficient și lizibil este esențială pentru construirea de aplicații complexe, iar AI poate ajuta în acest sens prin automatizarea sarcinilor de codare repetitive și banale.

De exemplu, modelele AI generative pot verifica automat erorile de sintaxă, pot depana codul și pot identifica mirosurile de cod, care sunt bucăți de cod care indică o problemă mai profundă cu designul sau arhitectura codului. Detectând aceste probleme mai devreme în procesul de dezvoltare, dezvoltatorii le pot rezolva mai rapid și pot împiedica propagarea lor în baza de cod.

Pe lângă calitate, IA generativă poate îmbunătăți și reutilizarea codului. Unul dintre principiile de bază ale dezvoltării software este reutilizarea codului cât mai mult posibil pentru a reduce redundanța și a economisi timp. Cu toate acestea, reutilizarea codului nu este întotdeauna o sarcină simplă, deoarece necesită identificarea piesei potrivite de cod și adaptarea acesteia la nevoile aplicației curente.

Modelele AI generative pot ajuta în acest sens, sugerând fragmente de cod relevante dintr-un depozit de cod existent. De exemplu, dacă un dezvoltator lucrează la o nouă caracteristică care implică manipularea șirurilor de caractere, modelul AI poate sugera fragmente de cod existente care efectuează operațiuni similare. Dezvoltatorul poate adapta apoi codul sugerat la nevoile aplicației curente, economisind timp și efort în proces.

AI generativ oferă, de asemenea, o modalitate de a crea cod nou care poate fi reutilizat în diferite aplicații. Analizând codul existent și modelele și structurile de învățare, modelul AI poate genera noi fragmente de cod care se conformează acelorași standarde, facilitând integrarea cu alte părți ale bazei de cod.

Automatizarea sarcinilor repetitive

Un alt mod în care AI generativă poate crește productivitatea codificării este prin automatizarea sarcinilor repetitive. Există multe sarcini de codare banale, repetitive, care pot consuma mult timp pentru dezvoltatori, cum ar fi scrierea codului standard, formatarea codului și căutarea erorilor de sintaxă.

Cu ajutorul IA generativă, dezvoltatorii pot automatiza aceste sarcini repetitive și pot economisi timp. De exemplu, diverse instrumente folosesc învățarea automată pentru a sugera completări de cod, reducând timpul și efortul necesar pentru scrierea codului. Aceste instrumente folosesc un algoritm de învățare profundă pentru a analiza codul, a recunoaște tipare și a sugera fragmente de cod care sunt relevante pentru codul care este scris.

De asemenea, poate ajuta la formatarea codului, o sarcină care poate dura o perioadă semnificativă de timp, în special atunci când lucrați cu baze de cod mari. Instrumente precum Negru, mai frumos, și ClangFormat utilizați AI pentru a forma automat codul, eliminând nevoia dezvoltatorilor de a ajusta manual formatarea codului. Aceste instrumente nu numai că pot economisi timp, ci și contribuie la asigurarea că codul este formatat în mod constant în cadrul unei organizații, reducând riscul de erori și făcând codul mai ușor de citit și de înțeles.

Când vine vorba de identificarea și remedierea erorilor de sintaxă, AI generativă poate juca un rol important și aici. Erorile de sintaxă sunt frecvente în programare și pot fi frustrant de tratat. Instrumente precum DeepCode și CodeGuru utilizați algoritmi de învățare automată pentru a analiza codul și a sugera remedieri pentru erorile de sintaxă, facilitând pentru dezvoltatori identificarea și remedierea rapidă a erorilor.

Creșterea asistenților de codificare precum Copilot

Creșterea asistenților de codare precum Copilot a adus toate aceste funcții, cum ar fi automatizarea sarcinilor repetitive și îmbunătățirea calității codului, împreună într-un singur loc.

Copilot este un asistent de codare dezvoltat de OpenAI în parteneriat cu GitHub. Este un instrument bazat pe inteligență artificială, conceput pentru a ajuta dezvoltatorii să scrie cod mai eficient și cu o mai mare acuratețe. Copilot se bazează pe tehnologia GPT (Generative Pre-trained Transformer), care este un tip de algoritm de învățare profundă care poate genera text pe baza solicitărilor de introducere.

Când un dezvoltator introduce câteva rânduri de cod, Copilot analizează codul și generează sugestii despre cum să completeze codul. Sugestiile se bazează pe modele pe care le-a învățat din studierea a milioane de linii de cod în diferite limbaje și cadre de programare. Copilot utilizează procesarea limbajului natural (NLP) pentru a interpreta contribuția dezvoltatorului și pentru a oferi cele mai bune sugestii posibile. Instrumentul poate gestiona o gamă largă de limbaje de programare, inclusiv Python, JavaScript, Ruby, Go și multe altele.

Una dintre caracteristicile cheie ale Copilot este capacitatea sa de a economisi timp dezvoltatorilor și de a crește productivitatea. Prin automatizarea sarcinilor repetitive și oferind sugestii pentru modul de completare a codului, dezvoltatorii se pot concentra pe sarcini de nivel superior care necesită o gândire mai creativă. Copilot ajută, de asemenea, la reducerea erorilor prin surprinderea greșelilor comune de codare înainte ca acestea să devină probleme.

Copilot a fost întâmpinat cu multă entuziasm și interes din partea comunității de dezvoltatori de la lansarea sa în iunie 2021.

Revoluționarea procesului de codificare

AI generativ revoluționează procesul de codificare și duce la o creștere dramatică a productivității pentru dezvoltatorii de software. Prin automatizarea sarcinilor repetitive, îmbunătățirea calității și fiabilității codului și oferind asistenți de codare precum Copilot, dezvoltatorii se pot concentra pe o muncă mai creativă și complexă.

Creșterea instrumentelor și algoritmilor bazați pe inteligență artificială este programată să transforme industria de dezvoltare de software, iar beneficiile potențiale sunt enorme. Pe măsură ce AI continuă să avanseze, ne putem aștepta să vedem schimbări și mai semnificative în modul în care este produs și dezvoltat codul în anii următori.