Как генеративный ИИ может привести к 10-кратному увеличению производительности кодирования

В недавнем «Большие идеи 2023В отчете компании по управлению инвестициями Ark Invest прогнозируется, что ИИ может привести к 10-кратному увеличению производительности кодирования. Основываясь на снижении торговых издержек на 70% в годовом исчислении и петлях обратной связи, помощники по кодированию ИИ, такие как Copilot К 10 году производительность инженеров-программистов может увеличиться в 2023 раз.

Генеративный ИИ может революционизировать процесс кодирования и значительно повысить производительность. Используя алгоритмы глубокого обучения, генеративный ИИ может учиться на больших наборах данных кода и генерировать новый код, который является синтаксически и семантически правильным. Это может значительно сократить время и усилия, необходимые для написания нового кода, особенно для рутинных задач, требующих повторяющихся шаблонов кодирования. Автоматизируя эти задачи, разработчики могут сосредоточиться на более сложной и творческой работе, что приводит к повышению общей производительности.

Генеративный ИИ — это подмножество ИИ, использующее алгоритмы глубокого обучения для создания нового контента, такого как изображения, музыка и текст, без необходимости явного программирования. В контексте разработки программного обеспечения генеративный ИИ можно использовать для создания нового кода на основе входных данных или шаблонов из существующего кода, что позволяет разработчикам автоматизировать повторяющиеся задачи и высвобождать время для более творческой работы.

Давайте посмотрим, как ИИ ведет к этому резкому росту…

Повышение качества и надежности кода

Одним из наиболее значительных преимуществ генеративного ИИ в кодировании является то, что он помогает повысить качество создаваемого кода. Написание чистого, эффективного и удобочитаемого кода необходимо для создания сложных приложений, и ИИ может помочь в этом, автоматизируя повторяющиеся и рутинные задачи кодирования.

Например, генеративные модели ИИ могут автоматически проверять наличие синтаксических ошибок, отлаживать код и выявлять запахи кода, которые являются фрагментами кода, указывающими на более глубокую проблему с дизайном или архитектурой кода. Обнаружив эти проблемы на ранних этапах процесса разработки, разработчики могут быстрее их исправить и предотвратить их дальнейшее распространение в кодовой базе.

Генеративный ИИ не только повышает качество, но и повышает возможность повторного использования кода. Одним из основных принципов разработки программного обеспечения является максимально возможное повторное использование кода для уменьшения избыточности и экономии времени. Однако повторное использование кода не всегда является простой задачей, так как требует определения нужного фрагмента кода и его адаптации к потребностям текущего приложения.

Генеративные модели ИИ могут помочь в этом отношении, предлагая соответствующие фрагменты кода из репозитория существующего кода. Например, если разработчик работает над новой функцией, которая включает в себя манипулирование строками, модель ИИ может предложить существующие фрагменты кода, выполняющие аналогичные операции. Затем разработчик может адаптировать предложенный код к потребностям текущего приложения, экономя при этом время и усилия.

Генеративный ИИ также позволяет создавать новый код, который можно повторно использовать в различных приложениях. Анализируя существующий код, шаблоны и структуры обучения, модель ИИ может генерировать новые фрагменты кода, соответствующие тем же стандартам, что упрощает интеграцию с другими частями кодовой базы.

Автоматизация повторяющихся задач

Еще один способ, с помощью которого генеративный ИИ может повысить производительность кодирования, — это автоматизация повторяющихся задач. Существует множество рутинных, повторяющихся задач кодирования, которые могут отнимать у разработчиков много времени, например написание стандартного кода, форматирование кода и поиск синтаксических ошибок.

С помощью генеративного искусственного интеллекта разработчики могут автоматизировать эти повторяющиеся задачи и сэкономить время. Например, различные инструменты используют машинное обучение, чтобы предлагать варианты завершения кода, сокращая время и усилия, необходимые для написания кода. Эти инструменты используют алгоритм глубокого обучения для анализа кода, распознавания шаблонов и предложения фрагментов кода, соответствующих написанному коду.

Это также может помочь с форматированием кода — задачей, которая может занять значительное время, особенно при работе с большими базами кода. Такие инструменты, как Черный, Красивеекачества ClangФормат использовать ИИ для автоматического форматирования кода, избавляя разработчиков от необходимости вручную настраивать форматирование кода. Эти инструменты могут не только сэкономить время, но и обеспечить согласованное форматирование кода во всей организации, снижая риск ошибок и облегчая чтение и понимание кода.

Когда дело доходит до выявления и исправления синтаксических ошибок, генеративный ИИ также может сыграть здесь большую роль. Синтаксические ошибки распространены в программировании, и с ними может быть неприятно иметь дело. Такие инструменты, как Глубокий код и КодГуру использовать алгоритмы машинного обучения для анализа кода и предлагать исправления синтаксических ошибок, чтобы разработчикам было проще быстро выявлять и исправлять ошибки.

Появление помощников по кодированию, таких как Copilot

Появление помощников по кодированию, таких как Copilot, объединило все эти функции, такие как автоматизация повторяющихся задач и повышение качества кода, в одном месте.

Copilot — это помощник по кодированию, разработанный OpenAI в сотрудничестве с GitHub. Это инструмент на базе искусственного интеллекта, призванный помочь разработчикам писать код более эффективно и с большей точностью. Copilot основан на технологии GPT (Generative Pre-trained Transformer), которая представляет собой тип алгоритма глубокого обучения, который может генерировать текст на основе входных подсказок.

Когда разработчик вводит несколько строк кода, Copilot анализирует код и генерирует предложения по его завершению. Предложения основаны на шаблонах, которые компания извлекла из изучения миллионов строк кода на различных языках программирования и платформах. Copilot использует обработку естественного языка (NLP) для интерпретации входных данных разработчика и предоставления наилучших возможных предложений. Инструмент может работать с широким спектром языков программирования, включая Python, JavaScript, Ruby, Go и другие.

Одной из ключевых особенностей Copilot является его способность экономить время разработчиков и повышать производительность. Автоматизируя повторяющиеся задачи и предоставляя рекомендации по завершению кода, разработчики могут сосредоточиться на задачах более высокого уровня, требующих более творческого мышления. Copilot также помогает уменьшить количество ошибок, обнаруживая распространенные ошибки кодирования до того, как они превратятся в проблемы.

Copilot был встречен с большим воодушевлением и интересом со стороны сообщества разработчиков с момента его выпуска в июне 2021 года.

Революция в процессе кодирования

Генеративный ИИ революционизирует процесс кодирования и приводит к резкому увеличению производительности разработчиков программного обеспечения. Автоматизируя повторяющиеся задачи, повышая качество и надежность кода и предоставляя помощников по кодированию, таких как Copilot, разработчики могут сосредоточиться на более творческой и сложной работе.

Появление инструментов и алгоритмов на основе ИИ призвано преобразовать индустрию разработки программного обеспечения, и потенциальные преимущества огромны. Поскольку ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать еще более значительных изменений в том, как создается и разрабатывается код в ближайшие годы.