Üretken Yapay Zeka, Kodlama Üretkenliğinde 10 Kat Artışa Nasıl Yol Açabilir?

son zamanlarda “Büyük Fikirler 2023Yatırım yönetimi şirketi Ark Invest'in raporu, yapay zekanın kodlama verimliliğinde 10 kat artışa yol açabileceğini tahmin etti. Alım satım maliyetlerindeki ve geri bildirim döngülerindeki yıllık %70'lik düşüşe dayalı olarak, AI kodlama asistanları Yardımcı pilot yazılım mühendislerinin çıktısını 10 yılına kadar 2023 kat artırabilir.

Üretken yapay zeka, kodlama sürecinde devrim yaratma ve üretkenliği önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir. Üretken yapay zeka, derin öğrenme algoritmalarını kullanarak büyük kod veri kümelerinden öğrenebilir ve sözdizimsel ve anlamsal olarak doğru olan yeni kodlar oluşturabilir. Bu, özellikle tekrarlayan kodlama kalıpları gerektiren rutin görevler için yeni kod yazmak için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltabilir. Geliştiriciler, bu görevleri otomatikleştirerek daha karmaşık ve yaratıcı çalışmalara odaklanabilir ve bu da genel üretkenlikte artışa yol açar.

Generative AI, açık programlamaya ihtiyaç duymadan resimler, müzik ve metin gibi yeni içerikler oluşturmak için derin öğrenme algoritmalarını kullanan bir AI alt kümesidir. Yazılım geliştirme bağlamında, üretici yapay zeka, girdi verilerine veya mevcut koddaki kalıplara dayalı olarak yeni kod oluşturmak için kullanılabilir, bu da geliştiricilerin tekrarlayan görevleri otomatikleştirmesine ve daha yaratıcı işler için zamanlarını boşaltmasına olanak tanır.

Yapay zekanın bu dramatik artışa nasıl yol açtığını keşfedelim…

Kod Kalitesini ve Güvenilirliğini Artırma

Üretken yapay zekanın kodlamadaki en önemli faydalarından biri, üretilen kodun kalitesini artırmaya yardımcı olmasıdır. Karmaşık uygulamalar oluşturmak için temiz, verimli ve okunabilir kod yazmak çok önemlidir ve yapay zeka, tekrarlayan ve sıradan kodlama görevlerini otomatikleştirerek bu konuda yardımcı olabilir.

Örneğin, üretken yapay zeka modelleri sözdizimi hatalarını otomatik olarak kontrol edebilir, kodda hata ayıklayabilir ve kodun tasarımı veya mimarisiyle ilgili daha derin bir sorunu gösteren kod parçaları olan kod kokularını belirleyebilir. Geliştiriciler, geliştirme sürecinde bu sorunları daha erken tespit ederek bunları daha hızlı düzeltebilir ve kod tabanına daha fazla yayılmasını önleyebilir.

Kaliteye ek olarak üretken yapay zeka, kodun yeniden kullanılabilirliğini de geliştirebilir. Yazılım geliştirmenin temel ilkelerinden biri, fazlalığı azaltmak ve zamandan tasarruf etmek için kodu mümkün olduğunca yeniden kullanmaktır. Bununla birlikte, kodun yeniden kullanılması, doğru kod parçasının tanımlanmasını ve mevcut uygulamanın gereksinimlerine uyarlanmasını gerektirdiğinden, her zaman basit bir iş değildir.

Üretken yapay zeka modelleri, mevcut bir kod deposundan ilgili kod parçacıkları önererek bu konuda yardımcı olabilir. Örneğin, bir geliştirici dizelerin manipüle edilmesini içeren yeni bir özellik üzerinde çalışıyorsa, yapay zeka modeli benzer işlemleri gerçekleştiren mevcut kod parçacıklarını önerebilir. Geliştirici daha sonra önerilen kodu mevcut uygulamanın ihtiyaçlarına göre uyarlayabilir ve bu süreçte zamandan ve emekten tasarruf edebilir.

Generative AI ayrıca farklı uygulamalarda yeniden kullanılabilecek yeni kod oluşturmanın bir yolunu sunar. AI modeli, mevcut kodu ve öğrenme modellerini ve yapılarını analiz ederek, aynı standartlara uyan yeni kod parçacıkları üretebilir ve kod tabanının diğer bölümleriyle entegrasyonu kolaylaştırır.

Tekrarlayan Görevleri Otomatikleştirme

Üretken yapay zekanın kodlama üretkenliğini artırabilmesinin bir başka yolu da, yinelenen görevleri otomatikleştirmektir. Standart kod yazma, kodu biçimlendirme ve sözdizimi hatalarını arama gibi geliştiriciler için zaman alıcı olabilecek birçok sıradan, tekrarlayan kodlama görevi vardır.

Geliştiriciler, üretken yapay zekanın yardımıyla bu tekrarlanan görevleri otomatikleştirip zamandan tasarruf edebilir. Örneğin, çeşitli araçlar, kod tamamlama önerilerinde bulunmak için makine öğrenimini kullanır ve kod yazmak için gereken süreyi ve çabayı azaltır. Bu araçlar, kodu analiz etmek, kalıpları tanımak ve yazılan kodla alakalı kod parçacıkları önermek için derin bir öğrenme algoritması kullanır.

Ayrıca, özellikle büyük kod tabanlarıyla çalışırken önemli miktarda zaman alabilen bir görev olan kod biçimlendirme konusunda da yardımcı olabilir. gibi araçlar Siyah, Daha güzel, ve Clang Formatı kodu otomatik olarak biçimlendirmek için yapay zekayı kullanın ve geliştiricilerin kod biçimlendirmesini manuel olarak ayarlama ihtiyacını ortadan kaldırın. Bu araçlar yalnızca zamandan tasarruf sağlamakla kalmaz, aynı zamanda kodun bir kuruluş genelinde tutarlı bir şekilde biçimlendirilmesini sağlamaya yardımcı olarak hata riskini azaltır ve kodun daha kolay okunmasını ve anlaşılmasını sağlar.

Sözdizimi hatalarını belirleme ve düzeltme söz konusu olduğunda, üretken yapay zeka burada da büyük bir rol oynayabilir. Sözdizimi hataları programlamada yaygındır ve başa çıkmak sinir bozucu olabilir. gibi araçlar Derin Kod ve CodeGuru kodu analiz etmek ve sözdizimi hataları için düzeltmeler önermek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanın, bu da geliştiricilerin hataları hızlı bir şekilde belirleyip düzeltmesini kolaylaştırır.

Yardımcı Pilot Gibi Kodlama Asistanlarının Yükselişi

Copilot gibi kodlama asistanlarının yükselişi, tekrarlayan görevleri otomatikleştirme ve kod kalitesini artırma gibi tüm bu özellikleri tek bir yerde bir araya getirdi.

Copilot, OpenAI tarafından GitHub ile ortaklaşa geliştirilen bir kodlama asistanıdır. Geliştiricilerin kodu daha verimli ve daha doğru bir şekilde yazmasına yardımcı olmak için tasarlanmış yapay zeka destekli bir araçtır. Copilot, giriş istemlerine dayalı olarak metin üretebilen bir tür derin öğrenme algoritması olan GPT (Generative Pre-trained Transformer) teknolojisine dayalıdır.

Bir geliştirici birkaç satır kod girdiğinde, Copilot kodu analiz eder ve kodun nasıl tamamlanacağına dair öneriler üretir. Öneriler, çeşitli programlama dilleri ve çerçeveleri üzerinde milyonlarca kod satırının incelenmesinden öğrendiği kalıplara dayanmaktadır. Copilot, geliştiricinin girdisini yorumlamak ve mümkün olan en iyi önerileri sağlamak için doğal dil işlemeyi (NLP) kullanır. Araç, Python, JavaScript, Ruby, Go ve daha fazlasını içeren çok çeşitli programlama dillerini kullanabilir.

Copilot'un temel özelliklerinden biri, geliştiricilere zaman kazandırma ve üretkenliği artırma becerisidir. Geliştiriciler, yinelenen görevleri otomatikleştirerek ve kodun nasıl tamamlanacağına ilişkin öneriler sunarak, daha yaratıcı düşünmeyi gerektiren üst düzey görevlere odaklanabilir. Copilot ayrıca yaygın kodlama hatalarını sorun haline gelmeden önce yakalayarak hataların azaltılmasına da yardımcı olur.

Copilot, Haziran 2021'de yayınlanmasından bu yana geliştirici topluluğu tarafından büyük bir heyecan ve ilgi ile karşılandı.

Kodlama Sürecinde Devrim Yaratmak

Üretken yapay zeka, kodlama sürecinde devrim yaratıyor ve yazılım geliştiriciler için üretkenlikte çarpıcı bir artışa yol açıyor. Geliştiriciler, yinelenen görevleri otomatikleştirerek, kod kalitesini ve güvenilirliğini artırarak ve Copilot gibi kodlama yardımcıları sağlayarak daha yaratıcı ve karmaşık işlere odaklanabilir.

Yapay zeka destekli araçların ve algoritmaların yükselişi, yazılım geliştirme endüstrisini dönüştürecek ve potansiyel faydaları çok büyük. Yapay zeka gelişmeye devam ettikçe, önümüzdeki yıllarda kodun nasıl üretildiği ve geliştirildiği konusunda daha da önemli değişiklikler görmeyi bekleyebiliriz.