Як генеративний штучний інтелект може призвести до 10-кратного підвищення продуктивності програмування

У недавньому “Великі ідеї 2023» У звіті Ark Invest, компанії з управління інвестиціями, прогнозується, що ШІ може призвести до 10-кратного збільшення продуктивності кодування. Базуючись на падінні торгових витрат на 70% у річному вимірі та циклах зворотного зв’язку, такі помічники кодування ШІ, як Copilot може збільшити продуктивність інженерів-програмістів у 10 разів до 2023 року.

Generative AI має потенціал для революції в процесі кодування та значного підвищення продуктивності. Використовуючи алгоритми глибокого навчання, генеративний штучний інтелект може вивчати великі набори даних коду та генерувати новий синтаксично та семантично правильний код. Це може значно скоротити час і зусилля, необхідні для написання нового коду, особливо для рутинних завдань, які потребують повторюваних шаблонів кодування. Автоматизуючи ці завдання, розробники можуть зосередитися на більш складній і творчій роботі, що призведе до підвищення загальної продуктивності.

Генеративний штучний інтелект – це підмножина штучного інтелекту, яка використовує алгоритми глибокого навчання для створення нового вмісту, наприклад зображень, музики та тексту, без необхідності явного програмування. У контексті розробки програмного забезпечення генеративний штучний інтелект можна використовувати для створення нового коду на основі вхідних даних або шаблонів із існуючого коду, дозволяючи розробникам автоматизувати повторювані завдання та звільнити свій час для більш творчої роботи.

Давайте дослідимо, як штучний інтелект веде до такого різкого зростання...

Підвищення якості та надійності коду

Однією з найважливіших переваг генеративного штучного інтелекту в кодуванні є те, що він допомагає підвищити якість виробленого коду. Написання чистого, ефективного та читабельного коду має важливе значення для створення складних програм, і штучний інтелект може допомогти в цьому, автоматизувавши повторювані та повсякденні завдання кодування.

Наприклад, генеративні моделі штучного інтелекту можуть автоматично перевіряти синтаксичні помилки, налагоджувати код і ідентифікувати запахи коду, які є частинами коду, які вказують на глибшу проблему з дизайном або архітектурою коду. Виявивши ці проблеми на ранніх стадіях процесу розробки, розробники можуть швидше їх виправити та запобігти подальшому поширенню в кодовій базі.

Окрім якості, генеративний штучний інтелект також може покращити повторне використання коду. Одним із основних принципів розробки програмного забезпечення є повторне використання коду, наскільки це можливо, щоб зменшити надмірність і заощадити час. Однак повторне використання коду не завжди є простим завданням, оскільки воно вимагає ідентифікації потрібного фрагмента коду та адаптації його до поточних потреб програми.

Генеративні моделі ШІ можуть допомогти в цьому відношенні, пропонуючи відповідні фрагменти коду зі сховища існуючого коду. Наприклад, якщо розробник працює над новою функцією, яка передбачає маніпулювання рядками, модель ШІ може запропонувати існуючі фрагменти коду, які виконують подібні операції. Потім розробник може адаптувати запропонований код до поточних потреб програми, заощаджуючи час і зусилля в процесі.

Generative AI також надає можливість створювати новий код, який можна повторно використовувати в різних програмах. Аналізуючи існуючий код і моделі навчання та структури, модель AI може генерувати нові фрагменти коду, які відповідають тим же стандартам, що полегшує інтеграцію з іншими частинами кодової бази.

Автоматизація повторюваних завдань

Ще один спосіб, за допомогою якого генеративний штучний інтелект може підвищити продуктивність кодування, це автоматизація повторюваних завдань. Існує багато простих, повторюваних завдань кодування, які можуть зайняти багато часу у розробників, наприклад написання шаблонного коду, форматування коду та пошук синтаксичних помилок.

За допомогою генеративного ШІ розробники можуть автоматизувати ці повторювані завдання та заощадити час. Наприклад, різні інструменти використовують машинне навчання, щоб пропонувати завершення коду, зменшуючи час і зусилля, необхідні для написання коду. Ці інструменти використовують алгоритм глибокого навчання, щоб аналізувати код, розпізнавати шаблони та пропонувати фрагменти коду, які мають відношення до написаного коду.

Це також може допомогти з форматуванням коду, завданням, яке може зайняти значну кількість часу, особливо під час роботи з великими кодовими базами. Інструменти, такі як Black, Гарніша та ClangFormat використовуйте штучний інтелект для автоматичного форматування коду, позбавляючи розробників необхідності вручну налаштовувати форматування коду. Ці інструменти можуть не тільки заощадити час, але й допомогти забезпечити узгоджене форматування коду в організації, зменшуючи ризик помилок і полегшуючи читання та розуміння коду.

Коли мова йде про виявлення та виправлення синтаксичних помилок, генеративний штучний інтелект також може зіграти велику роль. Синтаксичні помилки часто зустрічаються в програмуванні, і мати справу з ними може бути неприємно. Інструменти, такі як DeepCode та CodeGuru використовуйте алгоритми машинного навчання, щоб аналізувати код і пропонувати виправлення синтаксичних помилок, що полегшує розробникам швидке виявлення та виправлення помилок.

Поява помічників кодування, таких як Copilot

Поява таких помічників кодування, як Copilot, об’єднала всі ці функції, як-от автоматизація повторюваних завдань і підвищення якості коду, в одному місці.

Copilot — це помічник із кодування, розроблений OpenAI у партнерстві з GitHub. Це інструмент на основі штучного інтелекту, розроблений, щоб допомогти розробникам писати код більш ефективно та з більшою точністю. Copilot базується на технології GPT (Generative Pre-trained Transformer), яка є типом алгоритму глибокого навчання, який може генерувати текст на основі підказок введення.

Коли розробник вводить кілька рядків коду, Copilot аналізує код і генерує пропозиції щодо завершення коду. Пропозиції ґрунтуються на шаблонах, отриманих під час вивчення мільйонів рядків коду на різних мовах програмування та фреймворках. Copilot використовує обробку природної мови (NLP), щоб інтерпретувати дані розробника та надавати найкращі пропозиції. Інструмент може працювати з широким спектром мов програмування, включаючи Python, JavaScript, Ruby, Go тощо.

Однією з ключових особливостей Copilot є його здатність економити час розробників і підвищувати продуктивність. Автоматизуючи повторювані завдання та надаючи пропозиції щодо завершення коду, розробники можуть зосередитися на завданнях вищого рівня, які вимагають більш творчого мислення. Copilot також допомагає зменшити кількість помилок, виявляючи типові помилки кодування, перш ніж вони стануть проблемами.

З моменту випуску в червні 2021 року спільнота розробників зустріла Copilot з великим захопленням і інтересом.

Революціонізація процесу кодування

Generative AI революціонізує процес кодування та призводить до різкого підвищення продуктивності розробників програмного забезпечення. Автоматизуючи повторювані завдання, підвищуючи якість і надійність коду та надаючи помічників кодування, таких як Copilot, розробники можуть зосередитися на більш творчій і складній роботі.

Розвиток інструментів і алгоритмів на базі штучного інтелекту трансформує індустрію розробки програмного забезпечення, і потенційні вигоди від цього величезні. Оскільки штучний інтелект продовжує розвиватися, ми можемо очікувати ще більш значних змін у тому, як створюється та розробляється код у найближчі роки.