ستساعدك المقالة التالية: كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل النظام البيئي لتطوير البرمجيات؟
هناك القليل من التقنيات التي ترقى إلى مستوى الذكاء الاصطناعي (AI) من حيث القدرة على دفع الابتكار. إنها تعمل على تحويل القطاع المصرفي ، والترفيه ، والتجارة الإلكترونية ، والرعاية الصحية ، واللياقة البدنية ، والعديد من الصناعات الأخرى ، مع ظهور عشرات التطورات الرائعة الجديدة في هذه المجالات في الأفق.
يتفوق الذكاء الاصطناعي أيضًا في جوانب مختلفة من تطوير البرمجيات. علاوة على ذلك ، قد تكون هذه المنطقة بالذات هي المستفيد الأكبر من التكنولوجيا نظرًا لإتقانها للتعلم الذاتي جنبًا إلى جنب مع قدرة لا مثيل لها على تحليل واستخراج معلومات مفيدة بسرعة من كميات هائلة من البيانات. إنه يعمل بالفعل على زيادة إنتاجية وسرعة وجودة عمل المبرمجين.
ليس هناك شك في أن الاختراق الإضافي للذكاء الاصطناعي في عالم البرمجة سيستمر في إعادة تعريف طريقة ظهور البرامج وما يعنيه أن تكون مطورًا. دعنا ننتقل إلى التغييرات الرائدة في هندسة البرمجيات التي يدفعها ترادف البشر والآلات.
يمكن للمطورين التركيز أكثر على المهام الإبداعية المعقدة
على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي بالكاد يمكنه إنهاء دورة تطوير كاملة بمفرده في هذه المرحلة ، فقد أصبح بالفعل لا غنى عنه لأداء مهام سير العمل المتكررة والمملة التي تستغرق الكثير من الوقت والجهد عند القيام بها يدويًا. مساعدي الترميز المعتمد على الذكاء الاصطناعي مثل تابنين و أوبن إيه آي كودكس تكتسب الزخم في هذا المجال. تتلخص مدخلاتهم في عملية البرمجة في الغالب إلى الإكمال التلقائي للكود استنادًا إلى الآلاف من المشاريع مفتوحة المصدر المتاحة على GitHub والموارد المماثلة.
لا تقتصر هذه المساهمة على توفير ساعات من الكتابة لمهندسي البرمجيات وتحسين دقة روتين الترميز فحسب ، بل إنها توفر أيضًا مساحة للتركيز على تحسين التصميم وتحسين تجربة المستخدم وحل المشكلات والجانب الإبداعي لمشاريعهم.
سوف تستدعي “الشراكة” الوثيقة بشكل متزايد بين البشر والذكاء الاصطناعي نقلة نوعية حيث تكمل أدوارهم بعضها البعض دون تداخل مباشر. المعلم الرئيسي التالي هو أن المطورين سيكون لديهم المزيد من الوظائف الإشرافية. ستقوم منظمة العفو الدولية ، بدورها ، بالجزء الأكبر من العمل الشاق بحيث تقتصر مساهمة الأشخاص على وضع اللمسات الأخيرة على العملية.
يعد إرشاد المطورين الجدد مجالًا آخر حيث ستحافظ الآلات على وجودها وتزيده في المستقبل. الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي من هذه الفئة مثل منديكس مساعدة جعل أفضل ممارسات الترميز في متناول المتحمسين لتكنولوجيا المعلومات الذين يفتقرون إلى الخبرة لإكمال المشاريع بأنفسهم. هذا سوف يمهد الطريق لدمقرطة هذه الصناعة.
يجعل الذكاء الاصطناعي من الأسهل اكتشاف عيوب البرامج في وقت مبكر
من المعروف أن اختبار ضمان الجودة هو عملية طويلة وكثيفة الموارد مع مجموعة من المزالق. نظرًا لأن بائعي البرامج يمكنهم تخصيص عدد محدود من ساعات العمل للبحث عن العيوب في منتجاتهم ، فقد تطير بعض سطور التعليمات البرمجية غير المطابقة للمواصفات ولا يتم اكتشافها إلا بعد نشر الحل في بيئة العميل.
يعمل الذكاء الاصطناعي بالفعل على إحداث ثورة في هذه المنطقة. في الواقع ، يعد اختبار البرامج أحد أكثر التطبيقات الواعدة لهذه التكنولوجيا عبر الطيف. يمكن أن تجتاز قواعد الكود الضخمة لتحديد الأخطاء النحوية والتناقضات المنطقية وأخطاء التجميع والأخطاء الأخرى بسرعة تفوق قدرة المحللين البشريين وبدقة فائقة.
مثال مثير للاهتمام للذكاء الاصطناعي الذي يعطي دفعة لروتين ضمان الجودة هو استخدام الصورة القائمة على الصورة التعلم الالي لاختبار واجهة المستخدم الرسومية للبرنامج من خلال مقارنات جنبًا إلى جنب. تقدم تقنية أخرى تسمى التزييف التفاضلي نفس الكود لبيئات البرامج المختلفة لملاحظة تباينات وقت التشغيل ، مما يساعد على تحديد العيوب الدلالية والمنطقية الدقيقة. بالإضافة إلى تشغيل الاختبارات بناءً على سيناريوهات محددة مسبقًا ، يمكن للأدوات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي التعلم من المشاريع السابقة وإنشاء حالات اختبار جديدة. يؤدي هذا إلى تقليل وقت التطوير بشكل كبير ويضمن حصول المستخدم النهائي على منتج بجودة لائقة.
ستستمر إدارة الأخطاء التلقائية في الوقت الفعلي في الازدهار
عندما تتراكم الأخطاء التي لم يتم حلها في البرنامج بمرور الوقت ، فإن هذا يؤدي إلى إنشاء ما يسمى الدين الفني. هذا وضع شائع في النظم الإيكولوجية للتطوير المتسارع التي تعطي الأولوية لتسليم المنتج على الجودة. من خلال إهمال معالجة مثل هذه المشكلات اليوم ، يخاطر البائعون بالتعامل مع أوقات تعطل البرامج ومواطن الخلل غدًا. أحد العوائق الأكثر خطورة هو أن المنتج قد يكون به ثغرات أمنية تجعله عرضة للتسوية بسهولة. بالنسبة للمؤسسات التي تقدم البرامج كخدمة ، فهذه سيناريوهات معاكسة بشكل خاص لأنها تؤثر على سمعتها وحتى فترة قصيرة من عدم إمكانية الوصول تؤدي إلى خسارة مالية.
يمكن للذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم الآلي ملء الفراغ. إنهم يعثرون تلقائيًا على الأخطاء ويصنفونها وفقًا لمقياس خطورة محدد مسبقًا ويصلحونها دون تدخل بشري يذكر. هذه الوظيفة ثمينة لأن تكلفة معالجة الأخطاء تزيد بشكل كبير من دورة حياة البرنامج.
تنبع كفاءة نهج كهذا من قدرة هذه التقنيات المتطورة على البحث عن قواعد بيانات كبيرة جدًا في دقائق معدودة وكشف النقاب عن رمز خام أو أي انحرافات أخرى عن القاعدة مع اقتراح خطوات تساعد مهندسي البرمجيات على تصحيحها. الدقة العالية هي الجانب الإيجابي لهذا التكتيك أيضًا. علاوة على ذلك ، يمكن للذكاء الاصطناعي استخلاص استنتاجات من البيانات التي تم تحليلها مسبقًا لضبط اكتشاف الأخطاء وقدرتها على الإدارة. بالنظر إلى جميع الفوائد ، سيستمر هذا الاتجاه في اكتساب قوة دفع في دوائر التنمية.
يثري الذكاء الاصطناعي المشاريع بتعليقات المستخدمين المستمرة
لتقديم منتج يلبي تمامًا متطلبات الجمهور المستهدف ، يجب على متخصصي تكنولوجيا المعلومات وضع الملاحظات في المقدمة وفي المنتصف. يوفر هذا النهج الذي يركز على العملاء رؤى قابلة للتنفيذ بشأن التعديلات التي يمكن أن تعزز تجربة المستخدم ، مما يساعد التطبيقات على توسيع نطاق وصولها بشكل كبير.
نظرًا لأنه يمكن تعليم خوارزميات التعلم الآلي لمراقبة الجوانب المختلفة لكيفية تفاعل المستخدمين مع جزء من البرنامج في الوقت الفعلي ، فإنها تحافظ على حلقة ملاحظات متسقة وتوفر للمطورين متاعب جمع وتنظيم هذه القطع الصغيرة من اللغز. يساعد التدفق المستمر لبيانات سلوك المستخدم في إنشاء تجربة ديناميكية بناءً على سيناريوهات الاستخدام المختلفة. على سبيل المثال ، يمكن لمثل هذه البرامج تعديل مظهر واجهة المستخدم الخاصة بها بمرونة أثناء التنقل ، بما في ذلك حجم عناصرها وموضعها.
إدارة المتطلبات هي عملية مجاورة موجهة نحو جمع ما يتوقعه المستخدمون النهائيون من التطبيق والتحقق منه والاحتفاظ به. ما لم يتم القيام به بشكل صحيح ، يمكن لهذا النشاط أن يؤجل المواعيد النهائية ، أو يضخم التكاليف ، أو حتى يعطل المشاريع تمامًا. يمكن للحلول التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أن تأخذها إلى مستوى أعلى. تم تدريبهم على إرشادات أفضل الممارسات في هذا المجال من إدارة المشروع ، فهم يسخرون معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المتطلبات وتحديد التناقضات واقتراح التحسينات.
يمكن لهذه الأدوات أن تحدد بسهولة بنود الهروب ، والمتطلبات غير المكتملة أو المركبة ، وأوجه الغموض المختلفة ، وبالتالي تقليل وقت المراجعة. آي بي إم واتسون و متطلبات الزيارة ALM هي أمثلة لأفضل الأدوات المعروفة في هذا المجال.
يصبح التخطيط وتقدير التكلفة أقل صعوبة
إذا كنت معتادًا على الفروق الدقيقة في هذه المراحل الأولية لمشروع البرنامج ، فأنت تعلم ما هو العبء الذي يضعونه على فرق التطوير. إنها مثل معادلة مع مجموعة من المتغيرات التي غالبًا ما يفشل خبراء تقنية المعلومات في حلها بشكل صحيح. لحسن الحظ ، أثبت الذكاء الاصطناعي أنه بارع بشكل لا يصدق في تقدير الجدول الزمني والميزانية المطلوبة.
التنبؤ الدقيق هو مسألة استيعاب السياق الكامل للمشروع ، بما في ذلك متطلبات العملاء ، والعقبات التي تميل إلى الظهور عند تطوير نوع معين من البرامج ، ومقدار الوقت المستغرق لمعالجتها. يمكن تدريب الآلات على فهم هذه البيانات الوصفية بناءً على المشاريع السابقة والمعلومات من مصادر خارجية تم التحقق منها.
يمكن أن تكون التفاصيل حول كل هذه الأعمال الداخلية حاسمة في تحديد ما إذا كنت ستقبل مشروعًا أم لا. أحيانًا يكون من الحكمة قول “لا” بدلاً من تولي وظيفة محكوم عليها بالاستمرار لفترة طويلة بلا مبرر. عدم القدرة على الوفاء بالمواعيد النهائية هو عامل محفز لإحباط العملاء ، لذلك من مصلحتك تقديم تقديرات دقيقة. من خلال التحليلات التنبؤية في مجموعة أدواته ، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي هو الحل السحري في هذا الصدد وسيظل حجر الزاوية لاتخاذ قرارات تجارية مستنيرة.
يساعد الذكاء الاصطناعي في زيادة أمان التعليمات البرمجية
من مراحل التطوير المبكرة إلى إصدار المنتج ونشره داخل البنية التحتية للعميل ، يجب أن يكون الأمان على رأس أولويات المطورين. يحدث قدر كبير من خروقات البيانات وهجمات برامج الفدية بسبب أخطاء الترميز التي تولد ثغرات قابلة للاستغلال في البرامج. الطريقة الوحيدة لتجنب هذه الكوارث هي اكتشاف هذه الأخطاء وإصلاحها بشكل استباقي. تُعرف هذه الإستراتيجية المهمة للغاية باسم SecDevOps.
الذكاء الاصطناعي هو أفضل حليف للمبرمج في هذا الصدد. يمكن لخوارزميات التعلم الآلي استخدام المعلومات من المصادر المتاحة للجمهور مثل قاعدة بيانات MITRE الخاصة بمكافحة التطرف العنيف لفحص كل سطر من التعليمات البرمجية بحثًا عن نقاط الضعف المعروفة التي تحول التطبيق إلى ثمار سهلة المنال. تمتد الحماية إلى جميع مراحل دورة حياة البرنامج. بعد النشر ، يمكن لهذه الأدوات الذكية اكتشاف التهديدات الداخلية وهجمات اليوم صفر بناءً على نشاط الشبكة المشبوه.
يتلاءم استخدام الذكاء الاصطناعي مع سياق المبدأ الشائع بشكل متزايد والذي يطلق عليه اسم “التحول إلى اليسار” ، والذي يهدف إلى اكتشاف وإصلاح العيوب في وقت مبكر من عملية التطوير قدر الإمكان. تقلل هذه الممارسة من التكاليف وتساعد بائعي البرامج على الابتعاد عن المصيدة الناشئة عن الدين الفني المذكور أعلاه.
في ملاحظة جانبية ، يقوم مجرمو الإنترنت بالفعل بتسليح هذه التكنولوجيا. التقارير الأخيرة عن ريف راف إساءة استخدام ChatGPT لإنشاء برامج ضارة تجسد الاتجاه المثير للأعصاب. مع ذلك ، يمكن أن يؤدي تطبيق الذكاء الاصطناعي الإضافي لتحقيق الأمان في خط أنابيب CI / CD إلى جعل البندول يتأرجح لصالح القبعات البيضاء.
للمضي قدما
تم دمج الذكاء الاصطناعي بالفعل في نسيج تطوير البرمجيات ، وستستمر هذه العلاقات في التقارب. في حين يجادل بعض المحللين بأن هذه التكنولوجيا على وشك جعل المبرمجين زائدين عن الحاجة ، فإن مثل هذه التنبؤات تبدو بعيدة المنال. في السنوات القادمة ، من المرجح أن يتبع تطور هذه الصناعة طريق أتمتة أعمق للمهام والعمليات المتكررة التي يكون فيها هامش الخطأ البشري مرتفعًا. سيستمر الأشخاص في كتابة البرامج ، وسيقوم الذكاء الاصطناعي بمد يد العون لهم.
