ستساعدك المقالة التالية: كيف يمكن أن يؤدي الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى زيادة 10 أضعاف في إنتاجية التشفير
في الآونة الأخيرة “أفكار كبيرة 2023“تقرير صادر عن Ark Invest ، توقعت شركة إدارة الاستثمار أن يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى زيادة إنتاجية الترميز بمقدار 10 أضعاف. استنادًا إلى الانخفاض السنوي بنسبة 70 ٪ في تكاليف التداول وحلقات الملاحظات ، يحب مساعدو الترميز بالذكاء الاصطناعي مساعد طيار يمكن أن يزيد الناتج لمهندسي البرمجيات 10 أضعاف بحلول عام 2023.
يتمتع الذكاء الاصطناعي التوليدي بالقدرة على إحداث ثورة في عملية الترميز وزيادة الإنتاجية بشكل كبير. باستخدام خوارزميات التعلم العميق ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي التعلم من مجموعات البيانات الكبيرة من التعليمات البرمجية وإنشاء رمز جديد يكون صحيحًا من الناحية التركيبية والمعنوية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تقليل الوقت والجهد اللازمين لكتابة رمز جديد بشكل كبير ، خاصة للمهام الروتينية التي تتطلب أنماط تشفير متكررة. من خلال أتمتة هذه المهام ، يمكن للمطورين التركيز على أعمال أكثر تعقيدًا وإبداعًا ، مما يؤدي إلى زيادة الإنتاجية الإجمالية.
الذكاء الاصطناعي التوليدي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تستخدم خوارزميات التعلم العميق لإنشاء محتوى جديد ، مثل الصور والموسيقى والنص ، دون الحاجة إلى برمجة صريحة. في سياق تطوير البرمجيات ، يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء كود جديد بناءً على بيانات الإدخال أو الأنماط من الكود الحالي ، مما يمكّن المطورين من أتمتة المهام المتكررة وتحرير وقتهم لمزيد من العمل الإبداعي.
دعنا نستكشف كيف يؤدي الذكاء الاصطناعي إلى هذه الزيادة الهائلة …
تحسين جودة وموثوقية الكود
واحدة من أهم فوائد الذكاء الاصطناعي التوليدي في الترميز هي أنه يساعد على تحسين جودة الكود المنتج. تعد كتابة التعليمات البرمجية النظيفة والفعالة والقابلة للقراءة أمرًا ضروريًا لبناء تطبيقات معقدة ، ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في هذا الصدد عن طريق أتمتة مهام الترميز المتكررة والدنيوية.
على سبيل المثال ، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية التحقق تلقائيًا من أخطاء بناء الجملة ، ورمز تصحيح الأخطاء ، وتحديد روائح الكود ، وهي أجزاء من التعليمات البرمجية تشير إلى مشكلة أعمق في تصميم أو بنية الكود. من خلال اكتشاف هذه المشكلات في وقت مبكر من عملية التطوير ، يمكن للمطورين إصلاحها بسرعة أكبر ومنعها من الانتشار بشكل أكبر في قاعدة التعليمات البرمجية.
بالإضافة إلى الجودة ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا تعزيز إمكانية إعادة استخدام الكود. أحد المبادئ الأساسية لتطوير البرمجيات هو إعادة استخدام الكود قدر الإمكان لتقليل التكرار وتوفير الوقت. ومع ذلك ، فإن إعادة استخدام التعليمات البرمجية ليست دائمًا مهمة بسيطة ، لأنها تتطلب تحديد الجزء الصحيح من التعليمات البرمجية وتكييفها مع احتياجات التطبيق الحالي.
يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية في هذا الصدد من خلال اقتراح مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة من مستودع للتعليمات البرمجية الموجودة. على سبيل المثال ، إذا كان أحد المطورين يعمل على ميزة جديدة تتضمن معالجة السلاسل ، فيمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي أن يقترح مقتطفات التعليمات البرمجية الحالية التي تؤدي عمليات مماثلة. يمكن للمطور بعد ذلك تكييف الكود المقترح مع احتياجات التطبيق الحالية ، مما يوفر الوقت والجهد في العملية.
يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا طريقة لإنشاء رمز جديد يمكن إعادة استخدامه في تطبيقات مختلفة. من خلال تحليل التعليمات البرمجية الحالية وأنماط وهياكل التعلم ، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي إنشاء مقتطفات تعليمات برمجية جديدة تتوافق مع نفس المعايير ، مما يسهل التكامل مع أجزاء أخرى من قاعدة التعليمات البرمجية.
أتمتة المهام المتكررة
هناك طريقة أخرى يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي من خلالها زيادة إنتاجية الترميز وهي أتمتة المهام المتكررة. هناك العديد من مهام الترميز العادية والمتكررة التي يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً للمطورين ، مثل كتابة التعليمات البرمجية المعيارية ، وتنسيق التعليمات البرمجية ، والبحث عن أخطاء في بناء الجملة.
بمساعدة الذكاء الاصطناعي التوليفي ، يمكن للمطورين أتمتة هذه المهام المتكررة وتوفير الوقت. على سبيل المثال ، تستخدم الأدوات المختلفة التعلم الآلي لاقتراح عمليات إكمال التعليمات البرمجية ، مما يقلل الوقت والجهد اللازمين لكتابة التعليمات البرمجية. تستخدم هذه الأدوات خوارزمية التعلم العميق لتحليل التعليمات البرمجية ، والتعرف على الأنماط ، واقتراح مقتطفات التعليمات البرمجية ذات الصلة بالشفرة التي تتم كتابتها.
يمكن أن يساعد أيضًا في تنسيق التعليمات البرمجية ، وهي مهمة يمكن أن تستغرق وقتًا طويلاً ، لا سيما عند العمل مع قواعد التعليمات البرمجية الكبيرة. أدوات مثل أسودو أجمل، و كلانج فورمات استخدم AI لتنسيق الكود تلقائيًا ، مما يلغي حاجة المطورين لضبط تنسيق الكود يدويًا. لا يمكن لهذه الأدوات توفير الوقت فحسب ، بل تساعد أيضًا في ضمان تنسيق التعليمات البرمجية بشكل متسق عبر المؤسسة ، مما يقلل من مخاطر الأخطاء ويسهل قراءة الكود وفهمه.
عندما يتعلق الأمر بتحديد وإصلاح أخطاء بناء الجملة ، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يلعب دورًا كبيرًا هنا أيضًا. الأخطاء النحوية شائعة في البرمجة ويمكن أن يكون التعامل معها محبطًا. أدوات مثل DeepCode و CodeGuru استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتحليل التعليمات البرمجية واقتراح إصلاحات لأخطاء بناء الجملة ، مما يسهل على المطورين تحديد الأخطاء وإصلاحها بسرعة.
صعود مساعدي البرمجة مثل مساعد الطيار
أدى ظهور مساعدي الترميز مثل Copilot إلى جلب كل هذه الميزات ، مثل أتمتة المهام المتكررة وتحسين جودة الشفرة ، معًا في مكان واحد.
Copilot هو مساعد ترميز تم تطويره بواسطة OpenAI بالشراكة مع GitHub. إنها أداة مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لمساعدة المطورين على كتابة التعليمات البرمجية بشكل أكثر كفاءة وبدقة أكبر. يعتمد برنامج Copilot على تقنية GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) ، وهي نوع من خوارزمية التعلم العميق التي يمكنها إنشاء نص بناءً على مطالبات الإدخال.
عندما يقوم مطور بإدخال بضعة أسطر من التعليمات البرمجية ، يقوم Copilot بتحليل الكود وتقديم اقتراحات حول كيفية إكمال الكود. تستند الاقتراحات إلى الأنماط التي تعلمتها من دراسة ملايين أسطر التعليمات البرمجية عبر مختلف لغات وأطر البرمجة. يستخدم مساعد الطيار معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتفسير مدخلات المطور وتقديم أفضل الاقتراحات الممكنة. يمكن للأداة التعامل مع مجموعة واسعة من لغات البرمجة ، بما في ذلك Python و JavaScript و Ruby و Go والمزيد.
تتمثل إحدى الميزات الرئيسية لبرنامج Copilot في قدرته على توفير وقت المطورين وزيادة الإنتاجية. من خلال أتمتة المهام المتكررة وتقديم اقتراحات حول كيفية إكمال التعليمات البرمجية ، يمكن للمطورين التركيز على المهام ذات المستوى الأعلى التي تتطلب مزيدًا من التفكير الإبداعي. يساعد مساعد الطيار أيضًا في تقليل الأخطاء من خلال اكتشاف أخطاء الترميز الشائعة قبل أن تتحول إلى مشاكل.
قوبل Copilot بالكثير من الإثارة والاهتمام من مجتمع المطورين منذ صدوره في يونيو 2021.
إحداث ثورة في عملية الترميز
يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ثورة في عملية الترميز ويؤدي إلى زيادة هائلة في إنتاجية مطوري البرامج. من خلال أتمتة المهام المتكررة ، وتحسين جودة وموثوقية الكود ، وتوفير مساعدين في الترميز مثل Copilot ، يمكن للمطورين التركيز على أعمال أكثر إبداعًا وتعقيدًا.
من المقرر أن يؤدي ظهور الأدوات والخوارزميات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي إلى إحداث تحول في صناعة تطوير البرمجيات ، والفوائد المحتملة هائلة. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي ، يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التغييرات المهمة في كيفية إنتاج الكود وتطويره في السنوات القادمة.
