Согласно отчету, генеративный ИИ может привести к 10-кратному увеличению производительности кодирования.
Компания по управлению инвестициями Ark Invest предсказала, что Генеративный ИИ может привести к 10-кратному увеличению производительности кодирования в своем недавнем «Большие идеи 2023” отчет. К 2023 году производительность разработчиков программного обеспечения может вырасти в десять раз благодаря помощникам по кодированию на основе ИИ, таким как Copilot, исходя из ежегодного снижения торговых издержек и циклов обратной связи на 70%.
Генеративный ИИ может произвести революцию в процессе кодирования, что также значительно повысит производительность. Генеративный ИИ может учиться на обширных наборах данных кода и создавать новый, семантически и синтаксически правильный код, используя методы глубокого обучения. В частности, для рутинных задач, которые требуют повторяющихся шаблонов кодирования, это может значительно сократить время и усилия, необходимые для написания нового кода. Разработчики могут сосредоточиться на более сложной и творческой работе, автоматизировав определенные действия, что повысит общую производительность.
Форма ИИ, известная как «генеративный ИИ», использует алгоритмы глубокого обучения для автоматического создания нового контента, такого как текст, музыка и графика. Инженеры-программисты могут автоматизировать монотонные операции и высвободить время для более творческой работы, используя генеративный ИИ для создания нового кода на основе входных данных или шаблонов из текущего кода.
Возможность улучшить качество генерируемого кода — одно из важнейших преимуществ генеративного ИИ в кодировании. Создание сложных приложений требует написания четкого, эффективного и разборчивого кода, который может облегчить ИИ, автоматизируя утомительные и повторяющиеся процессы кодирования.
Например, генеративные модели ИИ могут автоматически проверять синтаксические проблемы, отлаживать код и обнаруживать запахи кода, которые представляют собой участки кода, указывающие на более серьезную проблему с дизайном или архитектурой кода. Раннее выявление этих проблем позволяет разработчикам быстрее решать их и останавливать их распространение в программном обеспечении.
Генеративный ИИ не только повышает качество, но и повышает возможность повторного использования кода. Максимально возможное повторное использование кода для сокращения избыточной работы и ускорения разработки — один из фундаментальных принципов разработки программного обеспечения. Повторное использование кода требует поиска соответствующей части кода и адаптации его к требованиям настоящего приложения, поэтому это не всегда простая операция.
Предлагая соответствующие фрагменты кода из набора существующего кода, генеративные модели ИИ могут быть полезны в этой области. Модель искусственного интеллекта может рекомендовать уже существующие фрагменты кода, которые выполняют сопоставимые задачи, например, если разработчик работает над новой функцией, которая включает в себя манипулирование строками. Затем предложенный код может быть изменен разработчиком в соответствии с требованиями конкретного приложения, что экономит время и силы.
Кроме того, генеративный ИИ предлагает метод написания нового кода, который можно применять во многих приложениях. Модель ИИ может создавать новые фрагменты кода, которые соответствуют тем же стандартам, путем изучения текущего кода и понимания шаблонов и структур, что упрощает связь с другими компонентами кодовой базы.
Автоматизация повторяющихся действий — еще один способ, с помощью которого генеративный ИИ может повысить производительность кодирования. Для разработчиков написание шаблонного кода, форматирование кода и поиск синтаксических ошибок — это лишь некоторые из существующих трудоемких и утомительных действий по написанию кода.
Разработчики могут автоматизировать эти трудоемкие процедуры с помощью генеративного ИИ. Например, несколько инструментов предлагают варианты завершения кода с помощью машинного обучения, что сокращает время и усилия, необходимые для разработки кода. Эти инструменты анализируют код, выявляют тенденции и предлагают фрагменты кода, которые относятся к коду, написанному с использованием алгоритма глубокого обучения.
Кроме того, это помогает ускорить трудоемкую операцию форматирования кода, что очень полезно при работе с большими кодовыми базами. Разработчикам больше не нужно вручную изменять форматирование кода благодаря таким инструментам, как Black, Prettier и ClangFormat, использующим искусственный интеллект. Эти инструменты не только экономят время, но и обеспечивают согласованное форматирование кода во всей организации, снижая вероятность ошибок и упрощая чтение и понимание кода.
Генеративный ИИ также может быть очень полезен при обнаружении и исправлении синтаксических проблем. Синтаксические ошибки в программировании случаются часто, и их трудно исправить. Разработчики могут легче находить и быстро исправлять проблемы благодаря таким инструментам, как DeepCode и CodeGuru, которые используют методы машинного обучения для сканирования кода и рекомендаций по исправлению синтаксических ошибок.
Производительность инженеров-программистов резко возрастает в результате революции, вызванной генеративным ИИ в процессе кодирования. Разработчики могут сосредоточиться на более творческой и сложной работе, автоматизируя утомительные процессы, улучшая качество и стабильность кода и предлагая вспомогательные средства кодирования, такие как Copilot.
Индустрия разработки программного обеспечения вот-вот претерпит серьезную трансформацию, и у нее есть большие потенциальные преимущества. В ближайшие годы мы можем ожидать еще более глубоких изменений в способах создания и разработки кода по мере развития ИИ.
Сообщение «Генеративный ИИ может привести к 10-кратному увеличению производительности кодирования» впервые появилось в Analytics Insight.
