Как искусственный интеллект меняет способ написания кода разработчиками

Генеративный ИИ, помощники ИИ и LLM обладают уникальными возможностями в разработке ПО. Узнайте от разработчиков компании DSt Global, как они улучшают рабочие процессы и максимизируют производительность.

Помните, как CoPilot от GitHub впервые произвел фурор, автоматически генерируя исходный код в 2021 году? Все это казалось отличным способом оптимизировать процесс, пока исследователи CCS не обнаружили, что 40% сгенерированного кода были крайне уязвимы, поскольку содержали недостатки дизайна и ошибки.

Но GitHub быстро извлек уроки из своих ошибок — как и многие другие модели кодирования ИИ.

Теперь искусственный интеллект (ИИ) играет все большую роль в разработке программного обеспечения. Разработчики используют ИИ на каждом этапе цикла кодирования, чтобы оптимизировать процесс, улучшить функциональность программного обеспечения и создавать более сложные и многогранные программы. Вот как эта технология стала переломным моментом, который действительно выполняет свою работу.

Генеративный ИИ в кодировании

Благодаря быстрому развитию и повышению надежности генеративного ИИ многие разработчики используют такие платформы, как Amazon CodeWhisperer, Tabnine и обновленную версию Copilot, для автоматизации своих рабочих процессов кодирования. Такие инструменты, как проверки безопасности на основе машинного обучения, также используются для оценки конвейеров CI/CD.

В целом, GenAI обладает некоторыми уникальными возможностями для написания кода. Его возможности автоматизации могут упростить задачи разработки, такие как форматирование нового кода, проверка кода и выполнение запросов на коммит и извлечение. Его структура на основе правил может оптимизировать такие задачи, как ручное сканирование SQL-инъекций и автоматическое сканирование кода и выявление шаблонов в течение нескольких минут.

Алгоритмы машинного обучения GenAI также могут помочь в таких задачах, как отслеживание уязвимостей безопасности. Модели машинного обучения можно обучить для идентификации известных инъекций SQL и выявления шаблонов в незнакомых инъекциях. Эта возможность помогает разработчикам распознавать существующие уязвимости и позволяет им прогнозировать и смягчать новые уязвимости. Кроме того, модели машинного обучения могут прогнозировать и генерировать все, от последовательностей кодирования до новых решений и ответов.

В целом, эти инструменты сокращают частоту, с которой разработчикам приходится искать шаблонный код и писать новый код, эффективно трансформируя их роли в процессе кодирования. Вместо того, чтобы тратить большую часть времени на написание кода, они могут тратить больше времени на принятие стратегических решений, оптимизацию существующего кода и разработку креативных программных решений.

Интеграция помощников на основе искусственного интеллекта

Такие LM, как GPT-4 от OpenAI, формируют основу для помощников по кодированию ИИ, приводя в действие базовую технологию инструментов, разработанных для создания функционального компьютерного кода. Эти модели были обучены на огромном количестве языков программирования, документации и реальных примерах кода, что позволяет им понимать намерение, стоящее за подсказкой разработчика, и структуру правильно сформированного кода.

Такие инструменты, как GitHub Copilot, строятся на этой основе, активно помогая разработчикам в режиме реального времени . Пока разработчики печатают, Copilot отслеживает нажатия клавиш и контекст в файле. Затем он использует возможности прогнозирования GPT-4, чтобы сделать вывод о том, чего пытается достичь разработчик, будь то написание функции, отладка или завершение класса. Основываясь на этом понимании, он генерирует релевантные и пригодные для использования фрагменты кода на лету.

Другие помощники ИИ, такие как Meta's Code Llama и Stability AI, предлагают ряд возможностей, разработанных для разработчиков. Code Llama предоставляет бесплатную модель генерации кода для разработчиков всех уровней квалификации, StableCode от Stability AI помогает разработчикам автоматизировать процесс кодирования, а такие модели, как ChatGPT, могут помочь писать, оптимизировать и отлаживать код.

Эти программы-помощники по коду предоставляют программистам информацию, необходимую для эффективного кодирования и решения распространенных проблем. Эти данные появляются в реальном времени вместе с кодом, который они пишут, избавляя их от необходимости сканировать форумы и веб-сайты в поисках решений. Помощники ИИ отслеживают код разработчиков и заметки, написанные на естественном языке, во всех файлах, связанных с проектом, гарантируя, что весь созданный ИИ-код соответствует характеру задачи.

Глубокое обучение и LLM

Как область машинного обучения, глубокое обучение стало бесценным для разработчиков. Оно обучает искусственные нейронные сети сложным слоям данных, позволяя инструментам ИИ извлекать комплексные представления из огромных необработанных наборов данных.

Большие языковые модели (LLM) также привели к заметным достижениям в области ИИ, обработки естественного языка (NLP) и кодирования. Эти модели могут понимать вводимые данные на естественном языке и генерировать текст и код, похожие на человеческие. Их результаты основаны на огромных объемах данных, на которых они были обучены.

Оба эти инструмента используются для помощи в дополнении кода . Платформы генерации кода ИИ используют модели глубокого обучения и LLM, чтобы предлагать разработчикам предложения и дополнения кода в реальном времени. Многие инструменты, включая Copilot, можно интегрировать с широко используемыми редакторами кода. После интеграции они помогают программистам, предлагая фрагменты кода, дополнения и целые функции на основе предполагаемой функциональности и контекста каждого проекта.

Эти платформы используют данные из частных и публичных репозиториев кода для улучшения своих предложений и возможностей с течением времени. По мере обучения они генерируют все более контекстно точный код для разработчиков. Большинство инструментов поддерживают широкий спектр языков программирования, от Python, Java, JavaScript и C++ до C#, TypeScript, Rust, Kotlin, Perl, R и других.

Коллективные преимущества ИИ для кодирования

Генеративные платформы ИИ, ИИ-помощники и модели глубокого обучения предлагают ключевые преимущества для рабочих процессов кодирования.

Повышение производительности

Основное преимущество этих инструментов заключается в их способности значительно повышать производительность разработчиков. Каждый из этих инструментов может работать вместе для ускорения разработки программного обеспечения . Они сокращают новый код, который разработчики должны писать с нуля, предлагая точные и релевантные фрагменты и дополнения кода по мере работы.

Более быстрое развертывание

Эти инструменты могут уменьшить нагрузку от трудоемких, повторяющихся задач за счет автоматизации и одновременно сократить время развертывания. Интеллектуальные помощники могут помочь координировать задачи между разработчиками, генерировать скрипты сборки и автоматизировать тестирование и конвейеры развертывания.

Расширенное сотрудничество

Поскольку 28% глобальной рабочей силы работают удаленно, многие команды разработчиков работают в разных часовых поясах. В этом случае помощники по кодированию на основе ИИ улучшают глобальное сотрудничество, обеспечивая согласованные рабочие процессы, общие стандарты кодирования и бесперебойное управление задачами независимо от физического местоположения.

Постоянное повышение квалификации

Разработчики могут использовать эти функции ИИ, чтобы узнать больше о кодировании и расширить свои знания и навыки. Платформы ИИ предоставляют множество образовательных ресурсов для начинающих и опытных программистов, предоставляя доступ к проверенным шаблонам и практикам кодирования и упрощая отраслевую терминологию. Даже опытные специалисты могут использовать ИИ, чтобы заполнить пробелы в своих знаниях кодирования и эффективно использовать новые языки программирования.

Основные направления для использования ИИ

Генерация кода

Нейронные сети, обученные на данных по работе с кодом, могут создавать их фрагменты или создавать полноценные функции в соответствии с заданным программистом текстовым описанием. Обучение нейронных сетей на данных по работе с кодом, проходит в несколько этапов. Эти этапы включают сбор данных, предварительную обработку, обучение модели и тестирование.

Сбор данных:

- Источники данных: Нейронные сети обучаются на данных из различных источников, таких как репозитории кода на GitHub, вопросы и ответы на форумах вроде StackOverflow, а также на других открытых ресурсах, связанных с программированием.

- Типы данных: Включаются примеры кода, комментарии к коду, обсуждения проблем и решений, документация и учебные материалы.

Предварительная обработка данных

- Очистка данных: На этом этапе удаляются дубликаты, комментарии, не относящиеся к коду, и любые другие нерелевантные данные. Важные данные, такие как комментарии программистов, могут быть сохранены для анализа контекста.

- Разметка данных: Код размечается с учетом синтаксиса и семантики. Это включает идентификацию структур кода, таких как функции, классы, переменные и комментарии.

- Разделение данных: Данные разделяются на обучающую, валидационную и тестовую выборки для последующего обучения и проверки модели.

Обучение модели

- Архитектура модели: Выбирается архитектура нейронной сети, подходящая для задач обработки естественного языка и программного кода.

- Процесс обучения: Модель обучается предсказывать следующую строку кода или исправление ошибки на основе предыдущего контекста. Используются техники машинного обучения, такие как градиентный спуск и обратное распространение ошибки.

- Использование контекста: Модель обучается понимать контекст кода. Это достигается путем обучения на больших последовательностях кода, где модель учится предсказывать фрагменты кода, исходя из окружающего контекста.

Тестирование и валидация

- Оценка производительности: Модель оценивается на тестовой выборке, где измеряется ее точность в предсказании корректных фрагментов кода и исправлений.

- Исправление ошибок: Модель тестируется на способности обнаруживать и исправлять ошибки в коде. Проверяется, насколько эффективно она может предложить правильные исправления.

- Итеративное улучшение: На основе результатов тестирования модель дорабатывается и дообучается для повышения ее точности и надежности.

Эти шаги обеспечивают создание мощных инструментов, которые могут помогать разработчикам писать, исправлять и оптимизировать код, основываясь на обширном опыте и данных, накопленных из множества источников.

Поиск ошибок и исправление синтаксиса

Благодаря анализу контекста и обработке естественных языков, нейронные сети могут в автоматическом режиме находить ошибки, допущенные при создании кода, и исправлять их. При выполнении этой задачи технология основывается на синтаксисе, который используется при создании программного продукта – это позволяет предлагать разработчикам точные и действенные решения, экономя их время.

Вот более конкретные аспекты этой технологии:

- Контекстуальный анализ: Нейронные сети, такие как Codex и Copilot, анализируют весь доступный кодовый контекст, включая предыдущие строки, функции и комментарии. Это позволяет им понимать, как каждая часть кода взаимодействует с остальными частями программы, что особенно важно при поиске ошибок.

- Распознавание языка программирования: Нейросети обучены на огромном количестве данных, включающих множество языков программирования, таких как Python, JavaScript, Java, C++, Go и другие. Это позволяет им автоматически распознавать язык программирования и применять соответствующие правила синтаксиса и семантики.

- Обнаружение синтаксических ошибок: При анализе кода нейросети могут обнаруживать синтаксические ошибки, такие как неправильное использование скобок, отсутствие точек с запятой или некорректное объявление переменных. Например, если в коде на Python пропущен двоеточие после конструкции if, нейросеть может это заметить и предложить исправление.

- Семантический анализ: Помимо синтаксических ошибок, нейросети также способны выявлять семантические ошибки, которые связаны с логикой программы. Например, они могут обнаружить неправильное использование типов данных или несовместимость между аргументами функции и ее вызовом.

- Точность и ошибки: Хотя нейросети обладают высокой точностью при обнаружении и исправлении ошибок, они не безупречны. В некоторых случаях они могут ошибаться, предлагая некорректные исправления или не замечая более сложные логические ошибки. Поэтому разработчики должны проверять предложенные изменения и использовать их с осторожностью.

- Обратная связь и обучение: Нейросети продолжают улучшаться благодаря обратной связи от пользователей. Когда разработчики принимают или отклоняют предложенные исправления, эта информация используется для дальнейшего обучения моделей, что со временем повышает их точность и надежность.

Именно таким образом нейронные сети используют контекст и знание языков программирования для автоматического обнаружения и исправления ошибок, делая процесс разработки более эффективным и удобным.

Рефакторинг

Нейросети могут использоваться и при работе с уже работающим кодом. Рефакторинг кода - это по сути его оптимизация и улучшение. Как говорится, нет предела совершенству. ИИ помощник на основе анализа может помочь сделать уже написанный код лучше, надежнее, более читаемым, например, указать на некие спорные моменты, которые разработчик мог пропустить (предложить более подходящий пакет, указать на наличие существующей похожей функции в другой части кода, которую можно переиспользовать вместо написания новой и т.п.). Оптимизируя код, нейронная сеть улучшает программный продукт, подстраивая его под потребности и интересы потенциальных пользователей. Кроме того, рефакторинг позволяет сделать конечный код более структурированным и не загруженным – в дальнейшем с ним будет удобнее работать.

Подведение итогов

По мере развития функциональности веб-инструментов ИИ ожидается, что ИИ будет играть еще большую роль в создании удобного для пользователя, универсального программного обеспечения. За несколько коротких лет мы перешли от глючного, небезопасного и ненадежного кода к коду, который отвечает всем необходимым требованиям одним нажатием кнопки.

Однако по мнению специалистов DST Global, этот подход, с низким кодом не отнимает у разработчиков работы. Он дает им возможность оптимизировать рабочие процессы и завершать проекты быстрее и эффективнее.