Роль искусственного интеллекта в разработке с минимальным кодированием

Интеграция ИИ в разработку с минимальным кодированием и без него ускоряет создание приложений за счет использования таких возможностей, как автоматическая генерация кода и интеллектуальные помощники.

Появление больших языковых моделей (LLM) привело к стремлению внедрить искусственный интеллект (ИИ) в каждый продукт, который имеет смысл, а также во многие из них, которые этого не делают. Но есть одна область, где ИИ уже зарекомендовал себя как мощное и полезное дополнение: разработка программного обеспечения с низким уровнем написания кода и без него.

Разработчики компании DST Global предлагают посмотреть, как и почему ИИ ускоряет и упрощает создание приложений, особенно с помощью инструментов с низким уровнем написания кода и без него.

Роль ИИ в развитии

Во-первых, давайте обсудим две наиболее распространенные роли ИИ в упрощении и ускорении процесса разработки:

1. Генерация кода

2. Выступая в роли умного помощника

Генераторы кода и помощники ИИ используют LLM, обученных на огромных базах кода, которые учат их синтаксису, шаблонам и семантике языков программирования. Эти модели предсказывают код, необходимый для выполнения запроса — точно так же, как чат-боты используют свое обучение для прогнозирования следующего слова в предложении.

Автоматизированная генерация кода

Генераторы кода ИИ создают код на основе входных данных. Эти подсказки принимают форму ввода на естественном языке или кода в интегрированной среде разработки (IDE) или в командной строке. Генераторы кода ускоряют разработку, освобождая программистов от написания повторяющегося кода. Они также могут уменьшить количество распространенных ошибок и опечаток. Но, как и LLM, используемые для генерации текста, генераторы кода требуют тщательного изучения и могут допускать собственные ошибки. Разработчикам необходимо быть осторожными при принятии кода, сгенерированного ИИ, и они должны проверять не только то, собирается ли он, но и то, что он делает то, что просит пользователь .

gpt-engineer — это генератор кода искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, который принимает подсказки на естественном языке для создания целых баз кода. Он работает с ChatGPT или пользовательскими LLM, такими как Llama .

Интеллектуальные помощники для развития

Интеллектуальные помощники оказывают разработчикам помощь в режиме реального времени во время их работы. Они работают как генератор кода искусственного интеллекта, но вместо использования подсказок на естественном языке могут автозаполняться, предоставлять встроенную документацию и принимать специализированные команды. Эти помощники могут работать внутри таких инструментов программирования, как Eclipse и Microsoft VS Code , в командной строке или во всех трех.

Эти инструменты предлагают многие из тех же преимуществ, что и генераторы кода, включая сокращение времени разработки, меньшее количество ошибок и опечаток. Они также служат инструментами обучения, поскольку предоставляют разработчикам информацию о программировании во время работы. Но, как и любой инструмент искусственного интеллекта, помощники искусственного интеллекта не являются надежными — они требуют пристального и тщательного мониторинга .

Copilot от GitHub — популярный помощник по программированию искусственного интеллекта. Он использует модели, созданные на общедоступных репозиториях GitHub, поэтому поддерживает очень широкий спектр языков и подключается ко всем наиболее популярным инструментам программирования. Power Platform от Microsoft и Amazon Q Developer — два популярных коммерческих варианта, а Refact.ai — альтернатива с открытым исходным кодом.

ИИ, низкий уровень и отсутствие кода: идеально вместе

Low и no code, разработанный в ответ на потребность в инструментах, которые позволяют новичкам и нетехнологам быстро настраивать программное обеспечение для своих нужд. ИИ делает еще один шаг вперед, еще больше упрощая воплощение идей в программное обеспечение.

Демократизация развития

Генераторы кода и помощники ИИ демократизируют разработку программного обеспечения, делая кодирование более доступным, повышая производительность и облегчая непрерывное обучение. Эти инструменты снижают входные барьеры для новичков в программировании. Начинающий программист может использовать их для быстрого создания работающих приложений, обучаясь на работе. Например, Microsoft Power Apps включает Copilot, который генерирует для вас код приложения, а затем работает с вами над его доработкой.

Как ИИ улучшает платформы с низким уровнем написания кода и без него

Существует несколько важных способов, с помощью которых ИИ улучшает платформы с низким уровнем кода и без него. Мы уже рассмотрели способность ИИ генерировать фрагменты кода из подсказок на естественном языке или контекста в редакторе кода. Вы можете использовать LLM, такие как ChatGPT и Gemini, для генерации кода для многих платформ с низким кодом, в то время как многие платформы без кода, такие как AppSmith и Google AppSheet, используют ИИ для создания интеграций на основе текста, описывающего то, что вы хотите от интеграции.

Вы также можете использовать ИИ для автоматизации подготовки, очистки и анализа данных. Это упрощает интеграцию и работу с большими наборами данных, которые необходимо настроить, прежде чем они будут пригодны для использования с вашими моделями. Такие инструменты, как Amazon SageMaker, используют ИИ для приема, сортировки, организации и оптимизации данных. Некоторые платформы используют ИИ для создания пользовательских интерфейсов и заполнения форм. Например, платформа Microsoft Power Platform использует искусственный интеллект, чтобы позволить пользователям создавать пользовательские интерфейсы и автоматизировать процессы посредством диалогового взаимодействия со вторым пилотом.

Все эти функции помогают ускорить разработку с минимальным кодированием и без него, в том числе с точки зрения масштабируемости, поскольку в процессе разработки может принимать участие больше членов команды.

Насколько мало кода и отсутствие кода способствуют разработке ИИ

Разработчики DST Global считают что хотя искусственный интеллект бесценен для генерации кода, он также полезен в приложениях с малым количеством кода и без него. Многие платформы с минимальным кодированием и без него позволяют создавать и развертывать приложения с поддержкой искусственного интеллекта. Они абстрагируют сложность добавления в ваше приложение таких возможностей, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и API-интерфейсы искусственного интеллекта.

Пользователи ожидают, что приложения будут предлагать такие функции, как голосовые подсказки, чат-боты и распознавание изображений. Разработка этих возможностей «с нуля» требует времени даже для опытных разработчиков, поэтому многие платформы предлагают модули, которые позволяют легко добавлять их с небольшим количеством кода или вообще без него. Например, у Microsoft есть инструменты с низким кодом для создания Power Virtual Agents (теперь часть Copilot Studio ) в Azure. Эти агенты могут подключаться к широкому спектру навыков, поддерживаемых службами Azure, и управлять ими с помощью интерфейса чата.

Платформы с низким уровнем кода и без него, такие как Amazon SageMaker, многофункциональная платформа инструментов искусственного интеллекта  DST AI и Google Teachable Machine, решают такие задачи, как подготовка данных, обучение пользовательских моделей машинного обучения (ML) и развертывание приложений искусственного интеллекта. А Zapier преобразует голос в текст Amazon Alexa и направляет вывод во множество различных приложений.

Рисунок 1. Создание простых приложений с поддержкой искусственного интеллекта с помощью строительных блоков

Примеры инструментов с низким уровнем написания кода и без него на базе искусственного интеллекта

В этой таблице содержится список широко используемых платформ с низким уровнем кода и без него, которые поддерживают генерацию кода AI, расширения приложений с поддержкой AI или и то, и другое:

Таблица 1. Инструменты с низким уровнем написания кода и без него на базе искусственного интеллекта

Подводные камни использования ИИ для разработки

Способность ИИ улучшить разработку с низким уровнем кода и без него неоспорима, но также и риски, связанные с ним. Любое использование ИИ требует надлежащего обучения и комплексного управления. Склонность LLM «галлюцинировать» ответы на подсказки применима и к генерации кода. Таким образом, хотя инструменты искусственного интеллекта снижают входной барьер для начинающих разработчиков, вам по-прежнему нужны опытные программисты, которые будут просматривать, проверять и тестировать код, прежде чем развертывать его в рабочей среде.

- Разработчики используют ИИ, отправляя запросы и получая ответы. В зависимости от проекта эти запросы могут содержать конфиденциальную информацию. Если модель принадлежит стороннему поставщику или не защищена должным образом, ваши разработчики раскрывают эту информацию.

- Когда это работает, ИИ предлагает код, который с большой вероятностью выполнит оцениваемую подсказку. Код правильный, но это не обязательно лучшее решение. Таким образом, сильная зависимость от ИИ для генерации кода может привести к созданию кода, который будет трудно изменить и который представляет собой большой объем технического долга.

ИИ уже вносит важный вклад в демократизацию программирования и ускорение разработки с минимальным использованием кода и без него. По мере совершенствования программ LLM инструменты искусственного интеллекта для создания программного обеспечения будут становиться только лучше. Даже несмотря на совершенствование этих инструментов, ИТ-руководителям по-прежнему необходимо действовать осторожно. ИИ предлагает огромную силу, но эта сила сопряжена с большой ответственностью. Любое использование ИИ требует комплексного управления и полных мер безопасности, которые защищают организации от ошибок, уязвимостей и потери данных.

Заключение

Интеграция ИИ в платформы разработки с минимальным кодированием и без него уже произвела революцию в разработке программного обеспечения. Он демократизировал доступ к передовому программированию и предоставил неспециалистам возможность создавать сложные приложения.

Инструменты на основе искусственного интеллекта и интеллектуальные помощники сократили время разработки, улучшили масштабируемость разработки и помогли свести к минимуму распространенные ошибки. Но эти мощные возможности сопряжены с рисками и ответственностью. Разработчикам и ИТ-руководителям необходимо создать надежное управление , режимы тестирования и системы проверки , если они хотят безопасно использовать весь потенциал ИИ.

Технологии и модели искусственного интеллекта продолжают совершенствоваться, и вполне вероятно, что они станут краеугольным камнем инновационной, эффективной и безопасной разработки программного обеспечения. Узнайте у разработчиков DST Global, как искусственный интеллект может помочь вашей организации расширить усилия по разработке с помощью инструментов с низким уровнем написания кода и без него.