Заявка на услуги DST
Наш специалист свяжется с вами, обсудит оптимальную стратегию сотрудничества,
поможет сформировать бизнес требования и рассчитает стоимость услуг.
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
| Приложение | Тип | Основные пользователи | Ключевая особенность | Возможности искусственного интеллекта и машинного обучения |
| Amazon CodeWhisperer | Генератор кода на базе искусственного интеллекта | Разработчики | Предложения кода в режиме реального времени, сканирование безопасности, широкая языковая поддержка. | Рекомендации по коду на базе машинного обучения |
| Amazon SageMaker | Полностью управляемый сервис машинного обучения | Специалисты по данным, инженеры ML | Способность создавать, обучать и развертывать модели ML; полностью интегрированная IDE; поддержка MLOps | Предварительно обученные модели, обучение и развертывание пользовательских моделей. |
| GitHub второй пилот | Программист пары ИИ | Разработчики | Предложения по коду, многоязычная поддержка, контекстно-зависимые предложения. | Генеративная модель искусственного интеллекта для предложений кода |
| Google Cloud AutoML | ИИ без кода | Специалисты по данным, разработчики | Высококачественные пользовательские модели машинного обучения можно обучить с минимальными усилиями; поддержка различных типов данных, включая изображения, текст и аудио | Автоматизированное обучение и развертывание моделей машинного обучения |
| Приложения Microsoft Power | Разработка приложений с низким кодом | Бизнес-пользователи, разработчики | Можно создавать собственные бизнес-приложения; поддержка множества разнообразных источников данных; автоматизированные рабочие процессы | Конструктор искусственного интеллекта для улучшения приложений |
| Силовая платформа Microsoft | Платформа с низким кодом | Бизнес-аналитики, разработчики | Бизнес-аналитика, разработка приложений, подключение приложений, роботизированная автоматизация процессов | Конструктор приложений с искусственным интеллектом для улучшения приложений и процессов |
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.
Роль искусственного интеллекта в разработке с минимальным кодированием
Напишите нам прямо сейчас, наши специалисты расскажут об услугах и ответят на все ваши вопросы.
Комментарии
Вам может быть интересно
Узнайте от разработчиков компании DST Global, как использование тестирования программного обеспечения на базе искусственного интеллекта для сферы здравоохранения может существенно повлиять на качество...
Что такое объяснимый ИИ (XAI)?XAI включает в себя разработку систем искусственно...
Проекты искусственного интеллекта могут оказаться ...
Генерация кода с помощью искусственного интеллекта...
Интерактивное чтение с помощью MEMWALKER расширяет...
Эта статья представляет собой анализ того, как мет...
Здравоохранение открыло эпоху преобразований, в ко...
Службы данных и генеративного искусственного интел...
Из этого подробного руководства от разработчиков к...
Эмоциональный ИИ расшифровывает чувства по данным ...
ИИ стал фундаментальной частью современной разрабо...
Новые комментарии
Учитывая, что качество ранжирования хромает, то параллельно с SEO лучше уделить ...
Курс на Восток — это точно перспективное направление для российского бизнеса и н...
Оптимизация производительности веб-приложений — это не просто задача, а искусств...
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.
Создает ли GitHub Copilot идеальный код? К сожалению, нет. На официальном сайте можно прочитать, что, хотя создатели прилагают все усилия, чтобы инструмент предлагал наилучшее соответствие, нет гарантии, что предложенные решения будут работать на практике. Так, в рамках тестирования на языке Python, программа эффективно справилась с 43% запросов с первого раза и сгенерировала правильный работоспособный код после 10 попыток в 57% случаев. По этой причине очень важно тщательно проверять и тестировать каждое решение, предложенное нейросетью перед эксплуатацией.
Помимо Copilot также существует масса других специализированных ИИ-сервисов, таких как StarCoder, Wolverine, Blackbox AI. Эти инструменты предназначены для поддержки разработчиков в различных аспектах программирования, включая написание кода, автоматическую отладку, анализ и предложения по улучшению кода. Я с ними ознакомился лишь поверхностно, а потому буду признателен, если поделитесь своими впечатлениями и опытом работы в комментариях!