ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИИ В ПРОГРАММИРОВАНИИ

АННОТАЦИЯ

В этой статье исследуется преобразующее влияние технологий искусственного интеллекта (ИИ) на программирование, при этом особое внимание уделяется интеграции ИИ в разработку программного обеспечения для повышения эффективности, оптимизации кода и автоматизации. Подчеркивая важные достижения, такие как DeepCode и OpenAI Codex, исследование углубляется в революционную роль машинного обучения и нейронных сетей в генерации и оптимизации кода. В ней критически рассматривается потенциал ИИ для оптимизации процессов разработки, расширения возможностей программистов и облегчения поиска новых решений, а также решения проблем, связанных с увеличением технического долга и распространением низкокачественного машинно-генерируемого кода. Используя обширную литературу и тематические исследования, исследование направлено на то, чтобы предложить всестороннее понимание возможностей и проблем ИИ в программировании, подтверждая необходимость сбалансированного подхода к использованию возможностей ИИ, одновременно смягчая его подводные камни для устойчивого прогресса в разработке программного обеспечения.

ABSTRACT

This article explores the transformative impact of Artificial Intelligence (AI) technologies in programming, emphasizing the integration of AI into software development to enhance efficiency, code optimization, and automation. Highlighting significant advancements such as DeepCode and OpenAI Codex, the study delves into machine learning and neural networks' revolutionary roles in code generation and optimization. It critically examines the potential of AI to streamline development processes, augment programmers' capabilities, and facilitate novel solutions, while also addressing concerns related to increased technical debt and the proliferation of low-quality, machine-generated code. By leveraging extensive literature and case studies, the research aims to offer a comprehensive understanding of AI's opportunities and challenges within programming, underpinning the necessity for a balanced approach to harnessing AI's capabilities while mitigating its pitfalls for sustainable software development advancements.

Ключевые слова: программирование, ИИ, искусственный интеллект, современные технологии, IT.

Keywords: programming, AI, artificial intelligence, modern technologies, IT.

Введение

В настоящее время, когда технологии стремительно развиваются, искусственный интеллект становится неотъемлемой частью многих областей, включая программирование. Использование ИИ в разработке программного обеспечения открывает перед программистами уникальные возможности для улучшения процессов создания, оптимизации кода, автоматизации задач и даже создания инновационных решений. Этот подход к программированию не только ускоряет разработку, но также позволяет создавать более интеллектуальные и адаптивные программы, способные эффективно взаимодействовать с окружающим миром.

Одним из выдающихся достижений является трансформация в сфере информационных технологий, которая становится возможной благодаря внедрению искусственного интеллекта. Это не просто новый инструмент в арсенале разработчика, это полноценный активный участник в процессе создания и оптимизации программного кода.

Под «искусственным интеллектом» принято понимать машины, способные выполнять задачи автономно. Вместе с тем, в настоящий момент развития искусственного интеллекта в нем необходимо активное участие человеческого интеллекта. Очевидно, что любой результат работы искусственного интеллекта требует оценки со стороны человеческого разума, включая человеческое восприятие, рассуждения, анализ, корректировку, дополнительное обучение и так далее.

С увеличением внимания к возможностям ИИ, его стали повсеместно использовать с целью уменьшения выполняемых рабочих процессов, поскольку возможности искусственного интеллекта, позволяют автоматизировать процессы и выполнять рутинные процессы, вместо сотрудников [1,2].

В связи с чем в качестве цели, автором выбрано проведение исследования возможностей от использования технологий искусственного интеллекта в программировании. Для всестороннего рассмотрения цели, использовались научные статьи и результаты, полученные от проведенных ранее исследований отечественными и зарубежными авторами.

Материалы и методы

Внедрение искусственного интеллекта принесло с собой волну инноваций: если раньше компьютеры строго следили за инструкциями, то теперь они способны обучаться, адаптироваться и принимать решения на основе данных. В некоторых случаях это даже возможно без непосредственного вмешательства человека.

Современные технологии искусственного интеллекта, такие как машинное обучение и нейросети, оказали революционное воздействие на процесс написания кода. Машинное обучение позволяет компьютерам извлекать знания из данных без явного программирования каждого шага. Нейросети могут выявлять закономерности и выполнять различные задачи, такие как перевод текста или распознавание образов.

Прекрасным примером такой технологии является нейросеть Chat GPT от OpenAI, которая способна анализировать и генерировать программный код, давая разработчикам возможность автоматизировать и ускорить свою работу.

Среди наиболее ярких инноваций в этом секторе выделяются два важнейших проекта: DeepCode и OpenAI Codex.

DeepCode, зародившийся как стартап в Цюрихе, представляет собой пример эффективного использования машинного обучения для анализа и оптимизации кода. Этот инструмент, схожий с интеллектуальным код-ревьюером, проводит сканирование кода для выявления ошибок, уязвимостей и неэффективных методов программирования. На базе обширной базы данных кода, собранной из открытых источников, таких как GitHub, DeepCode обучается на миллионах проектов, становясь эффективным инструментом с предложением полезных коррекций для оптимизации предшествующего кода.

Второй инструмент, OpenAI Codex, разработанный OpenAI, представляет собой мощную систему искусственного интеллекта, способную генерировать код на основе естественного языка. Как продвинутая версия языковой модели GPT-3, Codex поражает своей способностью понимать текстовые описания задач и преобразовывать их в рабочий программный код.

Это открывает удивительные возможности не только для опытных разработчиков, которые могут ускорить процесс создания кода, но и для новичков, которым Codex помогает даже в процессе обучения программированию [3].

В свою очередь ведущие специалисты в области информационных технологий в компаниях United Airlines, Johnson & Johnson, Visa, Cardinal Health и Goldman Sachs восторгаются потенциалом генеративного искусственного интеллекта (ИИ) в контексте автоматизации процесса написания кода. Они рассматривают его как средство, способное существенно увеличить производительность. Однако они также выражают обеспокоенность тем, что внедрение ИИ может привести к снижению входного барьера, увеличению уровня сложности, появлению технического долга и общей неразберихе. В связи с этим им предстоит решать проблемы, связанные с управлением этим «раздутым» программным шаром.

«Проблема роста технического долга и появления мертвого кода всегда останется актуальной», - подчеркивает Трейси Дэниэлс, директор по данным в финансовой компании Truist. «Существует риск того, что мы окажемся под завалом большого объема низкопробного кода, сгенерированного машиной», - добавляет Армандо Солар-Лезама, профессор Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института.

Правда, не все согласны с таким пессимистическим сценарием. По крайней мере, если смотреть на текущие возможности автоматической генерации кода в Copilot и ChatGPT, то в нём по-прежнему много ошибок и полностью доверять ему нельзя.

Например, по статистике Github, пользователи принимают около 30% кода, который предлагает Copilot. Интересно, что процент принятия растёт с увеличением времени использования этого инструмента [4].

Рисунок 1. Число пользователей, применяющих код, который предлагает Copilot

1. Способы использования искусственного интеллекта при написании кода

Рисунок 2. Обзоры качества искусственного интеллекта от Rankode

Автоматическая генерация кода — это мощное средство, которое автоматизирует написание кода на различных языках программирования, таких как JavaScript, Python, SQL, JSON, HTML и другие. Этот инструмент пригодится разработчикам, которые могут быть незнакомы с определенным языком или нуждаются в поддержке при создании стандартного кода. Сгенерированный код легко модифицировать и адаптировать под конкретные требования пользователя.

Для использования функций автоматической генерации кода в различных областях, включая свойства компонента, редакторы кода и конфигурацию шага, просто введите подсказку или описание необходимого кода, и код будет создан автоматически. При генерации SQL используется базовая структура для повышения качества ответа.

Кроме того, в процессе генерации искусственный интеллект предоставляет возможность проверить и отредактировать сгенерированный код перед его вставкой. Такой подход обеспечивает гибкость внесения любых необходимых изменений в код в соответствии с уникальными требованиями вашего проекта [5].

Генерация вызовов API сторонних производителей
Создание вызовов API сторонних производителей — это эффективная функция, призванная оптимизировать процесс разработки приложений использующих REST API, GraphQL или SOAP. Она особенно полезна для разработчиков при взаимодействии с внешними сервисами, такими как Salesforce, Google APIs и другими.

Для более удобной генерации вызовов API просто предоставьте инструкции или описание нужного действия, которое вы хотите, чтобы приложение выполнило. Например, если вы хотите создать запрос в Salesforce для получения списка возможностей по доходам, опишите это в запросе. Искусственный интеллект самостоятельно понимает запрос и автоматически формирует правильный вызов Salesforce с соответствующей конечной точкой, параметрами, заголовками и телом запроса [6].

Эта функция учитывает особенности и стандарты различных API, экономя время на изучение того, как правильно использовать каждый из них. Она заполняет необходимые поля для этапа REST API или GraphQL в вашем рабочем процессе, снижая вероятность ошибок и оптимизируя процесс разработки.

Путем использования функции макета пользователи могут быстро генерировать макетные данные, которые тесно соответствуют структуре и формату их реальных данных. Это обеспечивает возможность моделировать реальные сценарии и тестировать приложения с подходящими наборами данных. Создавая персонализированные макетные данные, пользователи могут эффективно пробовать итерации в реализации своего API, обеспечивая гладкую интеграцию и бесперебойную функциональность.

Функция макета дополняет функциональность генерации кода, предоставляя разработчикам возможность не только автоматически создавать фрагменты кода, но и наполнять свои приложения реалистичными макетными данными. Это сочетание ускоряет процесс разработки и облегчает надежное тестирование, способствуя созданию более надежных и высококачественных приложений.

Воспользуйтесь функцией макета для формирования уникальных макетных данных, обеспечивая эффективный и плавный процесс разработки API.

Функция Редактировать позволяет пользователям вносить изменения в существующий код, выделяя его. Пользователи смогут видеть встроенное представление различий в своем предварительном просмотре. Эта функциональность позволит легко сравнивать изменения и отслеживать модификации, внесенные в код [7].

2. Инструменты, позволяющие использовать возможности ИИ для написания кода

1. OpenAI Codex — Это инновационное программное обеспечение, предлагающее обширный набор инструментов для создания искусственного интеллекта. Пользователям доступен интуитивно понятный интерфейс, а также функциональности, такие как обработка естественного языка (NLP) и использование открытого исходного кода (OSC).

Помимо этого, OpenAI Codex предоставляет мощные визуальные отладчики, позволяющие разработчикам быстро проверять внутреннюю логику своего кода. Это значительно ускоряет и упрощает процессы разработки, а также обеспечивает эффективное сотрудничество программистов над общими проектами.

OpenAI Codex содействует созданию по-настоящему инновационных проектов, минимизируя необходимость в сложном кодировании. Платформа также облегчает программирование, способствуя лучшему пониманию более глубоких концепций через визуальное представление сложных компонентов.

Неотъемлемый инструмент для каждого специалиста в области искусственного интеллекта, OpenAI Codex помогает поднять уровень своих проектов, делая программирование более доступным и интуитивно понятным.

Рисунок 3. Пример OpenAICodex

2. Tabnine – это инновационное программное обеспечение, специализированное для разработки искусственного интеллекта (ИИ) и созданное с целью облегчить процесс кодирования, делая его более эффективным и точным. Tabnine предоставляет разнообразные функциональности, включая точное завершение кода, генерацию функций, а также поиск имен переменных и предложения по рефакторингу.

В дополнение к этому, Tabnine осуществляет анализ репозиториев кода, что позволяет предоставлять новые идеи по улучшению кода. Встроенный отладчик в Tabnine обеспечивает быстрое обнаружение ошибок в процессе кодирования, повышая эффективность работы пользователей.

Применение алгоритмов искусственного интеллекта в сочетании с запатентованной системой распознавания ключевых слов делает Tabnine одним из наиболее точных инструментов искусственного интеллекта в мире. Благодаря постоянному развитию своих возможностей, Tabnine продолжает совершенствоваться, оставаясь в передовых рядах инструментов для работы с искусственным интеллектом.

3. Codiga AI — это инновационное программное обеспечение для написания кода, которое предоставляет удобные инструменты для разработки, отладки и оптимизации программного кода. Автоматическая проверка кода в Codiga дает возможность пользователям удостовериться в точности своего кода перед его отправкой. С применением передовой технологии искусственного интеллекта в Codiga, разработчики могут быстро тестировать свой код на наличие ошибок и повышать его производительность.

Программное обеспечение оснащено продвинутой интегрированной средой разработки (IDE), которая компилирует сложные функции на различных языках программирования, таких как C++, Java, Python, без необходимости использования дополнительных плагинов или расширений. В дополнение к этому, разнообразные интерактивные инструменты отладки в Codiga AI позволяют разработчикам на всех уровнях опыта быстро выявлять и решать проблемы в программировании.

С хорошей настраиваемостью и возможностью интеграции с текущим рабочим процессом, Codiga стала надежной и универсальной платформой для создания выдающихся решений в области программирования с невероятной скоростью и гибкостью.

4. GitHub Copilot - этот инновационный инструмент предлагает решения для написания кода на различных языках программирования, основываясь на естественном языке ввода. Обученный на огромном объеме кода, GitHub Copilot становится идеальным компаньоном для разработчиков всех уровней, обеспечивая быстрое создание и развертывание приложений без беспокойства о синтаксических ошибках или проблемах компиляции.

Этот инструмент также отлично подходит для отладки кода, предоставляя обратную связь в режиме реального времени относительно потенциальных проблем. Исключительная интеграция с текущим рабочим процессом делает GitHub Copilot удобным и эффективным, ускоряя процесс кодирования.

Особенность GitHub Copilot заключается в его роли как «Программиста вашей пары ИИ». Несмотря на это, для запуска инструмента потребуется использование платного программного обеспечения, такого как Microsoft Visual Studio Code Editor [8].

5. Современные методы обработки естественного языка (NLP) позволяют Copilot для Xcode эффективно анализировать маркеры исходного кода прямо в IDE Xcode, в то время как Copilot предназначен для работы с шаблонами в репозиториях кода. Этот инструмент предоставляет широкий спектр функций, таких как генерация кода, автозаполнение, документирование и выявление потенциальных ошибок. Разработчики программного обеспечения могут легко запрашивать и интегрировать «небольшие» решения для компоновки программы, принимая их одновременно. Этому способствует оперативная разработка в удобном интерфейсе чата, предоставленного вторым пилотом для Xcode [10].

6. Studio Buddy - незаменимый напарник в мире программирования для разработки Android. Это инновационное взаимодействие в рамках Android Studio, нацелено на увеличение вашей продуктивности путем оперативного ответа на запросы Android-разработчиков. На базе искусственного интеллекта, Studio Buddy способен понимать естественный язык, что позволяет выражать свои вопросы на простом английском. Studio Buddy оказывает поддержку разработчикам Android в генерации кода, поиске соответствующих ресурсов, освоении лучших практик и экономии времени [11].

Таблица 1.

Возможности некоторых инструментов при написании кода

Заключение

Таким образом можно сказать, что использование искусственного интеллекта (ИИ) в программировании представляет собой значимый шаг в развитии технологий. ИИ способен улучшить процессы разработки программного обеспечения, обеспечивая более эффективное и быстрое создание сложных систем. Автоматизация рутинных задач, анализ данных, предсказательная аналитика и оптимизация кода — лишь некоторые из областей, где ИИ проявляет свою силу.

В то же время машинное обучение (нейронные сети) все чаще применяются для оптимизации кода, созданного человеком, а также для генерации своего кода и улучшения, сгенерированного им. С учетом постоянного развития ИИ следует ожидать новые инновации и возможности для улучшения процессов программирования.

Список литературы:

1. Трансформация сферы разработки Программного Обеспечения под влиянием Искусственного Интеллекта (AI). [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://habr.com/ru/articles/766368/.– (дата обращения  09.02.2024).
2. Генеративный искусственный интеллект — главный тренд этого года. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.kommersant.ru/doc/6212428.– (дата обращения  09.02.2024).
3. Как искусственный интеллект переписывает правила написания кода. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://gb.ru/blog/kak-iskusstvennyj-intellekt-perepisyvaet-pravila-napisaniya-koda/.– (дата обращения  09.02.2024).
4. Будущее программирования с помощью ИИ — первые примеры. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/745442/.– (дата обращения  09.02.2024).
5. How You Can Use AI to Improve Your Code Quality. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.freecodecamp.org/news/how-to-use-ai-to-improve-code-quality.– (дата обращения  09.02.2024).
6. 7 нейросетей для программистов: как писать код быстрее и лучше. [Электронный ресурс] - Режим доступа:https://skillbox.ru/media/code/7-neyrosetey-dlya-programmistov-kak-pisat-kod-bystree-i-luchshe/.– (дата обращения  09.02.2024).
7. Writing Code with AI. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://docs.superblocks.com/generative-ai/writing-code-with-ai.– (дата обращения  09.02.2024).
8. AI That Writes Code: 7 Best & Popular AI Coding Tools 2024. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://www.bytracyjackson.com/ai-that-writes-code/.– (дата обращения  09.02.2024).
9. Guide to Using AI to Write Code. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://blog.codeanywhere.com/guide-to-using-ai-to-write-code/.– (дата обращения  09.02.2024).
10. Copilot for Xcode: Exploring AI-Assisted Programming by Prompting Cloud-based Large Language Models. [Электронный ресурс] - Режим доступа: https://arxiv.org/abs/2307.14349.– (дата обращения  09.02.2024).
11. Meet Studio Bot.[Электронный ресурс] Режим доступа: https://developer.android.com/studio/preview/studio-bot.– (дата обращения  09.02.2024).