هوش مصنوعی چگونه ابزارهای کدنویسی را متحول کرد؟

این که کدنویسی در طول زمان تغییر کرده است به دلیل وجود هوش مصنوعی است که کدنویسی را متفاوت می کند.

به گزارش تکناک، در اوایل دهه 1980 کامپیوترها فقط برای متخصصان و گروه کوچکی از افراد بودند. اما زمانی که دستگاه‌های جدیدی مانند Sinclair ZX Spectrum به بازار آمد، پیوند بین انسان و کامپیوتر شروع به شکل‌گیری کرد. با پیشرفت فناوری، ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی نحوه عملکرد کدنویسی را تغییر دادند.

چه زمانی این قضیه شروع شد؟

در زمانی که کامپیوترها عملیات ریاضی را انجام می‌دادند، نمایش بزرگ مهندس داگلاس انگلبارت تصویر آن‌ها را تغییر داد. با این کار، ناگهان کامپیوترها از یک سری ابزار به وسیله ای برای حل مشکلات سخت انسان تغییر شکل دادند. این تغییر با استفاده تدریجی از مدل‌های هوش مصنوعی در روش‌های کد نویسی همخوانی دارد.

جدا از اتوماسیون و سایر ابزارهای کدنویسی، ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی که از هوش مصنوعی مولد استفاده می کنند، قادر به ايجاد كدهاي جديد و پيشنهاد راه حل‌ها براساس سيگنال‌هاي زبان طبيعي يا كدهاي موجود هستند. این ابزارها با استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)، با شناسایی و پیدا کردن الگوها، داده‌ها را رمزگشایی می‌کنند. مدل‌های مبتنی بر ترانسفورمر نقش مهمی در این زمینه دارند.

LLM ها با دیدن تعداد زیادی کد و کلمات انسانی یاد می گیرند. به عنوان مثال، GitHub Copilot یک ابزار هوش مصنوعی مولد است که بر اساس این مدل ها ساخته شده است. این ابزار هوش مصنوعی پیشنهادات کد مناسب را بر اساس زمینه ارائه می دهد. زمینه در LLM ها نحوه درک و پاسخ آنها را تغییر می دهد.

برنامه نویس ها از ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی به روش های مختلف استفاده می کنند. این ابزارها به تبدیل کدهای قدیمی، افزایش سرعت کدنویسی با پیشنهادات هوشمند و ایجاد راه حل های جدید برای کارهای دشوار کمک می کنند. به علاوه، آنها به انجام آزمایشات، افزایش پوشش و ایمنی کمک می کنند.

هوش مصنوعی مولد راه جدیدی برای تعامل، تقویت خلاقیت، حل مشکلات و آسان تر کردن کدنویسی به ارمغان می‌آورد. تاثیر هوش مصنوعی که چیزهایی را در ساخت نرم افزار ایجاد می کند، متنوع و امیدوار کننده است. این تاثیر شامل انجام کارهای بیشتر، فکر کردن به راه حل های جدید و بهتر شدن در کاری است که انجام می دهید. این موضوع مرحله جدیدی را در نوشتن یک نرم افزار آغاز می کند و نحوه کار برنامه نویس ها و محیط کدنویسی را تغییر می دهد.

تکامل ابزارهای کدنویسی

امروزه ابزارهای کدنویسی خیلی تغییر کردند. اوایل آنها ساده بودند اما حالا به لطف هوش مصنوعی هوشمند هستند و استفاده از آنها آسان می باشد. برخلاف نسخه‌های اولیه، ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از الگوهای آموخته‌شده از بسیاری از کدهای منبع باز، کدهای پیچیده را از ابتدا بسازند. این تغییر به برنامه نویس ها کمک می کند تا با هوش مصنوعی صحبت کنند. آنچه لازم است را به هوش مصنوعی می گویند و هوش مصنوعی کدهای متناسب را می سازد.

هوش مصنوعی DEEPMIND’S ALPHACODE حرف اول را می زند

هوش مصنوعی DeepMind’s AlphaCode، کدنویسی را تغییر می دهد. با انسان ها کار می کند، کارهای سخت انجام می دهد و کدنویس ها را تحت تاثیر قرار می دهد.

با انحراف از کدکس OpenAI، AlphaCode با پرداختن به پیچیدگی‌های کدنویسی رشد می‌کند. از استانداردهای کدگذاری GitHub استفاده می کند و آن را قادر می سازد تا توضیحات وظایف را به راه حل های کد عملکردی تبدیل کند. روش کار این هوش مصنوعی با ایجاد کدهای زیاد و انتخاب بهترین‌ کد با استفاده از موارد تست و خروجی‌ها است. همین موضوع AlphaCode را متمایز می کند.

تاکنون نتایج به دست آمده بر برتری AlphaCode تأکید می‌کند و حدود 34 درصد از مشکلات را در مقایسه با نرخ موفقیت تک رقمی Codex حل می‌کند. این هوش مصنوعی در مسابقات کدنویسی از 45.7 درصد برنامه نویسان بهتر عمل کرد و پتانسیل واقعی آن را نشان داد.

ابزارهای هوش مصنوعی مانند GitHub Copilot و ChatGPT به مهندسان کمک می‌کنند بهتر و سریع‌تر کار کنند. آنها ایده هایی برای کد می دهند، توضیحات ارائه می دهند و راه حل ها را بهتر می کنند. ضمنا استفاده از هوش مصنوعی در آموزش، یادگیری را آسان تر و بهتر می کند.

با این حال، مشکلات همچنان باقی است. هوش مصنوعی فاقد بینش انسانی است. یک هوش مصنوعی خوب به قوانین نیاز دارد. اخلاق و قوانین نیز مهم است.

چگونه Copilot در حال تغییر شکل منظره کدنویسی است؟

Copilot که یک ابزار پیشگامانه تکمیل خودکار کدنویسی است که توسط فناوری تولید متن OpenAI هدایت می شود، در سال 2021 در GitHub معرفی شد. این ابزار در بین کدنویسان محبوب است و اطلاعات به دست آمده از میلیون ها نفر، مزایای کدگذاری آن را نشان می دهد.

به طور متوسط، کاربران در حدود 30 درصد مواقع از پیشنهادات تولید شده توسط هوش مصنوعی Copilot استقبال می‌کنند و پیش‌بینی‌های ارزشمند کد آن را نشان می دهند. هنگامی که کاربران و به ویژه برنامه نویس ها این ابزار را یاد می گیرند، از ایده های جدید آن استفاده می کنند.

با این وجود، یک هشدار وجود دارد. علیرغم نگرانی های برنامه نویس ها، مطالعه ای از دانشگاه استنفورد نشان می دهد که پیشنهادات تولید شده توسط هوش مصنوعی ممکن است منجر به خطاهای کدنویسی بیشتری شود. این امر بر پیچیدگی ادغام هوش مصنوعی در گردش کار کدنویسی تاکید می کند. پیشنهادات Copilot بر الگوهایی تکیه دارد که می‌تواند خطاهایی را ایجاد کند که منعکس کننده مسئله گسترده‌تر اتکای بیش از حد به اتوماسیون است که در هواپیماها و خودروهای خودران دیده می‌شود.

فراتر از کدنویسی، تاثیر هوش مصنوعی مولد تصویر متفاوتی را ارائه می دهد. اگرچه هوش مصنوعی برخی چیزها را بهتر می کند، اما مشکلاتی را در مورد کیفیت محتوا و تکیه بیش از حد نیز به همراه دارد. با وجود این موانع، این فناوری در حوزه‌هایی مانند خدمات مشتری و کمک به برنامه نویس ها موثر است.

ونسا فرودنبرگ، بنیانگذار و معمار ارشد Croquet.io، ادعا می کند که از GitHub Copilot در برنامه نویسی روزمره خود با استفاده از Visual Studio Code استفاده می کند. او توضیح می دهد که این هوش مصنوعی چگونه کار می کند.

اگر خط زیر را بنویسم:

let x = this.leftMargin + this.width / 2

هوش مصنوعی به طور خودکار خط بعدی را پیشنهاد می کند:

let y = this.topMargin + this.height / 2

و می فهمد که “عرض” و “چپ” باید با “ارتفاع” و “بالا” جایگزین شوند. این باعث صرفه جویی در زمان تایپ من می شود.

مزایا و معایب ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی

اگر در دنیای ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی بگردید، تعدادی از مزایا و معایب را خواهید دید که بر محیط برنامه نویسی امروزی تأثیر می گذارند. از جنبه مثبت، این فناوری های پیچیده تعدادی مزیت ارائه می دهند. با ایجاد کد به صورت خودکار، آنها در زمان مهندسان صرفه جویی می کنند و خروجی کلی را بهبود می بخشند و گام بزرگی را در پیشرفت کدنویسی ارائه می دهند. این ابزارها، کدنویس های جدید را آموزش می دهند و زدن کد سخت را آسان تر می کنند.

اگرچه مزایای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی آشکار است، اما معایب زیادی نیز وجود دارد. همواره برنامه نویس ها در مورد دقت کدهای تولید شده توسط هوش مصنوعی گزارش می دهند. ابزارهای فعلی تنها حدود 37 درصد دقت دارند. به عبارت دیگر، برنامه نویس ها باید کد را بررسی کنند و به هوش‌مصنوعی کاملاً اعتماد ندارند. ما باید پتانسیل هوش‌مصنوعی را در نظر بگیریم و در مورد استفاده از آن مطابق با اخلاق و تأثیر کامل صحبت کنیم.

به طور خلاصه، استفاده از ابزارهای کدنویسی مبتنی بر هوش‌مصنوعی طیفی از مزایا و معایب را به همراه دارد که نویدبخش عصر جدیدی از پتانسیل تحول‌آفرین است، اما در عین حال نیازمند رویکردی دقیق برای حفظ کارایی و یکپارچگی اخلاقی در چشم‌انداز برنامه‌نویسی است.