Sztuczna inteligencja w firmie
Twórcy oprogramowania rozwijają się dzięki pewności. Jeśli udostępnisz programowi zestaw takich samych danych wejściowych, zawsze otrzymasz te same dane wyjściowe. Przez większość historii oprogramowania, było ono w całości zbudowane w oparciu o logikę deterministyczną. To, co wchodzi, determinuje to, co wychodzi.
Mamy nawet na to określenie: programowanie odgórne. Wszystkie algorytmy podążają ścieżką z rozgałęzieniami, które również opierają się na oczekiwanej logice. Kiedy debugujemy kod, podążamy tą samą ścieżką w kółko, znajdując miejsca, w których zachowanie odbiega od oczekiwań i przywracając go na właściwe tory.
Wdrożenie sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania. Skrzyżowanie
Gwałtowny rozwój generatywnej sztucznej inteligencji możne wykorzystać ogromny potencjał w tworzeniu oprogramowania. Może również wiązać się z wyzwaniami, ponieważ zarówno przedsiębiorstwa, jak i programiści zastanawiają się nad wpływem sztucznej inteligencji na ich role, strategie biznesowe, dane, rozwiązania i rozwój produktów.
Jak wygląda przyszłość wdrożenia generatywnej sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania?
Pewność i deterministyczna logika sprawdzają się w przypadku wielu programów. Ale prawdziwy świat nie działa w ten sposób. Dla kontrastu, sztuczna inteligencja jest probabilistyczna. Odpowiedzi nigdy nie są takie same i dokładne. Zamiast tego sztuczna inteligencja wykorzystuje modele do przewidywania zachowań, a następnie je generuje.
Być może najlepszym sposobem na opisanie tego jest sposób aktualizacji tradycyjnego oprogramowania w porównaniu ze sztuczną inteligencją.
Aplikacje otrzymują aktualizacje i poprawki. Sztuczna inteligencja uczy się, ewoluując samodzielnie, rozumiejąc i przyswajając opinie użytkowników bez ręcznej interwencji.
Dzięki temu oprogramowanie jest bardziej precyzyjne, a sztuczna inteligencja bardziej elastyczna.
Wdrażając sztuczną inteligencję do tworzenia oprogramowania, otrzymujemy to, co najlepsze z obu światów: oprogramowanie, które jest zarówno precyzyjne, jak i elastyczne
Wdrożenie sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania. Konwergencja sztucznej inteligencji i tworzenia oprogramowania
Programiści mają obecnie (2023) możliwość korzystania ze sztucznej inteligencji w ramach procesu kodowania. Nowe narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pomagają w tworzeniu kodu, znajdowaniu błędów, konfigurowaniu zestawów testowych oraz generowaniu danych testowych i przykładowych. Pod pewnymi względami sztuczna inteligencja może pomóc zwiększyć produktywność programisty, skrócić czas poświęcany na powtarzalne zadania, wykryć błędy i pomóc mniej doświadczonym programistom tworzyć kod tak, jakby mieli większe doświadczenie.
Jest jednak pewien minus: Sztuczna inteligencja jest zawodna. Musisz posiadać dużą wiedzę i doświadczenie, aby sprawdzić jej pracę. Sztuczna inteligencja prezentuje pracę z pozornym poziomem pewności, który sprawia, że jej wyniki wydają się poprawne, nawet jeśli tak nie jest. Jeśli nie masz wysokich umiejętności, wiedzy i doświadczenia, nie będziesz w stanie stwierdzić, kiedy sztuczna inteligencja się myli.
Sztuczna inteligencja może ogromnie pomóc w procesie tworzenia, utrzymywania i testowania kodu. Chociaż nie wszyscy na tym skorzystają, istnieją punkty w procesie, w których sztuczna inteligencja może wskoczyć i zabrać godziny, a nawet dni z niezbędnej, prostej, powtarzalnej pracy.
Ale nie chodzi tylko o tworzenie kodu. Chodzi również o stworzony kod. Konwergencja sztucznej inteligencji i tworzenia oprogramowania pozwala programistom tworzyć szybciej, lepsze, bardziej inteligentne, zorientowane na użytkownika aplikacje, a doświadczenie użytkowników oprogramowania będzie bardziej elastyczne i dynamiczne niż w przypadku tradycyjnych aplikacji kodowanych ręcznie.
Z czasem zobaczymy, jak niektóre aplikacje ewoluują w oparciu o informacje zwrotne od użytkowników w czasie rzeczywistym, a niektóre oprogramowanie z wyprzedzeniem eliminuje błędy i niezgodności, zanim jeszcze użytkownik je napotka. Nie będzie to nigdy idealne rozwiązanie, ale z pewnością pomoże ulepszyć oprogramowanie.
Wdrożenie sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania. Jaki jest prawdziwy zysk?
Wszystko to brzmi dobrze, prawda? Ale podsumujmy: Co takiego jest w sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania, że może dać programistom na rozwój, tworzenie kreatywnych aplikacji lub szkolenia.
Spójrz na pięć obszarów, które może usprawnić sztuczna inteligencji w procesie tworzenia oprogramowania.
Automatyzacja powtarzalnych zadań
Istnieje mnóstwo bardzo nudnych, przyziemnych zadań, które muszą być wykonane, ale nie sprawiają żadnej przyjemności a wymagają umiejętności programisty. Jednym z przykładów jest pisanie powtarzalnych bloków kodu.
Programiści od dawna byli w stanie skonfigurować swoje IDE tak, aby wypełniały bloki kodu tak, jakby były makrami, ale sztuczna inteligencja może nauczyć się wzorca i intencji bloków kodu i pomóc w ich generowaniu przy użyciu stylu programisty lub organizacji i bez konieczności ich wstępnego programowania. Sztuczna inteligencja może zasugerować: "Widziałem już, jak piszesz taki kod. Chcesz, żebym go dla ciebie stworzył?".
Może to pomóc programistom skupić się na bardziej kreatywnej pracy, wymagającej więcej myślenia, ale może również wprowadzić spójność w kodzie, nie wymagając od programisty próby dopasowania kodu do restrykcyjnego wzorca.
Analiza predykcyjna i zwiększona niezawodność oprogramowania
Sztuczna inteligencja w zakresie analizy predykcyjnej może przewidywać zachowanie kodu w oparciu o wzorce i trendy. Narzędzia AI mogą być wykorzystywane do przewidywania przeciążeń systemu, przewidywania zachowań użytkowników, ewentualnej optymalizacji doświadczenia użytkownika i przeprowadzania konserwacji zapobiegawczej w obszarach wymagających poprawy. Kolejną ogromną korzyścią wykorzystania sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania jest aktualizowanie kodu w celu spełnienia minimalnych wymagań, ponieważ platformy, na których działają, zmieniają się i aktualizują.
Oprócz oszczędności czasu tworzenia oprogramowania, oprogramowanie może być bardziej niezawodne i odporne niemal całkowicie samodzielnie.
Przyspieszenie cyklu rozwoju / testów oprogramowania
Kod oprogramowania zawsze musi zostać przetestowany. Typowy cykl rozwoju oprogramowania obejmuje kodowanie, testowanie, naprawiania... . Ponieważ jednak sztuczna inteligencja może być w stanie przewidzieć zachowanie oprogramowania, może ona oznaczać błędy jeszcze przed rozpoczęciem testów.
Środowiska programistyczne od dawna są w stanie oznaczać błędy składni i konwersji typów, które wymagają znajomości struktury języka programowania. Jeśli jednak środowiska programistyczne mogą zacząć oznaczać błędy logiczne, może to znacznie przyspieszyć dostarczanie kodu i zmniejszyć liczbę etapów poprawek niezbędnych dla danego projektu.
Zmniejszenie kosztów utrzymania oprogramowania
Większość projektów oprogramowania, po ich ukończeniu, wymaga niemal stałego poziomu utrzymania, aby nadążyć za wykrytymi błędami, zmianami w platformie i kwestiami wydajności. Aplikacja, która pomaga ułatwiać darowizny na cele non-profit wymagała co najmniej 80% czasu nie na odpowiedzi na prośby użytkowników lub dodawanie nowych możliwości, ale tworzenie kod do stale zmieniających się wymagań bramek płatniczych. Gdyby programiści mogli ograniczyć tę niewdzięczną i żmudną konserwację, użytkownicy mogliby uzyskać o wiele większą wartość.
Zachowanie czynnika ludzkiego
Pomimo dodania sztucznej inteligencji do środowiska programistycznego, wszystko wskazuje na to, że programiści - prawdziwi, ludzcy programiści - będą tworzyć większość oprogramowania w dającej się przewidzieć przyszłości.
Zmniejszenie ilości czasu i nudy z pewnością może pomóc programistom zachować stanowisko i pracę, ale sztuczna inteligencja może również monitorować wydajność zespołu, dostarczając menedżerom powiadomień, jeśli członek zespołu jest nadmiernie wykorzystywany lub zmierza do wypalenia zawodowego. Może również pomóc w realokacji zadań zespołu, tak aby każdy członek pracował zgodnie ze swoimi mocnymi stronami, a także pomóc w planowaniu i alokacji zasobów.
Wdrożenie sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania. Wyzwania i ograniczenia AI w tworzeniu oprogramowania
Podobnie jak w przypadku każdego wzrostu złożoności technologicznej, istnieją pewne problemy.
Dodatkowa złożoność i wyzwanie związane z utrzymaniem oprogramowania
Złożoność programów i wyzwanie związane z utrzymaniem oprogramowania, to największe wyzwanie związane ze sztuczną inteligencją w tworzeniu oprogramowania: Ponieważ używamy sztucznej inteligencji do tworzenia coraz większej ilości kodu, będziemy coraz mniej rozumieć, jak stworzone oprogramowanie działa. Jeśli kiedykolwiek odziedziczyłeś projekt rozwoju oprogramowania po kimś innym, zwłaszcza jeśli firma lub programista nie jest dostępny do konsultacji, wiesz, co to znaczy.
Oprogramowanie tworzone przez sztuczną inteligencję, jest czarną skrzynką niż to, co ty i twój zespół kodujecie. Ryzyko wykorzystania sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania polega na tym, że po wygenerowaniu będzie oprogramowanie takie jest znacznie trudniejsze do utrzymania i rozwoju przez programistów - ludzi. Nie wpadaj w pułapkę oczekiwania, że sztuczna inteligencja będzie utrzymywać własne oprogramowanie. Gdy kod sztucznej inteligencji ulegnie awarii, to ty i twój zespół będziecie musieli dowiedzieć się, co poszło nie tak i to naprawić.
Zależność od danych
Sztuczna inteligencja opiera się na ogromnych ilościach danych do tworzenia swoich modeli. Jeśli nie korzystasz z modelu publicznego - na przykład, jeśli pracujesz nad czymś, co jest unikalną wiedzą specjalistyczną Twojej firmy - całkowity zestaw danych dostępnych do trenowania sztucznej inteligencji może być niewystarczający.
Ponadto systemy AI trenują na dużych zestawach danych, z których nie wszystkie mają poziom jakości, który może być niezbędny do pracy, którą wykonujesz.
Ciągle przypominam ludziom, że wprowadzanie sztucznej inteligencji do projektu tworzenia oprogramowania jest jak zatrudnianie grupy utalentowanych studentów na praktyki wakacyjne. Mogą być bystrzy i szybcy, ale od czasu do czasu nie trafią ich pomysły nie sprawdzają się, a po ich odejściu będziesz miał bałagan do posprzątania. Sztuczna inteligencja nie odejdzie, ale pozostawi po sobie problemy, których nie jest w stanie rozwiązać. A ty możesz mieć duże trudności z rozwojem oprogramowania.
Kwestie etyczne
Należy pamiętać, że programiści nie są szkoleni do radzenia sobie z kwestiami etycznymi. Programistów aplikacji szkoli się na solidnych technologów, ale wpływ społeczny nie jest częścią większości programów nauczania informatyki. Programiści i deweloperzy-samoucy mogą być jeszcze dalej od szkolenia w zakresie etyki. Oczekiwanie, że armia utalentowanych techników dostrzeże - i będzie na pierwszej linii frontu - historyczne względy etyczne jest nierealistyczne.
Firmy korzystające ze sztucznej inteligencji powinny albo oczekiwać rozszerzenia szkolenia swoich zespołów technicznych o kwestie wpływu społecznego, albo sprowadzić ekspertów z firm konsultingowych, którzy pomogą doradzać i kierować programistami, gdy wkraczają na to bardzo niezbadane terytorium czynników ludzkich.
Wdrożenie sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania
Konwergencja sztucznej inteligencji z tradycyjną inżynierią oprogramowania jest trendem. Zapewnia zbyt wiele "łatwej, dostępnej wartości", aby można ją było zignorować, ale ponieważ zapewnia nową wydajność, otwiera również wiele wyzwań.
Patrząc w przyszłość, wyłania się kilka kluczowych trendów i prognoz dotyczących wykorzystania sztucznej inteligencji w tworzeniu oprogramowania:
- Rozwój oparty na sztucznej inteligencji, z uczeniem maszynowym stanowi centrum projektów.
- Samodostosowujące się oprogramowanie, które ewoluuje w czasie rzeczywistym w oparciu o potrzeby użytkowników.
- Współpracująca sztuczna inteligencja, która współpracuje z programistami, rozumiejąc kontekst i dynamikę zespołu
- Skupienie się na etycznej i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, która kładzie nacisk na przejrzystość i uczciwość.
- Cyberbezpieczeństwo oparte na sztucznej inteligencji, które proaktywnie wykrywa i eliminuje zagrożenia.
- Niestandardowe modele sztucznej inteligencji zaspokajające określone potrzeby, demokratyzujące korzyści płynące ze sztucznej inteligencji.
- Nacisk na ciągłe uczenie się deweloperów, biorąc pod uwagę ewoluujący charakter sztucznej inteligencji.
- Kod i rozwiązania pisane głównie przez sztuczną inteligencję, które są nieprzejrzyste dla ludzkich programistów.
Myślenie o wpływie AI na rozwój oprogramowania jest zarówno ekscytujące, jak i niepokojące. Jak w przypadku każdego postępu technologicznego, pojawiają się wyzwania. Jeśli jednak ostatni rok był jakimkolwiek wskaźnikiem, integracja sztucznej inteligencji z rozwojem oprogramowania jest podróżą pełną możliwości, mającą na celu ponowne zdefiniowanie granic tego, co oprogramowanie może osiągnąć.