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, многофункциональнаяплатформа 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.
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!