То, как кодирование изменилось с течением времени, связано с искусственным интеллектом, который делает кодирование другим. Еще в начале 1980-х компьютеры были только у специалистов и небольшой группы. Но когда появились новые устройства, такие как Sinclair ZX Spectrum, начала формироваться связь между людьми и машинами. По мере развития технологий инструменты кодирования на основе ИИ меняют принцип работы кодирования.
Когда это началось?
В те времена, когда вычислениями занимались компьютеры, «большая демонстрация» инженера Дугласа Энгельбарта изменила наше представление о них — от одиночных гаджетов до совместной работы над сложными человеческими проблемами. Это изменение соответствует постепенному использованию моделей ИИ в методах кодирования.
В отличие от автоматизации и других инструментов кодирования, инструменты кодирования на основе ИИ, использующие генеративный ИИ, могут создавать новый код и предлагать решения на основе подсказок естественного языка или существующего кода. Эти инструменты используют большие языковые модели (LLM) для декодирования данных путем выявления и связывания шаблонов. Большую роль в этом играют модели на базе трансформеров,
LLM учатся, видя много кода и человеческих слов. Например, GitHub Copilot — это генеративный инструмент искусственного интеллекта, построенный на этих моделях. Он предоставляет подходящие предложения кода в зависимости от контекста. Контекст внутри LLM меняет то, как они понимают и отвечают.
Разработчики по-разному внедряют инструменты кодирования на основе ИИ. Эти инструменты помогают преобразовывать старый код, повышать скорость кодирования с помощью умных предложений и создавать новые решения для сложных задач. Кроме того, они помогают проводить тесты, увеличивая охват и безопасность.
Генеративный ИИ предлагает новый способ вовлечения, повышая креативность, решая проблемы и делая программирование более плавным. Влияние искусственного интеллекта, который создает вещи, на создание программного обеспечения разнообразно и многообещающе. Это включает в себя выполнение большего объема работы, придумывание свежих решений и совершенствование того, что вы делаете. Влияние искусственного интеллекта, который создает вещи, на создание программного обеспечения разнообразно и многообещающе. Это включает в себя выполнение большего объема работы, придумывание свежих решений и совершенствование того, что вы делаете. Это начинает новую фазу в создании программного обеспечения, изменяя методы работы разработчиков и среду кодирования.
Эволюция инструментов кодирования: от автозаполнения к генерации ИИ
Инструменты для кодирования изменились. Сначала простые предложения. Итак, умный ИИ. Легко использовать. В отличие от ранних версий, инструменты кодирования на основе ИИ могут создавать сложный код с нуля, используя шаблоны, извлеченные из большого количества кода с открытым исходным кодом. Изменения помогают разработчикам общаться с ИИ. Скажите, что нужно. ИИ делает подходящий код.
Давайте взглянем на некоторые инструменты ИИ.
ИИ AlphaCode от DeepMind берет на себя инициативу
AlphaCode AI от DeepMind, филиал Alphabet, меняет кодировку. Он работает с людьми, делает сложные вещи и впечатляет программистов.
В отличие от Кодекса OpenAI, AlphaCode процветает за счет решения сложностей кодирования. Он основан на стандартах кодирования GitHub, что позволяет преобразовывать описания задач в решения функционального кода. Это работает путем создания множества кодовых решений и выбора лучших из них с использованием тестовых случаев и аналогичных выходных данных. Это отличает AlphaCode.
Результаты подчеркивают превосходство AlphaCode, решая около 34% проблем по сравнению с однозначным показателем успеха Codex. Он превзошел 45,7% программистов в соревнованиях по кодированию, подчеркнув его реальный потенциал.
Инструменты искусственного интеллекта, такие как GitHub Copilot и ChatGPT, помогают инженерам работать лучше и быстрее. Они дают идеи кода, предлагают объяснения и улучшают решения. Использование ИИ в обучении делает обучение проще и лучше.
Тем не менее, проблемы остаются. ИИ не хватает человеческого понимания. Хорошему ИИ нужны правила. Этика и правила имеют значение.
Как Copilot меняет ландшафт кодирования
Copilot, новаторский инструмент автозавершения кода, основанный на технологии генерации текста OpenAI, был представлен на GitHub в 2021 году. Он популярен среди программистов, и данные миллионов показывают его преимущества при написании кода.
В среднем пользователи принимают предложения Copilot, сгенерированные ИИ, примерно в 30% случаев, подчеркивая его ценные прогнозы фрагментов кода. Когда пользователи изучают инструмент, они используют его идеи, особенно новые разработчики.
Тем не менее, есть оговорка. Несмотря на опасения разработчиков, исследование Стэнфордского университета показывает, что предложения, генерируемые ИИ, могут привести к большему количеству ошибок кодирования. Это подчеркивает сложность интеграции ИИ в рабочие процессы кодирования. Предложения второго пилота основаны на шаблонах, которые могут привести к ошибкам, отражая более широкую проблему чрезмерной зависимости от автоматизации, наблюдаемую в авиации и беспилотных автомобилях.
Помимо кодирования, влияние генеративного ИИ представляет собой неоднозначную картину. Хотя это делает некоторые вещи лучше, это также поднимает проблемы с качеством контента и чрезмерной зависимостью. Несмотря на эти препятствия, технология перспективна в таких областях, как обслуживание клиентов и помощь разработчикам.
Плюсы и минусы инструментов кодирования на основе ИИ
Погрузитесь в мир инструментов кодирования на основе ИИ, и вы обнаружите ряд плюсов и минусов, которые влияют на сегодняшнюю среду программирования. С положительной стороны, эти сложные технологии предлагают ряд преимуществ. Создавая код автоматически, они экономят время инженеров и улучшают общий результат, знаменуя собой большой шаг в развитии кодирования. Эти инструменты обучают новых программистов, облегчая получение жесткого кода.
Но, наряду с этими хорошими частями, есть текущие проблемы, над которыми нужно подумать. Точность кода, созданного ИИ, беспокоит людей. Здесь следует отметить, что продвинутые системы достигают только около 37% точности. Это показывает, почему постоянная проверка кода важна для выявления проблем. Кроме того, существуют юридические и моральные опасения по поводу копирования кода. Это подчеркивает необходимость тщательной оценки этических обязанностей и более широких последствий в области кодирования с помощью ИИ.
Таким образом, внедрение инструментов кодирования на основе ИИ несет в себе ряд преимуществ и недостатков, которые знаменуют собой новую эру трансформационного потенциала, но в то же время требуют тщательного подхода для поддержания как эффективности, так и этической целостности в среде программирования.
