Как искусственный интеллект изменил программирование
Ни для кого не секрет, что в 2024 году нейросети стали доступным и удобным инструментом, который где только не используется. Почти каждый сервис сейчас заявляет о наличии функций с AI, но и в разработке, разумеется, различные модели активно применяются.
Я изучил, как работает с нейронками IT в целом и в моём отделе. И удивился, что в компании проникновение AI больше, чем в индустрии. У коллег даже есть своё ИИ-коммьюнити (они разработали ИИ-помощника, бота digital-стратега). Хотя мы, к сожалению, как показало исследование, используем далеко не все возможности искусственного интеллекта. Но, давайте обо всём по порядку…
Основные направления для использования ИИ
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 данныхОчистка 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 моделиАрхитектура 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 валидацияОценка 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.
Рефакторинг
Нейросети могут использоваться и при работе с уже работающим кодом. Рефакторинг кода - это по сути его оптимизация и улучшение. Как говорится, нет предела совершенству. ИИ помощник на основе анализа может помочь сделать уже написанный код лучше, надежнее, более читаемым, например, указать на некие спорные моменты, которые разработчик мог пропустить (предложить более подходящий пакет, указать на наличие существующей похожей функции в другой части кода, которую можно переиспользовать вместо написания новой и т.п.). Оптимизируя код, нейронная сеть улучшает программный продукт, подстраивая его под потребности и интересы потенциальных пользователей. Кроме того, рефакторинг позволяет сделать конечный код более структурированным и не загруженным – в дальнейшем с ним будет удобнее работать.
Использование ИИ в Kokoc Group
В июле 2024 года мы провели опрос среди сотрудников Kokoc Group, чтобы понять, как и насколько активно они используют ИИ-помощников в своей работе.
87% (!) респондентов указали, что так или иначе пользуются нейронными сетями в своей работе. Частота использования, конечно же, варьируется, но видно, что большинство сотрудников прибегают к их помощи как минимум несколько раз в неделю, а 20% опрошенных используют нейронные сети в своей работе ежедневно.
Основное распределение по типам решаемых задач выглядит следующим образом:
Ниже приведены несколько реальных кейсов
- «С помощью анализа большого объема данных выверили модели компетенций на основе ценностей»
- «Из самого полезного: Генерирование кода для по текстовому описанию, генерирование документации по API для Swagger по коду, подсказки при разборе и оптимизации сложных SQL запросов»
- «Как-то надо было закинуть кусок кода с версткой на сайт. Заскочил в GPT, написал ТЗ, пару раз подкорректировал и на выходе забрал готовый кусок когда с html и css»
- «Генерация фото- видеоматериалов»
- «Помогает создать структуру презентации, на которую уже затем я наслаиваю детали. Прилично экономит время»
- «Автоматическое составление тесткейсов по описанию задачи, по которым исполнитель может проверить свою работу. Тестировщику это также помогает быстрее увидеть различные сценарии, не генерируя их самостоятельно»
- «Одно время GPT писал реально уникальные статьи для сеошки. Колоссальная экономия времени и денег»
При этом, 85% опрошенных в большинстве случаев довольны полученными результатами. Отмечу, что по результатам опроса в основном используются чат-боты, встроенные в различные мессенджеры, а также версии нейросетей на специализированных ресурсах. И лишь 15% пользуются интеграцией помощников в рабочие IDE и прочими более сложными вариантами взаимодействия с ИИ.
А ведь именно на эту возможность использования AI-помощников хотелось бы обратить особое внимание в контексте программирования.
Искусственный интеллект, даже на текущем этапе развития, становится неотъемлемой частью профессиональной деятельности, особенно в сфере программирования. Примеры использования ИИ у нас в компании показывают, что это может улучшить рабочие процессы, сократить время на выполнение рутинных задач и повысить общую продуктивность. Но разумеется, мы будем продолжать интеграцию в рабочие процессы и обучать сотрудников эффективному использованию, иначе можно остановиться на чат-ботах, а возможности гораздо шире, т.к. даже интеграция в IDE – это лишь верхушка айсберга.
Всех жду в свой канал в тг, там все про нейронки и крутые сервисы!
Дану... ИИ это очень глупая машина чтобы доверить ей код, потому что она не способна мыслить и рассуждать. Она просто угадывает запрос, и угадает она его только в том случае, если этот запрос очень частый! В остальных случаях никакой ии тебе не помощник.
Слишком заумно для обычного геймера с игрового сайта