يشكل ذكاء البرامج المعزز بالذكاء الاصطناعي شراكة بين المطورين البشريين والذكاء الاصطناعي. من خلال العمل كفريق واحد، يمكن لهذا الثنائي القوي أن يجعل عملية إنشاء البرنامج أسرع وأسهل وأكثر موثوقية. تقول أنيتا كارلتون، مديرة قسم حلول البرمجيات في معهد هندسة البرمجيات بجامعة كارنيجي ميلون: “إن الطريقة التقليدية المتمثلة في الاعتماد فقط على البشر طوال دورة حياة التطوير بأكملها أصبحت عتيقة بالتدريج”. وتتوقع في مقابلة عبر البريد الإلكتروني: “سيتم استبدال المفهوم الحالي لمسار تطوير البرمجيات بمفهوم يتعاون فيه الذكاء الاصطناعي والبشر لتطوير النظام بشكل مستمر بناءً على نية المبرمج”.
الفوائد الرئيسية
يوضح كارلتون أن الجمع بين البشر والذكاء الاصطناعي لا يمكنه تسريع تطوير البرمجيات من خلال القضاء على العمل المتكرر فحسب، بل يعزز أيضًا موثوقية التعليمات البرمجية والفوائد الأخرى مقارنة بعمليات التطوير التقليدية. “إن التطورات الحديثة في أدوات الذكاء الاصطناعي العامة مثل ChatGPT، والأدوات الخاصة بتطوير البرامج مثل Copilot، تعمل على تغيير طريقة عمل مهندسي البرمجيات بسرعة.”
“الذكاء الاصطناعي، عندما يتم دعمه ببيانات موثوقة، يسمح بتصميم وتطوير ونشر برامج موثوقة عن طريق تحويل انتباه البشر إلى المهام المفاهيمية التي لا تجيدها أجهزة الكمبيوتر والقضاء على الأخطاء البشرية في المهام التي يمكن لأجهزة الكمبيوتر المساعدة فيها،” كارلتون يقول. تعتمد عملية مراجعة التعليمات البرمجية التقليدية على الإنسان بالكامل. مع هندسة البرمجيات المعززة بالذكاء الاصطناعي، يتم تسهيل مراجعة التعليمات البرمجية من خلال أدوات المراجعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. “يمكن لهذه الأدوات الوصول إلى العديد من المستودعات عبر الإنترنت وتقديم اقتراحات لتحسين التعليمات البرمجية.”
البشر ممتازون في حل المشكلات بشكل إبداعي، لكنهم عمومًا فقراء في ضمان التعامل مع الاختبارات الأساسية وحالات الاستثناء بأمان، كما لاحظ آدم ساندمان، الرئيس التنفيذي لشركة Inflectra، مزود أدوات إدارة المشاريع، عبر البريد الإلكتروني. يسمح الذكاء الاصطناعي للمطورين بكتابة جزء عمل بنسبة 80% من التعليمات البرمجية التي يمكن أن تكون جاهزة بنسبة 100% من خلال جعل الذكاء الاصطناعي يوفر فحصًا محسنًا للمدخلات ومعالجة الأخطاء والتحقق من القيمة الفارغة. ويشير إلى أن العملية تشبه قيام الكاتب باستخدام المدقق الإملائي والنحوي لاكتشاف الأخطاء الواضحة.
ابدء
الخطوة الأولى نحو نشر الذكاء الاصطناعي ضمن عمليات نشر البرامج هي التأكد من أن الكود المصدري يشغل لغات برمجة محدثة، كما ينصح جيريمي رامباران، الأستاذ في كلية الدراسات العليا للتكنولوجيا بجامعة تورو عبر البريد الإلكتروني. “تأكد من منح المطورين إطار عمل لتوضيح متى يكون الذكاء الاصطناعي ضروريًا وقابلاً للتطبيق.”
يوصي كارلتون بأن يصبح القادمون الجدد إلى هندسة البرمجيات المعززة على دراية بالأدوات والتقنيات العديدة في هذا المجال، بما في ذلك:
ChatGPT ونماذج الذكاء الاصطناعي التحادثية ذات الأغراض العامة المماثلة
ChatGPT هي أداة سهلة الاستخدام يتم استخدامها بالفعل لمجموعة متنوعة من المهام، بما في ذلك إنشاء التعليمات البرمجية ومراجعة التعليمات البرمجية وإصلاح الأخطاء وأعمال التوثيق. Microsoft Bing AI هي أداة أخرى مشابهة يستخدمها المطورون للحصول على أمثلة التعليمات البرمجية واقتراحات التعليمات البرمجية. جوجل بارد، وهي أداة جديدة لا تزال في المرحلة التجريبية، ويمكن استخدامها لإنشاء التعليمات البرمجية واقتراحات التعليمات البرمجية الذكية والعديد من المهام المشابهة لـ ChatGPT.
أدوات الاختبار الذاتي
تعد أدوات الاختبار الآلي تطبيقات قوية لعملية اختبار البرامج. تعد Appvance وTestim وtestRigor وmabl وFunctionize من أدوات الاختبار المستقلة الشائعة.
أدوات الكشف عن الأخطاء وتصحيح الأخطاء المستندة إلى الذكاء الاصطناعي
هناك العديد من أدوات اكتشاف الأخطاء وتصحيح الأخطاء المتاحة والمعتمدة على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عروض التطوير وإنشاء التعليمات البرمجية، مثل Tabnine وSourcegraph وaiXcoder وHugging Face. هذه كلها أدوات شائعة يمكن للمطورين تجربتها إذا كانوا يريدون البدء في استخدام تطوير الذكاء الاصطناعي.
هندسة عاجلة
يمكن استخدام الهندسة السريعة للتفاعل مع خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية لتحقيق أنشطة محددة في مجال ترميز هندسة البرمجيات أو اختبارها أو توثيقها. يقول كارلتون: “إن تعلم الأنماط السريعة الشائعة يمكن أن يساعد المستخدمين على تحقيق نتائج مبهرة بسرعة أكبر وبقابلية تكرار أعلى”.
المزالق المحتملة
يحذر رامباران من أن مستخدمي تطوير البرمجيات المعززة بالذكاء الاصطناعي يواجهون العديد من المخاطر المحتملة الرئيسية. في الجزء العلوي من القائمة، يتم الحفاظ على جودة كود المصدر وموثوقيته، والتي يمكن أن تكون مهددة بالعديد من الأخطاء والأخطاء وأوجه القصور. “هناك أيضًا ثغرات أمنية يجب الانتباه إليها عند تنفيذ الأنظمة والتحديثات الجديدة عبر التطبيقات والأجهزة المختلفة.”
ويحذر ساندمان من أن قلة خبرة المطورين تشكل خطراً محتملاً آخر. ويوضح قائلاً: “قد يطلب المطور، على سبيل المثال، الذكاء الاصطناعي من أجل جزء عام من التعليمات البرمجية لفرز البيانات ولا يدرك أنه يتم الفرز حسب التمثيل النصي، وليس القيمة الرقمية”. “تخيل أن هذا حدث في منتج محاسبي وتم تصنيف الرقم 10 على أنه أقل من تسعة.”
لا تقلق
يلاحظ ساندمان أن هناك قلقًا كبيرًا في الوقت الحالي في مجتمع المطورين. “يسألني خريجو علوم الكمبيوتر الحاليون والمستقبليون عما إذا كانوا سيحصلون على وظيفة خلال خمس سنوات.” إنه يعتقد أنهم سيفعلون ذلك، لكن قد تكون وظيفة مختلفة تمامًا عما توقعوه. “بدلاً من محاولة فهم ما سيفعله الذكاء الاصطناعي، مقابل ما سيفعله المطور البشري، يتعين عليهم أن ينظروا إلى الذكاء الاصطناعي كأداة ويتساءلون: ما الذي سنفعله معًا ولا يمكننا فعله الآن؟”
