Sztuczna inteligencja jest paliwem dla tego, co nazywamy piątą rewolucją przemysłową. Jego zdolność do wywierania wpływu i zakłócania wielu branż jest praktycznie niezrównana. Nie mniej prawdziwe jest to, jeśli chodzi o tworzenie i testowanie oprogramowania.
Chociaż samodzielne pisanie kodu nie jest jeszcze szeroko skomercjalizowaną technologią, automatyzacja jest bardziej rozpowszechniona w pisaniu i testowaniu oprogramowania. To podejście staje się jeszcze silniejsze wraz z rosnącą popularnością sztucznej inteligencji.
Możemy szkolić procesy AI w celu monitorowania oprogramowania, samodzielnego wykonywania zadań i dokonywania automatycznych korekt w oparciu o wyuczone wzorce. Takie aplikacje wpływają na wiele obszarów tworzenia i testowania oprogramowania, od projektu po wdrożenie.
Rola AI w tworzeniu oprogramowania
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe w tworzeniu oprogramowania przybierają różne formy. Popularne zastosowania obejmują rozszerzenie automatycznych procesów o możliwość podejmowania decyzji w oparciu o określone dane wejściowe lub wyjściowe. Na przykład możemy powiązać skrypty wdrożeniowe z usługami monitorowania błędów. Jeśli w gałęzi produkcyjnej wystąpi błąd, może on wycofać zatwierdzanie do tyłu lub do przodu, aby zapewnić stabilność serwerów produkcyjnych. Ręczna interwencja nie będzie konieczna. Już samo to reprezentuje dramatyczny wpływ na umowy SLA, ponieważ nie jest już potrzebne utrzymywanie personelu na wezwanie, aby reagować na drobne problemy z serwerem i przestoje.
Wiele obszarów rozwoju i testowania oprogramowania skorzystało już z wprowadzenia i użycia sztucznej inteligencji. W tym artykule przedstawimy tylko kilka przykładów tego, jak sztuczna inteligencja zmienia ten obszar w różnych aspektach.
Projektowanie oprogramowania
Większość rozwiązań programowych zaczyna się od fazy odkrywania. Odbywają się niezliczone spotkania z klientami lub klientami w celu omówienia wymagań. Co więcej, programiści będą interpretować te wymagania podczas projektowania nowego systemu lub zestawu funkcji. Wymagania klientów mogą być dostarczane i interpretowane na wiele sposobów. Jeśli nie zorganizujemy dobrze procesów, praca może szybko stać się bałaganem. e
Dzięki ewolucji przetwarzania języka naturalnego sztuczna inteligencja może interpretować dokumentację z wymaganiami w stosunku do standardów, takich jak przewodnik INCOSE dotyczący pisania wymagań. Po wykryciu pominiętych, niejednoznacznych lub niespójnych elementów w dokumencie, natychmiast je oznaczy.
Takie podejście może potencjalnie zaoszczędzić dużo czasu i pieniędzy. Niezrozumiane lub sprzeczne wymagania są najczęstszym źródłem problemów z projektowaniem oprogramowania. Takie kwestie mogą wpływać na wszystkie procesy rozwoju. Dlatego tak ważne jest, aby się ich pozbyć tak szybko, jak to możliwe.
Automatyczne generowanie kodu
Deweloperzy spędzają mnóstwo czasu na pisaniu standardowych kodów. Nawet z narzędziami oszczędzającymi czas, takimi jak frameworki, skrypty kompilacji i preprocesory, nadal muszą pisać mnóstwo powtarzalnego kodu. Oparta na sztucznej inteligencji funkcja Gmaila Smart Compose sugeruje testy na podstawie treści wiadomości e-mail. To samo podejście dotyczy środowisk IDE i innych narzędzi programistycznych. Sugestie kodu oparte na sztucznej inteligencji pomagają programistom szybko i łatwo pisać nowe komponenty dla istniejącego oprogramowania, w oparciu o struktury poprzednich rozwiązań.
To więcej niż oszczędność czasu na pisanie kodu. W ten sposób zapewnia spójność kodu w całym projekcie. Niektóre projekty zawierają linter lub formater, aby poprawić spójność procesu kompilacji. Jednak narzędzia do sugerowania kodu oparte na sztucznej inteligencji mogą pójść o krok dalej. Wymuszają określone wzorce projektowe wykraczające poza formatowanie kodu. Następnie proces rozwoju staje się szybszy, a kod bardziej spójny.
Automatyczne testowanie oprogramowania
Testowanie oprogramowania to czasochłonny proces dla zespołu QA. Może też ładować samych programistów (coś, co samo w sobie może czasem stać się bitwą). Pisanie, przeprowadzanie i utrzymywanie testów zajmuje dużo czasu. Oczywiście istnieją frameworki testowe. Pomagają, zapewniając solidną strukturę testom i eliminując potrzebę pisania wielu standardowych kodów. Jednak testy wspomagane przez sztuczną inteligencję mogą tworzyć samogenerujące się testy, w tym generowanie danych testowych.
Sztuczna inteligencja może zgłaszać potencjalne nowe błędy, gdy tylko zostaną wprowadzone. Po pierwsze, może poznać bazę kodu projektu oraz wszystkie jego dane o błędach i regresji. Następnie rozwija wgląd w to, gdzie mogą wystąpić błędy. Następnie, jeśli odkryje kod, który może powodować błędy, oznacza to zatwierdzenie. Takie podejście może skrócić czasochłonne procesy testowania, takie jak testowanie regresji. Może identyfikować worki, zanim się pojawią.
Kontrola wdrażania
Kolejnym obszarem rozwijanym przez sztuczną inteligencję jest wdrażanie oprogramowania. Jest to wyjątkowy etap w procesie rozwoju, w którym czasami mogą pojawić się błędy, które możesz pominąć podczas testów. Oprogramowanie do monitorowania wspomagane sztuczną inteligencją może wykrywać niesprawne wdrożenia i automatycznie przenosić kod umieszczony w gałęzi produkcyjnej do tyłu lub do przodu, aby zapobiec przedostawaniu się nieprawidłowego kodu do środowiska na żywo.
Skraca czas przywracania, jeśli coś pójdzie nie tak. Pomaga również obniżyć koszty personelu, aby utrzymać ludzi w gotowości.
Procesy oparte na sztucznej inteligencji mogą również mieć zastosowanie do analizy ustawień środowiska wykonawczego oprogramowania i optymalizacji konfiguracji środowiska. W ten sposób możesz obniżyć koszty i uzyskać bardziej wydajne aplikacje. Oprogramowanie zostanie automatycznie zoptymalizowane tak, aby zużywało jak najmniej zasobów i znacznie lepiej przydzielało zasoby serwera.
AI już zmienia sposób pracy programistów
Rozwój w obszarach AI i ML przebiega szybko. Uczenie maszynowe dotyczy coraz większej liczby procesów. Testowanie oprogramowania, procesy wdrażania i narzędzia do monitorowania stale zajmują się wdrożonym oprogramowaniem. Gromadzą i analizują wykorzystanie danych na bieżąco i reagują na błędy.
Wdrożenie sztucznej inteligencji w tworzeniu i testowaniu oprogramowania jest stosunkowo w powijakach. Ale rośnie. Wszystkie nowe technologie są szybko przyjmowane przez zespoły programistów, jeśli oferują sposoby na maksymalizację zasobów i ułatwienie zadań programistycznych. Git, branżowy standard kontroli wersji, po raz pierwszy zyskał rozgłos w 2005 roku. Node.js, rewolucja w obsłudze JavaScript, pojawił się w 2009 roku. Tak popularne języki jak Go i Rust są jeszcze nowsze.
Wszystkie te narzędzia stały się powszechne w tworzeniu oprogramowania. Przyjęcie sztucznej inteligencji do istniejących procesów prawdopodobnie pójdzie w ślad za tym poziomem absorpcji. Bierzemy pod uwagę udogodnienia, takie jak sugestie kodu i monitorowanie wdrażania. Następnie dotyczy automatyzacji procesów rozwojowych, takich jak generowanie testów. AI oferuje wyjątkową trajektorię do wykorzystania w przyszłości. Poza tym im częściej z niego korzystamy, tym więcej danych zbiera i analizuje. Następnie może dowiedzieć się więcej o tym, jak korzystać z tych danych.
Ulepszanie i automatyzacja
W większości projektów sztuczna inteligencja jest obecnie na bardzo wczesnym etapie. Zazwyczaj programiści stosują go w celu ulepszenia istniejących procesów. Może również wskazywać na potencjalne problemy, które wciąż często są poddawane przeglądowi przez programistę. Tutaj sztuczna inteligencja może być częścią procesu przeglądu kodu wraz z ręcznym przeglądem przez programistów.
W przyszłości, gdy branża AI będzie się rozwijać, a programiści będą się z nią lepiej zapoznawać, procesy te pozwolą na podejmowanie decyzji w oparciu o własną analizę AI.
Obecnie debugowanie oparte na sztucznej inteligencji identyfikuje potencjalne błędy lub wąskie gardła w bazie kodu. Z biegiem czasu może uczyć się na tych błędach i poprawkach, aby automatycznie naprawiać znalezione błędy. Widzimy to już w funkcjach przetwarzania tekstu, takich jak autokorekta. Ta sama funkcjonalność wykryłaby proste błędy często popełniane przez programistów (brak deklaracji zmiennej, zapomnienie średnika itp.) i naprawiła je. Deweloperzy nie muszą nic robić, a to dopiero początek.
Przyszłość AI w tworzeniu oprogramowania
Teraz sztuczna inteligencja jest stosunkowo nową funkcją. Deweloperzy często używają go w parze z ręcznym przeglądem lub stosują go, aby uprościć podejmowanie decyzji. W przyszłości procesy te dojrzeją. Sztuczna inteligencja stanie się bardziej upoważniona do samodzielnego podejmowania decyzji.
AI nie zmniejszy ról programistów ani testerów. Ograniczy to tylko ich żmudne zadania i pozwoli ludziom zastosować swoje umiejętności w bardziej istotnych i kreatywnych obszarach.
