Kas yra dirbtinio intelekto papildytas vystymasis

Dirbtinio intelekto (DI) plėtra yra viena svarbiausių šiuolaikinių tendencijų. Dirbtinis intelektas tampa pagrindine technologija, turinčia neįtikėtinų galimybių įvairiose pramonės šakose, įskaitant pramonę, sveikatos priežiūrą, transportą, finansus ir daugelį kitų.

Dirbtinis intelektas susijęs su sistemų, gebančių mokytis ir prisitaikyti pagal įvesties duomenis, kūrimu. Šios sistemos gali analizuoti ir suprasti sudėtingus modelius ir informaciją, kurią žmonėms būtų sunku apdoroti.

Dirbtinio intelekto programinės įrangos kūrimo srityje naudojami įvairūs metodai ir algoritmai. Tai, pavyzdžiui, mašininis mokymasis, gilusis mokymasis, natūralios kalbos apdorojimas ir vaizdų atpažinimas. Šie metodai leidžia dirbtinio intelekto sistemoms atpažinti modelius, mokytis iš ankstesnių duomenų ir prognozuoti ateities įvykius.

Nagrinėsime, kas yra dirbtinio intelekto papildytas kūrimas ir kaip Jis gali pakeisti programinės įrangos inžinerijos sritį.

Kas yra dirbtinio intelekto papildyta plėtra?

Dirbtinio intelekto papildytas kūrimas – tai terminas, apibūdinantis dirbtinio intelekto technologijų naudojimą siekiant padėti programinės įrangos kūrėjams efektyviau, greičiau ir patikimiau kurti taikomąsias programas. Dirbtinio intelekto papildytas kūrimas gali automatizuoti kai kurias pasikartojančias ar nuobodžias programinės įrangos kūrimo užduotis, pavyzdžiui, kodo generavimą, testavimą, derinimą ir dokumentavimą. Jis taip pat gali padėti programuotojams mokytis iš esamo kodo, rasti reikiamus išteklius ir bendradarbiauti su kitais programuotojams. Dirbtinio intelekto papildytas programavimas laikomas viena iš strateginių technologijų tendencijų.

Dirbtinio intelekto papildytos kūrimo priemonės

Dirbtinio intelekto papildytos kūrimo priemonės naudoja dirbtinį intelektą, kad padėtų programinės įrangos kūrėjams atlikti įvairias užduotis. Jos gali padėti kurti kodą, testuoti, šalinti klaidas, rengti dokumentaciją ir kt. Jos taip pat gali pagerinti programinės įrangos kūrimo kokybę, efektyvumą ir patikimumą. Keletas dirbtiniu intelektu papildytų kūrimo priemonių pavyzdžių:

Google Codey

Google Codey iš Google supaprastina kodo paiešką, padėdamas programuotojams rasti ir pakartotinai naudoti kodo fragmentus iš plačios Google kodų bazės. Ji supaprastina kodo paieškos procesą, skatina pakartotinį kodo naudojimą ir bendradarbiavimą.

TensorFlow

TensorFlow yra universali sistema, leidžianti kūrėjams kurti ir diegti mašininio mokymosi modelius įvairioms taikomosioms programoms. Ji siūlo patikimą modelių kūrimo ir mokymo ekosistemą, skatinančią pažangą dirbtinio intelekto srityje.

GitHub Copilot

Kodavimo revoliuciją darantis kodo asistentas GitHub Copilot siūlo kontekstą atitinkančias kodo atkarpas, remdamasis komentarais ir kontekstu, ir taip didina kūrimo greitį bei efektyvumą, automatizuodamas kodo kūrimo užduotis.

CodeStream

CodeStream integruojamas su kodo redaktoriais ir palengvina bendradarbiavimą, nes leidžia kūrėjams aptarti, peržiūrėti ir spręsti su kodu susijusias problemas savo kūrimo aplinkoje. Ji pagerina komandos bendravimą ir dalijimąsi žiniomis kodavimo procese.

Amazon CodeWhisperer

Programa CodeWhisperer analizuoja kodą, ieškodama klaidų ir pažeidžiamumų, ir pateikia veiksmingas rekomendacijas, kaip jį patobulinti. Tai galingas kodo analizės įrankis, skirtas kodo kokybei ir saugumui tobulinti kūrimo darbo procesuose.

CodeGuru

CodeGuru automatizuoja kodo peržiūras ir siūlo Java ir Python programų našumo optimizavimą. Ji gerina kodo kokybę nustatydama problemas ir teikdama įžvalgas, kurias galima panaudoti, supaprastindama kūrimo procesą ir didindama programų našumą.

OpenAI ChatGPT

ChatGPT yra dirbtinio intelekto įrankis, kuris verčia kodą, generuoja kodą iš natūralios kalbos ir atsako į su kodu susijusias užklausas. Tai universalus dirbtinio intelekto pokalbių robotas, skirtas padėti programuotojams atlikti kodavimo užduotis, skatinantis veiksmingą ir natūralią sąveiką su programavimo sąvokomis.

Dirbtinio intelekto papildyto kūrimo iššūkiai ir rizika

Dirbtinio intelekto papildytas kūrimas gali padėti programuotojams greičiau sukurti geresnę programinę įrangą, tačiau jis taip pat kelia tam tikrų iššūkių ir pavojų. Vienas iš svarbių iššūkių susijęs su dirbtinio intelekto sukurto kodo kokybe ir patikimumu, nes dėl automatinio pobūdžio gali atsirasti neoptimalių sprendimų, klaidų ar saugumo spragų, kurių nesunku pastebėti. Kita kliūtis – etinis aspektas, nes dirbtinio intelekto sukurtas kodas gali netyčia nepaisyti geriausios pramonės praktikos, standartų ar taisyklių, todėl gali kilti susirūpinimas dėl šališkumo, duomenų privatumo ir intelektinės nuosavybės.

Be to, perėjimas prie dirbtiniu intelektu papildytų procesų gali pakeisti kūrėjams keliamus įgūdžių rinkinio reikalavimus, todėl reikės išmanyti tokias naujas sritis kaip dirbtinio intelekto raštingumas, duomenų mokslas ir niuansuota programinės įrangos inžinerija. Nepaisant to, kad dirbtinis intelektas žada permainų, sėkmingas jo integravimas į kūrimo darbo procesus priklauso nuo šių iššūkių sprendimo atliekant kruopštų vertinimą, taikant atsakingą praktiką ir nuolatinį valdymą.