Hva er utvikling med kunstig intelligens

Utvikling ved hjelp av kunstig intelligens (AI) er en av de viktigste trendene i moderne tid. Kunstig intelligens er i ferd med å bli en nøkkelteknologi med stort potensial for en rekke bransjer, blant annet industri, helsevesen, transport, finans og mange andre.

Kunstig intelligens handler om å skape systemer som har evnen til å lære og tilpasse seg basert på inngangsdata. Disse systemene er i stand til å analysere og forstå komplekse mønstre og informasjon som ville vært vanskelig for mennesker å behandle.

Det brukes et bredt spekter av teknikker og algoritmer innen programvareutvikling med kunstig intelligens. Disse omfatter for eksempel maskinlæring, dyp læring, naturlig språkbehandling og bildegjenkjenning. Disse teknikkene gjør det mulig for systemer med kunstig intelligens å gjenkjenne mønstre, lære av tidligere data og forutsi fremtidige hendelser.

Vi skal se nærmere på hva utvidet utvikling med kunstig intelligens er, og hvordan det kan forandre programvareutvikling.

Hva er utvidet utvikling med kunstig intelligens?

Artificial intelligence augmented development er et begrep som beskriver bruken av kunstig intelligens for å hjelpe programvareutviklere med å lage applikasjoner mer effektivt, raskt og pålitelig. Kunstig intelligens kan automatisere noen av de repetitive eller kjedelige oppgavene i programvareutvikling, for eksempel kodegenerering, testing, feilsøking og dokumentasjon. Det kan også hjelpe utviklere med å lære av eksisterende kode, finne relevante ressurser og samarbeide med andre utviklere. Utvidet utvikling med kunstig intelligens regnes som en av de strategiske teknologitrendene.

Verktøy for utvidet utvikling med kunstig intelligens

Utviklingsverktøy med kunstig intelligens bruker kunstig intelligens til å hjelpe programvareutviklere med ulike oppgaver. De kan hjelpe til med kodegenerering, testing, feilsøking, dokumentasjon og mye mer. De kan også forbedre kvaliteten, effektiviteten og påliteligheten i programvareutviklingen. Noen eksempler på utviklingsverktøy med kunstig intelligens er:

Google Codey

Codey fra Google forenkler kodesøk ved å hjelpe utviklere med å finne og gjenbruke kodebiter fra Googles omfattende kodebase. Verktøyet effektiviserer prosessen med å finne kode og fremmer gjenbruk av kode og samarbeid.

TensorFlow

TensorFlow er et allsidig rammeverk som gjør det mulig for utviklere å lage og distribuere maskinlæringsmodeller for ulike applikasjoner. TensorFlow tilbyr et robust økosystem for bygging og opplæring av modeller, noe som driver utviklingen innen kunstig intelligens fremover.

GitHub Copilot

GitHub Copilot er en kodeassistent som revolusjonerer koding og foreslår kontekstbevisste kodebiter basert på kommentarer og kontekst, noe som øker utviklingshastigheten og effektiviteten ved å automatisere kodegenereringsoppgaver.

CodeStream

CodeStream integreres med kodeditorer og forenkler samarbeidet ved å gjøre det mulig for utviklere å diskutere, gjennomgå og løse koderelaterte problemer i utviklingsmiljøet. Det forbedrer teamkommunikasjonen og kunnskapsdelingen i kodeprosessen.

Amazon CodeWhisperer

CodeWhisperer analyserer kode for å finne feil og sårbarheter, og gir anbefalinger til forbedringer. Det er et kraftig kodeanalyseverktøy som er utviklet for å forbedre kodekvaliteten og sikkerheten i utviklingsarbeidet.

CodeGuru

CodeGuru automatiserer kodegjennomganger og tilbyr ytelsesoptimalisering for Java- og Python-applikasjoner. Verktøyet forbedrer kodekvaliteten ved å identifisere problemer og gi innsikt som kan brukes til å effektivisere utviklingsprosessen og øke applikasjonens ytelse.

OpenAI ChatGPT

ChatGPT er et verktøy for kunstig intelligens som oversetter kode, genererer kode fra naturlig språk og svarer på koderelaterte spørsmål. ChatGPT er en allsidig chatbot med kunstig intelligens som er utviklet for å hjelpe utviklere med kodeoppgaver og fremme effektiv og naturlig interaksjon med programmeringskonsepter.

Utfordringer og risikoer ved utvikling med kunstig intelligens

Utvikling med kunstig intelligens kan hjelpe utviklere med å lage bedre programvare raskere, men det innebærer også noen utfordringer og risikoer. En stor utfordring ligger i kvaliteten og påliteligheten til AI-generert kode, ettersom automatiseringen kan føre til suboptimale løsninger, feil eller sikkerhetsproblemer som ikke er lette å oppdage. En annen utfordring er den etiske dimensjonen, ettersom AI-generert kode utilsiktet kan overse bransjens beste praksis, standarder eller regelverk, noe som kan føre til bekymringer knyttet til partiskhet, personvern og immaterielle rettigheter.

I tillegg kan overgangen til prosesser med kunstig intelligens endre kompetansekravene til utviklere, noe som kan gjøre det nødvendig med kunnskap på nye områder som kunstig intelligens, datavitenskap og nyansert programvareteknikk. Selv om kunstig intelligens er lovende, er en vellykket integrering av kunstig intelligens i utviklingsarbeidet avhengig av at disse utfordringene håndteres gjennom grundig evaluering, ansvarlig praksis og løpende styring.