Как искусственный интеллект трансформирует процесс разработки ПО: из промпта в код

Всего 5-7 лет назад использование искусственного интеллекта в разработке софта было скорее фантастикой, чем рабочим концептом. Но сегодня это рутина – ассистенты и инструменты на базе ИИ доступны буквально каждому разработчику. Мир IT изменился навсегда. 

Сегодня применение искусственного интеллекта в программировании открывает для разработчиков множество революционных возможностей: от автоматизации рутинных задач до генерации высококачественного кода и контроля качества. В этой статье мы рассмотрим ключевые инструменты ИИ, которые уже сегодня меняют подходы к кодингу, тестированию и отладке программного обеспечения. Вы узнаете, как ИИ повышает производительность процесса разработки, улучшает качество IT-продуктов и позволяет разработчикам сосредоточиться на более творческих и стратегических задачах. 

Что такое инструменты ИИ для разработчиков?

Мы говорим о широком спектре решений на основе умных алгоритмов, которые могут выполнять те или иные задачи в процессе создания ПО. Давайте разберем основные инструменты для разработчиков с использованием ИИ, разобьем их по категориям 

• Средства генерации и дополнения кода. Эти инструменты используют модели машинного обучения, чтобы предугадывать и генерировать код на основе контекста, комментариев или уже существующего кода. Они действуют как умные ассистенты, помогающие разработчикам писать код быстрее и эффективнее. Самые популярные решения в этой категории: GitHub Copilot, Tabnine, Codeium, Replit, Amazon CodeWhisperer и т.д. 
• Инструменты тестирования и отладки. Подобные решения используют ИИ для автоматизации процессов тестирования и отладки кода. Они могут генерировать модульные тесты, выявлять потенциальные ошибки и уязвимости, а также предлагать автоматические исправления. Типичные примеры таких инструментов: Diffblue Cover, Applitools, DeepSource, AskCodi, Snyk и другие. 
• Средства анализа и улучшения кода. Такие инструменты используют ИИ для анализа кода на соответствие самым лучшим практикам и стандартам кодинга, Они могут выявлять дубликаты кода, проблемы с производительностью и другие факторы, влияющие на качество продукта. Популярные решения в этой области: Codiga, SonarQube, DeepCode и т.д.
• Инструменты для ведения документации. Эта категория охватывает решения, которые используют ИИ для автоматизации, улучшения и упрощения процесса создания/поддержки документации программного обеспечения. Даже базовый ChatGPT может существенно упростить подготовку документов и сопровождение проекта. Существуют также специализированные решения для разработки, такие как Mintlify и Scribe.
• Инструменты для управления проектами. Отдельный класс решений, применяющих ИИ для автоматизации задач управления проектами, таких как планирование, отслеживание прогресса и отчетность. Они могут помогать прогнозировать сроки спринтов, оптимизировать ресурсы и выявлять риски. Популярные решения с ИИ в этой категории: ClickUp, Stepsize AI, Atlassian и другие. 

В дальнейшем мы разберем некоторые приведенные программы на основе искусственного интеллекта для разработчиков более подробно, в соответствии с их функциями.

Инструменты ИИ для автоматизации кодинга

Несомненно, средства ИИ для автоматизации написания кода становятся все более важными в работе каждого разработчика. Удачная подсказка от чат-бота или точное автодополнение могут сэкономить программисту несколько часов рабочего времени, или по крайней мере подтолкнуть его в сторону правильных решений. Как ИИ помогает создавать код? Назовем главные пути. 

• Автодополнение. ИИ анализирует контекст кода и предлагает завершение строк, функций или даже целых блоков кода. Это значительно ускоряет процесс кодирования и уменьшает количество опечаток.
• Генерация кода по описанию. Разработчик может описать целевое назначение кода, используя естественный язык, и ИИ достаточно эффективно сгенерирует его. Это особенно полезно для быстрого создания прототипов или выполнения рутинных задач.
• Рекомендации по коду. ИИ может анализировать код разработчика и предлагать улучшения, выявлять потенциальные ошибки или уязвимости. Это помогает поддерживать высокое качество кода и соблюдать лучшие практики программирования.
• Преобразование кода. ИИ может применяться для перевода кода между разными языками программирования, или для осуществления рефакторинга.

Популярные инструменты автоматического кодинга

• GitHub Copilot. Это популярное решение от крупнейшей платформы совместного кодинга, работающее на модели OpenAI Codex. “Второй пилот” предлагает автодополнение кода в реальном времени, генерирует целые блоки кода на основе комментариев или контекста. Он также поддерживает широкий спектр языков программирования и интегрируется с популярными IDE.
• Tabnine. Этот ИИ-ассистент использует модели машинного обучения для предсказания и завершения кода. В своих рекомендациях по автодополнению он способен учитывать индивидуальный стиль кодинга и проектов каждого отдельного разработчика. Он также умеет генерировать код из промпта и собирать статистику использования, поддерживает множество языков программирования. 
• Codeium. Это бесплатный инструмент ИИ, предлагающий возможности автозавершения кода, генерацию тестов, поддержку через Discord-сообщество и возможность использовать естественный язык для написания комментариев. Поддерживает более 40 языков программирования.
• Replit. Это комплексная онлайн-среда разработки, предлагающая программистам встроенного ИИ-помощника Ghostwriter. Он может генерировать и интерпретировать код, предоставлять автодополнения, исправлять ошибки и многое другое. Поддерживает более 50 языков программирования
• Amazon CodeWhisperer. Это популярный сервис от Amazon Web Services (AWS), который предлагает рекомендации по коду в реальном времени. Он также умеет сканировать код на наличие проблем безопасности и предлагать исправления. Интегрируется с AWS IDE и другими сервисами Amazon, поддерживает популярные языки программирования и фреймворки.

Как итог, автоматизация разработки с помощью ИИ уже стала обыденностью. Сегодня Программисты могут выбрать себе ИИ-ассистента с генерацией кода под любые потребности и задачи. 

ИИ для тестирования программного обеспечения

В то же время, искусственный интеллект меняет подходы к тестированию софта, упрощая контроль качества. ИИ помогает автоматизировать рутинные задачи, такие как генерация тестовых случаев и аналитика результатов, что освобождает время тестировщиков для более сложных задач.

ИИ помогает поддерживать актуальность тестовых скриптов, автоматически адаптируя их к изменениям в коде или интерфейсе, что уменьшает необходимость ручного вмешательства. Кроме того, алгоритмы могут прогнозировать возможные ошибки на основе анализа данных минувшего времени, позволяя тестировщикам сосредоточиться на критических областях.

Популярные инструменты для тестирования на базе ИИ

• Diffblue Cover. Это решение автоматически генерирует модульные тесты для кода Java, помогает выявлять ошибки и улучшать качество кода.
• Applitools. Эта платформа применяет ИИ для визуального тестирования UI, помогает выявлять визуальные регрессии и другие проблемы с интерфейсом.
• Testim. Данное решение использует ИИ для создания и поддержки автоматизированных тестов приложений. Помогает уменьшить время, необходимое для создания и поддержки тестов.
• Zaptest. Этот инструмент использует ИИ для создания тестовых сценариев, обнаружения ошибок и оптимизации процесса тестирования. Предлагает кроссплатформенное тестирование, поддерживает ИИ помощника Copilot.

Этот список можно было бы продолжать. Искусственный интеллект в автоматизации тестирования продолжает стремительно развиваться, и мы ожидаем появления еще более мощных инструментов в обозримом будущем.

Как ИИ помогает в отладке

Современные алгоритмы искусственного интеллекта для программистов открывают новые возможности для разработчиков, позволяя быстрее и эффективнее исправлять ошибки. Умные алгоритмы дают в области дебагинга ряд преимуществ: 

• Автоматическое обнаружение аномалий. ИИ может анализировать код и результаты его выполнения, чтобы выявлять необычные паттерны или аномалии, которые могут указывать на ошибки.
• Прогнозирование возможных ошибок. Модели машинного обучения могут анализировать историю кода и предварительные ошибки, чтобы прогнозировать, где могут возникнуть новые проблемы.
• Интеллектуальный анализ логов. ИИ может автоматически анализировать большие объемы лог-файлов, обнаруживая важные сообщения об ошибках и связях между ними, что помогает быстрее понять причину проблемы.
• Автоматическое устранение ошибок. Некоторые инструменты ИИ могут не просто обнаруживать ошибки, но и предлагать или даже автоматически применять исправления.
• Ускорение процесса дебаггинга. ИИ автоматизирует ряд рутинных задач, связанных с дебагингом, что позволяет разработчикам сосредоточиться на более сложных аспектах работы.

Популярные инструменты автоматического дебаггинга на базе ИИ

• DeepSource. Эта платформа использует анализ кода на основе ИИ для выявления потенциальных проблем и уязвимостей. Предлагает автоматические исправления и рекомендации по улучшению кода.
• SonarQube. Данное решение может обеспечить постоянный анализ качества кода, чтобы фиксировать ошибки и уязвимости. Платформа может выявлять потенциальные проблемы до того, как они приведут к серьезным сбоям.
• Чат-боты на базе больших языковых моделей (LLM). Даже решения общего назначения, такие как ChatGPT и Gemini, могут эффективно применяться для анализа кода, поиска ошибок и объяснения потенциальных причин их возникновения. Их возможностей может хватить для работы с небольшими проектами. 

ИИ и оптимизация производительности софта

Неэффективный код может повлиять на быстродействие и юзабилити ПО. Устаревшие кодовые базы или неоптимальные алгоритмы могут замедлять работу софта, особенно по мере роста объемов данных, с которыми он работает. Для преодоления этой проблемы разработчики прибегают к рефакторингу (оптимизации и очистке) кодовой базы. Сегодня искусственный интеллект для улучшения кода позволяет радикально упростить или даже автоматизировать рефакторинг на нескольких направлениях: 

• Анализ кода. ИИ может автоматически анализировать код, выявлять проблемы и давать рекомендации по оптимизации. Сюда включается выявление "мертвого кода", сложных участков под упрощение и потенциальных ошибок.
• Оценка производительности. Некоторые инструменты могут анализировать производительность кода и предлагать улучшения для увеличения эффективности и быстродействия приложения.
• Автоматический рефакторинг. Некоторые инструменты на основе ИИ могут автоматически выполнять рефакторинговые операции, такие как переименование переменных, разделение больших методов на меньшие, удаление дублирования кода и т.д. Это уменьшает время, необходимое для выполнения рутинных задач.
• Тестирование и верификация. ИИ может автоматически генерировать тестовые сценарии для верификации правильности кода после рефакторинга, что помогает избежать новых ошибок.
• Подсказки и предложения. ИИ может давать подсказки и рекомендации, помогая разработчикам писать более чистый и эффективный код с самого начала.

Разработчикам доступны несколько инструментов на основе ИИ, которые используются для рефакторинга кода:

• Codota (Tabnine). Сочетает методы анализа, обработки естественного языка и машинного обучения для изучения кода и создания предложений по генерации/рефакторингу;
• Sourcery. Инструмент автоматического ревью кода, который может эффективно применяться для рефакторинга, поиска багов и т.д;
• DeepCode. Это средство семантического анализа кода также значительно ускоряет отладку и рефакторинг; 
• IntelliSense. Помогает программистам в редакторах Visual Studio, Visual Studio Code, Visual FoxPro и др. Предлагает автодополнение и рефакторинг для улучшения структуры кода.

Важно отметить, что ИИ-инструменты для рефакторинга продолжают развиваться. Поэтому регулярно появляются новые инструменты и функции, улучшающие эффективность этого процесса.

Искусственный интеллект и разработка мобильных приложений

Разработку мобильных приложений сегодня невозможно представить без ИИ. Алгоритмы персонализированных рекомендаций, голосовые ассистенты, мобильная съемка высокого качества, распознавание лиц и изображений, понимание естественной речи – все эти возможности ИИ изменили юзабилити смартфонов навсегда. 

Более того, ИИ помогает мобильным приложениям предугадывать потребности пользователей и автоматизировать рутинные задачи. Прогнозирование поведенческих факторов, анализ данных и автоматизация практически любых активностей открывают новые возможности для бизнеса, обучения, науки, развлечений и т.д. 

Для разработки мобильных приложений с ИИ специалистам сегодня доступны очень разнообразные инструменты и платформы. В частности, Google Cloud AI и AWS AI Services предлагают широкий спектр ИИ-сервисов “из коробки”. В то же время библиотеки типа Core ML, TensorFlow Lite и PyTorch Mobile позволяют реализовывать модели машинного обучения непосредственно на мобильных устройствах.

Нет сомнений, что мы наблюдаем только первые шаги развития разумных алгоритмов в мобильном сегменте. Разработка приложений с интеграцией ИИ стремительно развивается. На сегодня можно только представить, как новейшие технологии изменят опыт пользования смартфонами уже в ближайшие годы. Искусственный интеллект будет доступен каждому. А главное – он станет более эффективным и безопасным. 

Инструменты искусственного интеллекта для работы с большими данными

Именно ИИ является ключевым инструментом в обработке и анализе Big Data, предоставляя возможности автоматизации, выявления закономерностей, прогнозирования и аналитики. Благодаря алгоритмам машинного обучения, огромные объемы данных становятся источником ценных инсайтов, способствующих принятию обоснованных решений.

ИИ автоматизирует рутинные процессы, такие как очистка, подготовка и интеграция данных. Это в разы сокращает время, необходимое для анализа. Алгоритмы машинного обучения способны масштабироваться, обрабатывая петабайты данных, что является непосильной задачей для ручной обработки. 

Инструменты для работы с Big Data на базе ИИ

• Облачные платформы с гиперскейлерами

Такие решения как AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform и Microsoft Azure предлагают широкий спектр инструментов и сервисов для Big Data и ИИ, включая:

• Обслуживание машинного обучения (Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning).
• Инструменты обработки данных (Amazon EMR, Google Cloud Dataproc, Azure HDInsight).
• Службы анализа данных (Amazon QuickSight, Google Cloud BigQuery, Azure Synapse Analytics).

• Apache Spark

Мощная платформа для обработки Big Data, которая предлагает библиотеки машинного обучения (MLlib) для анализа данных. Предоставляет богатый набор высокоуровневых API для различных языков программирования, таких как Scala, Python, Java и R, а также включает в себя различные библиотеки для потоковой обработки данных, машинного обучения, графовых вычислений и обработки SQL-запросов. 

• TensorFlow 

Это открытая библиотека для машинного обучения от Google. Она позволяет разработчикам создавать и обучать нейронные сети для различных задач, включая распознавание образов, обработку естественного языка и аналитику данных. TensorFlow используется для анализа Big Data благодаря своей способности параллельно обрабатывать большие объемы информации в распределенных системах.

• PyTorch

Еще одна популярная библиотека машинного обучения, разработана инженерами Facebook. Используется для создания и обучения моделей нейронных сетей с высокой гибкостью. PyTorch предлагает мощные инструменты для аналитики Big Data и обучения на них умных алгоритмов.

• Julius AI

Это интеллектуальный инструмент Data Science, интерпретирующий, анализирующий и визуализирующий сложные данные интуитивно понятным и удобным способом. Он позволяет пользователям загружать файлы, создавать графики, строить модели прогнозирования и получать экспертный анализ с помощью простых запросов. 

Следует помнить, что качество данных напрямую влияет на результат работы ИИ. Поэтому первоочередной задачей при работе с Big Data остается качественная обработка информации.

Искусственный интеллект в обеспечении безопасности программного обеспечения

Технологии ИИ открывают принципиально новые возможности в сфере противодействия сложным и изменчивым киберугрозам. Разумные алгоритмы позволяют автоматизировать рутинные задачи, выявлять аномалии и прогнозировать потенциальные атаки, что значительно повышает уровень защиты информационных систем.

Одним из ключевых преимуществ ИИ является способность анализировать огромные объемы данных, такие как сетевой трафик, журналы событий и логи поведения пользователей. Это позволяет выявлять аномалии, которые могут свидетельствовать о кибератаке, даже если она тщательно скрыта от традиционного мониторинга. Алгоритмы машинного обучения способны находить сложные закономерности, незаметные для человеческого глаза.

ИИ не только обнаруживает текущие угрозы, но и помогает предвидеть будущие. Анализируя исторические данные о кибератаках, ИИ может прогнозировать возможные сценарии и помогать организациям принимать активные меры противодействия. Также, ИИ может моделировать киберугрозы, обнаруживая уязвимости систем и позволяя их своевременно устранять.

Автоматизация реагирования на инциденты – еще одна важная функция ИИ в кибербезопасности. Алгоритм может автоматически блокировать вредоносный трафик, изолировать зараженные устройства и выполнять другие действия, необходимые для быстрого реагирования на кибератаку. Это позволяет минимизировать убытки и сократить время, необходимое для восстановления нормальной работы.

Популярные решения для кибербезопасности на базе ИИ

На сегодня в индустрии кибербезопасности сложился целый спектр инструментов и решений на базе ИИ: системы выявления вторжений, инструменты анализа поведения пользователей, платформы анализа угроз, а также антивирусное ПО с функционалом на основе умных алгоритмов. Можем привести несколько популярных решений на рынке. 

• Darktrace. Эта платформа использует алгоритмы самообучения для обнаружения киберугроз и реагирования на них в реальном времени. Система анализирует данные из различных источников, включая облачные службы, системы электронной почты и устройства IoT.
• CrowdStrike Falcon. Это комплексное облачное решение, которое использует возможности ИИ и машинного обучения для защиты от сложных киберугроз.
• Cylance. Данное решение применяет искусственный интеллект для обнаружения и предотвращения угроз до их выполнения. Платформа анализирует поведение софта на основе моделей машинного обучения и выявляет потенциальные угрозы. 
• Vectra AI. Использует искусственный интеллект для выявления и реагирования на киберугрозы в реальном времени. Этот инструмент анализирует сетевой трафик и выявляет аномалии, которые могут указывать на потенциальные опасности.
• FortiAI. Этот инструмент также использует глубокое обучение для выявления и предотвращения киберугроз. Платформа анализирует сетевой трафик и выявляет аномалии, которые могут указывать на потенциальные проблемы для минимизации рисков. 

Машинное обучение и ИИ для разработчиков: с чего начать

Использование ИИ в разработке открывает новые горизонты создания IT-продуктов. Как минимум, оно упрощает, удешевляет и ускоряет цикл разработки, автоматизирует рутину и помогает обеспечить техническое качество. Чтобы успешно воспользоваться этими возможностями, разработчику следует четко определить свои цели, выбрать соответствующие инструменты и постепенно интегрировать их в рабочие процессы.

Прямо сейчас на рынке доступны десятки разнообразных платформ для разработчиков с ИИ. Исследование возможностей этих инструментов может быть не менее крупной задачей, чем сама работа над кодом. Советуем не хвататься за все сразу, а сначала сосредоточиться на областях, где ИИ может принести наибольшую пользу. К примеру, автоматизация рутинных операций, настройка автогенерации кода, упрощение документации, ревью, тестирования и т.д. Как показывает практика, постепенно каждый специалист формирует для себя индивидуальный стек ИИ-инструментов и собственный стиль работы с ними. 

Понимание основ машинного обучения (ML) критически важно для эффективного использования ИИ-инструментов. Сегодня каждому разработчику необходимо понимать основные концепции, такие как обучение с учителем, обучение без учителя и глубокое обучение. 

Выбор подходящих инструментов и платформ является следующим шагом. Начать стоит с самых доступных библиотек ML, а также облачных платформ и инструментов, таких как TensorFlow, PyTorch, AWS, Google Cloud, Azure и т.д. Базовое понимание возможностей популярнейших инструментов существенно поможет в будущем.

Первый опыт практического применения ИИ в разработке программного обеспечения лучше получать в небольших проектах. Как пример, попробуйте создать простой классификатор изображений или модель прогнозирования. Создайте MVP приложения с подобным функционалом – на нынешнем уровне развития соответствующих библиотек это достаточно простая задача для инженера ПО. 

Используйте лучшие практики, такие как фокус на качественных данных, использование предварительно обученных моделей, тщательное тестирование и оценка, а также непрерывное обучение. Эти шаги помогут овладеть функционалом ИИ и применять его в реальных проектах с максимальной эффективностью. 

Будущее ИИ в разработке программного обеспечения

Последние два года были революционными для всей IT-отрасли: искусственный интеллект задел и видоизменил практически все аспекты работы над продуктами. Прошлогодний международный опрос GitHub показал, что более 97% IT-специалистов тем или иным образом используют ИИ в своей работе. В опросе приняли участие инженеры ПО, программисты, дизайнеры ПО, специалисты Data Science и многие другие профессионалы. 

Однако опрос показал устойчивый тренд: несмотря на несомненные преимущества применения ИИ в разработке, внедрение ИИ-инструментов на уровне компаний протекает довольно медленно. Подавляющее большинство респондентов (59-88%) на всех рынках сообщили, что их компании либо "активно поощряют", либо "разрешают" использование данных технологий. И это очевидная точка роста для всей индустрии: для максимизации преимуществ ИИ организации должны иметь дорожную карту, четкую стратегию и политику его применения. 

Как будет развиваться индустрия ИИ для программирования в ближайшие два-три года? Мы можем назвать следующие тренды: 

• Распространение генеративного ИИ

Инструменты наподобие GitHub Copilot выйдут за пределы простой генерации фрагментов кода. Они смогут анализировать большие кодовые базы, понимать сложную документацию и интегрироваться со сторонними сервисами. Это позволит автоматизировать создание целых функциональных модулей, значительно ускоряя процесс разработки.

• Особое внимание к метрикам и контролю

По мере роста интереса к технологии организации начнут активно использовать платформы Software Engineering Intelligence (SEI) для анализа и измерения эффективности внедрения ИИ. Это позволит отслеживать влияние ИИ на качество кода, скорость разработки и соответствие бизнес-целям.

• Новые узкие места в проектах

Ускорение кодинга с помощью ИИ выявит проблемы на других этапах разработки, таких как тестирование, безопасность и деплоймент. Компаниям придется инвестировать в автоматизацию этих процессов, чтобы не сдерживать общую скорость разработки. То есть необходимо будет выравнивать все этапы разработки программного продукта.

• Приоритет безопасности

С ростом роли ИИ кибербезопасность выйдет на первый план. ИИ-инструменты будут широко применяться для анализа поведения приложений и выявления уязвимостей, но преступники тем временем будут применять ИИ для проведения атак. Поэтому компании будут активно инвестировать в новейшие средства защиты, а команды безопасности сами начнут использовать ИИ для обнаружения и нейтрализации угроз.

• ИИ не заменит разработчиков

Несмотря на мощные возможности, ИИ никогда не сможет полностью заменить разработчиков. Создание ПО включает не только написание кода, но и проектирование, тестирование, отладку и коммуникацию. Эти задачи требуют творческого мышления и человеческого взаимодействия, что пока недоступно для ИИ. Программисты, в свою очередь, смогут сместить фокус с рутинного написания кода к созданию уникального продукта.

Технологии развиваются слишком быстро. Так что будущее невозможно предсказать, сейчас любая идея имеет шанс “выстрелить”. И если у вас есть замысел для IT-продукта, который может изменить будущее вашего бизнеса, или вы хотите обсудить конкретный запрос на разработку – не теряйте времени, обращайтесь за консультацией к WEZOM прямо сейчас. Наша команда с радостью поделится собственным опытом применения ИИ, сориентирует в проблемных вопросах и подскажет оптимальные решения.