Як штучний Інтелект трансформує процес розробки ПЗ: із промпту в код

Усього 5-7 років тому використання штучного інтелекту в розробці софту було швидше фантастикою, ніж робочим концептом. Але сьогодні це рутина – асистенти та інструменти на базі ШІ доступні буквально кожному розробнику. Світ IT змінився назавжди. 

Нині застосування штучного інтелекту в програмуванні відкриває для розробників безліч революційних можливостей: від автоматизації рутинних завдань, до генерації високоякісного коду та контролю якості. У цій статті ми розглянемо ключові інструменти ШІ, які вже сьогодні змінюють підходи до кодування, тестування та налагодження програмного забезпечення. Ви дізнаєтесь, як ШІ підвищує продуктивність процесу розробки, покращує якість IT-продуктів та дозволяє розробникам зосередитися на більш творчих та стратегічних завданнях. 

Що таке інструменти ШІ для розробників?

Ми говоримо про широкий спектр рішень на базі розумних алгоритмів, що можуть виконувати ті чи інші завдання у процесі створення ПЗ. Давайте розберемо основні інструменти для розробників з використанням ШІ, розіб’ємо їх по категоріях. 

• Засоби генерації та автодоповнення коду. Ці інструменти використовують моделі машинного навчання, щоб передбачати та генерувати код на основі контексту, коментарів або існуючого коду. Вони діють як "розумні" асистенти, які допомагають розробникам писати код швидше та ефективніше. Найпопулярніші рішення у цій категорії: GitHub Copilot, Tabnine, Codeium, Replit, Amazon CodeWhisperer тощо. 
• Інструменти тестування та налагодження. Подібні рішення використовують ШІ для автоматизації процесів тестування та налагодження коду. Вони можуть генерувати модульні тести, виявляти потенційні помилки та вразливості, а також пропонувати автоматичні виправлення. Типові приклади таких інструментів: Diffblue Cover, Applitools, DeepSource, AskCodi, Snyk та інші. 
• Засоби аналізу та покращення коду. Такі інструменти використовують ШІ для аналізу коду на відповідність найкращим практикам та стандартам кодування, Вони можуть виявляти дублікати коду, проблеми з продуктивністю та інші фактори, що впливають на якість продукту. Популярні рішення у цій сфері: Codiga, SonarQube, DeepCode тощо.
• Інструменти для ведення документації. Ця категорія охоплює рішення, які використовують ШІ для автоматизації, поліпшення та спрощення процесу створення/підтримки документації програмного забезпечення. Навіть базовий ChatGPT може істотно спростити підготовку документів та супровід проєкту. Існують також спеціалізовані рішення для розробки, такі як Mintlify та Scribe.
• Інструменти для управління проєктами. Окремий клас рішень, що застосовує ШІ для автоматизації завдань управління проєктами, таких як планування, відстеження прогресу та звітування. Вони можуть допомагати прогнозувати терміни спринтів, оптимізувати ресурси та виявляти ризики. Популярні рішення з ШІ у цій категорії: ClickUp, Stepsize AI, Atlassian тощо. 

Надалі ми розберемо деякі наведені програми на основі штучного інтелекту для розробників більш детально, відповідно до їх функцій. 

Інструменти ШІ для автоматизації кодування

Безсумнівно, засоби ШІ для автоматизації кодування стають все більш важливими в роботі кожного розробника. Вдала підказка від чат-бота чи влучне автодоповнення можуть заощадити програмісту декілька годин робочого часу, або ж принаймні підштовхнути його у пошуку правильних рішень. Як ШІ допомагає створювати код? Назвемо основні шляхи. 

• Автодоповнення. ШІ аналізує контекст коду та пропонує завершення рядків, функцій або навіть цілих блоків коду. Це значно прискорює процес кодування та зменшує кількість помилок друку.
• Генерація коду за описом. Розробник може описати цільове призначення коду, використовуючи природну мову, і ШІ достатньо ефективно згенерує його. Це особливо корисно для швидкого створення прототипів або виконання рутинних завдань.
• Рекомендації щодо коду. ШІ може аналізувати код розробника і пропонувати покращення, виявляти потенційні помилки або вразливості. Це допомагає підтримувати високу якість коду та дотримуватися найкращих практик програмування.
• Перетворення коду. ШІ може застосовуватись для переведення коду між різними мовами програмування, або для здійснення рефакторингу.

Популярні інструменти автоматичного кодування

• GitHub Copilot. Це популярне рішення від найбільшої платформи спільного кодингу, що працює на моделі OpenAI Codex. “Другий пілот” пропонує автодоповнення коду в реальному часі, генерує цілі блоки коду на основі коментарів або контексту. Він також підтримує широкий спектр мов програмування та інтегрується з популярними IDE.
• Tabnine. Цей ШІ-асистент використовує моделі машинного навчання для передбачення та завершення коду. У своїх рекомендаціях з автодоповнення він здатний враховувати індивідуальний стиль кодингу та проєктів кожного окремого розробника. Він також вміє генерувати код із промпта та збирати статистику використання, підтримує безліч мов програмування. 
• Codeium. Це безплатний інструмент ШІ, що пропонує можливості автозавершення коду, генерацію тестів, підтримку через Discord-спільноту та можливість використовувати природну мову для написання коментарів. Підтримує понад 40 мов програмування.
• Replit. Це комплексне онлайн-середовище розробки, що пропонує програмістам вбудованого ШІ-помічника Ghostwriter. Він може генерувати та інтерпретувати код, надавати автодоповнення, виправляти помилки тощо. Підтримує понад 50 мов програмування
• Amazon CodeWhisperer. Це популярний сервіс від Amazon Web Services (AWS), який пропонує рекомендації щодо коду в реальному часі. Він також вміє сканувати код на наявність проблем безпеки та пропонувати виправлення. Інтегрується з AWS IDE та іншими сервісами Amazon, підтримує популярні мови програмування та фреймворки.

Відтак автоматизація розробки за допомогою ШІ вже стала буденністю. Сьогодні  Програмісти можуть обрати собі ШІ-асистента з генерацією коду під будь-які потреби та завдання. 

ШІ для тестування програмного забезпечення

Водночас штучний інтелект змінює підходи до тестування софту, спрощуючи контроль якості. ШІ допомагає автоматизувати рутинні завдання, такі як генерація тестових випадків та аналітика результатів, що звільняє час тестувальників для більш складних завдань.

ШІ допомагає підтримувати актуальність тестових скриптів, автоматично адаптуючи їх до змін у коді чи інтерфейсі, що зменшує необхідність ручного втручання. Крім того, алгоритми можуть прогнозувати можливі помилки на основі аналізу минулих даних, дозволяючи тестувальникам зосередитися на критичних областях.

Популярні інструменти для тестування на базі ШІ

• Diffblue Cover. Це рішення автоматично генерує модульні тести для коду Java, допомагає виявляти помилки та покращувати якість коду.
• Applitools. Ця платформа застосовує ШІ для візуального тестування UI, допомагає виявляти візуальні регресії та інші проблеми з інтерфейсом.
• Testim. Дане рішення використовує ШІ для створення та підтримки автоматизованих тестів додатків. Допомагає зменшити час, необхідний для створення та підтримки тестів.
• Zaptest. Цей інструмент використовує ШІ для створення тестових сценаріїв, виявлення помилок та оптимізації процесу тестування. Пропонує кросплатформове тестування, підтримує ШІ помічника Copilot.

Цей перелік можна було б продовжувати. Штучний інтелект в автоматизації тестування продовжує стрімко розвиватися, і ми очікуємо появи ще більш потужних інструментів в осяжному майбутньому.

Як ШІ допомагає у налагодженні

Сучасні алгоритми штучного інтелекту для програмістів відкривають нові можливості для розробників, дозволяючи швидше та ефективніше виправляти помилки. Розумні алгоритми дають в області дебагінгу низку переваг: 

• Автоматичне виявлення аномалій. ШІ може аналізувати код і результати його виконання, аби виявляти незвичайні патерни або аномалії, які можуть вказувати на помилки.
• Прогнозування потенційних помилок. Моделі машинного навчання можуть аналізувати історію коду та попередні помилки, аби прогнозувати, де можуть виникнути нові проблеми.
• Інтелектуальний аналіз логів. ШІ може автоматично аналізувати великі обсяги лог-файлів, виявляючи важливі повідомлення про помилки та зв'язки між ними, що допомагає швидше зрозуміти причину проблеми.
• Автоматичне виправлення помилок. Деякі інструменти ШІ можуть не просто виявляти помилки, але й пропонувати або навіть автоматично застосовувати виправлення.
• Прискорення процесу дебагінгу. ШІ автоматизує низку рутинних завдань, пов'язаних з дебагінгом, що дозволяє розробникам зосередитися на більш складних аспектах роботи.

Популярні інструменти автоматичного дебагінгу на базі ШІ

• DeepSource. Ця платформа використовує аналіз коду на основі ШІ для виявлення потенційних проблем та вразливостей. Пропонує автоматичні виправлення і рекомендації з поліпшення коду.
• SonarQube. Дане рішення може забезпечити постійний аналіз якості коду, аби фіксувати помилки та вразливості. Платформа може виявляти потенційні проблеми до того, як вони призведуть до серйозних збоїв.
• Чат-боти на базі великих мовних моделей (LLM). Навіть рішення загального призначення, такі як ChatGPT та Gemini, можуть ефективно застосовуватись для аналізу коду, пошуку помилок та пояснення потенційних причин їх виникнення. Їх можливостей може вистачити для роботи з невеликими проєктами. 

ШІ та оптимізація продуктивності софту

Неефективний код може суттєво вплинути на швидкодію та юзабіліті ПЗ. Застарілі кодові бази або неоптимальні алгоритми можуть сповільнювати роботу софту, особливо в міру зростання обсягів даних, з якими він працює. Для подолання цієї проблеми розробники вдаються до рефакторингу (оптимізації та очищення) кодової бази. Сьогодні штучний інтелект для покращення коду дозволяє радикально спростити, чи навіть автоматизувати рефакторинг на декількох напрямках: 

• Аналіз коду. ШІ може автоматично аналізувати код, виявляти проблеми та надавати рекомендації для оптимізації. Це включає виявлення “мертвого коду”, складних ділянок для спрощення та потенційних помилок.
• Оцінка продуктивності. Деякі інструменти можуть аналізувати продуктивність коду та пропонувати покращення для збільшення ефективності та швидкодії додатку.
• Автоматичний рефакторинг. Деякі інструменти на основі ШІ можуть автоматично виконувати рефакторингові операції, такі як перейменування змінних, поділ великих методів на менші, видалення дублювання коду тощо. Це зменшує час, необхідний для виконання рутинних завдань.
• Тестування та верифікація. ШІ може автоматично генерувати тестові сценарії для верифікації правильності коду після рефакторингу, що допомагає уникнути нових помилок.
• Підказки та пропозиції. ШІ може надавати підказки та пропозиції, допомагаючи розробникам писати більш чистий та ефективний код від самого початку.

Розробникам доступні декілька інструментів на основі ШІ, які використовуються для рефакторингу коду:

• Codota (Tabnine). Поєднує методи аналізу, обробки природної мови й машинного навчання задля вивчення коду й створення пропозицій з генерації/рефакторингу;
• Sourcery. Інструмент автоматичного рев’ю коду, що може ефективно застосовуватись для рефакторингу, пошуку багів тощо;
• DeepCode. Цей засіб семантичного аналізу коду також значно прискорює налагодження й рефакторинг; 
• IntelliSense. Допомагає програмістам у редакторах Visual Studio, Visual Studio Code, Visual FoxPro тощо. Пропонує автодоповнення та рефакторинг для покращення структури коду.

Важливо зазначити, що ШІ-інструменти для рефакторингу продовжують розвиватися. Тому регулярно з'являються нові інструменти та функції, що покращують ефективність цього процесу.

Штучний інтелект і розробка мобільних додатків

Розробку мобільних додатків сьогодні неможливо уявити без ШІ. Алгоритми персоналізованих рекомендацій, голосові асистенти, мобільна зйомка високої якості, розпізнавання облич та зображень, розуміння природної мови – усі ці можливості ШІ змінили юзабіліті смартфонів назавжди. 

Понад те, ШІ допомагає мобільним додаткам передбачати потреби користувачів та автоматизувати рутинні завдання. Прогнозування поведінкових факторів, аналіз даних та автоматизація практично будь-яких активностей відкривають нові можливості для бізнесу, навчання, науки, розваг тощо. 

Для розробки мобільних додатків з ШІ фахівцям нині доступні дуже різноманітні інструменти та платформи. Зокрема, Google Cloud AI та AWS AI Services пропонують широкий спектр ШІ-сервісів “з коробки”. Водночас бібліотеки на кшталт Core ML, TensorFlow Lite та PyTorch Mobile дозволяють реалізовувати моделі машинного навчання безпосередньо на мобільних пристроях.

Немає сумнівів, що ми спостерігаємо лише перші кроки розвитку розумних алгоритмів у мобільному сегменті. Розробка додатків з інтеграцією ШІ стрімко розвивається. Наразі можна лише уявити, як новітні технології змінять досвід користування смартфонами вже в найближчими роками. Штучний інтелект буде доступний кожному. А головне – він стане ефективнішим та безпечнішим. 

Інструменти штучного інтелекту для роботи з великими даними

Саме ШІ є ключовим інструментом в обробці та аналізі Big Data, надаючи можливості для автоматизації, виявлення закономірностей, прогнозування та аналітики. Завдяки алгоритмам машинного навчання величезні обсяги даних стають джерелом цінних інсайтів, що сприяють прийняттю обґрунтованих рішень.

ШІ автоматизує рутинні процеси, такі як очищення, підготовка та інтеграція даних. Це в рази скорочує час, необхідний для аналізу. Алгоритми машинного навчання здатні масштабуватися, обробляючи петабайти даних, що є непосильним завданням для ручної обробки. 

Інструменти для роботи з Big Data на базі ШІ

• Хмарні платформи з гіперскейлерами

Такі рішення як AWS (Amazon Web Services), Google Cloud Platform та Microsoft Azure пропонують широкий спектр інструментів та сервісів для Big Data та ШІ, включаючи:

• Сервіси машинного навчання (Amazon SageMaker, Google Cloud AI Platform, Azure Machine Learning).
• Інструменти для обробки даних (Amazon EMR, Google Cloud Dataproc, Azure HDInsight).
• Сервіси аналізу даних (Amazon QuickSight, Google Cloud BigQuery, Azure Synapse Analytics).

• Apache Spark

Потужна платформа для обробки Big Data, який має бібліотеки машинного навчання (MLlib) для аналізу даних. Надає багатий набір високорівневих API для мови програмування, таких як Scala, Python, Java та R, а також включає різні бібліотеки для потокової обробки даних, машинного навчання, графових обчислень та обробки SQL-запитів. 

• TensorFlow 

Це відкрита бібліотека для машинного навчання від Google. Вона дозволяє розробникам створювати та навчати нейронні мережі для різних завдань, включаючи розпізнавання образів, обробку природної мови та аналітику даних. TensorFlow використовується для аналізу Big Data завдяки своїй здатності паралельно обробляти великі обсяги інформації на розподілених системах.

• PyTorch

Ще одна популярна бібліотека машинного навчання, розроблена інженерами Facebook. Використовується для створення та навчання моделей нейронних мереж з високою гнучкістю. PyTorch пропонує потужні інструменти для аналітики Big Data та навчання на них розумних алгоритмів.

• Julius AI

Це інтелектуальний інструмент Data Science, який інтерпретує, аналізує та візуалізує складні дані інтуїтивно зрозумілим і зручним способом. Він дозволяє користувачам завантажувати файли, створювати графіки, будувати моделі прогнозування та отримувати експертний аналіз даних за допомогою простих запитів. 

Варто пам’ятати, що якість даних напряму впливає на результат роботи ШІ. Тому першочерговим завданням при роботі з Big Data залишається якісна обробка інформації.

Штучний інтелект у забезпеченні безпеки програмного забезпечення

Технології ШІ відкривають принципово нові можливості у сфері протидії складним та мінливим кіберзагрозам. Розумні алгоритми дозволяють автоматизувати рутинні завдання, виявляти аномалії та навіть прогнозувати потенційні атаки, що значно підвищує рівень захисту інформаційних систем.

Однією з ключових переваг ШІ є здатність аналізувати величезні обсяги даних, такі як мережевий трафік, журнали подій та логи поведінки користувачів. Це дозволяє виявляти аномалії, які можуть свідчити про кібератаку, навіть якщо вона ретельно прихована від традиційного моніторингу. Алгоритми машинного навчання здатні знаходити складні закономірності, непомітні для людського ока.

ШІ не лише виявляє поточні загрози, але й допомагає передбачати майбутні. Аналізуючи історичні дані про кібератаки, ШІ може прогнозувати можливі сценарії та допомагати організаціям вживати активних заходів протидії. Також, ШІ може моделювати кіберзагрози, виявляючи вразливості систем та дозволяючи їх своєчасно усунути.

Автоматизація реагування на інциденти – ще одна важлива функція ШІ в кібербезпеці. Алгоритм може автоматично блокувати шкідливий трафік, ізолювати заражені пристрої та виконувати інші дії, необхідні для швидкого реагування на кібератаку. Це дозволяє мінімізувати збитки та скоротити час, необхідний для відновлення нормальної роботи.

Популярні рішення для кібербезпеки на базі ШІ

Наразі у сфері кібербезпеки склався цілий спектр інструментів та рішень на базі ШІ: системи виявлення вторгнень, інструменти аналізу поведінки користувачів, платформи аналізу загроз, а також антивірусне ПЗ із функціоналом на основі розумних алгоритмів. Можемо навести декілька популярних рішень на ринку.

• Darktrace. Ця платформа використовує алгоритми самонавчання для виявлення кіберзагроз і реагування на них у реальному часі. Система аналізує дані з різних джерел, включаючи хмарні служби, системи електронної пошти та пристрої IoT.
• CrowdStrike Falcon. Це комплексне хмарне рішення, яке використовує можливості ШІ та машинного навчання для захисту від складних кіберзагроз.
• Cylance. Дане рішення застосовує штучний інтелект для виявлення та запобігання загрозам до їхнього виконання. Платформа аналізує поведінку софту на основі моделей машинного навчання та виявляє потенційні загрози. 
• Vectra AI. Використовує штучний інтелект для виявлення та реагування на кіберзагрози в реальному часі. Цей інструмент аналізує мережевий трафік та виявляє аномалії, які можуть вказувати на потенційні небезпеки.
• FortiAI. Цей інструмент також використовує глибоке навчання для виявлення та запобігання кіберзагрозам. Платформа аналізує мережевий трафік та виявляє аномалії, які можуть вказувати на потенційні проблеми задля мінімізації ризиків. 

Машинне навчання та ШІ для розробників: з чого почати

Застосування ШІ в розробці відкриває нові горизонти створення IT-продуктів. Щонайменше, воно спрощує, здешевшує та прискорює цикл розробки, автоматизує рутину та допомагає забезпечити технічну якість. Аби успішно скористатися цими можливостями, розробнику варто чітко визначити визначити свої цілі, обрати відповідні інструменти та поступово інтегрувати їх у робочі процеси.

Просто зараз на ринку доступні десятки різноманітних платформ для розробників з ШІ. Дослідження можливостей цих інструментів може бути не менш великим завданням, ніж сама робота над кодом. Радимо не хапатися за все одразу, а спершу зосередитись на областях, де ШІ може принести найбільшу користь. Наприклад, автоматизація рутинних операцій, налаштування автогенерації коду, спрощення документації, рев’ю, тестування тощо. Як показує практика, поступово кожен фахівець формує для себе індивідуальний стек ШІ-інструментів та власний стиль роботи з ними. 

Розуміння основ машинного навчання (ML) є критично важливим для ефективного використання ШІ-інструментів. Сьогодні кожному розробнику необхідно розуміти основні концепції, такі як навчання з учителем, навчання без вчителя та глибоке навчання. 

Вибір відповідних інструментів та платформ є наступним кроком. Починати варто з найдоступніших бібліотек ML, а також хмарних платформ, таких як TensorFlow, PyTorch, AWS, Google Cloud, Azure тощо. Базове розуміння можливостей найпопулярніших інструментів істотно допоможе у майбутньому.

Перший досвід практичного застосування ШІ в розробці програмного забезпечення краще отримувати у невеликих проєктах. Як приклад, спробуйте створити простий класифікатор зображень або модель прогнозування. Створіть MVP додатку з подібним функціоналом – на сучасному рівні розвитку відповідних бібліотек це доволі просте завдання для інженера ПЗ. 

Застосовуйте найкращі практики, такі як фокус на якісних даних, використання попередньо навчених моделей, ретельне тестування та оцінка, а також безперервне навчання. Ці кроки допоможуть опанувати функціонал ШІ та застосовувати його у реальних проєктах з максимальною ефективністю. 

Майбутнє ШІ у розробці програмного забезпечення

Останні два роки були революційними для усієї IT-галузі: штучний інтелект зачепив та видозмінив практично усі аспекти роботи над продуктами. Минулорічне міжнародне опитування GitHub показало, що понад 97% IT-фахівців тим чи іншим чином використовують ШІ у своїй роботі. В опитуванні взяли участь інженери ПЗ, програмісти, дизайнери ПЗ, фахівці Data Science тощо. Практично усі респонденти відзвітували, що ШІ допомагає їм працювати продуктивніше, використовуючи заощаджений час для проєктування систем, більш плідної співпраці та відточування продукту під потреби клієнтів.

Однак опитування показало стійкий тренд: попри безсумнівні переваги застосування ШІ у розробці, впровадження ШІ-інструментів на рівні компаній відбувається доволі повільно. Переважна більшість респондентів (59-88%) на всіх ринках повідомили, що їхні компанії або “активно заохочують”, або “дозволяють” використання даних технологій. І це очевидна точка зростання для усієї індустрії: задля максимізації переваг ШІ організації повинні мати дорожню карту, чітку стратегію та політику його застосування. 

Як буде розвиватись індустрія ШІ для програмування в найближчі два-три роки? Ми можемо навести такі тренди:

• Поширення генеративного ШІ

Інструменти на кшталт GitHub Copilot вийдуть за межі простого генерування фрагментів коду. Вони зможуть аналізувати великі кодові бази, розуміти складну документацію та інтегруватися зі сторонніми сервісами. Це дозволить автоматизувати створення цілих функціональних модулів, значно прискорюючи процес розробки.

• Підвищена увага до вимірювання та контролю

За мірою зростання інтересу до технології організації почнуть активно використовувати платформи Software Engineering Intelligence (SEI) для аналізу та вимірювання ефективності впровадження ШІ. Це дозволить відстежувати вплив ШІ на якість коду, швидкість розробки та відповідність бізнес-цілям. Важливим стане питання управління, аби не допустити некоректного використання ШІ.

• Нові вузькі місця у проєктах 

Прискорення кодування за допомогою ШІ виявить проблеми в інших етапах розробки, таких як тестування, безпека та деплоймент. Компаніям доведеться інвестувати в автоматизацію цих процесів, щоб не стримувати загальну швидкість розробки. Тобто, необхідно буде вирівнювати всі етапи розробки програмного продукту.

• Пріоритет безпеки

Зі зростанням ролі ШІ кібербезпека вийде на перший план. ШІ-інструменти будуть широко застосовуватись для аналізу поведінки додатків та виявлення вразливостей, але злочинці водночас  будуть застосовувати ШІ для проведення атак. Тому компанії будуть активно інвестувати в новітні засоби захисту, а команди безпеки самі почнуть використовувати ШІ для виявлення та нейтралізації загроз.

• ШІ не замінить розробників

Попри потужні можливості, ШІ ніколи зможе повністю замінити розробників. Створення ПЗ включає не лише написання коду, а й проєктування, тестування, налагодження та комунікацію. Ці завдання вимагають творчого мислення та людської взаємодії, що наразі недоступно для ШІ. Програмісти, своєю чергою, зможуть змістити фокус з рутинного написання коду до створення унікального продукту.

Технології розвиваються занадто швидко. Тож майбутнє неможливо передбачити, зараз будь-яка ідея має шанс “вистрілити”. І якщо ви маєте задуму для IT-продукту, що може змінити майбутнє вашого бізнесу, чи хочете обговорити конкретний запит на розробку – не втрачайте часу, звертайтеся по консультацію до WEZOM просто зараз. Наша команда радо поділиться власним досвідом застосування ШІ, зорієнтує у проблемних питаннях та підкаже оптимальні рішення.