Преимущества и перспективы искусственного интеллекта в разработке ПО

AI прошел долгий путь от научной фантастики и теорий до внедрения во многие сферы повседневной жизни. Такая блестящая эволюция стала возможной благодаря усилиям как ученых, так и инженеров-программистов. Однако развитие искусственного интеллекта и машинного обучения не останавливается. Технологии искусственного интеллекта постепенно проникают в новые области интересов и находят новые применения в уже существующих областях. Давайте посмотрим, как AI и ML взаимодействуют со своим «очагом и домом» — областью программной инженерии.

Искусственный интеллект (Artificial intelligence) — одна из древнейших концепций, восходящая к древним временам и мифам. Однако только в 20 веке старые идеи и грубые прототипы получили практическое воплощение. Многие выдающиеся математики, логики и ученые-компьютерщики объединили свои усилия, чтобы определить понятия «рассуждения» и «обучения» в контексте компьютеров. Работы Алана Тьюринга, Артура Сэмюэля, Тома М. Митчелла и многих других создали основу для развития технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, компьютерных алгоритмов и языков программирования в целом.

Общепризнанными чертами, определяющими ИИ, являются способность решать сложные задачи и способность генерировать информацию на основе исходных параметров. Таким образом, исследователи сосредотачиваются на сходстве между «человеческим» и «машинным» мышлением. Искусственный интеллект также должен иметь способность к обучению, под наблюдением человека или без него.

Благодаря стремительному развитию технологий искусственного интеллекта и машинного обучения они успешно интегрировались во многие ключевые сферы современной жизни. Например, связь между AI и разработкой программного обеспечения превратилась в двустороннее взаимовыгодное сотрудничество. Это означает, что искусственный интеллект имеет два основных уровня взаимодействия с разработкой программного обеспечения.

• Это чрезвычайно полезный инструмент, который помогает разработчикам решать многочисленные задачи. ИИ в сочетании с большой вычислительной мощностью и возможностями хранения данных легко превосходит человеческие способности.
• Это объект труда разработчиков программного обеспечения. Инженерам-программистам часто поручают создать AI для конкретных целей или интегрировать существующий ИИ в разрабатываемое решение.

Рассмотрим обе эти области взаимодействия.

Разработчики программного обеспечения овладели искусством обучения и настройки ИИ для различных целей. В целом современный искусственный интеллект обладает беспрецедентными способностями к интеллектуальному анализу, анализу и классификации данных. Эти способности также делают искусственный интеллект отличным помощником, способным понимать запросы и находить решения. Вот несколько примеров использования технологий ИИ в разработке программного обеспечения.

Генерация кода

Современный ИИ может писать код на основе заданных параметров. Результаты, в среднем, вполне удовлетворительные, но недостаточные, чтобы заменить опытного программиста. Однако специализированные ИИ и модели обучения постоянно совершенствуются. Это лишь вопрос времени, когда они станут наравне с младшими специалистами. Такой темп прогресса должен быть четким сигналом для разработчиков программного обеспечения, чтобы они продолжали совершенствовать свои навыки.

Машинописный код по-прежнему требует всесторонней проверки со стороны опытных специалистов, особенно в части его безопасности. В ближайшем будущем эта тенденция может изменить роль разработчиков программного обеспечения. Не исключено, что «написание» будет выполнять AI, а разработчики переключатся на «редактирование» кода. Таким образом, искусственный интеллект будет выполнять большую часть тяжелой и рутинной работы, а инженеры-программисты будут контролировать этот процесс.

Сбор требований

Разработчики часто используют искусственный интеллект для составления набора требований к будущему программному продукту. Это оптимизирует рабочий процесс и уменьшает поток документов, связанных с этой задачей. ИИ оказывается чрезвычайно полезным в сложных проектах со сложными требованиями.

Например, Watson AI, разработанный IBM, особенно полезен для управления требованиями. Кроме того, он эффективно помогает на других этапах жизненного цикла разработки программного обеспечения. Использование искусственного интеллекта устраняет или, по крайней мере, уменьшает потребность в ручном просмотре большого количества бумажной и цифровой документации.

Планирование, оценка и проектирование

Основываясь на собранных требованиях, ИИ может взять на себя остальную часть процесса разработки программного обеспечения. Он более эффективен в задачах, требующих расчетов, таких как оценка затрат и планирование сроков. AI также может определить состав команды разработчиков и количество необходимых специалистов для соблюдения сроков в рамках установленного бюджета.

Разумеется, этот процесс находится под пристальным контролем менеджеров. Таким образом, роль ИИ здесь заключается в том, чтобы делать черновые наброски, а не окончательные планы. AI также может вносить предложения по оптимизации рабочего процесса. Тем не менее, люди по-прежнему имеют последнее слово в отношении рекомендаций ИИ.

Контроль качества и управление обратной связью

Искусственный интеллект также может помочь разработчикам, выполняя сканирование ошибок и ища уязвимости в коде. Инженеры-программисты могут обучать ИИ, используя существующие руководства и контрольные списки для обеспечения безопасности программного обеспечения. Затем любая конкретная компания-разработчик может индивидуально настраивать и улучшать полученные модели машинного обучения. Специалисты могут превратить эти модели в интеллектуальную собственность, обучая их работе с каждым программным продуктом, созданным этой компанией.

ИИ также бесценен для сбора отзывов пользователей и тестировщиков в удобной автоматизированной форме. Он может анализировать отчеты и разделять их на категории в зависимости от характера обратной связи (положительные/отрицательные), серьезности сообщаемой ошибки (критическая/серьезная/незначительная) и других параметров. Полученные структурированные данные будут гораздо полезнее для целей контроля качества, чем масса разрозненных отчетов.

Как было описано выше применительно к разработке программного обеспечения, специалисты используют ИИ для двух основных целей. Одна из целей заключается в том, чтобы искусственный интеллект автоматически выполнял задачи под наблюдением человека или без него. Другая цель состоит в том, чтобы повысить производительность труда людей, помогая им и повышая их способности. Ниже приведены несколько иллюстративных реализаций ИИ в различных областях, помимо разработки программного обеспечения.

• Сбор данных. Одной из основных целей ИИ в настоящее время является сбор огромных объемов необработанных данных в Интернете. Это задача поисковых роботов, которые используются в поисковых системах, включая Google, Bing, Baidu, Yandex и другие. Однако и те, и другие заинтересованные компании, такие как Meta, Twitter, Amazon и др., тоже собирают информацию о своих пользователях. Действия каждого пользователя в Интернете обычно отслеживаются одновременно несколькими компаниями. Результирующий поток данных был бы невозможен без помощи искусственного интеллекта.
• Анализ данных, классификация и статистика. ИИ также отвечает за анализ пользовательских данных в основном в интересах интернет-корпораций. Он определяет модели поведения, привычки и предпочтения для каждой учетной записи пользователя. Полученные данные используются для таргетированной рекламы и других видов персонализированного контента. Последнее особенно актуально в случае с социальными сетями и стриминговыми сервисами.
• Помощники ИИ в смарт-устройствах. Искусственный интеллект часто интегрируют в гаджеты, чтобы сделать их более удобными. Самые распространенные типы — это, конечно же, смартфоны, планшеты и колонки. Это связано с тем, что у них есть необходимое оборудование для прослушивания пользователей и ответа, предпочтительно с использованием голоса, созданного искусственным интеллектом.
• Автономное вождение. Искусственный интеллект позволяет управлять автомобилем с помощью AI в виде автопилота, который можно включать и выключать. Это также позволяет полностью автономно управлять транспортными средствами без водителя в определенных условиях.
• Игры. Одной из первых демонстраций ИИ были шахматные компьютеры. Специализированные версии ИИ также используются для таких настольных игр, как го, нарды и покер. Искусственный интеллект широко используется в индустрии видеоигр, как в однопользовательских, так и в многопользовательских играх. Он управляет врагами, NPC и ботами, чтобы реагировать на действия игроков.
• Написание и поддержание диалога. ChatGPT и его аналоги — самые горячие темы во всех технических новостях в наши дни. Они могут вести письменные беседы с пользователями, и им часто поручают писать письма, статьи и даже научные статьи.
• Создание визуального искусства. Сочетание ИИ и машинного обучения дало художникам и дизайнерам несколько замечательных инструментов. Midjourney, DALL-E 2 и нейронные фильтры в Adobe Photoshop — самые популярные примеры таких инструментов.

Из приведенного выше описания становится ясно, что искусственный интеллект и машинное обучение предлагают множество преимуществ. Большинство из них можно эффективно применять для разработки программного обеспечения. Вот несколько способов, как ИИ улучшает работу инженеров-программистов:

• Точное планирование
• Предсказуемый рабочий процесс
• Информированное принятие решений
• Точные оценки
• Лучшая безопасность и контроль качества
• Снижение рабочей нагрузки

В целом, основные преимущества ИИ и МО в разработке программного обеспечения сводятся к более высокой эффективности и снижению затрат. Искусственный интеллект помогает автоматизировать многие трудоемкие процессы. Это позволяет руководителям переключать специалистов со скучных рутинных задач на более творческие и ответственные поручения.

Кроме того, эти преимущества, предлагаемые AI, позволяют инженерам решать более сложные задачи, которые в противном случае были бы невыполнимыми или чрезвычайно дорогостоящими. В конечном счете, искусственный интеллект позволяет создавать более совершенные версии самого себя. И эти лучшие версии смогут решать еще более сложные задачи, тем самым увеличивая преимущества.

1. Повышение требований к квалификации специалистов. AI — это сложный инструмент, способный выполнять множество задач. Однако, чтобы полностью использовать его потенциал, им должен управлять специалист, обладающий достаточными навыками и опытом. Главное требование – умение с максимальной точностью сформулировать все входные параметры. Другими словами, пользователи должны точно сказать, чего они хотят достичь, и подробно описать это.
2. Расширенные инструменты требуют больших вычислительных мощностей, места для хранения и энергоснабжения. Компания-разработчик программного обеспечения, которая в значительной степени полагается на технологии искусственного интеллекта, должна инвестировать в аппаратное обеспечение высшего уровня. Лучшее оборудование обычно означает, что ИИ будет выполнять свои задачи быстрее. В свою очередь, это ускорит работу команды разработчиков и сократит время выпуска конечного продукта.
3. Дополнительные расходы на лицензирование. Профессиональные инструменты стоят недешево, особенно в сфере разработки программного обеспечения. Коммерческое использование большинства современных решений для искусственного интеллекта и машинного обучения требует огромных затрат. Тем не менее, затраты разумны и более чем оправданы. Инструменты с улучшенным AI быстро окупаются, особенно если их используют опытные инженеры-программисты.

Можно с уверенностью признать, что технологии ИИ — это настоящее и будущее человечества. Они успешно интегрированы как в личные, так и в профессиональные аспекты нашей жизни. Это означает больше работы для разработчиков программного обеспечения, которые создают и внедряют пользовательские AI.

Сочетание искусственного интеллекта, разработки программного обеспечения и машинного обучения становится все более мощным по мере совершенствования технологий с каждым днем. Более того, разработчики программного обеспечения теперь могут использовать специализированные AI для создания других AI. Круг подошёл к концу. Но это также создало основу для постоянной эволюции искусственного интеллекта, позволяя инженерам создавать более совершенные версии ИИ с улучшенными способностями.

Хотя использование ИИ упрощает работу разработчиков программного обеспечения, оно также требует высокого уровня навыков и знаний. Это особенно актуально, когда инженерам необходимо интегрировать искусственный интеллект в собственные программные решения. Мы предлагаем широкий спектр услуг по разработке AI для различных отраслей. Свяжитесь с нами, чтобы использовать преимущества искусственного интеллекта в своем программном обеспечении.

Читайте анонсы наших статей:

Почитать наши архивные публикации можно и в Yandex Q