7 طرق GenAI يمكن أن تساعد في تحسين تطوير البرمجيات

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي المساعدة في كتابة الشبكات الصوتية في نمط شكسبير، ثم تبديل التروس وصياغة خطة أعمال قابلة للتنفيذ استنادًا إلى البيانات الأولية والتحليلات. بالنظر إلى المدخلات والتدريب المناسبين، يمكن أن تساعد GenAI حتى في إنشاء مفهوم منتج، وجمع إعلانات جذاب، وشعار، وخطة تسويقية كاملة مع مشورة التسعير. لذلك ليس امتدادًا أن يكون لديك GenAI فرق تطوير البرامج المساعدة عبر دورة حياة التطوير أو حتى كتابة التعليمات البرمجية في Java أو C++ أو JavaScript أو SQL أو أي لغة تفضلها مؤسستك.

بالنسبة لنظام GenAI، لا يختلف الترميز عن كتابة قصيدة ذات مخطط قافية محدد ومقياس باللغة الإنجليزية أو الإسبانية أو اللاتينية. ويمثل استخدام GenAI للمساعدة في عملية تطوير البرامج فرصة هائلة: يقول محللو PwC أنه من خلال العمل مع أدوات إنشاء التعليمات البرمجية GenAI، يمكن لفريق التطوير رؤية فوائد الأداء من 20% إلى 50% الآن. دعنا نرى كيف يعمل.

ما المقصود بالذكاء الاصطناعي المبتكر؟

الذكاء الاصطناعي التوليدي، أو GenAI، هو تقنية سريعة التطور يمكن أن تساعد في إنشاء محتوى جديد من خلال الاستقراء من بيانات التدريب. تعمل نماذج GenAI من خلال إنشاء شبكة عصبية اصطناعية مشفرة في البرامج ثم استخدامها. تتكون العديد من الشبكات العصبية من مليارات أو حتى تريليونات من معاملات أو قيم محددة، والتي يتم "تدريبها" من خلال معالجة كميات هائلة من المواد. لحسن الحظ، يمكن أن تتحول النماذج الأكثر كفاءة إلى مبرمجين ممتازين بمجرد تدريبهم مع مجموعة كبيرة ومتنوعة بشكل معقول من أمثلة التعليمات البرمجية الوظيفية والآمنة والفعالة.

عندما يتعلم كتابة التعليمات البرمجية أثناء عملية التدريب، مما يؤدي إلى نموذج لغة كبير، أو LLM، يحاول نظام GenAI التنبؤ بالأمر التالي. ثم يختبر هذا التنبؤ؛ إذا كان جيدًا، يتم تعديل المعلمات العصبية بطريقة واحدة. إذا كان التنبؤ سيئًا، يتم تعديل المعلمات بطريقة أخرى. مع وجود تكرارات كافية، يصبح نظام GenAI جيدًا في المساعدة على إنشاء النتائج استنادًا إلى بيانات التدريب الخاصة به. بعد ذلك، عندما تكون الدقة كافية للغرض، يتم تكليف نظام GenAI بإنشاء تعليمات برمجية جديدة استنادًا إلى معلمات الإدخال أو الموجهات. إذا كنت تقوم بعمل جيد، فأنت على استعداد للعمل. إذا لم يكن الأمر كذلك، فقد حان الوقت لعلماء الذكاء الاصطناعي لمعرفة ما حدث.

الخبر السار: لا تحتاج إلى إنشاء LLM الخاص بك الذي يركز على التعليمات البرمجية. لقد تم ذلك بالفعل بالنسبة لك من قبل كبار مزودي الأدوات.

النقاط الرئيسة

• GenAI فعال للغاية في تعلم لغات الترميز بقواعد وقواعد صارمة.
• التدريب GenAI مكلف وكثيف الموارد، ولكن بمجرد نشره، يمكن للنظام استخدام موارد أقل بكثير.
• يمكن أن تعمل أدوات التطوير المستندة إلى GenAI كمساعدين لمطوري البرامج الفرديين أو كأعضاء فريق كاملين.

شرح الذكاء الاصطناعي التوليدي في تطوير البرامج

في هذه الكتابة، لا تتوقع أن تصف برنامجًا معقدًا وأن يكون لديك نظام GenAI يقوم بإخراج تطبيق كامل وجاهز للاستخدام استنادًا إلى المطالبة. نحن لسنا هناك بعد. ومع ذلك، يتم استخدام أدوات GenAI لزيادة عمل فرق تطوير المؤسسات، مما يساعدها على تحسين جودة التعليمات البرمجية وكذلك الإنتاجية الفردية. قد تفكر في GenAI كعضو في الفريق الذي يخدم دورًا واحدًا أو أكثر.

• قد تستخدم الفرق GenAI للأغراض العامة للمساعدة في وصف المشكلة وإنشاء خطة مشروع ليتبعها المطورون.
• يمكن للبشر توجيه GenAI لتكوين حالات اختبار، والتي يمكن استخدامها لتقييم جودة التعليمات البرمجية المكتوبة بواسطة الإنسان.
• يمكن أن يساعد نظام GenAI في إنشاء تعليمات برمجية للقالب أو قصاصات تعليمات برمجية يمكن للمطورين البشريين تخصيصها أو إكمالها أو دمجها في وحدات تعليمات برمجية أخرى.
• يساعد الاستخدام الشائع لـ GenAI في ضمان الجودة أو مراجعة التعليمات البرمجية بحثًا عن الأخطاء أو عيوب الأمان قبل إيداعها في نظام إدارة تكوين البرامج. يمكن للنظام مراجعة قواعد التعليمات البرمجية وفقًا للمعايير الخارجية، مثل معايير ترميز الشركات أو قائمة أعلى 10 من نقاط الضعف الأمنية في OWASP وتسليط الضوء على المشكلات.
• يمكن أن يساعد نظام GenAI في تصميم بنية نظام معقد، مثل نظام يستخدم الخدمات الصغيرة.
• يمكن أن يساعد GenAI في مراجعة التعليمات البرمجية الحالية لاقتراح تحسينات في الأداء أو أفكار إعادة هيكلة أخرى. كما يمكن أن ينظر إلى رمز "سباغيتي" القديم ويساعد في وصف كيفية عمله.
• عندما لا تعمل التعليمة البرمجية الموزعة بشكل صحيح، قد يساعد الموجه الصحيح GenAI في العثور على السبب الجذري للعيوب وتقديم العلاجات.
• يمكن أن يساعد GenAI المطورين الأفراد على تحسين مهاراتهم من خلال التمييز عند ارتكاب الأخطاء ومن ثم تعليمهم تقنيات أفضل.

لماذا GenAI هام لتطوير البرامج؟

يُعد الذكاء الاصطناعي المبتكر مهمًا لتطوير البرامج لأنه يمكن أن يساعد في جعل فرق التطوير أكثر إنتاجية في كل مرحلة من مراحل دورة حياة تطوير البرامج. هذا أمر بالغ الأهمية لأن الشركات الحديثة تعمل على البرامج—لا شك في ذلك. الكثير من هذا البرنامج، بما في ذلك معالجات الكلمات وجداول البيانات وأنظمة المحاسبة والموارد البشرية، خارج الرف. لكن ميزة تنافسية تأتي من كتابة برامج مخصصة للعمليات الخلفية ومواقع الويب وقواعد البيانات وتطبيقات الأجهزة المحمولة والمزيد.

التحدي هناك: تتطلب التعليمات البرمجية عالية الجودة وقتًا وخبرة لإنشاء، إما مع موظفي التطوير أو المقاولين. عند حاجة تطبيقات جديدة إلى اغتنام فرصة أو مواجهة تحدٍ ما، فغالبًا ما يكون هناك تراكم للمشروعات في قائمة الانتظار. يعد توظيف المزيد من المطورين عملية بطيئة، كما هو الحال في تأهيلهم. والوقت من ذهب. باستخدام GenAI، يمكن وضع أفكار جديدة في الإنتاج في وقت أقرب، مما يساعد على كسب المال أو توفيره، وتحسين رضا الموظفين والعملاء، وبخلاف ذلك مساعدة المؤسسة على خدمة مهمتها.

الفوائد المحتملة من GenAI في تطوير البرمجيات

GenAI يمكن أن يكون إضافة قيمة إلى فرق تطوير برامج المؤسسة، وكما هو شائع مع الأدوات التي تساعد المطورين، يمكن لمؤسستك تحديد هذه التحسينات وقياسها وتقييمها. تقوم جميع منصات التطوير التي تستخدم التقنيات الحديثة، مثل GitHub أو أنظمة إدارة التعليمات البرمجية المصدر، بجمع المقاييس بشكل روتيني حول أداء المطور والفريق، مثل أسطر التعليمات البرمجية يوميًا وجودة التعليمات البرمجية.

غالبًا ما تجد فرق التطوير التي تتضمن GenAI لدورة الحياة الكاملة، بدءًا من تخطيط المشروع وحتى التصميم الهيكلي وحتى تحليل التعليمات البرمجية والأسئلة والأجوبة، أنها تعمل بشكل أسرع. فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن تساعد بها GenAI:

• زيادة الإنتاجية. غالبًا ما يمكن إنشاء حالات التعليمات البرمجية والاختبار بواسطة الذكاء الاصطناعي ثم مراجعتها بواسطة البشر بشكل أسرع مما يمكن للبشر القيام بالعملية وحدها.
• تقليل الأخطاء. يمكن أن تساعد أنظمة GenAI في إنشاء تعليمة برمجية قد تحتوي على عيوب أقل، مثل استخدام اسم متغير خاطئ أو نسيان تهيئة المؤشر. هذا ينطبق بشكل خاص على المهام الروتينية المتكررة حيث يمكن للمطورين ذوي الخبرة أن يشعروا بالملل.
• جودة تعليمات برمجية أفضل. يمكن أن يساعد GenAI في مراجعات التعليمات البرمجية، وتحديد الأخطاء المنطقية، أو عيوب الأمان، أو النقاط التي قد لا تعكس التعليمات البرمجية فيها متطلبات حالة استخدام الأعمال.
• وضع النماذج الأولية السريعة. يمكن أن يساعد GenAI في إنشاء رمز نموذجي ربما لا يكون قابلاً للاستخدام للإنتاج ولكن يمكن أن يكون بمثابة دليل على المفهوم لإظهار أصحاب المصلحة.
• زيادة إمكانية الوصول إلى التطوير لغير المطورين. GenAI يوفر إمكانية السماح لغير المطورين بإنشاء برامج بسيطة عن طريق كتابة متطلباتهم، بلغة بسيطة، في نافذة محادثة.

كيف يمكن أن يساعد GenAI تطوير البرامج؟

يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي مساعدة تطوير برامج المؤسسة من خلال المساعدة على تحسين إنتاجية المطورين والفِرق الفردية، مما يساعدهم على إنشاء برامج ذات جودة أفضل بشكل أسرع. تشمل المجالات التي يكون فيها مفيدًا بشكل خاص تحديد بنيات البرامج وإنشاء خطط المنتجات وإنشاء التعليمات البرمجية.

GenAI قوي أيضًا في المساعدة في المهام المتكررة وإنشاء ما يسمى رمز القالب العام للعديد من البرامج، والتي يمكن للمطور البشري بعد ذلك تخصيصها وإكمالها أو استخدامها في مكان آخر. يمكن أن يساعد GenAI أيضًا في مراجعة التعليمات البرمجية المصدر للبرامج بحثًا عن العيوب والمشكلات المحتملة، مثل الثغرات الأمنية وحيث قد تنحرف وظيفة التعليمات البرمجية عن متطلبات المستخدم أو معايير الشركة.

7 طرق GenAI يمكن أن تساعد في تحسين تطوير البرمجيات

هناك العديد من المجالات التي يمكن فيها لأدوات التطوير المستندة إلى GenAI أن تعمل كمساعدين لمطوري برامج المؤسسة الفردية أو كأعضاء فريق كاملين. فيما يلي بعض الأماكن الأكثر شيوعًا التي يمكن أن تساعد فيها التقنية اليوم، بدءًا من تصميم البرامج وحتى نشر البرامج.

1. اكتشاف الأخطاء وتصحيح الأخطاء. يمكن أن تساعد أنظمة GenAI بكفاءة في تحديد الأخطاء في التعليمات البرمجية وإصلاحها أو اقتراح إصلاحها. بالطبع، هناك صناعة بأكملها مبنية على معالجة العيوب؛ يمكن للأدوات مفتوحة المصدر والتجارية مسح شفرة المصدر بحثًا عن عيوب أمنية أو وظيفية، بما في ذلك الأخطاء الدقيقة التي قد تحدث فقط إذا تم تحميل النظام بشكل كبير، أو إذا كان هناك تسرب للذاكرة، ومشكلات في التنفيذ متعدد سلاسل العمليات، ومحاولات الوصول إلى الذاكرة المحمية، وأكثر من ذلك بكثير.

GenAI يمكن أن يضيف قيمة إلى معالجة الأخطاء بعدة طرق. أولاً، يمكن أن تستخدم المطالبات للمساعدة في تحليل ما إذا كانت التعليمة البرمجية ستفعل ما يقصده المطور أو المساهم، لأنه حتى إذا تم تجميع التعليمات البرمجية وتشغيلها بشكل صحيح، فقد لا تقوم بالإجراء الصحيح أو ترجع النتيجة المطلوبة. ثانياً، يمكن أن يساعد GenAI في تلخيص تقارير العيوب من الأدوات التقليدية لمساعدة فرق الاختبار والمطورين على فهم الأخطاء الدقيقة والعثور على أنماط من التعليمات البرمجية الخاطئة واقتراح الإصلاحات.

2. إنشاء التعليمات البرمجية. GenAI يمكنها أتمتة كتابة التعليمات البرمجية بناءً على الموجهات أو المواصفات. كما ذكرنا، من غير المحتمل أن يقوم GenAI بإنشاء تطبيق أعمال معقد في أي وقت قريب. ومع ذلك، يمكن أن يساعد في إنشاء رمز قالب يمكن للمطورين إكماله بالإضافة إلى مقتطفات التعليمات البرمجية التي قد تنفذ خوارزمية معقدة أو إجراء استدعاء إجراء صعب أو الوصول إلى الموارد الخارجية.

على سبيل المثال، يعرف العديد من المطورين كيفية استخدام SQL لقراءة معلومات قاعدة البيانات وكتابتها وتحديثها. ولكن هناك رسم لكتابة إجراءات SQL المخزنة التي يمكنها التعامل مع جداول قاعدة البيانات المعقدة وتشغيلها بكفاءة عبر مجموعات البيانات الكبيرة جدًا، على سبيل المثال. يمكن لأدوات GenAI استخدام الموجهات لمساعدة المبرمج في التعبير عن متطلبات الوصول إلى قاعدة البيانات، ثم توفير استدعاء أو إجراء SQL مقترح يمكن نسخه ولصقه في التطبيق.

3. مراجعة التعليمات البرمجية. يمكن أن يساعد GenAI في مراجعة جودة التعليمات البرمجية والأمان والالتزام بأفضل الممارسات. تعد مراجعات التعليمات البرمجية جزءًا أساسيًا من عملية تطوير البرامج، حيث ينظر الفريق إلى التعليمات البرمجية المعقدة في إعداد مجموعة—المتوقع على شاشة أو شاشة كبيرة—مما يهدف إلى التحقق من وظائفه المناسبة واقتراح مجالات للتحسين. يمكن للمطورين العثور على مراجعات التعليمات البرمجية مرهقة، خاصة عندما يكونون في وجود المزيد من كبار مهندسي البرامج الذين لا يجدون شيئًا سوى الخطأ. كما أن مراجعات التعليمات البرمجية تستغرق وقتًا طويلاً، ويريد العديد من الأشخاص ببساطة الانتهاء منها بسرعة، مما قد يؤدي إلى عدم الاجتهاد.

GenAI يمكن أن تساعد من خلال مرور المطورين بمراجعة التعليمات البرمجية الأولية لتحديد الأخطاء الواضحة. وهذا يساعد المطورين المبتدئين على التعلم ويمكن أن يجعل جلسات المراجعة الشخصية تسير بشكل أسرع. يمكن أن يعمل GenAI أيضًا كعضو مشارك في فريق مراجعة كود المجموعة، مع تسليط الضوء على المجالات التي تتطلب اهتمامًا إضافيًا، حتى تقديم إرشاداته الخاصة بشأن أفضل طريقة لإجراء تحسينات.

4. الوثائق. يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء الوثائق أو تحسينها تلقائيًا لقواعد التعليمات البرمجية. حتى مع أفضل النوايا، فإن المطورين عرضة للسؤال، "ماذا كنت أفكر في العالم؟" عند مراجعة البرامج التي كتبوها قبل بضعة أشهر فقط. هذا هو السبب في أن الوثائق مهمة للغاية على العديد من المستويات، بما في ذلك لبنية المشروع الكاملة وأغراض وحدات محددة أو خدمات صغيرة. داخل الوحدات والخدمات، يمكن للوثائق شرح القرارات المتخذة للمكتبات وواجهات برمجة التطبيقات والخوارزميات، خاصةً عندما يكون لدى المطور خيار. كان هناك سبب - الآن، ماذا كان؟ يمكن أن يساعد GenAI من خلال مطالبة المطور، أثناء كتابة التعليمات البرمجية، بشرح هذه القرارات ثم توسيع هذه التفسيرات إلى وثائق سهلة الفهم.

بالإضافة إلى ذلك، عند استخدام GenAI للمساعدة في إنشاء التعليمات البرمجية نفسها (انظر الرقم 2 أعلاه)، يمكنه كتابة وثائق كاملة تشرح ما يقوم به مقتطف التعليمات البرمجية أو الخدمة الصغيرة وكيفية استخدامها بشكل صحيح.

5. التعلم والتدريب. يمكن أن يساعد GenAI في تقديم أمثلة وتفسيرات فورية لتحسين مهارات المطورين. يتعلم مطورو البرامج - حتى، أو ربما بشكل خاص، مبرمجي rock star - باستمرار. هناك دائمًا تقنيات جديدة، مثل الذكاء الاصطناعي والخدمات الصغيرة، تأتي عبر الإنترنت بالإضافة إلى أدوات جديدة وميزات لغة جديدة وأنماط تصميم جديدة ونقاط ضعف أمنية جديدة ومعايير الشركات الجديدة وأفضل الممارسات وحتى متطلبات الامتثال الجديدة.

في حين أن هناك العديد من الدورات والصفوف وكذلك التدريب الداخلي والتوجيه، فإن المساعدة المستمرة قيمة. يوفر GenAI إمكانية المساعدة في اكتشاف الوقت الذي يواجه فيه المطور صعوبة، مثل عندما تكون هناك محاولات لاستخدام ميزة قديمة أو واجهة برمجة تطبيقات قديمة، وتوفير تدريب فوري ومخصص. ويمكنه أيضًا، من خلال المطالبات، المساعدة في توفير إرشادات فورية عندما لا يعرف المطور أو يتذكر كيفية تنفيذ مهمة جديدة أو نادرة الاستخدام. إنها مثل شاشة مساعدة ولكن مخصصة لهذا الموقف بالضبط.

6. إعادة هيكلة. إن تحسين التعليمات البرمجية الموجودة وإعادة هيكلتها للحصول على أداء أفضل هو شيء يمكن أن تساعده GenAI. إعادة الهيكلة هي جزء أساسي من دورة حياة تطوير البرامج: إنه المكان الذي تأخذ فيه قسمًا من التعليمات البرمجية، ودون تغيير وظائفها، اجعلها تعمل بشكل أفضل. قد يعني ذلك تحسين سرعته وقابليته للتوسع، أو خفض استهلاك الذاكرة، أو تحديث خوارزمية، أو الاستفادة من اختصار معالج دقيق جديد، أو استخدام تعليمات لغة جديدة. يستخدم المطورون مقاييس وقت التشغيل لتحديد مناطق التعليمات البرمجية البطيئة، أو تستهلك الكثير من الموارد، أو تتسبب في تأخيرات شاملة وتستهدف تلك لإعادة الهيكلة.

قد تكون إعادة الهيكلة مكانًا مثاليًا لإنشاء التعليمات البرمجية GenAI، حيث يقوم المطورون بتغذية التعليمات البرمجية ذات المشكلات في النظام، ويسألون بشكل أساسي: "هل يمكنك إنشاء إصدار يعمل بشكل أسرع؟" إننا نبالغ في التبسيط، ولكن من خلال رؤية ما تفعله التعليمة البرمجية وكيفية عملها، يمكن أن تسمح الإمكانات التنبؤية لـ GenAI في كثير من الأحيان بإيجاد نهج أفضل. ما هو أكثر من ذلك، نظرًا لأنه يمكن مقارنة الرمز القديم والرمز المعاد صياغته ومقارنته، فمن السهل تحديد فوائد عملية إعادة الهيكلة وكذلك التحقق من أن الوظيفة الأساسية لم تتغير بالفعل.

7. الاختبار. يمكن أن يساعد GenAI في إنشاء حالات الاختبار وأتمتة عمليات الاختبار ومحاكاة حالات الحافة. تمتلك المنهجيات المختلفة وجهات نظرها الفريدة الخاصة بعملية اختبار البرامج. التطوير القائم على الاختبار (TDD)، على سبيل المثال، يصر على أنه قبل كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية، يمكنك إنشاء حالات اختبار للتأكد من أن كل ما تكتبه سيعمل بشكل صحيح. في منهجيات أخرى، قد يقوم فريق التطوير بإجراء اختبار في نهاية السباق؛ في حالات أخرى، يقوم فريق اختبار مخصص بالاختبار. دور أصحاب المصلحة في الاختبار ضروري ويختلف تبعاً للمنهجية: في بعض الأحيان، يشارك أصحاب المصلحة باستمرار وفي حالات أخرى يستعرضون فقط المرشحين.

GenAI يمكن أن تلعب أدوارًا متعددة في المساعدة على اختبار الإدارة واختبارها. لقد ذكرنا اكتشاف الأخطاء، ولكن يمكن أن يساعد GenAI أيضًا في كتابة البرامج النصية التي يمكن استخدامها كأدوات أتمتة الاختبار، وهي عملية يجد العديد من المطورين أنها مملة. مثل هذه الأدوات المحسنة GenAI يمكن أن تساعد أيضًا في اختبار حالات متطورة، أي المواقف التي من غير المحتمل أن تحدث ولكن لا يزال يجب معالجتها بشكل صحيح بواسطة وحدة تعليمات برمجية أو إجراء مخزن أو خدمة صغيرة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يساعد موقع GenAI في مراجعة حالات الاختبار، بما في ذلك تلك التي كتبها البشر، لتحديد ما إذا كانت اختبارات جيدة وأنها تغطي جميع الحالات المحتملة، بما في ذلك حالات الخطأ ومحاولات اختراق التعليمات البرمجية في وقت التشغيل.

مستقبل GenAI في تطوير البرامج

"من الصعب إجراء تنبؤات، خاصة حول المستقبل"، قال يوجي بيرا أحد عظماء البيسبول. يعد الذكاء الاصطناعي التوليدي مجالًا جديدًا: لم تظهر الأمثلة الأولى على التكنولوجيا إلا في أوائل 2020s مع منتجات مثل ChatGPT، التي ركزت على إنشاء النص، وDALL-E لإنشاء الصور. بدأ العديد من المستهلكين والمديرين التنفيذيين للمؤسسات في الضبط على GenAI حول عام 2022—قبل عامين فقط.

بغض النظر عن الطريقة التي تنظر بها إلى GenAI، فنحن في المراحل الأولى فقط من التكنولوجيا وسنجد بلا شك حالات استخدام جديدة للأعمال في مجالات تشمل تطوير البرامج.

لكننا سنبحث عن بديل: ما الذي يمكن أن نتوقعه خلال السنوات القليلة المقبلة؟

بادئ ذي بدء، لـ GenAI أن تفعل كل ما في وسعها اليوم، ولكن بشكل أفضل، من حيث دعم فرق التطوير من خلال إنشاء التعليمات البرمجية وضمان الجودة والوثائق وإنشاء حالة الاختبار. قد يصبح GenAI أكثر محادثة وأكثر قدرة على التفاعل مع المطورين - وغير المطورين - لتوجيههم خلال عملية تحديد المتطلبات ثم تحويل هذه المتطلبات إلى خطط مشروعات ووثائق وحالات اختبار وتعليمة برمجية.

إذا نظرنا حقًا إلى الكرة الكريستالية، فربما لن تحتاج بعض البرامج إلى الكتابة على الإطلاق. يمكن لمستخدمي الأعمال فقط إخبار نظام GenAI بما يرغبون في إنجازه، وسيقوم البرنامج بإنشاء تطبيقات مخصصة تقوم بهذه المهمة بالضبط. مهما كان مستقبل GenAI في تطوير البرمجيات، فمن المرجح أن يكون له قيمة هائلة للمؤسسات التي تتبنى ذلك.

الاستفادة من قوة GenAI في التطوير باستخدام Oracle

يتوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي من Oracle اليوم مع إمكانات هائلة مضمنة في تطبيقات الأعمال، مثل Fusion وNetSuite، ومضمنة في Oracle Database 23ai.

أحد المجالات المثيرة التي يجب استكشافها هو كيفية استخدام GenAI وOracle APEX لتطوير التطبيقات منخفضة التعليمات البرمجية باستخدام ميزة جديدة، وهي APEX AI Assistant، والتي يمكن أن تساعد المطورين في المهام المعقدة. بشكل عام، يمكنك التسجيل للحصول على حساب Oracle Cloud Infrastructure (OCI) والحصول على أرصدة سحابية مجانية لتجربة خدمات الذكاء الاصطناعي من Oracle، بما في ذلك GenAI. ابدأ الاستخدام مجانًا.

بالنسبة لهذه التكنولوجيا الجديدة، لا نهاية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتطوير البرامج. من المحتمل أن يجد المطورون لديك GenAI ليكون مساعدًا قيّمًا، وربما يكون عضوًا أساسيًا في الفريق.

الأسئلة الشائعة حول GenAI في تطوير البرامج

كيف يمكنني استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الترميز؟

يمكن استخدام GenAI أثناء أجزاء كثيرة من عملية تطوير البرامج. للترميز، يجب تدريب GenAI على لغة البرمجة المحددة المستخدمة لمشروعك. امنح النظام أوامر محددة للغاية، تسمى المطالبات، لما تريد القيام به، ويجب أن يكون قادرًا على إنشاء شفرة المصدر النهائية الجاهزة للتجميع والتشغيل أو الإضافة إلى نظام إدارة التعليمات البرمجية المصدر أو المستودع عبر الإنترنت، مثل Github.

هل يمكنني إنشاء برامج باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

يمكنك إنشاء البرنامج باستخدام GenAI بعدة طرق. يمكن أن يساعد في توليد التعليمات البرمجية، على الرغم من أنه في هذه المرحلة من تطوير التكنولوجيا، فإن هذه التعليمات البرمجية تؤدي وظائف بسيطة نسبيًا فقط. تتمثل القيمة الحقيقية لـ GenAI، على الأقل الآن، في مساعدة فريق التطوير لديك في مهام مثل تخطيط المشروعات وتصميم البنية وإنشاء حالات الاختبار وإجراء مراجعات التعليمات البرمجية وكتابة الوثائق.

كيف سيكون الذكاء الاصطناعي تحديًا في تطوير البرامج؟

GenAI لا يزال جديدًا، خاصةً للاستخدام داخل فريق التطوير. يمكن القول إن التحدي الأكبر سيكون هو قبول التكنولوجيا من قبل المطورين المتشككين الذين يشعرون بالراحة مع الوضع الراهن ومقاومة للتغيرات في منهجياتهم وسلاسل الأدوات والعمليات. قد يكون هناك أيضًا بعض الذين يعتبرون GenAI تهديدًا محتملًا لمهنهم.

بالإضافة إلى ذلك، ستحتاج كل مؤسسة إلى بناء الثقة في برامج GenAI. هل الرمز قوي وآمن وفعال؟ هل حالات الاختبار دقيقة وهل توفر تغطية كاملة للرمز؟ هل تفي الوثائق بالمتطلبات؟ وستكون المراحل الأولية لتطوير البرمجيات بمساعدة GenAI هي التجريب إلى حد كبير. يجب أن تكون النتائج، إذا تم تطبيق التكنولوجيا بشكل صحيح، معززة بشكل كبير إنتاجية المطورين، وجلب برامج أفضل إلى الإنتاج بشكل أسرع وبتكلفة أقل، لمساعدة المنظمة على خدمة مهمتها.

وأخيرًا، لا يزال القانون يتطور فيما يتعلق بملكية التعليمات البرمجية المنشأة بواسطة الذكاء الاصطناعي وقابليتها للحماية. هل يمكنك تسجيل حقوق النشر في البرامج التي تم فيها استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء بعض التعليمات البرمجية؟ إذا كنت تستخدم نظام GenAI تجاري، فهل تفرض شروط الخدمة إعادة ترخيص أي مخرجات لمالك النموذج؟ يجب عليك التحقيق في هذه المشكلات قبل الشروع في استخدام GenAI في تطوير البرامج.