الدين عند الله الإسلام، مفتاح قبول الأعمال - تعلم دينك

 أدوات الذكاء الاصطناعي

يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي الجديدة التحقق من أخطاء النمط وكتابة التعليمات البرمجية لك والموافقة تلقائيًا على طلبات السحب.

                 

 

يمكن أن تؤدي التعليمات البرمجية المكتوبة بشكل سيء إلى تطبيقات معطلة، ومواقع ويب مخترقة، وانتهاكات أمنية مكلفة. تم تطوير أدوات ونماذج مختلفة على مر السنين لتحسين تطوير البرمجيات. 

تتضمن بعض الأدوات والنماذج التي تم تطويرها لتحسين  كفاءة تطوير البرمجيات ما يلي:

1- محللو الأكواد البرمجية: مدمجون مباشرة في IDE (بيئة التطوير المتكاملة)، حتى تتمكن من اكتشاف الأخطاء في المحرر مثلما يقوم معالج النصوص بتأكيد الأخطاء الإملائية

2- CI (التكامل المستمر): ممارسة ترميز جماعي حيث تتم إضافة التغييرات بشكل مستمر إلى قاعدة التعليمات البرمجية بحيث يمكن اكتشاف الأخطاء مبكرًا

3- الترميز السريع: منهجية ترميز تركز على التطوير المتزايد والمتكرر.

4- أساليب سكروم: منهجية الترميز التي تؤكد على العمل الجماعي.

5- الفحص: تحليل الكود الثابت.

6- اختبارات الوحدة: اختبار المكونات ووحدات التعليمات البرمجية من تلقاء نفسها. 

7- البرمجة الزوجية: البرمجة في فرق مكونة من شخصين

هناك منهجية أخرى تسمى مراجعات الكود. لقد تغير معنى هذا المصطلح على مر السنين مع ظهور المزيد من الطرق الآلية لمراجعة التعليمات البرمجية. لكن المعنى الأساسي يظل كما هو: تتم مراجعة الكود من قبل شخص (أو  شيء ما ) غير المبرمج الذي كتب الكود. الغرض من المراجعة هو العثور على الأخطاء أو تحسين الأسلوب، على غرار مصحح الكاتب.

ولسوء الحظ، فإن مراجعة التعليمات البرمجية اليدوية تكون عرضة للخطأ ويمكن أن تستغرق قدرًا كبيرًا من الوقت. وكانت المراجعات الآلية تفتقر إلى التعقيد اللازم لاكتشاف الأخطاء الأكثر تعقيدًا.

تحل تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) كلتا المشكلتين. يمكن تطبيق الذكاء الاصطناعي على عملية المراجعة الفعلية وأثناء دورة تطوير البرمجيات، وبالتالي فإن الكود يكون بالفعل في حالة ممتازة عندما يحتاج إلى مراجعة.

وتستغرق المراجعات اليدوية وقتًا أقل نظرًا لوجود عدد أقل من الأخطاء. والمراجعات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والتي تنفذها نماذج الذكاء الاصطناعي التي تم اختبارها على ملايين الأسطر من التعليمات البرمجية الصحيحة، يمكن أن تكتشف أحيانًا أخطاء أكثر دقة بسبب مجموعة البيانات الهائلة التي تعمل منها.

في هذه المقالة، سنتناول كيف تؤدي مراجعات التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى تطوير برامج أكثر كفاءة وتقليل الوقت الضائع لفرق مطوري البرامج بشكل كبير.

ما هي فوائد استخدام الذكاء الاصطناعي لمراجعة التعليمات البرمجية؟

عادةً ما تقوم أدوات مراجعة التعليمات البرمجية الخاصة بالذكاء الاصطناعي بتحليل ملايين الأسطر من التعليمات البرمجية "لتعلم" ما يشكل ممارسات ترميز "جيدة" ومن ثم تقديم توصيات للمبرمجين.

على عكس مراجعات الكود البشري، حيث قد تعترض الصدامات الشخصية ومستويات الأقدمية والآراء الشخصية الطريق، فإن مراجعات كود الذكاء الاصطناعي تعتمد بالكامل على البيانات.

اعتمادًا على أداة مراجعة كود الذكاء الاصطناعي، يمكنها القيام بواحد أو أكثر من الإجراءات التالية:

• اكتشف الأخطاء في التعليمات البرمجية التي قد تؤدي إلى عدم تجميعها بشكل صحيح.

• اكتشاف أخطاء النمط أو أخطاء أفضل الممارسات. قد "يعمل الكود بشكل صحيح" من الناحية الفنية ولكن تم ترميزه بحيث قد يصبح من الصعب صيانته.

• أضف تعليقات إلى الكود حول ما تم تغييره. 

طرق أخرى يساعد بها الذكاء الاصطناعي المبرمجين

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في عملية الترميز. بهذه الطريقة، يتمتع المطور الفردي بفرصة أفضل لكتابة تعليمات برمجية خالية من الأخطاء. 

على سبيل المثال، يمكنك استخدام ChatGPT لإجراء مراجعات وتحسينات بسيطة للتعليمات البرمجية أثناء العمل على جزء من التعليمات البرمجية. 

Codex هي أداة أخرى تم إنشاؤها بواسطة OpenAI، منشئ ChatGPT. تم تدريب Codex بشكل واضح للمساعدة في مهام برمجة الكمبيوتر. عادةً ما يتم الوصول إلى نموذج اللغة من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API). 

على سبيل المثال، تستخدم أداة ترميز CoPilot AI الخاصة بـ GitHub واجهة Codex API.

مراجعات التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء

تمثل مشكلات الأداء تحديًا لتصحيح الأخطاء نظرًا لأن عدة عوامل قد تكون السبب. بالإضافة إلى ذلك، عادةً ما تتطلب تحسينات أداء التطبيق مراجعات شاملة للتعليمات البرمجية وأجهزتها لتصحيح الأخطاء بشكل صحيح.

ثم أضف إلى الطبيعة الموزعة للبرمجيات هذه الأيام. تعمل بنية الخدمات الصغيرة والوظائف بدون خادم التي تعمل على منصات سحابية متنوعة على تحويل التطبيقات إلى وحوش معقدة تتطلب رؤية شاملة لتصحيح الأخطاء. تلعب الأجهزة التي تستضيف هذه الأجزاء المنفصلة من التعليمات البرمجية أيضًا دورًا في تصحيح الأداء.

من الأفضل أن تتضمن مراجعات التعليمات البرمجية باستخدام الذكاء الاصطناعي البيانات التي تم الحصول عليها من عمليات المراقبة المدمجة في هذه الأنظمة. 

تستخدم منصة المراقبة الشهيرة، New Relic، بالفعل  الذكاء التطبيقي  - وهو شكل من أشكال التعلم الآلي - لتقليل ضجيج التنبيه للعملاء. يستخدم CodeGuru، مراجع أكواد الذكاء الاصطناعي في أمازون، الذكاء الاصطناعي لتحليل أجسام الأكواد الضخمة. يقوم منتجها الشقيق، CodeGuru Profiler، بتحليل التطبيقات قيد الإنتاج بالفعل. لم نتمكن من العثور على إشارة محددة في صفحات المساعدة في أمازون إلى أن ملف تعريف CodeGuru يستخدم الذكاء الاصطناعي، لكنه ذكر أنه يتخذ قرارات "ذكية" بشأن أداء التطبيق.

أخطاء يجب تجنبها عند استخدام الذكاء الاصطناعي لمراجعة التعليمات البرمجية

من الخطأ الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي سيهتم بكل شيء.

 يقول  إيرول توكر  من  شركة true.co ، وهي شركة تعمل مع الروبوتات التي تدعم الذكاء الاصطناعي والتي تعمل على أتمتة الإيرادات: "أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يشبه جارفيس في الرجل الحديدي" .  "إنه ذكي للعثور على "  ماذا  " وليس "  لماذا ". لذلك أستخدمه لكتابة التعليمات البرمجية ومراجعات التعليمات البرمجية لفهم أشياء مثل "ما الذي تفعله التعليمات البرمجية؟"، "ما هي أفضل الممارسات التي لم يتم اتباعها؟". بمجرد أن أعرف ذلك، يمكنني التركيز أكثر على المنطق المجرد. "ما هي حالات الحافة؟ هل النهج أو بنية الكود صحيحة؟""

المشكلة الأكثر أهمية التي تواجهها كل صناعة في مجال الذكاء الاصطناعي هي الثقة المفرطة به. هذه التكنولوجيا هي في مهدها إلى حد كبير. أثار ChatGPT الكثير من الخيال، لكننا بعيدون عن القدرات التي نتوقع أن يمتلكها الذكاء الاصطناعي.

تكشف الزلات الأخيرة  في برنامج الدردشة الآلي "Sydney" الذي يعمل بنظام ChatGPT التابع لشركة Bing عن مدى حداثة هذه التكنولوجيا. لقد حذر الخبراء مرارًا وتكرارًا من ميل النماذج اللغوية إلى "الهلوسة" - عندما تبدأ أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه في توليد استجابات لا تعتمد على أي بيانات تم تغذيتها.

أدوات الذكاء الاصطناعي للبرمجة مبنية على نماذج لغوية مشابهة لهذه النماذج "الهلوسية". هذا لا يعني أنه لا ينبغي استخدام أدوات تشفير الذكاء الاصطناعي: ففي معظم الأحيان، تقوم هذه الأدوات بتصحيح الأمور.

ولكن يجب دائمًا فحص الكود الخاص بهم بواسطة الإنسان.

في حالة Codeball،  يتوقف الذكاء الاصطناعي الخاص بها عن محاولة حل المشكلة  بمجرد أن تبدو صعبة، ويترك الأمر للبشر. لا يزال هذا يلتقط 66% من عيوب التعليمات البرمجية التي قد يكتشفها البشر، مما يوفر الكثير من الوقت. 

أفضل الممارسات لإجراء مراجعة التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

عند إجراء مراجعة كود الذكاء الاصطناعي، ضع أفضل الممارسات التالية في الاعتبار:

الذكاء الاصطناعي هو أداة. لذا استخدمه على هذا النحو. إنها موجودة لتعزيز القدرة البشرية، وليس لاستبدالها.

افهم كل تغيير واقتراح يقدمه الذكاء الاصطناعي. وهذا سيجعلك أيضًا مبرمجًا أفضل.

إذا كانت أداتك تحتوي على وضع "متشائم"، فاستخدم هذا بدلاً من أن تكون متفائلاً للغاية بشأن التغييرات التلقائية في مراجعة كود الذكاء الاصطناعي.

يعد التعليق على التعليمات البرمجية منطقة ضعيفة للعديد من المبرمجين. استخدم أدوات مراجعة التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي للمساعدة في التعليق.

لا يعني استخدام الذكاء الاصطناعي أنك لن تحتاج إلى إجراء اختبارات يدوية وآلية على الكود. يمكن استخدام الوقت الموفر الذي يوفره كود الذكاء الاصطناعي لإجراء المزيد من الاختبارات المتعمقة. 

تعديل المقال