МАЙБУТНЄ ПРОГРАМУВАННЯ: ЯК ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ ЗМІНЮЄ РОЗРОБКУ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
DOI:
https://doi.org/10.32689/maup.it.2024.4.7Ключові слова:
штучний інтелект, обробка природної мови, машинне навчання, розробка програмного забезпечення, автоматична генерація кодуАнотація
Мета роботи. Дослідити вплив штучного інтелекту (ШІ) на процеси розробки програмного забезпечення, виявити основні напрямки змін, які спричиняє інтеграція ШІ у програмування, а також оцінити перспективи використання ШІ для оптимізації та автоматизації розробницьких процесів. Методологія. Програмування вже давно стало основою сучасного світу, визначаючи розвиток технологій, бізнесу та суспільства. Однак із появою штучного інтелекту (ШІ) ця галузь переживає революційні зміни. ШІ не лише полегшує роботу розробників, автоматизуючи рутинні задачі, але й відкриває нові горизонти для творчості та інновацій. Від генерації коду до прогнозування поведінки систем, інструменти на основі ШІ змінюють саму суть програмування. Завдяки таким технологіям, як GitHub Copilot, TabNine чи ChatGPT, розробники отримали можливість працювати швидше, якісніше та ефективніше. ШІ вже зараз допомагає виявляти помилки, покращувати код і навіть створювати нові програмні рішення. Але як ці зміни вплинуть на майбутнє професії? Чи залишиться місце для людської творчості? І які виклики стоять перед програмістами в умовах стрімкого розвитку ШІ? Наукова новизна. Вперше систематизовано основні підходи до застосування ШІ у розробці програмного забезпечення, такі як автоматизація кодування, виявлення помилок, оптимізація продуктивності програм та створення моделей генеративного дизайну. Представлено аналіз впливу генеративних мовних моделей (GPT, Codex тощо) на спрощення розробки та зміну ролі програмістів. Запропоновано новий погляд на майбутню співпрацю між розробниками і ШІ як «інтерактивну симбіотичну систему», де обидва учасники доповнюють сильні сторони один одного. Висновок. Штучний інтелект уже змінює парадигму програмування, скорочуючи час на розробку, зменшуючи кількість помилок та підвищуючи продуктивність команд. У майбутньому роль розробників трансформується з написання коду на більш стратегічну та аналітичну діяльність, спрямовану на розв'язання складних задач, що потребують творчого підходу та критичного мислення. Програмування стає більш доступним для широкого кола людей, відкриваючи нові можливості для інновацій у різних галузях. Ця стаття досліджує, як штучний інтелект трансформує процес розробки програмного забезпечення, які переваги він пропонує, і з якими ризиками доведеться стикнутися в майбутньому.
Посилання
Ahmad W., Chakraborty S., Ray B., Chang K. W. Unified Pre-training for Program Understanding and Generation. Proceedings of the 2021 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics:Human Language Technologies, 2021. 2655–2668. https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-main.210
Chen H., Li Z. "Data Quality in Machine Learning: Challenges and Methods for Error Detection." International Journal of Data Science and Analytics, 2020. 9(2), 121–137.
Chen M., Tworek J., Jun H., Yuan Q., de Oliveira Pinto H. P., Kaplan J., Schulman J. Evaluating Large Language Models Trained on Code. arXiv preprint arXiv:2107.03374. 2021.
Davis K., Lee R. Fine-tuning models: Techniques and challenges in AI error correction. International Journal of AI and Software Engineering, 2020. 12(2), 101–115.
Feng Y., Guo D., Tang D., Duan N., Wei Z., Zhou M., Yin J. CodeBERT: A Pre-Trained Model for Programming and Natural Languages. Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2020. 1536–1547. https://doi.org/10.18653/v1/2020.emnlp-main.154
Jiang Z., Sun D. "Sensitivity Analysis in AI Models: Evaluating the Impact of Parameter Changes." Artificial Intelligence Review, 2020. 53(3), 159–179.
Kumar R., Singh P. "Enhancing Software Quality with AI-Based Data Analytics." Software Engineering Review, 2020. 8(1), 45–59. https://doi.org/10.1109/ser.2020.015007.
Li C., Li H., Sun J. Deep Learning for Automatic Code Generation and Completion: A Survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 2021. 54(6), 1–29. https://doi.org/10.1145/3469023.
Li Z., Chen L. "AI-Powered Tools for Code Generation and Testing Automation." International Journal of Computer Science and Information Technology, 2020. 12(2), 187–202. https://doi.org/10.1093/ijcsit/ijcsit.2020.012030.
Liu Z., Zhang C., Wang Z. "Logical Testing of Machine Learning Models: A Comprehensive Review." Journal of Machine Learning Research, 2021. 22(4), 153–172.
Smith J., Brown A. Adaptive learning techniques for error correction in AI systems. Journal of Machine Learning and Artificial Intelligence, 2020. 18(4), 234–249.
Tiwari S., Chaturvedi A., Mishra R. Artificial Intelligence in Software Engineering: Benefits, Challenges, and Future Prospects. International Journal of Advanced Research in Computer Science, 2021. 12(2), 45–51. https://doi.org/10.26483/ijarcs.v12i2.
Vaithilingam P., Chen J., Alvarado C. Expectations vs. Reality: How Software Developers Use Generative AI Tools for Code. Proceedings of the 2022 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 2022. 1–15. https://doi.org/10.1145/3491102.3517489.
Wang Y., Xu L. "Overfitting in Machine Learning Models: Approaches to Detection and Mitigation." Journal of Artificial Intelligence Research, 2022. 68(1), 45–63.
Zaremba W., Sutskever I. Recurrent Neural Network Models for Code Generation. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2020. 201–213.
Zhang Y., Wang X. "Artificial Intelligence and Its Impact on Software Development." Journal of Software Engineering and Applications, 2020. 13(4), 233–245. https://doi.org/10.4236/jsea.2020.134014.
