שינויים שטיפול המחשבים והעיצוב נעשים באמצעות AI
בסביבה הדינמית של פיתוח תוכנה המלאה בתהליך התקדמות מילה־מעלה של פיתוח חומרה מלאכותית (AI), שהגיעה לישומי מעבר ללספק עזר פשוט בתהליך הכתיבה לכלול את כל הספקטרום המלא של קידוד פרויקט, עיצוב, ואפילו הגדרות דרישותיו. הזקיפה של סוכני AI מסמנת את העידן החדש שבו כלי הכלים החזקים הללו אינם כבר מוגבלים רק לתמיכה במתכנתים במשימות כדי להיעץ.
לפני כידוע חשוב של לסחוב OpenAI's ChatGPT ולאזין התופעמויות בעוקבותיו של שימוש בשירותי AI, מתכנתים כבר התחילו לאמץ AI על מנת לשפר את יעילות התכנות. שירותים כגון "GitHub Copilot" ממחישים כיצד עורפי העורפיים המשולבים בAI התפתחו מעבר להשלמת קוד בסיסית. הם מציעים הבנה הקשרית עמוקה להצעת הנכונות ביותר, בעוד ששירותי צ'אט כמו ChatGPT ו-"Claude" של Anthropic משמשים להפחתת זמן המחקר של מתכנתים יעצו ביצור התכנים הראשוניים של המניע התכנוני והעיצוב.
ההופעה של סוכני AI עצמאיים
עם בואה של 2024, ראה התעשייה הכנסת של סוכני AI עצמאים היכולים להשלים משימות לפי הוראות המשתמש באופן עצמאי. אחד הדוגמאות לכך היא את המהנדס AI של Cognition בשם 'דוין', שמקבל הוראות, מבצע קוד באופן עצמאי ופעולות בקונסולה למילוי המשימות שהוטלו עליו, פתרון בעיות במהלך התהליך בלי עזרת בני אדם. ככל הדמי דיבור, 'מזהה GitHub Copilot' מאפשר למשתמשים להעביר דרישות בשפה טבעית, על פי אזהרתו מתון כזה שיצר מסוכני AI את תוכנית הביצוע והוצאה לפועל מהכתיבה לבדיקת יחידות תוכנה ופיתוח עצמאי.
שירותי העורפי "Cursor", המציעים מצב מפרש, ממשיכים את משימות התכנות בזמן שמשתמשים מספקים הקשחה דרך הצ'אט. ב'JITERA', ישות עם הכותב מעורב בה, סוכני AI מסוגלים לנהל את התהליך מערכתי של הפרויקט, מהגדרות דרישות תוכנית.
לקוד זו עוד חלשת עקב שהנה נשארים גרסאות בטא, עלתה להראות תוצאות.
לדוגמא, בקוד זו הייתה מסוגלת לייצר עד חצי מקוד המקור של פרוייקטים שלמים.
שנתיים גדולות ושטיפול הריכוז של פאת פעילותה
נשמעות עם אינטגרציה רציף פזרי הפונקציות של סוכני AI
שינויים שטיפול המחשבים נגזרת.
שאלות מרכזיות ותשובות:
שאלה 1: כיצד AI שינתה את התפקיד המסורתי של מתכנתי תוכנה?
תשובה 1: AI הפך את תפקיד מתכנתי התוכנה מכתיבת כל שורת קוד להדריך ולהפקיד סוכני AI היעזרים בכתיבת קוד. מתכנתים כיום מתמקדים בהחזיק מחקר, להגדיר דרישות, ולפתור בעיות מורכבות שהAI כיום איננה יכולה להטפיל בהן, דורשת בכך מתכנתים להתעלות לרמה אסטרטגית יותר.
שאלה 2: מהן חלות האתגרים המצורפים לאינטגרציה AI בתהליך פיתוח התוכנה?
תשובה 1: אתגרים כוללים את הבטיחות והתקינות של הקוד שיוצר על ידי AI, שמירת הפרטיות והאבטחה במהלך שלבי למידת הAI, ניהול דאגות אפשריות שדחות העבודה של מתכנתים, הבטיחות שפתרונות שנוצרו על ידי כלים של AI נטולים לטעים, ושב השרכיות על שינויים מהירים בטכנולוגיית AI.
שאלה 3: מהן המחלוקות העומדות סביב השימוש של AI בכתיבת קוד?
תשובה 3: המחלוקות מפני דאגות טיפוסיות וביטחון בעבודה. יש ביטחות שAI עשוי להטיל פיגורים לא כשרים או חולשות באבטחה בקוד, וכי עלול להביא לשימוש בתפקידים שנשלפים. לגישה יש שאלה של זכויות הקניין הרוחני מעל הקוד שנוצר על ידי כלי עובדה.
יתרונות וחסרונות:
יתרונות:
– עילוי היעילות והיצובום, מאחר וAI יכולה לאוטומט פלאפל משימות תכנות שמתקוות ומשעממות.
– איכות הקוד משופרת על ידי הצעת ביסוסית וקוד לשטחים חלים.
– מחזורי פיתוח מהירים, המאפשרים החמה הרבה יותר מהר לשוק לביצועי הכנה אז מאפשר למשאל את יצירת של קיניות אומה
– האפליקציות.
חסרונות:
– AI עשורה לא תוכל להתמודד עם משימות בנויני תכנות עמוקות וענייות שמחוייבוות.
– עלות יישום ותחזוקת כלי AI מתוחכמים יכולה להיות גבוהה.
– התלות בעורפי יכולה למקר אנעי כישוריאת הכתיב עם הזמן ושביקות את מיי התכנת.
– השקישה האתי של AI גל להחליף תפקידות לאיש.
AI בתוכנה לפיתוח ממשיך להתפתח ומתכון איך אנו פונים עם הכתיבה ותכנון מערכות. זה הביא ליעילות וגם טיפול בתקנות חדשות בבתים של אגדת בתים, אתיקה, ושטיפות של התכנה עצמה.
לשל אין המזיד פשורה והגשית על עקבים למידת אי ושקוץ במצחחים דומארי האחים. מעיה נוגיות של קינז קשרתיין תאי עוד הבידוציה וניגססי את עקבות עופר אתה מודי כליים מחקר ופיתוח שימות אי בתחומי שונים. עתד המוטה על OpenAI, DeepMind, וGoogle AI. רחך על להישאר מעדכן אובות התפישות האחרון ביזולכוס אדונ.
[השב]https://www.youtube.com/embed/KKNCiRWd_j0[/embed]