Возникновение помощи искусственного интеллекта при написании кода как GitHub Copilot меняет правила игры 🔥
Согласно Главному продуктовому офицеру GitHub, Инбалу Шани, дело не только в быстрой записи кода, но и в том, чтобы дать разработчикам возможность более эффективно использовать свое время.
GitHub Copilot от Microsoft стремится максимизировать эффективность ИИ в программировании, сосредотачиваясь на доставке быстрых и ценных результатов.
Дискуссии о том, может ли искусственный интеллект (ИИ) соперничать с человеческими программистами, становятся все более ожесточенными. В то время как некоторые исследования показали, что код, сгенерированный ИИ, не достигает качества, свойственного человеку, ChatGPT от OpenAI продемонстрировал потенциал в написании качественного кода. Однако эта дискуссия, возможно, упускает из виду более общую картину.
По словам Инбаль Шани, главного исполнительного директора продукта GitHub, настоящий прорыв заключается в новом слое абстракции, созданном генеративным ИИ. В недавнем интервью с ENBLE она отметила, что естественный язык, который в настоящее время используется для автозаполнения кода, имеет потенциал для более широких применений ИИ, выходящих за рамки простого завершения кода.
GitHub представил свой собственный инструмент поддержки кода на основе ИИ, GitHub Copilot, в июне 2021 года. Этот год принес трансформацию ИИ в программировании, с более чем миллионом платящих клиентов и 37 000 организаций, использующих Copilot. Accenture, один из крупнейших пользователей, заметил удивительные результаты — 88,5% кода, написанного Copilot, было сохранено. Этот высокий уровень точности привел к повышению производительности и улучшению своевременного завершения запросов на слияние на 15%.
Но речь идет не только о скорости и точности. Copilot приносит разработчикам качественные преимущества, позволяя им больше времени уделять архитектуре и другим важным аспектам разработки программного обеспечения. В среднем у разработчиков менее двух часов в день для написания кода, так как им также необходимо выполнять такие задачи, как тестирование, участие в совещаниях и написание запросов на слияние. Автоматизация повторяющихся задач и уменьшение переключения контекста между инструментами позволяет разработчикам освободить больше времени для инвестиций в другие области.
Однако измерение производительности и счастья разработчиков в этом контексте может быть сложным. Лучшее завершение кода не гарантирует успеха, поскольку разработчики могут быстро писать некачественный код. Шани подчеркивает важность определения времени до получения значения и понимания влияния этих инструментов на жизнь разработчиков. Кроме того, фокус на количестве строк кода, написанных в качестве показателя ценности разработчика, может не отражать его навыки и экспертизу.
- ИИ улучшает рабочие процессы DevSecOps ближе к результатам опроса 🚀
- Векторные базы данных основание генеративного ИИ на знаниях
- Эпоха искусственного интеллекта Билл Гейтс прогнозирует значительно...
Новый слой абстракции ИИ меняет не только способ написания кода разработчиками, но и способ их сотрудничества и поиска информации. Copilot упрощает этот процесс, централизуя поисковые системы и поддержку кодирования в интегрированной среде разработки (IDE). Цель состоит в минимизации переключения контекста и повышении счастья разработчиков.
Влияние GitHub Copilot выходит за рамки завершения кода. Он используется для прохождения собеседований по программированию, обучения новых программистов и даже настройки внутренних моделей генеративного ИИ в компаниях, таких как Advanced Micro Devices. По мере развития Copilot, целью является персонализация рекомендаций в соответствии с индивидуальным стилем написания кода каждого разработчика, что позволяет доставлять более индивидуализированные и точные результаты.
В феврале GitHub планирует выпустить корпоративную версию Copilot, позволяющую организациям иметь собственную реализацию, соответствующую их уникальным требованиям. Эта версия будет включать функции, такие как подведение итогов кода, генерация комментариев и улучшенные возможности тестирования, дополнительно оптимизируя рабочий процесс разработки от идеи до выпуска.
В то время как продолжается дебаты о конечном влиянии помощи ИИ в кодировании на планирование и управление проектами, потенциал ИИ в ускорении времени разработки неоспорим. Однако важно подходить к этой трансформации с осторожностью и обеспечить баланс между скоростью и качеством программного обеспечения.
В заключение, инструменты помощи в кодировании на основе ИИ, такие как GitHub Copilot, меняют игру для разработчиков. Автоматизация повторяющихся задач, уменьшение переключения контекста и предоставление точного завершения кода освобождает время разработчиков для выполнения более важных задач. В то время как дискуссия о соперничестве ИИ и человеческих программистов продолжается, ясно, что ИИ здесь, чтобы остаться и будет продолжать развиваться наравне с разработчиками, в конечном итоге улучшая процесс разработки.
🤔 Вопрос-ответ: Что еще вам нужно знать?
Вопрос: Как GitHub Copilot повышает производительность разработчиков?
Ответ: GitHub Copilot автоматизирует повторяющиеся задачи по написанию кода и улучшает его завершение, уменьшая время, которое разработчики тратят на написание шаблонного кода. Тем самым он позволяет разработчикам сосредоточиться на более важных аспектах разработки программного обеспечения, таких как архитектура и дизайн. Это, в свою очередь, повышает производительность и позволяет разработчикам писать более осмысленный код за меньшее время.
Вопрос: Может ли GitHub Copilot заменить человеческих разработчиков?
Ответ: Нет, GitHub Copilot не предназначен для замены человеческих разработчиков. Это инструмент на основе искусственного интеллекта, созданный для помощи разработчикам и оптимизации рабочего процесса. Хотя Copilot может предложить сгенерированные кодовые подсказки и написать фрагменты кода, он все же требует вмешательства человека, надзора и рецензии кода. Разработчики продолжат играть важную роль в принятии решений, решении проблем и поддержании общего качества разработки программного обеспечения.
Q: Как Copilot обрабатывает разные языки программирования?
Ответ: GitHub Copilot поддерживает широкий спектр языков программирования, включая популярные, такие как Python, JavaScript и C++. Он использует огромное количество общедоступных репозиториев кода для генерации соответствующих предложений и автодополнений. Хотя у него может быть более обширное покрытие некоторых языков по сравнению с другими, базовые модели искусственного интеллекта постоянно учатся и совершенствуются, чтобы предложить лучшую поддержку для различных языков программирования и фреймворков.
Q: Является ли Copilot безопасным с учетом конфиденциальности?
Ответ: Вопросы конфиденциальности и безопасности для GitHub имеют большое значение. Copilot разработан с учетом конфиденциальности пользователей и не загружает и не хранит код из частных репозиториев. Данные, используемые для обучения Copilot, получены из общедоступных репозиториев кода, при этом удалены личные идентификаторы и конфиденциальная информация. Однако важно, чтобы пользователи проверяли и очищали сгенерированные Copilot фрагменты кода, чтобы убедиться, что они соответствуют политикам безопасности и конфиденциальности их организации.
Q: Будут ли инструменты помощи AI в написании кода сокращать спрос на разработчиков?
Ответ: Инструменты помощи AI в написании кода, такие как Copilot, не предназначены для замены разработчиков; вместо этого они направлены на расширение их возможностей. По мере развития технологий, вероятно, будет расти спрос на разработчиков, способных эффективно использовать AI-инструменты. Инструменты помощи AI в написании кода могут упростить определенные разработчические задачи, позволяя разработчикам сосредоточиться на более сложных вызовах и новаторских решениях. Это эволюция, которая расширяет возможности разработки программного обеспечения, создавая больше возможностей для разработчиков, а не уменьшая их спрос.
🌟 Будущее AI-помощи в написании кода
Инструменты помощи AI в написании кода, такие как GitHub Copilot, являются лишь началом трансформационного пути в разработке программного обеспечения. По мере развития этих инструментов и принятия персонализированных моделей AI как нормы, можно ожидать дальнейшего улучшения точности, эффективности и интеграции с различными рабочими процессами разработки.
Централизация различных возможностей AI в средах разработки позволит разработчикам испытать безукоризненный процесс разработки с минимальными переключениями контекста. По мере того, как все больше компаний принимают AI-помощь в написании кода, можно ожидать совершенствования управления проектами, планирования и общего жизненного цикла разработки программного обеспечения. Однако важно найти баланс между использованием инструментов AI и сохранением креативности и экспертизы человеческих разработчиков.
Истинный потенциал AI-помощи в написании кода заключается в ее способности усилить возможности разработчиков и позволить им достигать большего за меньшее время. Это захватывающая эра разработки программного обеспечения, и как разработчики, мы должны принять эти инструменты, стремясь к непрерывному совершенствованию и инновациям.
📚 Ссылки
- The New York Times wants OpenAI to pay for training data (TechCrunch)
- Найдено: Полнофункциональные GPS-спортивные часы с отслеживанием физической активности, созданные Garmin (ENBLE)
- Нужен подарок на последний момент? Подарите подарок в виде занятий Headspace со скидкой 30% (ENBLE)
- Новый глубокий поиск Bing использует GPT-4 для получения полных результатов поиска (ENBLE)
- Глава Pinecone находится в поиске уникальных знаний для искусственного интеллекта (ENBLE)
- OpenAI выпускает исправление утечки данных ChatGPT: проблема полностью решена (ENBLE)
- У Microsoft более миллиона платных пользователей Github Copilot: генеральный директор Наделла (ENBLE)
- Извините, искусственный интеллект, люди все еще изобретают вещи, решает Верховный суд Великобритании (ENBLE)
- AI стремится предсказывать и исправлять ошибки в коде разработчиков до возникновения проблем (ENBLE)
- Google говорит, что Bard умнее ChatGPT благодаря обновлению Gemini (ENBLE)
- Билл Гейтс прогнозирует «огромный технологический взрыв» от AI, который скоро наступит (ENBLE)
- AI все больше входит в свою роль помощника разработки и тестирования
Нравится этот статья? Поделитесь ею с друзьями и коллегами, чтобы распространить знания и начать обсуждение! 🚀💻
