should_authorize_via_email
email.input_code tel.input_code
 
email.code_actual_for tel.code_actual_for
apply_exit_text
session_ended
to_homepage
Jak AI změní vývoj aplikací a nahradí člověka?

Jak AI změní vývoj aplikací a nahradí člověka?

Softwarové inženýrství pod tlakem umělé inteligence

Vývoj umělé inteligence v několika posledních letech zaznamenal skokový posun. Řada oblastí zažívá renesanci a mezi ně patří i programování. Technologický pokrok tak vytváří pocit, že s AI zanikne řada profesí. Jak tedy umělá inteligence změní vývoj softwaru a dokáže nahradit lidské psaní kódu? Na tuhle otázku se pokusíme odpovědět v tomto článku.

Jak pokročilé je kódování pomocí AI? 

Umělá inteligence dělá rychlé pokroky v učení programovacích jazyků. Program Codex od OpenAI je schopen převádět pokyny z běžného jazyka na kód. Společnost svůj AI model vycvičila za pomocí kódu z online úložišť. Díky tomu zvládne pracovat s celou řadou jazyků (JavaScript, Python, HTML a další) a zvládne pokročilé programovací úlohy. 

Codex je program používaný v nástroji Copilot společnosti GitHub (patří Microsoftu), což je nástroj ve stylu automatického dokončování, který navrhuje kód tak, jak ho píšou lidé.

ChatGPT může také pomáhat s kódovacími úlohami. Dokáže psát části kódu, vysvětlovat, co dělají jednotlivé části kódu, hledat chyby nebo revidovat kód a překládat kód z jednoho jazyka do druhého.

Umí umělá inteligence dobře psát programy?

Jak jsme nastínili výše, umělá inteligence je schopna chápat kód stejně dobře jako člověk. Dalo by se říct, že nástroje AI jako je Codex dokážou vytvářet nové programy. To však v současné chvíli není tak lehké, protože komplexní programování vyžaduje lidský faktor k řešení různých scénářů, které dokáže chápat pouze člověk.

V současné chvíli AI ke svému fungování potřebuje kódovou základnu. Nedokáže napodobit složitosti lidského chápání. Může tak pracovat jen s tím, co má k dispozici ve své databázi. Jelikož jde o poměrně novou oblast a tato technologie se stále vyvíjí, můžeme jen spekulovat, jaká budoucnost oblast programování aplikací čeká v následujících letech.

Jak se změní role softwarového vývojáře v budoucnu?

Pokud jsi důkladně četl*a předchozí řádky, určitě si dokážeš domyslet, kam budoucnost softwarového inženýrství směřuje. Ačkoliv současný stav může podněcovat určitou skepsi o tom, kam práce kodérů spěje, vždy tu jsou další možnosti.

V tuhle chvíli sice umí AI programovat, ale stále jí uniká kontext. Význam kódování přesahuje více než jen správnou syntax a tvorbu algoritmů. Jde o myšlenku, která vytváří celek. Budoucnost tak více bude založena na moderních technologiích, ale softwaroví inženýři budou hybnou silou, která vždy přinese inovace, které předčí schopnosti umělé inteligence.

Co si z toho můžeš odnést? Softwaroví inženýři i architekti budou zastánci kreativity, přizpůsobivosti, řešení problémů a budou se obratně pohybovat v neustále se měnícím prostředí technologií. Takže se nemusíš bát, protože tvoje role v éře AI bude důležitá.

3 zajímavé AI nástroje pro generování kódu

Teď už víš, že se o budoucnost nemusíš bát. V současné době existuje několik nástrojů pro generování kódu AI. Ty ti pomůžou psát pokročilý kód bez sebemenšího úsilí. Ačkoliv jejich potenciál není ještě plně rozvinut, v tuhle chvíli ti dokážou pomoci při psaní kódu aplikace. 

A jaké nástroje můžeš použít pro generování kódu umělou inteligencí? V tuhle chvíli můžeš svou pozornost upřít na:

1. OpenAI Codex

OpenAI Codex pracuje na modelu GPT3 a byl vytvořen pro snadné plnění programovacích úloh. Tento nástroj byl vyškolen na rozsáhlé databázi, především na veřejně dostupných zdrojích kódu. Codex je ideální pro urychlení a usnadnění úkolů profesionálních programátorů i pro začátečníky, kteří se chtějí naučit programovat. Jeho API je integrována do GitHub Copilotu.

2. PolyCoder

PolyCoder je založen na modelu OpenAI GPT2. Tento nástroj pro automatické generování kódu je vyškolen v různých programovacích jazycích, zvláště dobrý je při psaní kódů v jazyce C.

K trénování nástroje byla použita data z úložiště GitHub. A to hlavně na 12 programovacích jazycích: C, C#, C++, Go, Java, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust, Scala a TypeScript. PolyCoder je považován za konkurenta Codexu. Hlavně v jazycích C je lepší, v ostatních však Codex stále vítězí.

3. CodeT5

CodeT5 je open source nástroj pro generování kódu, který uvedla na trh společnost Salesforce. Nástroj je založen na architektuře T5 společnosti Google. Nástroj je navržen tak, aby porozuměl kódům a bezproblémově generoval kód zachycením sémantických informací z kódu.

CodeT5 umí docela dobře generovat kód na základě popisu v přirozeném jazyce a automatického doplňování kódu. Je také dobrý při vytváření souhrnu funkce v popisu přirozeného jazyka.

V tuto chvíli mají AI generátory kódu několik využití

Současné AI nástroje pro generování kódu mají hned několik využití, kterých ses mohl*a během čtení článku dovtípit. Pojďme si ale explicitně říct, k čemu výše zmíněné tooly využiješ a jak ti pomůžou při práci, protože umělá inteligence bude spíš takový tvůj pomocník, kterého použiješ při:

  • revizi kódu z hlediska potenciálních chyb a bezpečnostních zranitelností. AI dokáže kód prověřit mnohem rychleji než člověk a dokáže identifikovat chyby a bezpečnostní zranitelnosti, které bys mohl*a přehlédnout.
  • navrhování vylepšení kódu. Umělá inteligence může analyzovat kód a navrhovat vylepšení, která mohou kód zefektivnit, zlepšit jeho čitelnost a údržbu.
  • generování kódu. AI dokáže generovat kód z popisů v přirozeném jazyce. To může být užitečné pro úlohy, jako je generování kotevního kódu nebo prototypování nových nápadů.

Jak asi chápeš, tak v současnou chvíli se umělá inteligence při psaní kódu více zaměřuje na efektivitu. Ušetří ti zejména čas, pomůže ti zvýšit kvalitu kódu či ti navrhne potřebné úpravy.

Odvrácená strana generováního AI kódu

Každá inovace má své pro a proti. Výhody AI generovaného kódu už jsme zmínili výše, teď se podíváme na jejich odvrácenou stranu.

  • Přílišná závislost. Jednou z hlavních obav je, že by se vývojáři mohli stát příliš závislými na nástrojích AI. To může vést k potenciálnímu zhoršení dovedností v oblasti kódování, protože vývojáři mohou více spoléhat na generované návrhy, aniž by plně chápali jejich logiku. Důsledkem toho je pak ztráta kreativního a inovativního ducha.
  • Omezené porozumění a nevýraznost. Nástroje AI zvládají principy a jejich návaznost. Na druhou stranu nedokážou plně pochopit kontext či požadavky, které daný projekt má. Právě v tuhle chvíli bude potřeba, aby vývojář uměl rozhodnout na základě širších cílů, uměl si poradit se složitými nebo novými kódovými výzvami. Přílišná závislost tě tak může připravit o vlastní intuici a schopnost řešit složité výzvy.
  • Obavy o práci. S rozvojem umělé inteligence přichází i obavy o práci. Nedá se snadné odhadnout, kam se vývojářské nástroje v budoucnu posunou a jakou část lidské práce dokážou nahradit. Jasné je, že pro budoucnost vývoje bude potřeba posouvat své dovednosti, zejména pak znalosti o AI, jak vylepšovat její výstupy atd.

Pochop nové technologie a správně je využij

Role umělé inteligence ve vývoji softwaru je zatím poměrně jasná. Tato transformace od tebe vyžaduje, abys dokázal*a pochopit možnosti AI nástrojů, znal*a jejich silné a slabé stránky, které využiješ při své práci. Zásadní znalost pro tebe pak bude i to, jak AI funguje, abys vytěžil*a maximum, které ti dokáže nabídnout.

Autor: Martin Šlat

Více článků
Vývojové nástroje, které se používají nejčastěji.
Kam směřuje technologie AR? Podívej se na příklady i preview rozšířené reality