ما برنامج توليد الأكواد باستخدام الذكاء الاصطناعي؟

يساعد استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج الرمز البرمجي للكمبيوتر على تبسيط عملية تطوير البرامج ويجعل من السهل على المطورين باختلاف مستويات مهاراتهم كتابة الرموز البرمجية. يقوم المستخدم بإدخال مطالبة نصية تصف ما يجب أن يفعله الرمز البرمجي، وتقوم أداة تطوير الرموز البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي تلقائيا بإنشاء الرمز. ويمكنه أيضًا تحديث الرموز البرمجية القديمة وترجمة التعليمات البرمجية من لغة برمجة إلى أخرى.

ومن خلال دمج الذكاء الاصطناعي في مجموعة أدوات المطورين، يمكن لهذه الحلول إنتاج توصيات برمجية عالية الجودة استنادًا إلى مدخلات المستخدم. يمكن أن تؤدي اقتراحات الكود التي يتم إنشاؤها تلقائيًا إلى زيادة إنتاجية المطورين وتحسين سير عملهم من خلال توفير إجابات مباشرة، والتعامل مع مهام الترميز الروتينية، وتقليل الحاجة إلى تبديل السياق والحفاظ على الطاقة الذهنية. ويمكن أن يساعد أيضًا على تحديد أخطاء البرمجة والثغرات الأمنية المحتملة.

أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي للبرمجة ممكنًا بفضل الاختراقات الأخيرة في النماذج اللغوية الكبيرة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). حيث يستخدم خوارزميات التعلم العميق والشبكات العصبية الكبيرة المدرَّبة على مجموعات بيانات واسعة من رمز مصدر موجود ومتنوع. عادةً ما تأتي الأكواد المستخدمة في التدريب من كود متاح للجمهور تم إنتاجه من المشروعات مفتوحة المصدر.

يقوم المبرمجون بإدخال مطالبات نصية عادية تصف ما يريدون من الرمز البرمجي أن يفعله. تقترح أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي مقتطفات من الرمز البرمجي أو وظائف كاملة، مما يعمل على تبسيط عملية الترميز من خلال التعامل مع المهام المتكررة والحد من الترميز اليدوي. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أيضًا ترجمة الرمز البرمجي من لغة إلى أخرى، مما يؤدي إلى تبسيط تحويل الرمز أو مشاريع التحديث، مثل تحديث التطبيقات القديمة عن طريق تحويل COBOL إلى Java.

حتى مع زيادة دقة الرموز البرمجية التي تنتجها تقنيات الذكاء الاصطناعي التوليدي وتقنيات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)، فإنها قد لا تزال تحتوي على عيوب ويجب مراجعتها وتحريرها وتنقيحها من قبل الأشخاص. تقوم بعض أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي المخصصة للرموز البرمجية بإنشاء اختبارات الوحدات تلقائيًا للمساعدة في ذلك.

يُعد استخدام برنامج إنشاء رموز الذكاء الاصطناعي بشكل عام أمرًا بسيطًا ومتاحًا للعديد من لغات البرمجة وأطر العمل، ويمكن الوصول إليه لكل من المطورين وغير المطورين.

هناك ثلاث فوائد رئيسية لاستخدام أدوات برامج إنشاء رموز التعليمات البرمجية بالذكاء الاصطناعي:

1. يوفر الوقت من خلال تمكين المطورين من توليد الأكواد بشكل أسرع، ما يقلل من العمل اليدوي لكتابة الأسطر البرمجية ويمكِّن المطورين من التركيز على المهام ذات القيمة الأعلى.
   
   
2. يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي اختبار كود الكمبيوتر وتصحيحه بسرعة وكفاءة.
   
   
3. كما يؤدي استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي في الرموز البرمجية إلى إتاحة تطوير الرموز البرمجية لغير المطورين المتخصصين.

يوفر كلٌّ من الذكاء الاصطناعي التوليدي والبرمجة منخفضة الكود والبرمجة دون كود طرقًا لتوليد الأكواد بسرعة. ومع ذلك، تعتمد أدوات البرمجة منخفضة الكود ودون كود على القوالب الجاهزة ومكتبات العناصر. تمكِّن هذه الأدوات الأشخاص الذين لا يمتلكون مهارات برمجية من استخدام واجهات بصرية وعناصر تحكُّم سهلة مثل السحب والإفلات لإنشاء التطبيقات وتعديلها بسرعة وكفاءة، بينما يبقى الكود الفعلي مخفيًا في الخلفية.

من ناحية أخرى، برامج الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنشاء الأكواد لا تعتمد على القوالب ولا على مكتبات التعلم الآلي للعناصر. يقرأ البرنامج التعليمات المكتوبة بلغة طبيعية من المطور ويقترح مقتطفات أكواد من الصفر لتحقيق النتائج المطلوبة.

بينما تستهدف أدوات الرمز المنخفض وبدون رمز بشكل عام غير المطورين ومستخدمي الأعمال، يمكن لكل من المطورين المحترفين والمستخدمين الآخرين استخدام برامج إنشاء الرموز البرمجية القائمة على الذكاء الاصطناعي.

• IBM watsonx Code Assistant: يساعد IBM watsonx Code Assistant المطورين على كتابة الأكواد باستخدام التوصيات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن مستوى خبرتهم. يمكن للمطورين تقديم الطلبات بلغة بسيطة أو استخدام الأكواد المصدر الحالية لإنشاء الأكواد لحالات الاستخدام المستهدفة. جاهز للاستخدام، ويوفر watsonx Code Assistant نماذج مدرَّبة مسبقًا بناءً على لغات برمجة محددة لضمان الثقة والكفاءة في إنشاء رمز دقيق.
  
  
• Github Copilot: يُعَد Github Copilot نموذج ذكاء اصطناعي مدرَّب مسبقًا وأداة لإكمال الأكواد، حيث يكتب الأكواد بالعديد من اللغات مثل JavaScript وGo وPerl وPHP وRuby وSwift وTypeScript، كما يعمل مع HTML وCSS. ويستخدم التعلم الآلي لاقتراح الأكواد استنادًا إلى السياق، ويمكنه تحليل الأكواد الخاصة بك بحثًا عن الثغرات الأمنية، وهو متاح كملحق لبيئات التطوير المتكاملة (IDEs) مثل Visual Studio Code وVisual Studio وNeovim وJetBrains. يستخدم GitHub Copilot الأكواد المتاحة للجمهور من مستودعات GitHub ويتم تشغيله بواسطة OpenAI Codex، استنادًا إلى GPT-3.
  
  
• TabNine: يُعَد TabNine مساعدًا برمجيًا بالذكاء الاصطناعي يتعلم من قاعدة الأكواد التي يتم العمل عليها ويقدِّم إمكانية إكمال الأكواد في الوقت الفعلي، بالإضافة إلى المحادثة وتوليد الأكواد. ويشمل تنسيق الأكواد والكشف عن اللغة والتوثيق. يدعم TabNine لغات مثل Java وPython وJavaScript وSQL وغيرها من اللغات الشائعة، كما يتكامل مع أدوات تحرير الأكواد مثل VSCode وIntelliJ وPyCharm.
  
  
• أدوات ترميز الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى: تشمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الأخرى Ask Codi وCodeT5 وWPCode وCodeium وCodePal وmutable.ai.

تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي متعددة الأغراض مثل ChatGPT من OpenAI وGoogle BARD تولِّد الأكواد أيضًا استنادًا إلى التعليمات النصية. يُعَد ChatGPT وBard وغيرها من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحواري أدوات مستقلة بذاتها، وليست ملحقات متكاملة تعمل مباشرةً ضمن بيئة المطور الخاصة.

كما ذكرنا أعلاه، يستخدم IBM watsonx Code Assistant الذكاء الاصطناعي التوليدي للمساعدة على زيادة إنتاجية المطور باستخدام الرموز التي يوصي بها الذكاء الاصطناعي استنادًا إلى مدخلات اللغة الطبيعية أو الرمز المصدر الحالي. وبفضل استخدام watsonx Code Assistant، يمكن للمستخدمين تخفيف عبء التبديل المعرفي وتقليل تعقيد الترميز، ما يتيح لفرق التطوير التركيز على المهام المهمة للغاية.

يوفر watsonx Code Assistant، المصمم خصيصًا لحالات الاستخدام المستهدفة، نماذج مدربة مسبقًا ومنسقة تعتمد على لغات برمجة محددة لضمان الثقة والكفاءة لإنشاء رموز برمجية دقيقة. يسمح لك هذا الحل بتخصيص نماذج الأساس الأساسية باستخدام بيانات التدريب والمعايير وأفضل الممارسات الخاصة بك لتحقيق نتائج مخصصة مع توفير رؤية واضحة لأصل الرموز البرمجية التي تم إنشاؤها.