نقش هوش مصنوعی در توسعه نرم افزار

بنابراین، اگرچه اغلب تغییرات می توانند گران و نامطمئن باشند و در نهایت منجر به از دست دادن مشتری شوند، اما کسب و کارهای مدرن امروزی خواستار تغییر در سیستم ها جهت ارائه بهینه تر کالاها و خدمات هستند. اما مشکل مدرن‌سازی مین‌فریم ها این است که ابزارهایی که جهت جست و جوی کد و آنالیز برنامه ها مورد استفاده قرار می گیرند، در خصوص کاهش ریسک ها و خطرات مرتبط با حفظ و بهبود سیستم‌ها دارای ایراداتی هستند.

مدرن سازی و مدیریت دانش

با توجه به اینکه در حال حاضر 10000 مین فریم بطور فعال در سطح جهان وجود دارد، یک سازمان باید به طور متوسط سالانه بین 60 تا 80 درصد از بودجه فناوری اطلاعات خود را صرف تعمیر و نگهداری کند. اما مشکل اصلی این است که با بازنشستگی یا رفتن برنامه نویسان و توسعه دهندگان باتجربه و ماهر، دانش تخصصی آن ها نیز از سازمان ها خارج می شود و شرکت ها برای ایجاد و به روزرسانی مین فریم ها که سیستم های پیچیده و حیاتی هستند، با مشکل رو به رو می شوند. از این رو، برنامه نویسان باید از لحظه ورود به سازمان تمامی کارهای خود را مستندسازی کنند تا بدین ترتیب سازمان بتواند از دانش آنها استفاده نماید.

توسعه دهندگانی که به مدت طولانی در سازمان مشغول به کار هستند، با مستندسازی چیزهای زیادی را به جای می گذارند و این موضوع باعث می شود تا توسعه دهندگانی که به تازگی وارد یک سیستم می شوند، می توانند به دانش جامع و کلی از عملکرد سیستم ها دست پیدا کنند.

امروزه توسعه دهندگان تقریباً 75 درصد از زمان خود را صرف جستجوی کد منبع می کنند. برای نگهداری و پشتیبانی مؤثر و کارآمد از هر سیستمی، توسعه دهندگان نرم افزار باید دقیقاً بدانند که یک برنامه واقعاً چه کاری انجام می دهد و چگونه تغییر کد در یک بخش از سیستم بر روی آن تأثیر می گذارد. اما چون کدهای مشابه ممکن است در سراسر سیستم پر شده باشند، توسعه‌دهندگان ممکن است فکر کنند که در حال ایجاد یک تغییر ساده هستند، در حالی که واقعاً ممکن است کل سیستم را خراب کند اما از آن اطلاعی نداشته باشند.

ابزارهای امروزی و مشکلات آن ها

با توجه به اینکه تعداد مخازن کد روز به روز بیشتر می شود و از آنجایی که هیچگونه نظارت و کنترلی بر آن ها وجود ندارد، کسانی که مسئول حفظ و حفظ عملکرد سیستم هستند بر این عقیده هستند که یافتن اشکالات در کد بدون کمک هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی چالش برانگیز خواهد بود. با توجه به اینکه اشکال‌زدایی یک تلاش سخت و زمان‌بر است، توسعه‌دهندگان به طور فزاینده‌ای به ابزارهای جستجوی کد، linterها و ابزارهای تجزیه و تحلیل استاتیک و پویا روی می‌آورند تا میلیون‌ها خط کد را تجزیه و تحلیل کنند، خطاها را علامت گذاری کنند و راه‌حل‌هایی را پیشنهاد دهند.

حتی اگر ابزارها در پیدا کردن اشکالات، مجازی سازی کد یا تشخیص خطا بهترین باشند، در نهایت نیاز هست تا برنامه نویسان با استفاده از دانش خود مسئله را حل کنند. ابزارهای تجزیه و تحلیل برنامه تنها کد را به اشکال مختلفی نشان می دهند و توسعه دهندگان همچنان باید نتیجه گیری خود را انجام دهند. اگر چه ابزارهای جستجوی کد ممکن است سرعت ایجاد یک مدل ذهنی از کد را افزایش دهند، اما دارای نقاط ضعفی هستند و توسعه دهندگان می بایست کد را شناسایی کنند و سپس تغییرات را اعمال نمایند. ابزارهایی که به عنوان تکمیل کننده کد توسط توسعه دهندگان کم تجربه مورد استفاده قرار می گیرند، ممکن است تغییرات نادرستی را پیشنهاد کنند (یک ابزار برجسته در 71٪ مواقع کد نادرست ارائه می دهد) و این به خودی خود موجب ایجاد مشکل می شود.

ابزارهای امروزی از کارایی چندانی برخوردار نیستند و افراد باید در نهایت با توجه به هدف تعیین شده، تغییرات را اعمال نمایند. در حالت ایده آل، برای ایجاد تغییرات در سیستم های قدیمی، باید از راهکارهای بهتری که موجب کاهش ریسک می شوند، استفاده نمود. از این جهت، هوش مصنوعی می تواند در این خصوص موثر واقع شود. با به کارگیری یک رویکرد منحصر به فرد با کمک فناوری هوش مصنوعی، مخزن کد به مخزن دانش تبدیل می‌شود و بسیاری از قابلیت‌هایی را که قبلاً محقق نشده بودند، ممکن می‌سازد.

مخزن دانش مبتنی بر هوش مصنوعی (AI)

با استفاده از فناوری AI برای خودکارسازی شناسایی خطوطی از کدها، توسعه‌دهندگان می‌توانند به سادگی از مخازن دانش مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کنند و به سرعت کدها را شناسایی کنند. این امر هوش مصنوعی را در موقعیتی قرار می دهد، که به یک نیاز حیاتی برای هر سازمانی تبدیل شود.

رویکرد جدید بکارگیری فناوری هوش مصنوعی، آنچه را که رایانش نشان می‌دهد، مجدد آنالیز می‌کند و آن را به مفاهیم قابل درک تبدیل می نماید. بنابراین به همان روشی که انسان‌ها در مورد کد فکر می‌کنند، می اندیشد. نتیجه این است که توسعه دهندگان نرم افزار دیگر نیازی به کشف هدف توسعه دهندگان قبلی ندارند و می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی ایرادات را شناسایی کنند و قبل کامپایل یا بررسی کد، آن ها را مرتفع نمایند. هوش مصنوعی قادر است تغییرات را شبیه‌سازی کند و نتایج را پس از تغییرات به نمایش بگذارد.

البته باید این موضوع را در نظر داشت که هوش مصنوعی هنوز به اندازه کافی پیشرفته نیست که به تنهایی تغییرات ایمنی را ایجاد کند، اما می تواند به عنوان یک مخزن دانش با قابلیت های مختلف توسعه دهندگان را دقیقاً به جایی که نیاز است برسند، هدایت کند. با هوش مصنوعی، برنامه نویسان (حتی در اولین روز کاری) می توانند هر گونه اصلاحات لازم را با اطمینان خاطر انجام دهند بدون آنکه باعث خرابی در کل سیستم شوند.

برخلاف ابزارهای که در خصوص جستجوی کد، پیمایش کد، تکمیل کد و تجزیه و تحلیل برنامه مورد استفاده قرار می گیرند، هوش مصنوعی اساساً به توسعه دهندگان این امکان را می دهد که به طور ایمن، کارآمد و مؤثر هرگونه تغییر لازم را انجام اعمال نمایند تا آن ها نیز بتوانند کارهای بیشتری را در مدت زمان کمتری به سرانجام برسانند.