Nel recente rapporto”Big Ideas 2023“di Ark Invest, la società di gestione degli investimenti ha previsto che l’IA potrebbe portare a un aumento di 10 volte della produttività della codifica. Sulla base di un calo annualizzato del 70% dei costi di negoziazione e dei cicli di feedback, gli assistenti di codifica AI come Copilot potrebbero aumentare l’output per gli ingegneri del software 10-piegare entro il 2023.
L’IA generativa ha il potenziale per rivoluzionare il processo di codifica e aumentare significativamente la produttività. Utilizzando algoritmi di deep learning, l’IA generativa può apprendere da grandi set di dati di codice e generare nuovo codice sintatticamente e semanticamente corretto. Ciò può ridurre significativamente il tempo e lo sforzo necessari per scrivere nuovo codice, in particolare per le attività di routine che richiedono modelli di codifica ripetitivi. Automatizzando queste attività, gli sviluppatori possono concentrarsi su lavori più complessi e creativi, portando a un aumento della produttività complessiva.
L’IA generativa è un sottoinsieme dell’IA che utilizza algoritmi di deep learning per generare nuovi contenuti, come immagini, musica e testo, senza la necessità di una programmazione esplicita. Nel contesto dello sviluppo del software, l’IA generativa può essere utilizzata per generare nuovo codice basato su dati di input o modelli di codice esistente, consentendo agli sviluppatori di automatizzare le attività ripetitive e liberare il proprio tempo per un lavoro più creativo.
Let’s scopri come l’IA sta portando a questo drammatico aumento…
Miglioramento della qualità e dell’affidabilità del codice
Uno dei vantaggi più significativi dell’IA generativa nella codifica è che aiuta a migliorare la qualità del codice prodotto. Scrivere codice pulito, efficiente e leggibile è essenziale per la creazione di applicazioni complesse e l’intelligenza artificiale può aiutare in questo senso automatizzando attività di codifica ripetitive e banali.
Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono controllare automaticamente gli errori di sintassi, eseguire il debug del codice e identificare gli odori del codice, che sono parti di codice che indicano un problema più profondo con il design o l’architettura del codice. Rilevando questi problemi nelle prime fasi del processo di sviluppo, gli sviluppatori possono risolverli più rapidamente e impedire che si propaghino ulteriormente nella base di codice.
Oltre alla qualità, l’IA generativa può anche migliorare la riusabilità del codice. Uno dei principi fondamentali dello sviluppo del software è riutilizzare il codice il più possibile per ridurre la ridondanza e risparmiare tempo. Tuttavia, il riutilizzo del codice non è sempre un’attività semplice, in quanto richiede l’identificazione della parte di codice giusta e l’adattamento alle esigenze dell’applicazione corrente.
I modelli di intelligenza artificiale generativa possono aiutare in questo senso suggerendo snippet di codice rilevanti da un repository di codice esistente. Ad esempio, se uno sviluppatore sta lavorando a una nuova funzionalità che prevede la manipolazione di stringhe, il modello AI può suggerire frammenti di codice esistenti che eseguono operazioni simili. Lo sviluppatore può quindi adattare il codice suggerito alle esigenze dell’applicazione corrente, risparmiando tempo e fatica nel processo.
L’IA generativa fornisce anche un modo per creare nuovo codice che può essere riutilizzato in diverse applicazioni. Analizzando il codice esistente e i modelli e le strutture di apprendimento, il modello AI può generare nuovi frammenti di codice conformi agli stessi standard, facilitando l’integrazione con altre parti della base di codice.
Automazione delle attività ripetitive
Un altro modo in cui l’IA generativa può aumentare la produttività della codifica è automatizzando le attività ripetitive. Ci sono molte attività di codifica banali e ripetitive che possono richiedere molto tempo agli sviluppatori, come la scrittura di codice boilerplate, la formattazione del codice e la ricerca di errori di sintassi.
Con l’aiuto dell’IA generativa, gli sviluppatori possono automatizzarle attività ripetitive e risparmiare tempo. Ad esempio, vari strumenti utilizzano l’apprendimento automatico per suggerire il completamento del codice, riducendo il tempo e lo sforzo necessari per scrivere il codice. Questi strumenti utilizzano un algoritmo di deep learning per analizzare il codice, riconoscere schemi e suggerire frammenti di codice rilevanti per il codice che viene scritto.
Può anche aiutare con la formattazione del codice, un’attività che può richiedere una quantità significativa di tempo, in particolare quando si lavora con codebase di grandi dimensioni. Strumenti come Black, Prettier e ClangFormat utilizzano l’intelligenza artificiale per formattare automaticamente il codice, eliminando la necessità per gli sviluppatori di regolare manualmente la formattazione del codice. Questi strumenti non solo possono far risparmiare tempo, ma aiutano anche a garantire che il codice sia formattato in modo coerente in tutta l’organizzazione, riducendo il rischio di errori e rendendo il codice più facile da leggere e comprendere.
Quando si tratta di identificare e correggere gli errori di sintassi , anche qui l’IA generativa può svolgere un ruolo importante. Gli errori di sintassi sono comuni nella programmazione e possono essere frustranti da affrontare. Strumenti come DeepCode e CodeGuru utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare il codice e suggerire correzioni per gli errori di sintassi, facilitando l’identificazione e la correzione da parte degli sviluppatori errori rapidamente.
L’ascesa degli assistenti alla codifica come Copilot
L’ascesa degli assistenti alla codifica come Copilot ha portato tutte queste funzionalità, come l’automazione delle attività ripetitive e migliorare la qualità del codice, insieme in un unico posto.
Copilot è un assistente di codifica sviluppato da OpenAI in collaborazione con GitHub. È uno strumento basato sull’intelligenza artificiale progettato per aiutare gli sviluppatori a scrivere codice in modo più efficiente e con maggiore precisione. Copilot si basa sulla tecnologia GPT (Generative Pre-trained Transformer), un tipo di algoritmo di deep learning in grado di generare testo in base a richieste di input.
Quando uno sviluppatore inserisce poche righe di codice, Copilot analizza il codice e genera suggerimenti su come completare il codice. I suggerimenti si basano su modelli che ha appreso studiando milioni di righe di codice in vari linguaggi e framework di programmazione. Copilot utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per interpretare l’input dello sviluppatore e fornire i migliori suggerimenti possibili. Lo strumento è in grado di gestire un’ampia gamma di linguaggi di programmazione, inclusi Python, JavaScript, Ruby, Go e altri.
Una delle caratteristiche principali di Copilot è la sua capacità di far risparmiare tempo agli sviluppatori e aumentare la produttività. Automatizzando le attività ripetitive e fornendo suggerimenti su come completare il codice, gli sviluppatori possono concentrarsi su attività di livello superiore che richiedono un pensiero più creativo. Copilot aiuta anche a ridurre gli errori rilevando gli errori di codifica comuni prima che diventino problemi.
Copilot ha suscitato grande entusiasmo e interesse da parte della community di sviluppatori sin dal suo rilascio nel giugno 2021.
Rivoluzione del processo di codifica
L’IA generativa sta rivoluzionando il processo di codifica e portando a un notevole aumento della produttività per gli sviluppatori di software. Automatizzando le attività ripetitive, migliorando la qualità e l’affidabilità del codice e fornendo assistenti di codifica come Copilot, gli sviluppatori possono concentrarsi su un lavoro più creativo e complesso.
L’ascesa di strumenti e algoritmi basati sull’intelligenza artificiale è destinata a trasformare il software industria di sviluppo e i potenziali benefici sono enormi. Man mano che l’intelligenza artificiale continua a progredire, possiamo aspettarci di vedere cambiamenti ancora più significativi nel modo in cui il codice viene prodotto e sviluppato negli anni a venire.