نقش هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در پیشرفت بنیادی فرآیند توسعه و بهرهبرداری نرمافزار
چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به پیشرفت بنیادی در فرآیند توسعه و بهرهبرداری نرمافزار کمک میکند؟
هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) و یادگیری ماشین (Machine Learning) درحالِ متحول کردن دنیا هستند. در این مقاله به این موضوع خواهیم پرداخت که چگونه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین به پیشرفت بنیادی در فرآیند توسعه نرمافزار و سایر مراحل چرخه حیات یک نرمافزار کمک میکنند.
از جمله فنآوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی در زمینه تولید نرمافزار میتوان به دستیار برنامهنویس هوشمند (AI Copilot)، ابزارهای توسعه خودکار کد، ابزارهای ایجاد و انجام خودکارِ تست (testing) و باگزدایی (debugging) و ابزارهای مدیریت هوشمند پروژهها اشاره کرد. این فرآیندها که به شکل خودکار و با راهنمایی جزئی انسان انجام میشوند، وظایف انسان را به اندازه قابلتوجهی کاهش داده و به ایجاد محصولی باکیفیتتر، کارآمدتر، خلاقانهتر و قابلاعتمادتر میانجامد.
به طور کلی، هوش مصنوعی امکانات فراوانی برای توسعه و مدیریت کارها به شکل خودکار، در تمامی بخشهای توسعه و چرخه حیات یک نرمافزار، خلق کرده که خودکارسازی یا اتوماسیون هوشمند فرآیند توسعه و نگهداری نرمافزار به حساب میآیند.
تولید و یا تکمیل خودکار کد با هوش مصنوعی
کدنویسی اصولا زمانبرترین بخش از فرآیند تولید یک نرمافزار است. به کمک دستیارِ توسعه نرمافزاری که هوشمصنوعی ایجاد کرده و AI copilot نامیده میشود، کدنویس این امکان را دارد که از یک دستیار خلاق و آگاه از محتوا، که میتواند خطوط بعدی کد را پیشبینی و نگارش پیشنهادیش را ارائه دهد، سود ببرد. فراتر از این، در حال حاضر برنامهنویسان میتوانند از هوشمصنوعی بخواهند که برای آنها یک قطعه کد (snippet)، توابع و یا الگوریتمهای پیچیدهی مورد نیازِ نرمافزارشان را ایجاد کند، که از نظر syntax درست بوده و از لحاظ عملکرد با بدنهی اصلی کد سازگار باشد.
تست (testing) و اشکالزدایی (debugging) مبتنی بر هوش مصنوعی
کنترل کیفیت (Quality Control) یک بخش حیاتی از فرآیند توسعه نرمافزار است. فرآیندهای خودکاری که توسط هوشمصنوعی برای تست و اشکالزدایی از کد ارائه شدهاست، یکی از بهترین امکانات هوش مصنوعی برای فرآیند توسعه نرمافزار است. AI copilots میتواند، به طور خودکار، امکانات تست کد را با در نظر گرفتن انواع سناریوهای مختلف ایجاد کند. تولید و انجام خودکار تست نرمافزار، حجم و زمان کار تیم برنامهنویسی و توسعه نرمافزار را به میزان قابلتوجهی کاهش میدهد.
علاوه بر این، هوش مصنوعی میتواند باگهایی (bug) را که حتی ممکن است از نظر کدنویس دور مانده باشد پیدا کرده و محصول باکیفیتتر و قابلاعتمادتری ارائه دهد.
استفاده از پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) در تولید کد
یکی ار مهمترین پیشرفتهایی که هوشمصنوعی در توسعه نرمافزار به وجود آورده است از طریق ارائه فنآوری پردازش زبان طبیعی است که نوعی هوشمصنوعی مولد (generative AI) است. به کمک هوشمصنوعی مولد، ابزارهای جدیدی ارائه شده که میتوانند متن تشریحی را به کدی با syntax درست تبدیل کنند.
با پیشرفت بیشتر این تکنولوژی در آینده، هوشمصنوعی مولد (generative AI) به کسبوکارها این امکان را میدهد که طراحان پروژهها نیاز نرمافزاری خود را با بیان ساده در ساختار متن و یا گفتار توضیح دهند و AI copilot کد موردنظرشان را بدون نیاز به تیم حرفهای برنامهنویسی ایجاد کرده و در نهایت کد مورد نظر را برای تحلیل و توسعه بیشتر در اختیار تیم کدنویسی خود قرار دهند. این ابزارهای هوشمصنوعی مولد باعث همکاری موثرتر گروههای فنی و سایر گروههای یک کسبوکار میشود.
یادگیریماشین در توسعه و مدیریت نرمافزار
یادگیریماشین یک زیرشاخه از هوشمصنوعی است. هوشمصنوعی مفهوم گستردهتری نسبت به یادگیریماشین است. هوشمصنوعی از منطق شبیه به انسان برای انجام کارها استفاده میکند. اما به طور خاص، یادگیریماشین یک رویکرد در هوشمصنوعی است که با استفاده از الگوریتمها، معادلات، تحلیل داده و مدلسازی، ابزارهایی خلق میکند که کامپیوترها به کمک آنها میتوانند حجم بسیار بالایی از داده را جمعآوری کرده و با پردازش درست اطلاعات، الگوهای مفید را در دادههایِ جمعآوریشده بیابند و بر اساس آنها فرآیندها را پیشبینی و تصمیمگیری کنند.