موضوع مقاله: توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی | مقدمه: توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی بهره‌گیری از هوش مصنوعی برای بهبود و تقویت فرایند توسعه نرم‌افزار است. | ## بخش 1: توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی | این رویکرد از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، عامل‌های هوش مصنوعی و دیگر فناوری‌های هوش مصنوعی برای پشتیبانی از توسعه‌دهندگان نرم‌افزار بهره می‌گیرد. این فناوری در طیف گسترده‌ای از وظایف چرخه حیات توسعه نرم‌افزار کاربرد دارد؛ از تولید کد تا اشکال‌زدایی، ویرایش، آزمون نرم‌افزار، طراحی رابط کاربری، درک کد و مستندسازی نرم‌افزار. توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی بر پایه فناوری‌هایی چون پردازش زبان طبیعی و یادگیری عمیق استوار است و شرکت‌های بزرگ فناوری ابزارهای گوناگونی را در این زمینه عرضه کرده‌اند. کدنویسی عاملی (Agentic coding) به بهره‌گیری از عامل‌های هوش مصنوعی برای توسعه نرم‌افزار اشاره دارد که در آن سیستم‌های هوش مصنوعی به‌صورت خودمختار وظایف پیچیده‌تری را انجام می‌دهند. این حوزه با سرعت در حال گسترش است و پرسش‌های مهمی دربارهٔ مالکیت کد تولیدشده، مسئولیت‌پذیری، امنیت نرم‌افزار و آینده مشاغل توسعه نرم‌افزار را پیش روی صنعت فناوری گذاشته‌است. فناوری‌ها تولید کد مبدأ مدل‌های زبانی بزرگ که بر روی مجموعه‌های کد مبدأ آموزش دیده یا تنظیم دقیق شده‌اند، می‌توانند از توصیف‌های زبان طبیعی، توضیحات یا رشته‌های مستندسازی، کد مبدأ تولید کنند. پژوهش در زمینه سیستم‌های تولید کد اغلب صحت عملکردی برنامه‌های تولیدشده را ارزیابی می‌کند؛ یعنی بررسی می‌شود که آیا خروجی از موارد آزمایشی خودکار می‌گذرد یا نه، نه صرفاً درستی نحوی آن. این ابزارها می‌توانند به‌صورت قابلیت‌ها یا افزونه‌های محیط‌های توسعه یکپارچه (IDE) ارائه شوند. تکمیل هوشمند کد عامل‌های هوش مصنوعی با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ از پیش آموزش‌دیده و تنظیم‌شده می‌توانند تکمیل‌های کد را بر اساس زمینه پیش‌بینی و پیشنهاد دهند. مدل‌های زبانی بزرگ عملکرد تکمیل کد را در زبان‌های برنامه‌نویسی و زمینه‌های مشابه را به‌طور چشمگیری بهبود می‌بخشند. | ## بخش 2: توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی | همچنین بهره‌وری توسعه‌دهندگان در پیش‌بینی قطعات کد یا ورود‌های ناقص، به‌طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.» آزمون، اشکال‌زدایی، بازبینی و تحلیل کد هوش مصنوعی برای تولید خودکار موارد آزمایشی، شناسایی اشکال‌های احتمالی و آسیب‌پذیری‌های امنیتی و پیشنهاد رفع آن‌ها به کار می‌رود. مدل‌های زبانی بزرگ آموزش‌دیده بر داده‌های تاریخی اشکال‌ها می‌توانند پیش‌بینی نقاط احتمالی خطا در کد تولیدشده را ممکن سازند. همچنین عامل‌های هوش مصنوعی برای انجام تحلیل ایستای کد، شناسایی آسیب‌پذیری‌های امنیتی، پیشنهاد بهبودهای عملکردی و تضمین انطباق با استانداردهای کدنویسی به کار می‌روند. نگهداری برنامه‌ها ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای برای پشتیبانی از وظایف نگهداری برنامه‌ها به کار می‌روند که اغلب بیشترین زمان توسعه‌دهندگان را به خود اختصاص می‌دهند. این ابزارها مجموعه‌ای از وظایف را انجام می‌دهند: کاوش پایگاه کد: نگاشت روابط میان اجزا و ردیابی جریان‌های اجرا. پشتیبانی از سیستم‌های قدیمی: رمزگشایی کدهای ضعیف‌مستندشده که نویسندگان اصلی آن‌ها دیگر در دسترس نیستند. این قابلیت‌ها زمان آشنایی توسعه‌دهندگان تازه‌وارد را کاهش می‌دهند، نگهداری بلندمدت را بهبود می‌بخشند و بدهی فنی را کاهش می‌دهند. جریان‌های کاری نگهداری مبتنی بر هوش مصنوعی کاربرد ویژه‌ای در سیستم‌های قدیمی دارند. پذیرش در صنعت شرکت‌های بزرگ نرم‌افزاری ابزارهای توسعه مبتنی بر هوش مصنوعی را در جریان‌های کاری خود ادغام کرده‌اند و بسیاری از آن‌ها از افزایش قابل توجه بهره‌وری خبر داده‌اند. دستاوردها در میان سودمندی‌هایی که عامل‌های هوش مصنوعی به توسعه نرم‌افزار می‌آورند می‌توان به موارد زیر اشاره کرد: افزایش بهره‌وری: توسعه‌دهندگان می‌توانند بر طراحی سطح بالا و حل مسئله تمرکز کنند در حالی که هوش مصنوعی وظایف کدنویسی روتین را بر عهده می‌گیرد. | ## بخش 3: توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی | کاهش خطاها: عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند خطاهای رایج را شناسایی و تغییرات اصلاحی را پیش از استقرار کد پیشنهاد دهند. نمونه‌سازی سریع‌تر: تولید سریع کد آزمایش با نمونه‌های اولیه را با بازخورد متخصصان ممکن می‌سازد. بر اساس گزارشی از دفتر فدرال آلمان برای امنیت اطلاعات، بهره‌گیری از دستیارهای کدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی بدون نظارت دقیق توسعه‌دهندگان با تجربه می‌تواند آسیب‌پذیری‌های امنیتی جزئی و عمده ایجاد کند و هر گونه افزایش احتمالی در بهره‌وری باید در برابر هزینه کنترل کیفیت اضافی و اقدامات امنیتی سنجیده شود. بر اساس نظر دیلویت، خروجی‌های توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی باید از طریق ترکیبی از آزمون خودکار، ابزارهای تحلیل ایستا و بازبینی انسانی اعتبارسنجی شوند تا یک لایه حاکمیتی برای بهبود کیفیت و پاسخگویی ایجاد شود. ادغام ابزارهای هوش مصنوعی دیلماهای اخلاقی و چالش‌های مالکیت فکری جدیدی نیز به همراه آورده‌است. مالکیت کد تولیدشده توسط هوش مصنوعی روشن نیست: چه کسی مسئول محصول نهایی تولیدشده است؟ دیدگاه‌های صنعت رهبران بخش فناوری بر پتانسیل تحول‌آفرین توسعه نرم‌افزار با یاری هوش مصنوعی تأکید کرده‌اند. نگ اشاره کرد که سیستم‌های هوش مصنوعی به‌طور فزاینده‌ای قادرند «به برنامه‌نویسان کمک کنند تا بر حل مسائل سطح بالا تمرکز کنند»، در حالی که سو این تغییر را «فرصتی برای بازتعریف عملکرد و بهره‌وری در همه صنایع» توصیف کرد. کدنویسی حسی پژوهش جاری این حوزه با پژوهش مستمر در موضوعات زیر در حال تکامل است: آگاهی بهتر از زمینه: بهبود توانایی عامل‌های هوش مصنوعی در درک کامل پایگاه‌های کد و الزامات پروژه به میزانی که توسعه‌دهندگان انسانی خبره دارند. شخصی‌سازی: هماهنگ‌سازی دستیاری هوش مصنوعی با ترجیحات و سبک‌های کدنویسی فردی توسعه‌دهندگان. | ## جمع‌بندی | توسعه اخلاقی هوش مصنوعی: اطمینان از اینکه عامل‌های هوش مصنوعی شیوه‌های خوب مهندسی نرم‌افزار را ترویج می‌دهند و از سوگیری‌ها دور می‌مانند.