Umělá inteligence je palivem pro to, co známe jako pátou průmyslovou revoluci. Jeho schopnosti ovlivnit a narušit četná průmyslová odvětví prakticky nemají obdoby. Neméně to platí o vývoji a testování softwaru.
Zatímco samo-psací kód ještě není široce komercializovanou technologií, automatizace je běžnější v psaní a testování softwaru. Tento přístup je ještě silnější s rostoucím zaváděním AI.
Můžeme trénovat procesy umělé inteligence k monitorování softwaru, samostatnému provádění úkolů a provádění automatických úprav na základě naučených vzorců. Takové aplikace ovlivňují různé oblasti vývoje a testování softwaru, od návrhu až po nasazení.
Role umělé inteligence při vývoji softwaru
Umělá inteligence a strojové učení ve vývoji softwaru mají různé podoby. Populární použití zahrnuje rozšíření automatických procesů o schopnost rozhodovat se na základě konkrétních vstupů nebo výstupů. Můžeme například propojit skripty nasazení se službami sledování chyb. Pokud dojde k chybě na produkční větvi, může vrátit potvrzení zpět nebo vpřed, aby byla zajištěna stabilita produkčních serverů. Ruční zásah nebude nutný. To samo o sobě představuje dramatický dopad na smlouvy SLA, protože již není potřeba udržovat zaměstnance v pohotovosti, aby mohli reagovat na drobné problémy a výpadky serveru.
Mnoho oblastí vývoje a testování softwaru již těžilo ze zavedení a používání umělé inteligence. Tento článek představí jen několik příkladů toho, jak AI mění tuto oblast v různých aspektech.
Návrh softwaru
Většina softwarových řešení začíná fází objevování. Existuje nespočet schůzek s klienty nebo zákazníky k projednání požadavků. Dále budou vývojáři interpretovat tyto požadavky při navrhování nového systému nebo sady funkcí. Požadavky klientů lze doručit a interpretovat mnoha způsoby. Pokud procesy dobře neorganizujeme, může se z práce rychle stát nepořádek. e
Díky vývoji Natural Language Processing může umělá inteligence interpretovat dokumentaci s požadavky podle standardů, jako je například INCOSE Guide for Writing Requirements. Když v dokumentu zjistí chybějící, nejednoznačné nebo nekonzistentní prvky, okamžitě je označí.
Tento přístup může potenciálně ušetřit spoustu času a peněz. Nepochopené nebo protichůdné požadavky jsou nejčastějším zdrojem problémů s návrhem softwaru. Takové problémy mohou ovlivnit všechny vývojové procesy. Proto je klíčové se jich co nejdříve zbavit.
Automatické generování kódu
Vývojáři tráví spoustu času psaním standardních kódů. I s nástroji, které šetří čas, jako jsou frameworky, skripty pro vytváření a předprocesory, musí stále psát tuny opakujícího se kódu. Funkce chytrého psaní Gmailu využívající umělou inteligenci navrhuje testy na základě obsahu e-mailu. Stejný přístup platí pro IDE a další vývojářské nástroje. Návrhy kódu s umělou inteligencí pomáhají vývojářům psát nové komponenty pro stávající software rychle a snadno na základě struktur předchozích řešení.
Udělá více než ušetří čas psaním kódu. Tímto způsobem zajišťuje konzistenci kódu v rámci projektu. Některé projekty obsahují linter nebo formátovač pro zlepšení konzistence procesu sestavení. Nástroje pro návrh kódu založené na umělé inteligenci však mohou jít ještě o krok dále. Vynucují specifické návrhové vzory nad rámec formátování kódu. Potom se proces vývoje zrychlí a kód je konzistentnější.
Automatické testování softwaru
Testování softwaru je pro tým QA časově náročný proces. Může to nahrát i samotné vývojáře (což samo o sobě může být někdy bitva). Psaní, spouštění a udržování testů zabere spoustu času. Samozřejmostí jsou testovací frameworky. Pomáhají tím, že poskytují pevnou strukturu testům a odstraňují potřebu psát spoustu standardních kódů. Testování vylepšené AI však může vytvářet samogenerující se testy, včetně generování testovacích dat.
Umělá inteligence může nahlásit potenciální nové chyby, jakmile jsou spáchány. Nejprve se může naučit kódovou základnu projektu a všechna jeho data o chybách a regresi. Poté rozvíjí poznatky o tom, kde se chyby pravděpodobně vyskytnou. Dále, pokud objeví kód, který pravděpodobně způsobí chyby, označí potvrzení. Takový přístup může snížit časově náročné testovací procesy, jako je regresní testování. Dokáže identifikovat pytle dříve, než k nim dojde.
Řízení nasazení
Další oblastí vylepšenou umělou inteligencí je nasazení softwaru. Je to jedinečná fáze ve vývojovém procesu, která může být někdy domovem chyb, které byste mohli během testů přehlédnout. Monitorovací software vylepšený umělou inteligencí dokáže detekovat nefunkční nasazení a automaticky vrátit kód umístěný na produkční pobočce zpět nebo vpřed, aby se zabránilo pronikání nesprávného kódu do živého prostředí.
Zkracuje čas na obnovení, pokud se něco pokazí. Také to pomáhá snížit náklady na zaměstnance, aby byli lidé v pohotovosti.
Procesy poháněné umělou inteligencí lze také použít na analýzu nastavení běhového softwaru a optimalizaci konfigurací prostředí. Můžete tak snížit náklady a získat efektivnější aplikace. Software bude automaticky optimalizován, aby využíval co nejméně zdrojů a mnohem lépe alokoval zdroje serveru.
AI již mění způsoby, jak pracují vývojáři softwaru
Vývoj v oblastech AI a ML postupuje rychle. Strojové učení se vztahuje na stále více procesů. Testování softwaru, procesy nasazení a monitorovací nástroje se neustále zabývají nasazeným softwarem. Shromažďují a analyzují využití dat za chodu a reagují na chyby.
Implementace umělé inteligence při vývoji a testování softwaru je v relativních plenkách. Ale roste. Všechny nové technologie si vývojové týmy rychle osvojí, pokud nabízejí způsoby, jak maximalizovat zdroje a usnadnit vývojové úkoly. Git, průmyslový standard v oblasti správy verzí, se poprvé objevil v roce 2005. Node.js, revoluce v provozu JavaScriptu, se objevila v roce 2009. Oblíbené jazyky jako Go a Rust jsou ještě novější.
Všechny tyto nástroje se staly běžnými při vývoji softwaru. Přijetí umělé inteligence do stávajících procesů bude pravděpodobně následovat tuto úroveň zavádění. Bereme v úvahu vymoženosti, jako jsou návrhy kódu a monitorování nasazení. Poté se aplikuje na automatizaci vývojových procesů, jako je generování testů. AI nabízí jedinečnou trajektorii pro budoucí použití. Kromě toho, čím více jej používáme, tím více dat shromažďuje a analyzuje. Poté se může dozvědět více o tom, jak tato data používat.
Vylepšení a automatizace
Umělá inteligence je v současnosti u většiny projektů ve velmi rané fázi. Vývojáři jej obvykle používají k vylepšení stávajících procesů. Může také upozornit na potenciální problémy, které jsou stále často předmětem kontroly vývojářem. Zde může být umělá inteligence součástí procesu kontroly kódu spolu s ruční kontrolou vývojáři.
V budoucnu, jak se odvětví umělé inteligence neustále zlepšuje a vývojáři se s ním blíže seznamují, tyto procesy umožní rozhodování na základě vlastní analýzy umělé inteligence.
V současné době ladění založené na umělé inteligenci identifikuje potenciální chyby nebo úzká místa v kódové základně. Postupem času se může z těchto chyb a oprav poučit a automaticky opravit nalezené chyby. Můžeme to již vidět ve funkcích pro zpracování textu, jako je automatické opravy. Stejná funkce by odhalila jednoduché chyby, kterých se vývojáři běžně dopouštějí (chybějící deklarace proměnné, zapomenutí středníku atd.) a opraví je. Vývojáři nebudou muset nic dělat a je to jen začátek.
Budoucnost umělé inteligence ve vývoji softwaru
Nyní je AI relativně nová funkce. Vývojáři ji často používají v tandemu s ruční kontrolou nebo ji používají ke zjednodušení rozhodování. V budoucnu tyto procesy dospějí. Umělá inteligence bude mít větší pravomoc rozhodovat se sama o sobě.
AI se nechystá omezovat role vývojářů ani testerů. Pouze to sníží jejich únavné úkoly a umožní lidem uplatnit své dovednosti v důležitějších a kreativnějších oblastech.