لا يمكن لأحد إنكار أهمية الذكاء الاصطناعي وتقنياته الحديثة في مجال تطوير البرمجيات.
خصوصاً في عام 2023 حيث أثبتت تقنيّات الذكاء الاصطناعي وجودها الفعّال والقوي في مجال تطوير البرمجيات بمختلف الطرق.
حيث أن الذّكاء الاصطناعي في الآونة الأخيرة يشكّل ثورة في مجال تطوير البرمجيّات.
حيث تعتبر القدرة على تمثيل الذكاء وإتّخاذ القرارات وتعلم الآلة أحد أهم الأصول التي يمكن أن يستفيد منها المطورون في عملهم.
سوف نسلّط الضوء في هذا المقال على أخم تقنيات الذّكاء الاصطناعي المستخدمة في هذا المجال.
أيضا سوف نلقي نظرة عميقة على الأدوات الجديدة التي تمكن المطورين من بناء برمجيات أكثر ذكاء وفعالية.
علينا أن نتّفق جميعاً ان مستقبل مجال تطوير البرمجيات المرتبط بتقنيات الذكاء الاصطناعي يعتبر من أكثر المجالات المتقدّمة والواعدة بحجم تطوّر هائل.
بالتالي فإن مستقبل تطوير البرمجيات وصناعة الذكاء الاصطناعي يعدّ من المجالات القوية في عام 2023 وما بعده.
تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في مجال تطوير البرمجيات
يعمل الذكاء الاصطناعي (AI) على إحداث تحول سريع في صناعة تطوير البرمجيات.
حيث يتم إستخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام وتحسين الكفاءة وتقديم برامج أفضل.
فيما يلي بعض الطرق التي يتم بها استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات:
- اتمتة المهام (Automating tasks)
يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام المتكررة التي يقوم بها مطورو البرامج عادة مثل فحص التعليمات البرمجية واختبار الوحدة وإنشاء الوثائق.
بالتالي فإن هذا يحرر المطورين للتركيز على عمل أكثر إبداعاً واستراتيجية.
- التعلم الآلي (Machine learning)
يستخدم التعلم الآلي لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي على التعلم من البيانات وإجراء التنبؤات حيث يمكن استخدام هذا لأتمتة المهام وتحسين جودة البرامج وتحديد المشكلات المحتملة.
- معالجة اللغة الطبيعية (Natural language processing)
تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لفهم لغة الإنسان بالتّالي يمكن إستخدام هذا لإنشاء التعليمات البرمجية وكتابة الوثائق واختبار البرامج.
بشكل عام لا يزال استخدام الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات في مراحله الأولى لكن لديه القدرة على إحداث ثورة في هذه الصناعة.
أيضا مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الطرق المبتكرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية تطوير البرمجيات.
عمليات تصحيح وصيانة البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي
يعد تصحيح أخطاء البرامج وصيانتها باستخدام الذكاء الاصطناعي (AI) مجالا جديداً نسبياً ولكنه ينمو بسرعة قياسية مقارنة بباقي المجالات الجديدة.
حيث يمكن استخدام الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لأتمتة العديد من المهام المتضمنة في تصحيح البرامج وصيانتها مما يوفر الوقت ويحسن الدقة.
بالتأكيد فإن تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في عملية صيانة البرمجيات تعددت بشكل كبير وأهمّها:
- التحليل الثابت (Static analysis)
يتضمن تحليل الكود دون تنفيذه لتحديد الأخطاء أو الأخطاء المحتملة يتضمن هذا الأسلوب تحليل بناء جملة الكود وتدفق البيانات والتحكم في التدفق.
- التحليل الديناميكي (Dynamic analysis)
يتضمن تنفيذ الكود وتحليل سلوكه في وقت التشغيل لتحديد الأخطاء أيضاً يتضمن هذا النهج تقنيات مثل تصحيح وقت التشغيل والتنميط.
أيضا من الواجب الذّكر أن عملية تصحيح البيانات تعتبر من العمليّات المعقّدة والصعبة نسبياً حيث تواجه العديد من التحديات في الوقت الحالي.
على سبيل المثال:
- متطلبات البيانات (Data requirements)
حيث تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من البيانات للتدريب مما قد يمثل تحديا لبعض المؤسسات.
- قابليّة التفسير (Explainability)
قد يكون من الصعب شرح كيفية اتخاذ نماذج الذكاء الاصطناعي للقرارات وهو ما قد يمثل تحديا للهيئات التنظيمية والمراجعين.
أشهر أدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في صيانة وتصحيح البرمجيّات
كما ذكرنا سابقاً فإنه يمكن أن يكون إستخدام الذكاء الاصطناعي في تصحيح الأخطاء وصيانتها مفيدا للغاية.
وتعددت الأدوات المتاحة للمبرمجين ومطوّري مجال تطوير البرمجيات التي يقدمها الذكاء الاصطناعي في سبيل مساعدة العنصر البشري بشكل فعّال.
فيما يلي بعض الأمثلة المحددة لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تصحيح أخطاء البرامج وصيانتها في عصرنا الحالي:
هي أداة مراجعة التعليمات البرمجية التي تعمل بنظام AI والتي يمكن أن تساعد المطورين في العثور على الأخطاء وإصلاحها في التعليمات البرمجية الخاصة بهم.
بالإضافة إلى ذلك تم تدريب DeepCode على مجموعة بيانات ضخمة من الأخطاء.
بالتالي يمكنه إستخدام هذه البيانات لتحديد المشكلات المحتملة في التعليمات البرمجية.
هي أداة اختبار مرئي مدعومة بالذكاء الاصطناعي يمكنها مساعدة المطورين على اختبار برامجهم بحثا عن العيوب المرئية.
يستخدم Applitools الذكاء الاصطناعي لمقارنة لقطات شاشة البرنامج قبل وبعد إجراء التغييرات ويمكنه تحديد أي تغييرات مرئية قد تكون مشكلة.
هذه مجرد أمثلة قليلة لكيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في تصحيح أخطاء البرامج وصيانتها اليوم.
بالتأكيد فإنه مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من الطرق المبتكرة لاستخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين عملية تطوير البرمجيات.
التّعاون بين العنصر البشري وتقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات
يعد التعاون بين تقنيات العنصر البشري والذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات مجالا متناميا للبحث.
ذلك من خلال النظر بعناية في الاعتبارات الرئيسية يمكن للمنظمات جني فوائد هذا النهج وتحسين عملية تطوير البرمجيات.
بالتأكيد فإن ذلك يتضمن تدريب البشر على كيفية استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي وكيفية تفسير نتائج الذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك من المهم أن تتم مراقبة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي والقيام بإجراء التعديلات حسب الحاجة.
حيث أن ذلك مهم لضمان أن نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل كما هو متوقع وأنها ليست متحيزة.
بالتأكيد فإن لهذا التعاون المشترك بين العنصر البشري وتقنيّات الذكاء الاصطناعي له العديد من الفوائد وأهمها:
- زيادة الإنتاجية
حيث يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة العديد من المهام المتكررة التي ينطوي عليها تطوير البرامج
مما يسمح للمطورين بتنسيق المهام الأخرى بدقّة أكبر وإنتاجية فعّالة بشكل أكبر.
- تحسين الجودة
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تحديد الأخطاء وإصلاحها وتحسين تجربة المستخدم وجعل البرامج أكثر أمانا.
- إنخفاض التّكاليف
أيضا يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تقليل تكلفة تطوير البرامج عن طريق أتمتة المهام وتحسين الكفاءة ومنع العيوب.
مستقبل تطوير البرمجيات باستخدام الذكاء الاصطناعي
بشكل عام يعدّ مستقبل الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات بعد عام 2023 واعداً للغاية.
حيث أن التزايد المستمر في الطلب على التقنيّات البرمية وتقنيّات الأمان في صعود متزايد ويعتبر الذكاء الاصطناعي من أقوى التقنيّات في المجالات المذكورة.
و مع الاستمرار الملحوظ في تطور مجال تطوير البرمجيات وتقدّمه خصوصاً باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي.
ختاما يمكننا التّوقع برؤية المزيد والمزيد من الطرق الحديثة والمبتكرة في مجال تطوير البرمجيات بشكل عام.
في نفس السياق فإن تطور تقنيّات الذكاء الاصطناعي بحد ذاتها يعتبر مؤشراُ قوياً للإستمرار في تطور وتقدّم مجال تطوير البرمجيّات.
على سبيل المثال فإنه يتم استخدام التعلم الآلي بالفعل بعدة طرق في تطوير البرامج مثل إنشاء الكود والاختبار وتصحيح الأخطاء.
بالإضافة إلى ذلك تعد معالجة اللغة الطبيعية مجالا آخر من مجالات الذكاء الاصطناعي التي تشهد تطورا سريعاً.
هذه ليست سوى بعض الإتّجاهات التي من المتوقع أن تشكل مستقبل الذكاء الاصطناعي في تطوير البرمجيات.
وكما ذكرنا سابقاً فإن للمجالين المذكورين فرص كبيرة في الإنتشار بشكل أوسع وأكبر في العصر الرقمي الحالي.
