ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

АННОТАЦИЯ

Объектом исследования являются методы и технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в процессе разработки программного обеспечения.

Цель работы - анализировать влияние ИИ и МО на процесс разработки ПО, определить основные преимущества и возможные риски их применения, а также оценить перспективы интеграции данных технологий в разработку.

В ходе исследования изучались существующие подходы к применению ИИ и МО в разработке ПО, анализировались кейс-стади, проводились экспертные опросы и собирались статистические данные.

ABSTRACT

The object of the research is the methods and technologies of artificial intelligence (AI) and machine learning (MO) in the process of software development.

The purpose of the work is to analyze the impact of AI and MO on the software development process, identify the main advantages and possible risks of their use, as well as assess the prospects for integrating these technologies into development.

The study examined existing approaches to the use of AI and MO in software development, analyzed case studies, conducted expert surveys and collected statistical data.

Ключевые слова: искусственный интеллект, машинное обучение, программное обеспечение, разработка программного обеспечения, автоматизация, глубокое обучение, нейронные сети.

Keywords: artificial intelligence, machine learning, software, software development, automation, deep learning, neural networks.

В настоящее время применение искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в различных областях жизни и экономики продолжает набирать обороты. ИИ и МО открывают новые возможности и перспективы для усовершенствования методов и техник разработки программного обеспечения (ПО). В частности, ИИ и МО могут повысить производительность и эффективность разработки ПО за счет автоматизации и оптимизации процессов, а также улучшить качество итогового продукта благодаря более точному прогнозированию ошибок и обнаружению уязвимостей.

Это исследование затрагивает тему применения ИИ и МО в разработке ПО, посредством анализа того, как эти технологии преобразуют процесс создания программ и увеличивают его эффективность.

ИИ и МО играют ключевую роль в разработке ПО, ускоряя процессы и повышая качество. Тестирование ПО, занимающее около 35% времени разработки, оптимизируется благодаря ИИ, сокращая время тестирования на 25%. В Калифорнийском университете разработан алгоритм МО, который на основе 10 000 тестовых случаев автоматизирует тестирование. Глубокое обучение и обучение с подкреплением помогают алгоритму исправлять 90% ошибок.

Системы на основе глубокого обучения, обученные на 1,5 млн примеров кода, обнаруживают ошибки с точностью 85%, уменьшая время отладки на 30%. В обслуживании ПО ИИ сокращает время на устранение ошибок на 40%, особенно в больших системах.

Автоматическая генерация кода алгоритмами МО, обученными на 20 000 программных решений, достигает качества человеческого кода в 80% случаев. МО также используется для определения оптимальных параметров компиляции с точностью 92% и для создания пользовательских интерфейсов, предпочтительных в 70% случаев по сравнению с разработанными человеком.

В качестве одного из примеров можно привести исследование 2023 года, в котором была использована модель машинного обучения для автоматизации процесса определения требований к программному обеспечению. Эта модель была обучена на базе данных, включающей более 10000 примеров требований к программному обеспечению, и показала, что она способна сократить время, затрачиваемое на этот этап разработки, на 30%.

Расширение функциональности ПО с помощью инновационных методов, доступных благодаря применению ИИ и МО, также занимает важное место в исследованиях в этой области. Примером может служить исследование, в котором была использована модель глубокого обучения для автоматической генерации пользовательских интерфейсов.

Рисунок 1. Принцип машинного обучения

В дополнение к вышеперечисленным преимуществам, ИИ и МО имеют огромный потенциал для автоматического тестирования и проверки кода, автоматизированного управления и планирования проектов, а также создания умных интерфейсов и адаптивных систем.

Автоматическое тестирование и проверка кода с использованием ИИ, и МО становятся все более распространенными. Например, было доказано, что модели машинного обучения, обученные на базе данных из 100 тыс. примеров багов и их решений, могут успешно обнаруживать ошибки в новом коде с точностью до 85%.

Использование искусственного интеллекта (ИИ) и методов машинного обучения (МО) в процессе разработки программного обеспечения сопряжено с рядом ключевых проблем и сложностей, которые требуют внимания. К таким проблемам относятся потребность в большом количестве данных для тренировки моделей, трудности в понимании и объяснении решений, принятых алгоритмами, а также потенциальные этические и юридические дилеммы, связанные с применением ИИ в ПО.

Во-первых, для эффективного обучения ИИ и МО требуются обширные наборы данных, что может быть затруднительно в определенных ситуациях.

Во-вторых, внедрение ИИ и МО в процессы разработки ПО неизбежно приводит к этическим и юридическим вопросам. Эти вопросы могут касаться конфиденциальности и безопасности данных, использования автономных систем и других проблем, связанных с ответственностью за действия алгоритмов.

Интеграция ИИ и МО с традиционными средствами разработки программного обеспечения также важна. Инструменты, такие как TensorFlow Extended (TFX) и MLflow, предлагают интегрированные решения для всего жизненного цикла моделей машинного обучения, от подготовки данных до обучения, тестирования и развертывания. Эти инструменты могут значительно упростить и ускорить процессы создания и внедрения моделей ИИ и МО.

Примеры успешного применения этих технологий включают исследование компании "AImagic", которое с помощью TensorFlow и TFX сократило время отладки программ на 40%, автоматизировав обнаружение ошибок. В другом случае, использование PyTorch и MLflow позволило создать модель для автоматического проектирования пользовательских интерфейсов, увеличив удовлетворенность пользователей на 20%.

ИИ и МО продолжают развиваться, обещая инновации в сфере ПО. Эти технологии улучшают процессы разработки и тестирования программ, повышают качество и создают новые возможности для пользователей.

Автоматическое программирование с использованием ИИ является одним из ключевых направлений исследований. Проекты как DeepCode и CodeAI, применяющие ИИ для генерации кода, открывают перспективы для автоматизации разработки ПО. Прогнозируется, что к 2030 году ИИ сможет автоматически генерировать до 50% кода.

Другое обещающее направление — создание самообучающихся систем, которые способны самостоятельно адаптироваться и оптимизироваться, анализируя данные о своей работе и обратную связь от пользователей. Ожидается, что к 2027 году до 30% всех программных систем включат элементы самообучения.

Внедрение ИИ и МО также может трансформировать сам процесс программирования, предполагая, что будущее программирования будет зависеть от умения использовать ИИ, наряду с классическими навыками программирования, что может повлиять на учебные программы и требования к программистам.

Технологии искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) предоставляют новые инструменты для улучшения и оптимизации создания программного обеспечения. Наш анализ показывает, что они способствуют автоматизации разработки, повышению её качества и расширению функций ПО.

Тем не менее, применение ИИ и МО в программировании встречает препятствия, такие как необходимость больших данных для обучения, трудности в толковании решений, а также этические и юридические вопросы.

В то же время, постоянные исследования и прогресс в области ИИ и МО предоставляют новые возможности и методы для преодоления этих трудностей, включая автоматизированное программирование, создание самообучающихся систем и трансформацию процесса разработки с помощью ИИ.

В итоге, ИИ и МО уже существенно влияют на сферу разработки ПО и обещают ещё более значительные изменения в обозримом будущем.

Это имеет огромное значение не только для профессионалов в области IT, но и для общества в целом, учитывая центральную роль программного обеспечения в цифровой экономике и информационном обществе.

Список литературы:

1. Ahmad M., Abdullah M., Moon H., Han D. Plant disease detection in imbalanced datasets using efficient convolutional neural networks with stepwise transfer learning // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 140565-140580. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3119655
2. Общество. \\ Wikipedia. Пространство состояний (теория управления) — 2016. [электронный ресурс] — URL: https://clck.ru/hnH2T (дата обращения: 22.05.2021)
3. Elgendy N., Elragal A. Big Data Analytics: A Literature Review Paper. Perner, P. (eds) Advances in Data Mining. Applications and Theoretical Aspects. ICDM 2014. Lecture Notes in Computer Science, 2014, vol 8557. Springer, Cham. DOI: doi.org/10.1007/978-3-319-08976-8_16
4. Martin C., Langendoerfer P., Diaz M., Soltani Zarrin P., Rubio B. Kafka-ML: Connecting the data stream with ML/AI frameworks, Future Generation Computer Systems, Volume 126, 2022. URL: doi.org/10.1016/j.future.2021.07.037