نظرة عامة على تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي

يؤدي ظهور الذكاء الاصطناعي في تطوير البرامج إلى تحويل كيفية تصميم التطبيقات وإنشائها وصيانتها. وبدءًا بإنشاء التعليمات البرمجية الذكية إلى الاختبار المؤتمت، يعيد الذكاء الاصطناعي تشكيل تدفقات عمل التطوير لتكون أسرع وأكثر كفاءة من حيث التكلفة وأكثر قابلية للتطوير. وتساعد الأدوات القائمة على تدريب الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية والذكاء الاصطناعي التوليدي الفِرق على تقديم برامج أفضل بموارد أقل.

يعمل الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة—بما في ذلك التعليمات البرمجية والوثائق والسجلات—لتحديد الأنماط ووضع التنبؤات وإنشاء المحتوى. على سبيل المثال، يمكن لنموذج تم تدريبه على ملايين الأسطر من التعليمات البرمجية أن يقترح وظائف كاملة أو يحدد الأخطاء قبل أن تسبب حالات فشل. كما يمكن لهذه الأنظمة معالجة اللغة الطبيعية، مما يسمح للمطوِّرين بالتفاعل مع الأدوات باستخدام أوامر المحادثة.

تستخدم المؤسسات الذكاء الاصطناعي لتسريع وقت التسويق وتحسين جودة البرامج وخفض التكاليف. وسواء يعمل الذكاء الاصطناعي على أتمتة عملية إنشاء الاختبار أو تلخيص التعليمات البرمجية القديمة أو نمذجة واجهات المستخدم، فإن الذكاء الاصطناعي يمكِّن الفِرق من التركيز بشكل أكبر على الابتكار الإستراتيجي وبشكل أقل على العمل المتكرر.

دور الذكاء الاصطناعي في دورات التطوير الحديثة

الذكاء الاصطناعي ليس هنا لاستبدال المطوِّرين—بل هو هنا لدعمهم. في دورات تطوير التطبيقات اليوم، تعمل أدوات الذكاء الاصطناعي على ترميز الأنظمة المساعدة وأتمتة المهام المتكررة وتقديم اقتراحات ذكية وتبسيط عمليات التصحيح والاختبار. وفي حين أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه تصميم بُنى أساسية كاملة للبرامج أو اتخاذ قرارات إستراتيجية، إلا أنه يمكن أن يتولى العمل الذي يستغرق وقتًا طويلاً مثل إعادة إنشاء التعليمات البرمجية أو إنشاء اختبارات الوحدات.

يعمل نموذج الدعم هذا على تسريع عملية التطوير مع الحفاظ على الحاجة إلى الخبرات البشرية. على سبيل المثال، قد يقوم مساعد ترميز الذكاء الاصطناعي بإعادة إنشاء وظيفة قديمة لتحسين الأداء، في حين يضمن المطوِّر توافقه مع أهداف العمل. إن الذكاء الاصطناعي يكمل مجموعة مهارات المطوِّر، مما يتيح الوقت للابتكار وحل المشكلات المعقدة.

كيفية تحويل الذكاء الاصطناعي لتطوير التطبيقات

الذكاء الاصطناعي فعال بشكل خاص في تبسيط مهام التطوير الروتينية التي تستهلك عادةً وقتًا وجهدًا كبيرين. تسلط الأمثلة أدناه الضوء على المجالات التي يقدم فيها الذكاء الاصطناعي تحسينات قابلة للقياس—لا سيما عند دمجها في بيئات التطوير المرنة والمعتمدة على السحابة اليوم.

• إنشاء التعليمات البرمجية:  يمكن للأنظمة المساعدة لترميز الذكاء الاصطناعي—أو الأنظمة المساعدة الرقمية—كتابة تعليمات برمجية بصيغة ثابتة، وإنشاء وظائف من طلبات المستخدم الفورية، ودعم مكونات التطبيقات بأكملها. ويتم تدريب هذه النماذج على مستودعات واسعة النطاق من التعليمات البرمجية المملوكة ومفتوحة المصدر، مما يمكِّنها من التعرف على الأنماط المشتركة والاستجابة باقتراحات دقيقة مدركة للسياق. ويمكن للمطوِّرين الآن إنشاء وظيفة عمل من خلال وصف الغرض منها ببساطة بلغة عادية.
• تصحيح التعليمات البرمجية:  تقوم أدوات الذكاء الاصطناعي بتحليل التعليمات البرمجية الثابتة وسلوك وقت التشغيل للكشف عن الأخطاء ونقاط الضعف الشائعة. وتستخدم هذه الأنظمة تدريب الآلة للتعرف على الأنماط المرتبطة بالعيوب المعروفة وتحديد المشكلات في وقت مبكر من التطوير. بل إنها قد تحاكي الحالات الاختبارية للعثور على حالات فشل غير متوقعة، مما يوفر على الفِرق ساعات من التصحيح اليدوي.
• أتمتة الاختبار:  يمكن لأطر عمل الاختبار المحسَّنة بإمكانات الذكاء الاصطناعي إنشاء الوحدة والتكامل واختبارات التراجع وصيانتها تلقائيًا. وهي تحلل الأخطاء السابقة وسلوك المستخدم لمحاكاة سيناريوهات الاختبار في العالم الحقيقي. وهذا لا يضمن تغطية أعلى فحسب بل يساعد أيضًا على منع التراجعات بدون الحاجة إلى كتابة اختبار يدوي واسع النطاق.
• إعادة الإنشاء:  يساعد الذكاء الاصطناعي المطوِّرين على تنقيح وتحسين التعليمات البرمجية من خلال تحديد المنطق القديم وتبسيط الوظائف المعقدة ومواءمة بنية التعليمات البرمجية مع أفضل الممارسات. وتعمل أدوات إعادة الإنشاء الآلية على تقليل الدين التقني من خلال فرض أنماط متسقة وتقليل تكرار التعليمات البرمجية إلى أدنى حد ممكن.
• شرح وتلخيص التعليمات البرمجية:  باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن تحليل الوظائف المعقدة أو الوحدات وترجمتها إلى ملخصات بلغة عادية تصف ما تقوم به التعليمات البرمجية وكيفية عملها. وهذا مفيد بشكل خاص لإدماج أعضاء الفريق الجدد أو إعادة النظر في قواعد التعليمات البرمجية القديمة التي تفتقر إلى الوثائق المناسبة.
• وثائق التعليمات البرمجية:  من خلال تحليل البنية الأساسية للتعليمات البرمجية والغرض منها، يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء وثائق ضمنية ومراجع واجهة برمجة التطبيقات وحتى سجلات التغييرات. وهذا يقلل من العبء اليدوي لإبقاء الوثائق محدَّثة ويعمل على تحسين عملية إدماج المطوِّرين وتعاونهم.
• التعليق على التعليمات البرمجية:  تقترح الأنظمة المساعدة الرقمية المدعومة بالذكاء الاصطناعي تعليقات مثل المطوِّرين الذين يكتبون أو يراجعون التعليمات البرمجية. وغالبًا ما تتضمن هذه التعليقات أوصاف المدخلات والمخرجات والتدفق المنطقي، مما يحسن قابلية القراءة وقابلية الصيانة عبر قاعدة التعليمات البرمجية.
• التنقل عبر التعليمات البرمجية والبحث فيها: من خلال معالجة اللغة الطبيعية، يمكن للمطوِّرين التفاعل مع قاعدة التعليمات البرمجية الخاصة بهم باستخدام المطالبات اللغوية اليومية. على سبيل المثال، قد يسألون، "أين يتم تحديد وظيفة الدفع؟" أو "ما هي واجهات برمجة التطبيقات التي تستخدم هذا المتغير؟" وهذا يحسن بشكل كبير الكفاءة عند التنقل في قواعد التعليمات البرمجية الكبيرة.
• تصميم واجهة المستخدم/تجربة المستخدم: يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تحليل سلوك المستخدم واتجاهات التصميم ومعايير الوصول للتوصية بالمكونات أو تعديلات المخططات أو حتى مخططات الألوان البديلة. وتساعد هذه الاقتراحات الفِرق على التكرار بشكل أسرع وإنشاء واجهات بديهية وأكثر سهولة في الاستخدام.

مزايا الذكاء الاصطناعي في تطوير البرامج

إن دمج الذكاء الاصطناعي في تطوير البرامج يجلب مزايا تحويلية للفِرق التي تواجه مواعيد نهائية صارمة وموارد محدودة ومطالب تقنية متزايدة. وتعزز الأدوات الذكية الكفاءة في كل مرحلة تقريبًا من مراحل دورة حياة التطوير، مما يساعد الفِرق على التحرك بشكل أسرع مع الحفاظ على الجودة. ونتيجة لذلك، تشهد المؤسسات زيادة في سرعة أداء المطوِّرين—وتقديم قيمة أكبر في وقت أقل بدون المساس بالأداء أو قابلية الصيانة.

• توفير الوقت والتطوير الأسرع
  تتيح أتمتة المهام المتكررة والتي تستغرق وقتًا طويلاً مثل إنشاء الاختبار والتوثيق واكتشاف الأخطاء للمطوِّرين إمكانية التركيز على العمل الإبداعي ذي المستوى الأعلى. ومن خلال التخلص من هذا الجهد اليدوي، يمكن للفِرق التكرار بسرعة أكبر، وجلب الميزات إلى السوق في وقت أقرب، وقضاء المزيد من الوقت في تحسين تجارب المستخدمين. وتكون النتيجة دورات تطوير أسرع وأكثر كفاءة تواكب متطلبات الأعمال.
• تحسين إنتاجية المطوِّرين
  تساعد الأدوات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي المطوِّرين على التركيز من خلال تقليل تبديل السياق وإظهار الإرشادات المفيدة في الوقت الفعلي. وسواء كان ذلك يحدث عن طريق اقتراح السطر التالي من التعليمات البرمجية أو الإشارة إلى مشكلة محتملة قبل أن تصبح خطأ، تقلل هذه الإمكانات من الاحتكاك في العمل اليومي. وهذا يؤدي إلى حل أسرع للمشكلات وإخراج أعلى مع إرهاق أقل.
• كفاءة أقوى للمطوِّرين
  مساعدة الذكاء الاصطناعي تزود المطوِّرين المبتدئين بالمعرفة والدعم اللازم لإنجاز المهام بشكل أكثر استقلالية. ومع الوصول الفوري إلى توضيحات التعليمات البرمجية وأفضل الممارسات والاقتراحات المدركة للسياق، يمكن لأعضاء الفريق الأحدث زيادة أدائهم بسرعة والمساهمة في أعمال التطوير المجدية. وهذا يقلل من العقبات في عملية المراجعة ويسمح لكبار المطوِّرين بالتركيز على المزيد من التحديات الإستراتيجية.
• تحسين جودة التعليمات البرمجية
  تساعد أنظمة الذكاء الاصطناعي في فرض الاتساق عبر قاعدة التعليمات البرمجية من خلال التعرف على الأنماط وتطبيق معايير إنشاء التعليمات البرمجية وتحديد المشكلات بشكل استباقي. وينتج عن ذلك تعليمات برمجية أكثر تنقيحًا وقابلية للصيانة مع وجود عيوب أقل. ومن خلال رصد المشكلات في وقت مبكر، يمكن للفِرق تقليل الوقت المستغرق في إعادة العمل وتحسين استقرار التطبيقات على المدى الطويل.
• دورات إصدار أقصر
  يعمل إعداد النماذج الأولية المؤتمت، والاختبار، وتصحيح الأخطاء على تبسيط المسار من الفكرة إلى النشر. ويمكن للفِرق التحقق من صحة المفاهيم بسرعة وإصلاح المشكلات في وقت أقرب ودفع التحديثات بشكل أكثر تكرارًا. وتتيح هذه المرونة استجابات أسرع لتعليقات المستخدم ومتطلبات الأعمال المتطورة—بدون التضحية بجودة البرامج.

القيود: ما لا يمكن أن يفعله الذكاء الاصطناعي (حتى الآن)

بينما يجلب الذكاء الاصطناعي قيمة هائلة لعملية التطوير، من المهم فهم حدودها. تتفوق الأدوات الحالية في أتمتة المهام المتكررة المحددة جيدًا ولكنها تعاني من التفكير المجرد واتخاذ القرارات الإستراتيجية.

تتطلب مهام، مثل تحديد البنية الأساسية عالية المستوى للتطبيق واتخاذ قرارات منطق الأعمال المستندة إلى الأحكام ووضع مخططات توضيحية للمنتجات، خبرة بشرية. وتفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الوعي السياقي بأولويات الأعمال وشخصيات المستخدمين وأهداف أصحاب المصلحة.

يعد المطوِّرون البشريون مهمين ليس فقط للاستدلال المعقد وتخطيط البنية الأساسية، ولكن أيضًا من أجل الإبداع والتعاطف والمواءمة التجارية. تتيح رؤيتهم وخبرتهم وحدسهم إمكانية اتخاذ القرارات الإستراتيجية والابتكار الذي لا يمكن للذكاء الاصطناعي تكراره. ومن خلال التعامل مع المهام العادية والروتينية، يحرر الذكاء الاصطناعي المطوِّرين من التركيز على ما يتطلب ذكاءً بشريًا حقًا.

تقنيات الذكاء الاصطناعي في تطوير التطبيقات الحديثة

تلعب كل تقنية من تقنيات الذكاء الاصطناعي الأساسية التالية دورًا فريدًا في مساعدة المطوِّرين على العمل بكفاءة وفعالية أكبر في أجزاء مختلفة من دورة حياة التطوير

• تدريب الآلة: من خلال تحليل البيانات التاريخية—بما في ذلك أنماط التعليمات البرمجية، وسجلات الأخطاء، وتفاعلات المستخدم—تضع نماذج تدريب الآلة التنبؤات وتقدم الإرشادات. وتساعد هذه النماذج في تنفيذ مهام مثل اقتراحات التعليمات البرمجية واكتشاف المخالفات وتحسين الأداء والتعلم من النتائج السابقة لتحسين الدقة باستمرار.
• معالجة اللغة الطبيعية: تمكِّن هذه التقنية الأنظمة من فهم اللغة البشرية والاستجابة لها. في تطوير التطبيقات، تسمح معالجة اللغة الطبيعية للأدوات بتفسير الاستعلامات بلغة عادية، وإنشاء الوثائق، وتسهيل المحادثات الطبيعية بين المطوِّرين وبيئات التعليمات البرمجية الخاصة بهم.
• الذكاء الاصطناعي التوليدي: بدءًا بمطالبات الإدخال البسيطة، يقوم الذكاء الاصطناعي التوليدي بإنشاء محتوى جديد، بما في ذلك التعليمات البرمجية أو الوثائق أو تصميمات واجهة المستخدم. يمكن للمطوِّرين وصف وظيفة أو واجهة باللغة الطبيعية، ويمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي إنشاء نقطة بداية—مما يعمل على تسريع التصميم والتطوير بدون البدء من الصفر.
• الأنظمة الوكيلة المدعومة بواسطة الذكاء الاصطناعي:  يمكن أن تقومالأنظمة الوكيلة المدعومة بواسطة الذكاء الاصطناعي بتخطيط المهام وتنفيذها ومراقبتها وتهيئتها باستخدام نهج يتطلب التفاعل البشري. وتعد الأنظمة الوكيلة المدعومة بواسطة الذكاء الاصطناعي مفيدة بشكل خاص في أتمتة العمليات المستمرة مثل الاختبار أو مراقبة النظام أو تحسين التعليمات البرمجية—مما يساعد على تنفيذ المهام بأقل قدر من التدخل البشري وتعديل سلوكهم حسب الحاجة.

الذكاء الاصطناعي المسؤول: الأمان والأخلاق في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي

عندما يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر استخدامًا في دورة حياة تطوير البرامج، يجب على المطوِّرين مراعاة المبادئ الأخلاقية والمخاطر. فيما يلي بعض الركائز الأساسية للذكاء الاصطناعي المسؤول في تطوير التطبيقات.

• الأمان وخصوصية البيانات
  يمكن أن يؤدي العمل مع الذكاء الاصطناعي إلى مخاطر وتهديدات إضافية تهدد الأمان وخصوصية البيانات. يجب تصميم أنظمة الذكاء الاصطناعي من الأساس للحماية من التهديدات الأمنية وحماية البيانات الشخصية. وينبغي للمطوِّرين التأكد من أن الأدوات والأنظمة الأساسية التي يستخدمونها تشمل أدوات حماية مدمجة مثل التشفير، وضوابط الوصول، وتسجيل التدقيق. وتحتاج هذه الأنظمة أيضًا إلى إخفاء هوية البيانات وتشفيرها وتخزينها ومعالجتها وفقًا لقوانين ولوائح الخصوصية مثل قانون حماية البيانات العامة (GDPR) وقانون خصوصية المستهلك في كاليفورنيا (CCPA).
• الحد من تحيز النماذج
  يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إعادة إنشاء التحيزات الموجودة في بيانات التدريب الخاصة بها عن غير قصد. ويمكن أن يؤدي ذلك إلى توصيات أو اقتراحات تعليمات برمجية أو عناصر واجهة مستخدم تفضل أو تضر بشكل غير متناسب مجموعات أو سيناريوهات معينة. يجب على المطوِّرين اختبار النماذج بانتظام والتحقق من خلوها من التحيز وضبط مجموعات البيانات للحفاظ على دقة النتائج وصلتها عبر مجموعات المستخدمين المختلفة.
• الشفافية وإمكانية التوضيح
  يتعين على أصحاب المصلحة فهم كيفية اتخاذ القرارات والتوصيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. وهذا أمر بالغ الأهمية في الصناعات الخاضعة للتنظيم، حيث تكون المساءلة مطلوبة. ويجب على المطوِّرين الذين يستخدمون أنظمة الذكاء الاصطناعي ضمان توفر تفسيرات واضحة ويمكن الوصول إليها للمساعدة في تحديد المشكلات والتحقق من صحة النتائج وضمان توافق سلوك الذكاء الاصطناعي مع أهداف الأعمال والمعايير الأخلاقية وتوقعات المستخدم.

الأسئلة المتكررة