Исследование методов автоматического программирования с применением искусственного интеллекта | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 12 октября, печатный экземпляр отправим 16 октября.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №11 (510) март 2024 г.

Дата публикации: 17.03.2024

Статья просмотрена: 43 раза

Библиографическое описание:

Бевзенко, С. А. Исследование методов автоматического программирования с применением искусственного интеллекта / С. А. Бевзенко. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2024. — № 11 (510). — С. 13-15. — URL: https://moluch.ru/archive/510/112069/ (дата обращения: 04.10.2024).



В статье автор исследует методы применения искусственного интеллекта для разработки инструментов разработки программного обеспечения направлены на создание интеллектуальных систем, способных автоматически анализировать, оптимизировать и документировать программный код.

Ключевые слова: искусственный интеллект, программирование, машинное обучение, автоматическое программирование.

Исследование методов автоматического программирования с применением искусственного интеллекта является перспективным направлением, имеющим потенциал для изменения способов, при помощи которых создается программный код. Актуальность темы подтверждается ростом объемов программного кода, при котором возрастает необходимость в эффективных методах создания и поддержки программного обеспечения. Применение методов искусственного интеллекта позволяет предотвращать ошибки и уязвимости на ранних стадиях разработки, что повышает надежность и безопасность. Автоматическое программирование на естественном языке делает процесс создания программного кода более доступным для людей без специализированного образования в области IT, что расширяет потенциальную аудиторию разработчиков. Эффективное использование методов автоматического программирования сокращает временные и финансовые затраты на разработку и поддержку программного обеспечения.

На сегодняшний день можно выделить несколько методов автоматического программирования с применением искусственного интеллекта. Далее проведен анализ каждого из них по их функциональному значению.

Генетическое программирование (Genetic Programming). Метод использует эволюционные алгоритмы для создания программного кода. Начальная популяция программных решений изменяется и эволюционирует через итеративный процесс, пока не будет достигнуто оптимальное или приемлемое решение. Плюсы метода заключаются в эволюционном поиске оптимальных или приемлемых решений, возможности работать без предварительных знаний о структуре решения. Минусы — это высокая вычислительная сложность, требует большого объема вычислительных ресурсов и времени, трудность интерпретации и понимания созданных программ. Перспективы данного метода заключаются в возможности развитие методов селекции и мутации для улучшения эффективности алгоритмов, применение гибридных подходов с другими методами машинного обучения [4, с. 27].

Обучение с подкреплением (Reinforcement Learning).Этот подход основан на принципах обучения с подкреплением, где агент обучается через взаимодействие с окружающей средой. В контексте программирования, агент может обучаться создавать программный код, чтобы достичь определенных целей или решить задачу. Алгоритмы обучения с подкреплением могут учиться создавать программный код на основе опыта и обратной связи. Применение этих алгоритмов может привести к автоматическому созданию более эффективного и оптимизированного кода. Это подходит для решения разнообразных задач программирования, от написания простых функций до создания сложных алгоритмов. Одним из примеров является использование алгоритмов обучения с подкреплением для автоматического создания стратегий игроков в компьютерных играх. Путем обучения на множестве игровых ситуаций алгоритмы могут выработать оптимальные стратегии действий. Это может привести к созданию новых методов оптимизации и разработки алгоритмов. Плюсы метода — это способность к обучению на основе опыта и обратной связи, возможность адаптации к изменяющимся условиям и задачам. Минусы: требует большого количества обучающих данных, сложность в настройке параметров алгоритмов, необходимость управления исследованием-использованием. Перспективы заключаются в развитии алгоритмов обучения с подкреплением для более эффективного и стабильного программирования, применение в более широком спектре задач.

Генерация кода на естественных языках (Natural Language Code Generation).Это использование методов обработки естественного языка и глубокого обучения для генерации программного кода на основе текстовых описаний задачи на естественном языке. Это упрощает процесс программирования для пользователей, не обладающих глубокими знаниями программирования. Применение методов обработки естественного языка и глубокого обучения позволяет системам понимать текстовые описания задач и преобразовывать их в программный код. Плюсы заключаются в упрощении процесса программирования для людей без специализированного образования, улучшение читаемости и понимания созданного кода.

Минусы — это сложность в понимании и интерпретации естественного языка, возможность неправильного понимания или перевода текстовых описаний в программный код. Перспективы состоят в возможности развития методов обработки естественного языка и глубокого обучения для более точной и эффективной генерации кода, создание интегрированных средств разработки с поддержкой автоматического программирования на естественных языках [3, с. 370].

Автоматическое обнаружение и исправление ошибок (Automated Error Detection and Correction).Этот метод направлен на автоматическое обнаружение и исправление ошибок в программном коде с использованием методов машинного обучения и анализа данных. Исследования в области автоматического обнаружения и исправления ошибок в программном коде направлены на разработку систем, способных автоматически анализировать и исправлять ошибки. Это может значительно повысить производительность разработки и уменьшить количество ошибок в коде. Применение методов машинного обучения позволяет создавать модели, способные выявлять и классифицировать различные типы ошибок [4, с. 30]. Это может быть особенно полезно в крупных проектах, где сложно отслеживать все возможные ошибки вручную. Плюсы — это возможность автоматического выявления и исправления ошибок в программном коде, повышение надежности и безопасности программного обеспечения. Недостатки: ограниченная способность к обнаружению сложных и контекстуальных ошибок, возможность ложных срабатываний. Развитие методов анализа и обработки программного кода для более точного и эффективного обнаружения и исправления ошибок, интеграция средств автоматического обнаружения ошибок в процессы разработки программного обеспечения — это перспективные направления данного метода [1, с. 188].

Рефакторинг кода (Code Refactoring). Этот метод направлен на автоматическое изменение структуры программного кода для улучшения его читаемости и производительности. Автоматический рефакторинг может улучшить качество кода, сделать его более читаемым и производительным. Применение методов машинного обучения позволяет создавать модели, способные определять оптимальные способы рефакторинга. Это может быть полезно в проектах, где требуется поддержка и развитие старого кода.

Плюсы метода — это улучшение структуры, читаемости и производительности программного кода, автоматическое выявление и применение оптимальных паттернов и архитектур. Недостатки заключаются в ограниченной способности к адаптации к специфическим требованиям и контекстам задач и возможности внесения неожиданных изменений в функциональность программы. Перспективы находятся в плоскости развития методов и подходов к автоматическому рефакторингу для более точного и эффективного улучшения программного кода, а также интеграции средств автоматического рефакторинга в существующие IDE и среды разработки.

Генерация тестовых данных и тестирование кода (Test Data Generation and Code Testing).Здесь используются методы машинного обучения для автоматической генерации тестовых данных и проведения тестирования программного кода. Применение методов машинного обучения позволяет проектировать модели, которые могут создавать разнообразные и реалистичные тестовые данные. Они могут быть полезны в автоматизации процесса тестирования и обнаружения скрытых ошибок в коде. Методы символьного выполнения и мутационного тестирования также могут быть применены для эффективного создания тестовых сценариев и проверки различных аспектов программного кода. Из положительных сторон можно отметить автоматическое создание разнообразных и реалистичных тестовых данных, повышение покрытия кода тестами, обнаружение скрытых ошибок и уязвимостей. К минусам относится сложность в создании универсальных и эффективных моделей для генерации тестовых данных, возможность недостаточного покрытия тестами критических частей программного кода. Перспективы — это развитие методов машинного обучения для автоматической генерации тестовых данных, интеграция автоматического тестирования в процессы непрерывной интеграции и доставки.

Автоматическая документация и анализ кода (Automated Documentation and Code Analysis).Эти методы представляют собой различные подходы к автоматизации различных аспектов программирования с использованием искусственного интеллекта. Плюсы — это автоматическое создание документации к программному коду, анализ его структуры и качества, улучшение процесса сопровождения и поддержки программного обеспечения. К недостаткам относятся ограниченная способность к интерпретации контекста и целей программного кода, возможность создания неполной или неточной документации. Перспективы заключаются в развитии методов анализа и обработки программного кода для автоматического создания более информативной и точной документации, интеграция средств автоматической документации и анализа в существующие средства разработки [2, с. 21].

Плюсы, минусы и перспективы каждого метода автоматического программирования с искусственным интеллектом помогают лучше понять их возможности и ограничения, а также определить наилучшие сценарии их применения в различных областях программирования и разработки программного обеспечения. Применение методов искусственного интеллекта позволяет автоматизировать рутинные задачи программирования, освобождая время разработчиков для более творческой и продуктивной работы. Однако, для полноценной реализации потенциала автоматического программирования необходимо продолжать исследования и разработки в этой области, а также обеспечивать этичное использование и соблюдение правовых норм в процессе создания и внедрения соответствующих технологий. В целом, автоматическое программирование с искусственным интеллектом представляет собой важный и перспективный направление развития информационных технологий, которое может привести к значительным изменениям в способах создания и использования программного обеспечения.

Литература:

  1. Бевзенко С. А. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в разработке программного обеспечения//Инновации и инвестиции. -2023. -№ 8- С. 187–191.
  2. Вислова А. Д. Современные тенденции развития искусственного интеллекта// Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН- 2020. — № 2- С. 14–28.
  3. Головко В. А. Интеграция искусственных нейронных сетей с базами знаний/ В. А. Головко, В. В. Голенков, В. П. Иваненко, В. В. Таберко, Д. С. Иванюк, А. А. Крощенко, М. В. Ковалев// Онтология проектирован6ия- 2018, — Т8, № 3- С.366–386.
  4. Коротеев М. В. Обзор некоторых современных тенденций в технологии машинного обучения // E-Managment. — 2018. — Т. 1, № 1. — С. 26–35.
Основные термины (генерируются автоматически): программный код, автоматическое программирование, искусственный интеллект, машинное обучение, программное обеспечение, естественный язык, исправление ошибок, автоматическое обнаружение, автоматическое создание, глубокое обучение.


Ключевые слова

искусственный интеллект, программирование, машинное обучение, автоматическое программирование

Похожие статьи

Формализация требований для средств разработки и обучения нейронных сетей

Статья посвящена описанию требований для разработки программных средств проектирования нейронных сетей, рекомендуемые функциональные и общие системные решения, основанные на опыте использования различных библиотек моделирования для программ машинного...

Использование искусственного интеллекта в управлении проектами

В статье автор исследует методы использования искусственного интеллекта в управлении проектами.

Разработка информационной системы корпоративного тестирования сотрудников со встроенным блоком графоаналитического представления результатов

В данной статье автор пытается создать прототип информационной системы тестирования корпоративных работников. Рассматриваются технологии для разработки и отладки информационных систем, а также способы построения архитектуры программного обеспечения.

Использование искусственных нейронных сетей для решения задач информационной безопасности

В статье автор исследует возможности применения искусственных нейронных сетей в решении некоторых задач информационной безопасности. В статье рассматривается модель ИНС для обнаружения вредоносного ПО на Android и потенциал методов машинного обучения...

Применение нейросетевого анализа в процессах управления персоналом

В статье рассматриваются возможности применения искусственных нейронных сетей как одного из методов интеллектуального анализа данных в целях упрощения и повышения эффективности некоторых процессов управления персоналом.

Какие задачи позволяет решать машинное обучение

В статье автор изучил понятие «машинное обучение» и представил его методы и основные классы задач, которые решают с помощью машинного обучения.

Оптимизация бизнес-процессов предприятия с помощью искусственного интеллекта

В статье рассматриваются вопросы использования искусственного интеллекта для целей организации в части оптимизации бизнес-процессов. Также уделено внимание подходам к определению понятия и сущности искусственного интеллекта, представлены примеры внед...

Искусственный интеллект и машинное обучение в дизайне продуктов питания

В данной статье затрагиваются применяемые при оформлении дизайна продуктов методов, основанных на искусственном интеллекте, охватывающих концепции обратного проектирования, и средств, а именно приложений искусственного интеллекта, генеративных сетей ...

Автоматизированное проектирование средств и систем управления

Статья представляет обзор современных подходов к автоматизированному проектированию средств и систем управления. Рассматриваются методы и инструменты, позволяющие значительно ускорить процесс разработки, повысить качество и надежность создаваемых сис...

Перспективы внедрения нейронных сетей в реализацию систем поддержки принятия решений

В статье рассмотрены основы искусственных нейронных сетей; изучена архитектура систем поддержки принятия решений на базе нейронных сетей; выявлены перспективы внедрения нейросетевых технологий в системы поддержки принятия решений.

Похожие статьи

Формализация требований для средств разработки и обучения нейронных сетей

Статья посвящена описанию требований для разработки программных средств проектирования нейронных сетей, рекомендуемые функциональные и общие системные решения, основанные на опыте использования различных библиотек моделирования для программ машинного...

Использование искусственного интеллекта в управлении проектами

В статье автор исследует методы использования искусственного интеллекта в управлении проектами.

Разработка информационной системы корпоративного тестирования сотрудников со встроенным блоком графоаналитического представления результатов

В данной статье автор пытается создать прототип информационной системы тестирования корпоративных работников. Рассматриваются технологии для разработки и отладки информационных систем, а также способы построения архитектуры программного обеспечения.

Использование искусственных нейронных сетей для решения задач информационной безопасности

В статье автор исследует возможности применения искусственных нейронных сетей в решении некоторых задач информационной безопасности. В статье рассматривается модель ИНС для обнаружения вредоносного ПО на Android и потенциал методов машинного обучения...

Применение нейросетевого анализа в процессах управления персоналом

В статье рассматриваются возможности применения искусственных нейронных сетей как одного из методов интеллектуального анализа данных в целях упрощения и повышения эффективности некоторых процессов управления персоналом.

Какие задачи позволяет решать машинное обучение

В статье автор изучил понятие «машинное обучение» и представил его методы и основные классы задач, которые решают с помощью машинного обучения.

Оптимизация бизнес-процессов предприятия с помощью искусственного интеллекта

В статье рассматриваются вопросы использования искусственного интеллекта для целей организации в части оптимизации бизнес-процессов. Также уделено внимание подходам к определению понятия и сущности искусственного интеллекта, представлены примеры внед...

Искусственный интеллект и машинное обучение в дизайне продуктов питания

В данной статье затрагиваются применяемые при оформлении дизайна продуктов методов, основанных на искусственном интеллекте, охватывающих концепции обратного проектирования, и средств, а именно приложений искусственного интеллекта, генеративных сетей ...

Автоматизированное проектирование средств и систем управления

Статья представляет обзор современных подходов к автоматизированному проектированию средств и систем управления. Рассматриваются методы и инструменты, позволяющие значительно ускорить процесс разработки, повысить качество и надежность создаваемых сис...

Перспективы внедрения нейронных сетей в реализацию систем поддержки принятия решений

В статье рассмотрены основы искусственных нейронных сетей; изучена архитектура систем поддержки принятия решений на базе нейронных сетей; выявлены перспективы внедрения нейросетевых технологий в системы поддержки принятия решений.

Задать вопрос