Актуальность использования искусственного интеллекта

Искусственный интеллект (далее — ИИ) представляет собой актуальную область развития современной информатики. Наблюдается активная интеграция интеллектуальных решений практически во всех профессиональных областях деятельности человека. Основное преимущество при использовании таких технологий состоит в возможности автоматизации рутинных задач и оптимизации использования ресурсов.

Искусственный интеллект в программировании

Программирование является одной из новых и в то же время актуальных сфер интеграции искусственного интеллекта. Основной задачей, для автоматизации которой используется ИИ, является написание кода. На сегодняшний день существует несколько кейсов, раскрывающих опыт использования интеллектуальных технологий для написания программного кода.

Наиболее активными и успешными в разработке и тестировании технологий искусственного интеллекта для решения задач программирования одновременно являются Сбербанк и Яндекс. В 2023 году Сбербанком в реестре Роспатента была зарегистрирована программа GigaCode / JARVIS. На основе данного интеллектуального продукта представляется возможным автодополнение и генерация кода на различных языках программирования. Успешные результаты тестирования были показаны весной текущего года, когда GigaCode в ходе диалога с пользователем приводила сгенерированные фрагменты кода. Важным преимуществом технологии является возможность интеграции с популярными средами разработки, например, IntelliJ IDEA, Visual Studio Code и иных.

Валерий Лисай

Другим примером успешного кейса все той же компании приводится нейросеть ruGPT-3. Обученная нейросеть смогла самостоятельно написать полную программу на C++ и Java. Программа, имеющая название Artificial Vision, является первым зарегистрированным в России программным обеспечением, написанным искусственным интеллектом. В планах Сбербанка стоит продолжение обучение нейронных сетей и дополнение функционала интеллектуальных решений для возможности решения более сложных задач, связанных с программированием.

Искусственный интеллект в задачах backend-разработки

Backend-разработка имеет одно из главных значений в создании веб-приложений. Разработчики данного уровня имеют дело со всем, что относится к базам данных, архитектуре, программной логике и иному, что не видно обычному пользователю при работе с продуктом. Важно отметить, что backend-разработка включает в себя решение целого ряда сложных задач, требующих дополнительного инструментария для возможности автоматизации и рационализации использования ресурсов (рис. 1).

Рис. 1. Технологии ИИ в цикле разработки ПО. Источник: ResearchGate

Именно здесь актуализируется применение искусственного интеллекта, который способен автоматизировать выполнение задач любого вида и сложности. Так, на основе ИИ представляется возможным автоматизация написания кода и оптимизация задач по управлению базами данных, сервером, логикой приложения и иными составляющими. Для полноты представления далее будут рассмотрены основные направления и роль искусственного интеллекта в автоматизации и оптимизации решения задач, связанных с backend-разработкой.

Автоматизированное кодирование

Искусственному интеллекту принадлежит ключевая роль, связанная с автоматизацией написания кода на серверной части приложения. Инструменты ИИ, примерами которых являются различные генераторы кода и средства автозавершения/ автодополнения, позволяют значительно ускорить процессы кодирования. Основным преимуществом использования искусственного интеллекта в кодировании является минимизация человеческого фактора и сведение к нулю количества различных ошибок. Важно отметить и возможность ИИ к самообучению, в результате которого, извлекая «уроки» из предыдущего кода, интеллектуальные решения смогут предложить наилучшие методы и практики написания кода, повышая этим самым качество и эффективность функционирования приложения.

Прогнозная аналитика для управления серверами

Технологии искусственного интеллекта в backend-разработке также играют решающую роль в управлении серверами. Так, используя предиктивную аналитику, ИИ позволяет предвидеть потенциальные проблемы с серверами и их простоями, предоставляя разработчикам возможность их устранения до того, как они повлияют на работу конечных пользователей. Оптимизация производительности может достигаться в результате анализа использования серверов и трафика в режиме реального времени с целью рационализации распределения ресурсов (рис. 2).

Рис. 2. Пример работы предиктивной аналитики. Источник: SAP

Это, в свою очередь, позволит предотвращать перегрузку сервера и гарантировать отказоустойчивость приложения. Использование искусственного интеллекта при решении таких задач позволит значительно повысить как производительность, так и надежность приложений.

Обнаружение ошибок и их исправление

Искусственный интеллект позволяет автоматизировать задачи по обнаружению и исправлению ошибок в исходном коде. С помощью специализированного программного обеспечения, работающего на базе интеллектуальных технологий, выполняется тестирование кода в широком спектре сценариев (рис. 3).

Рис. 3. Анализ кода на C++ и предложение исправлений посредством DeepCode. Источник: InfoWorld

В результате данных работ представляется возможным выявление потенциальных проблем и предложение решений по их исправлению. Примерами таких инструментов являются DeepCode и Kite. Данные решения позволяют значительно сэкономить время и усилия разработчиков, позволяя им сосредоточиться на других немаловажных аспектах backend-разработки.

Повышение безопасности в backend-разработке

Технологии искусственного интеллекта имеют значительную роль в автоматизации задач, связанных с обеспечением безопасности работы приложений. Алгоритмы ИИ позволяют производить автоматизированный анализ закономерностей и обнаруживать аномалии в сетевом трафике. Это предоставляет возможность выявления потенциальных угроз безопасности, которые могли бы быть не замечены разработчиками. Также важно отметить, что интеллектуальные технологии позволяют обеспечивать постоянное совершенствование систем безопасности, делая их более эффективными и надежными с течением времени.

В качестве примеров таких инструментов можно выделить Cloudflare и Radware. На их основе появляется возможность обнаружения и предотвращения атак. Основа работы инструментов заключается в анализе структуры трафика и выявлении аномалий. Интеграция подобного инструментария в backend-разработке позволит защитить веб-приложение от угроз безопасности и обеспечить высокий уровень защищенности данных пользователей.

Искусственный интеллект в тестировании приложений

Тестирование представляет собой важнейший компонент в backend-разработке. Именно при его осуществлении может гарантироваться правильное функционирование сайта и обеспечение эффективной работы конечного пользователя. ИИ в данном случае позволяет автоматизировать тестирование, снизить количество ошибок и улучшить контроль качества разрабатываемого продукта. С его помощью можно создавать скрипты для автоматизированного тестирования, анализировать большие объемы данных, выявлять аномалии и баги, оптимизировать производительность и обеспечивать высокий уровень надежности и безопасности в backend-разработке. Так, искусственный интеллект значительно упрощает и ускоряет процесс тестирования, повышая качество и эффективность разрабатываемых приложений при работе с backend.

Примерами таких инструментов тестирования на базе искусственного интеллекта являются Testim и Applitools. С их помощью можно автоматизировать процесс тестирования, снизив при этом временные и трудовые затраты. Данные инструменты позволяют выявлять и расставлять приоритеты тестов, которые могут обнаружить ошибки или дефекты в разработке приложений, делая процесс тестирования более быстрым и в то же время эффективным.

Перспективы ИИ в автоматизации backend-разработки

В результате анализа выявлено, что искусственный интеллект уже помогает решать задачи backend-разработки более эффективно и надежно, уделяя внимание безопасности. Это, в свою очередь, не только повышает производительность и защищенность веб-сайтов, но и позволяет разработчикам сосредоточиться на иных важных аспектах веб-разработки. ИИ имеет большой потенциал и перспективы, связанные с выводом веб-разработки на качественно иной уровень за счет автоматизации рутинных и иных повторяющихся задач. С учетом постоянного развития технологий в сфере ИИ, ожидается, что они будут играть все более важную роль в автоматизации backend-разработки, что способствует увеличению производительности, надежности и безопасности ПО.