يريد المصنع استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة دورة حياة تطوير البرنامج

غالبًا ما تتأثر سرعة المطور، وهي السرعة التي ترسل بها المؤسسة التعليمات البرمجية، بالعمليات الضرورية ولكن الطويلة مثل مراجعة التعليمات البرمجية وكتابة الوثائق والاختبار. وتهدد أوجه القصور بجعل هذه العمليات أطول. وفقًا لأحد المصادر، يهدر المطورون 17.3 ساعة أسبوعيًا بسبب الديون الفنية والكود السيئ – أي غير الوظيفي.

دكتوراه التعلم الآلي. يعتقد ماتان جرينبرج وإينو رييس، عالم البيانات السابق في Hugging Face وMicrosoft، أنه لا بد من وجود طريقة أفضل.

خلال فعالية هاكاثون في سان فرانسيسكو، قام جرينبرج ورييس ببناء منصة يمكنها حل مشكلات البرمجة البسيطة بشكل مستقل – وهي منصة اعتقدوا لاحقًا أنها تتمتع بإمكانات تجارية. بعد الهاكاثون، قام الثنائي بتوسيع المنصة للتعامل مع المزيد من مهام تطوير البرمجيات وأسسا شركة، Factory، لاستثمار ما قاما ببنائه.

“إن مهمة المصنع هي تحقيق الاستقلالية في هندسة البرمجيات،” قال Grinberg لـ TechCrunch في مقابلة عبر البريد الإلكتروني. “وبشكل أكثر تحديدًا، يساعد المصنع المؤسسات الهندسية الكبيرة على أتمتة أجزاء من دورة حياة تطوير البرمجيات الخاصة بها عبر أنظمة مستقلة تعمل بالذكاء الاصطناعي.”

أنظمة المصنع – التي يسميها غرينبرغ “Droids”، وهو مصطلح قد يواجه Lucasfilm مشكلة فيه – مصممة للتوفيق بين مختلف مهام هندسة البرمجيات المتكررة والعادية ولكنها تستغرق عادةً وقتًا طويلاً. على سبيل المثال، يحتوي Factory على “Droids” لمراجعة التعليمات البرمجية، أو إعادة بناء التعليمات البرمجية أو إعادة هيكلتها وحتى إنشاء تعليمات برمجية جديدة من المطالبات على غرار GitHub Copilot.

يوضح Grinberg: “تترك مراجعة Droid مراجعات ثاقبة للتعليمات البرمجية وتوفر سياقًا للمراجعين البشريين بشأن كل تغيير في قاعدة التعليمات البرمجية. يقوم Droid بإنشاء الوثائق وتحديثها باستمرار حسب الحاجة. يقوم اختبار Droid بكتابة الاختبارات ويحافظ على نسبة تغطية الاختبار عند دمج التعليمات البرمجية الجديدة. تعيش المعرفة Droid في منصة الاتصالات الخاصة بك (مثل Slack) وتجيب على أسئلة أعمق حول النظام الهندسي. ويساعد مشروع Droid في تخطيط وتصميم المتطلبات بناءً على تذاكر دعم العملاء وطلبات الميزات.

جميع أجهزة Factory’s Droids مبنية على ما يشير إليه Grinberg باسم “Droid core”: وهو محرك يستوعب ويعالج بيانات النظام الهندسي للشركة لبناء قاعدة معرفية، وخوارزمية تستمد الأفكار من قاعدة المعرفة لحل المشكلات الهندسية المختلفة. . يعمل المكون الأساسي الثالث لـ Droid، وهو Reflection Engine، كمرشح لنماذج الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية والتي يستفيد منها Factory، مما يمكّن الشركة من تنفيذ إجراءات الحماية الخاصة بها وأفضل الممارسات الأمنية وما إلى ذلك فوق تلك النماذج.

قال غرينبرغ: “تتمثل زاوية المؤسسة هنا في أن هذه مجموعة برمجيات تسمح للمؤسسات الهندسية بإنتاج منتج أفضل بشكل أسرع، مع تحسين الروح المعنوية الهندسية أيضًا من خلال تخفيف عبء المهام الشاقة مثل مراجعة التعليمات البرمجية والمستندات والاختبار”. “بالإضافة إلى ذلك، ونظرًا للطبيعة المستقلة للروبوتات، لا يلزم سوى القليل من أجل تعليم المستخدم والتأهيل.”

الآن، إذا تمكن Factory من أتمتة جميع مهام التطوير هذه بشكل ثابت وموثوق، فإن النظام الأساسي سيدفع تكاليفه بنفسه بالفعل. وفقًا لاستطلاع أجرته Tidelift وThe New Stack عام 2019، يقضي المطورون 35% من وقتهم في إدارة التعليمات البرمجية، بما في ذلك اختبار المشكلات الأمنية والاستجابة لها – وأقل من ثلث وقتهم في البرمجة الفعلية.

لكن السؤال هو هل يمكن ذلك؟

حتى أفضل نماذج الذكاء الاصطناعي اليوم ليست فوق ارتكاب الأخطاء الكارثية. ويمكن لأدوات البرمجة التوليدية أن تقدم تعليمات برمجية غير آمنة، حيث تشير إحدى دراسات جامعة ستانفورد إلى أن مهندسي البرمجيات الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي المولد للتعليمات البرمجية هم أكثر عرضة للتسبب في ثغرات أمنية في التطبيقات التي يطورونها.

كان Grinberg صريحًا بشأن حقيقة أن Factory لم يكن لديه رأس المال اللازم لتدريب جميع موديلاته داخل الشركة – وبالتالي فهو تحت رحمة قيود الطرف الثالث. لكنه يؤكد أن منصة المصنع لا تزال تقدم قيمة مع الاعتماد على بائعين خارجيين للحصول على بعض قدرات الذكاء الاصطناعي.

وقال غرينبرغ: “إن نهجنا هو بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي والبنى المنطقية، والاستفادة من النماذج المتطورة وإقامة علاقات مع العملاء لتقديم القيمة الآن”. “باعتبارنا شركة ناشئة مبكرة، فإن التدريب هو معركة خاسرة [large] عارضات ازياء. بالمقارنة مع الشركات القائمة، ليس لديك أي ميزة مالية، ولا ميزة الوصول إلى الرقائق، ولا ميزة البيانات، و(من المؤكد تقريبًا) لا توجد ميزة تقنية.

مسرحية المصنع على المدى الطويل يكون وقال جرينبيرج: “لتدريب المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لبناء نظام ذكاء اصطناعي هندسي “شامل” – وللتمييز بين هذه النماذج من خلال التماس بيانات التدريب الهندسي من عملائها الأوائل”.

وتابع: “مع مرور الوقت، سيكون لدينا المزيد من رأس المال، وسينتهي النقص في الرقائق وسيكون لدينا إمكانية الوصول المباشر (بإذن) إلى كنز من البيانات (أي الجدول الزمني التاريخي للمؤسسات الهندسية بأكملها)”. . “سنقوم ببناء الروبوتات لتكون قوية ومستقلة تمامًا – مع الحد الأدنى من التفاعل البشري المطلوب – ومصممة خصيصًا لتلبية احتياجات العملاء من اليوم الأول.”

فهل هذه نظرة مفرطة في التفاؤل؟ ربما. يزداد التنافس في سوق الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي يومًا بعد يوم.

ولكن يُحسب لجرينبرج أن المصنع يعمل بالفعل مع مجموعة أساسية تضم حوالي 15 شركة. لم يذكر Grinberg أسماء، باستثناء العملاء – الذين استخدموا منصة Factor لتأليف الآلاف من مراجعات التعليمات البرمجية ومئات الآلاف من أسطر التعليمات البرمجية حتى الآن – ويتراوح حجمهم من “المرحلة الأولية” إلى “العامة”.

وأغلقت Factory مؤخرًا جولة تأسيسية بقيمة 5 ملايين دولار بقيادة سيكويا ولوكس بمشاركة SV Angel وBoxGroup والرئيس التنفيذي لشركة DataBricks علي قدسي والمؤسس المشارك Hugging Face Clem Delangue وآخرين. يقول Grinberg أن العاصمة الجديدة سيتم توجيهها نحو توسيع قدرات فريق المصنع المكون من ستة أشخاص وقدرات المنصة.

وقال: “إن التحديات الرئيسية في صناعة توليد أكواد الذكاء الاصطناعي هي الثقة والتمايز”. “يريد كل نائب رئيس للهندسة تحسين مخرجات مؤسسته باستخدام الذكاء الاصطناعي. ما يقف في طريق ذلك هو الطبيعة غير الموثوقة للعديد من أدوات الذكاء الاصطناعي، وتكتم المنظمات الكبيرة والمتاهة عن الثقة في هذه التكنولوجيا الجديدة والمستقبلية … يقوم المصنع ببناء عالم حيث هندسة البرمجيات نفسها هي سلعة يمكن الوصول إليها وقابلة للتطوير.