هل بإمكان الذكاء الاصطناعي البرمجة حقاً؟ تحديات وآفاق هندسة البرمجيات الذاتية
مقدمة
يتصور الكثيرون مستقبلاً يُخفف فيه الذكاء الاصطناعي من عبء تطوير البرمجيات، مُنجزاً المهام الروتينية كإعادة هيكلة الشفرات المعقدة، وترحيل الأنظمة القديمة، والكشف عن أخطاء التزامن، مما يُمكّن المهندسين البشريين من التركيز على التصميم المعماري، والابتكار، وحل المشكلات المعقدة التي لا تزال خارج نطاق قدرات الآلة. وبالرغم من التقدم المُذهل في هذا المجال، إلا أن بحثاً جديداً من مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL) في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) وعدد من المؤسسات المُتعاونة يُشير إلى ضرورة إعادة النظر في التحديات الحالية قبل تحقيق هذا المستقبل المُرجو.
تحديات هندسة البرمجيات المُعتمدة على الذكاء الاصطناعي
يُحدد البحث، المُعنون “تحديات ومسارات نحو الذكاء الاصطناعي لهندسة البرمجيات”، العديد من مهام هندسة البرمجيات التي تتجاوز توليد الشفرة، مُحدداً نقاط الاختناق الحالية، ومُسلطاً الضوء على اتجاهات البحث اللازمة للتغلب عليها. يهدف البحث إلى تمكين البشر من التركيز على التصميم على مستوى عالٍ، بينما يتم أتمتة الأعمال الروتينية.
يُشير البروفيسور أرمندو سولار-ليزاما، أستاذ الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب في MIT، والباحث الرئيسي في CSAIL، والمؤلف الرئيسي للدراسة، إلى أن الروايات الشائعة غالباً ما تُبسط هندسة البرمجيات إلى “جزء البرمجة الجامعي: حيث يُعطى الشخص مواصفات لوظيفة صغيرة ويقوم بتنفيذها، أو حل مشاكل البرمجة على طريقة LeetCode”. لكن الواقع العملي أوسع بكثير، ويتضمن:
- إعادة الهيكلة اليومية: لتحسين التصميم.
- عمليات الترحيل الشاملة: لنقل ملايين الأسطر من لغة COBOL إلى Java، على سبيل المثال، وإعادة تشكيل الأعمال بأكملها.
- الاختبار والتحليل المستمر: باستخدام تقنيات مثل fuzzing واختبارات القائم على الخصائص، للكشف عن أخطاء التزامن، أو إصلاح الثغرات الأمنية.
- صيانة الشفرة: توثيق الشفرات القديمة، وتلخيص سجلات التغييرات لفريق العمل الجديد، ومراجعة طلبات السحب من حيث الأسلوب والأداء والأمان.
قياس التقدم وتحديات الاتصال بين الإنسان والآلة
يُشكل تحسين كود على نطاق واسع (مثل إعادة ضبط نواة وحدة معالجة الرسومات أو التحسينات المتعددة الطبقات في محرك V8 في متصفح Chrome) تحدياً كبيراً. فالمقاييس الحالية مصممة لمشاكل قصيرة ومغلقة، بينما لا تزال اختبارات الاختيار من متعدد مهيمنة في أبحاث اللغات الطبيعية، إلا أنها لم تكن القاعدة في مجال الذكاء الاصطناعي للشفرات. معيار SWE-Bench، الذي يُعتبر المعيار الفعلي في هذا المجال، يطلب من النموذج ببساطة إصلاح مشكلة على GitHub، وهو أمر مفيد، ولكنه لا يزال يشبه نموذج “ممارسة البرمجة الجامعية”. فهو يتعامل فقط مع بضع مئات من أسطر الشفرة، ويُخاطر بتسريب البيانات من المستودعات العامة، ويتجاهل سياقات العالم الحقيقي الأخرى، مثل إعادة الهيكلة بمساعدة الذكاء الاصطناعي، أو البرمجة الزوجية بين الإنسان والذكاء الاصطناعي، أو عمليات الكتابة المُحسّنة للأداء التي تشمل ملايين الأسطر. إلى أن تتوسع المقاييس لتشمل هذه السيناريوهات عالية المخاطر، سيبقى قياس التقدم، وبالتالي تسريعه، تحدياً مفتوحاً.
يُمثل التواصل بين الإنسان والآلة عقبة أخرى. يصف أليكس جو، طالب دراسات عليا في الهندسة الكهربائية وعلوم الحاسوب في MIT، التفاعل الحالي بأنه “خط رفيع من التواصل”. عندما يطلب من النظام توليد شفرة، غالباً ما يتلقى ملفاً كبيراً غير مُنسق، وحتى مجموعة من اختبارات الوحدة، لكن هذه الاختبارات تميل إلى أن تكون سطحية. وتمتد هذه الفجوة إلى قدرة الذكاء الاصطناعي على استخدام مجموعة أدوات هندسة البرمجيات الأوسع بكفاءة، من المُصححين إلى المُحللين الثابتين، والتي يعتمد عليها البشر للتحكم الدقيق والفهم العميق.
مشكلة النطاق والتحديات المستقبلية
تُفاقم مشكلة النطاق هذه الصعوبات. فنماذج الذكاء الاصطناعي الحالية تكافح بشدة مع قواعد الشفرة الكبيرة، التي غالباً ما تمتد إلى ملايين الأسطر. تتعلم النماذج الأساسية من GitHub العام، لكن “قاعدة شفرة كل شركة مختلفة وفريدة من نوعها”، مما يجعل اتفاقيات الترميز الخاصة ومتطلبات المواصفات خارج نطاق التوزيع. والنتيجة هي شفرة تبدو معقولة ولكنها تستدعي دوالاً غير موجودة، أو تنتهك قواعد الأسلوب الداخلية، أو تفشل في خطوط أنابيب التكامل المستمر. هذا غالباً ما يؤدي إلى شفرة مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي “تُهلوس”، أي أنها تُنشئ محتوى يبدو معقولاً لكنه لا يتوافق مع الاتفاقيات الداخلية أو دوال المساعدة أو الأنماط المعمارية لشركة معينة.
يُشير الباحثون إلى عدم وجود حل سحري لهذه المشاكل، داعين إلى جهود على نطاق المجتمع، بما في ذلك:
- مجموعات بيانات أغنى: تُسجل عملية كتابة الشفرة من قبل المطورين (على سبيل المثال، أي شفرة يحتفظ بها المطورون مقابل ما يُلقى به، وكيف يتم إعادة هيكلة الشفرة بمرور الوقت، وما إلى ذلك).
- مجموعات تقييم مُشتركة: تقيس التقدم في جودة إعادة الهيكلة، وعمر إصلاح الأخطاء، وصحة الترحيل.
- أدوات شفافة: تسمح للنماذج بإظهار عدم اليقين والدعوة إلى توجيه بشري بدلاً من القبول السلبي.
يُختتم البحث بدعوة إلى تعاون مفتوح المصدر واسع النطاق، مُتوقعاً تقدماً تدريجياً يُساهم في تطوير أدوات تجارية، وتحويل الذكاء الاصطناعي من مساعد مُكمّل إلى شريك هندسي حقيقي. الهدف ليس استبدال المبرمجين، بل تعزيز قدراتهم.
اترك تعليقاً