تمنح جامعة ستيرلينغ ChatGPT القدرة على تسريع تطوير البرمجيات.

في دراسة رائدة، استغل باحثون في جامعة ستيرلينغ قوة الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء برمجيات أسرع وأكثر موثوقية. استخدم الدكتور ساندي براونلي، الذي يقود الدراسة، نموذج ChatGPT، وهو نموذج لغوي كبير متطور، لتحسين أكواد الكمبيوتر تلقائياً، مما أدى إلى تحسينات كبيرة في أداء البرمجيات.

إحداث ثورة في تطوير البرمجيات

لطالما كان تطوير البرمجيات جهداً صعباً ويستغرق وقتاً طويلاً. أصبحت الحاجة إلى برمجيات أسرع وأكثر موثوقية أكثر إلحاحاً، خاصة مع استمرار تعقيد التطبيقات في النمو. وضع فريق الدكتور براونلي في جامعة ستيرلينغ نصب عينيه إحداث ثورة في هذا المجال من خلال الاستفادة من قدرات الذكاء الاصطناعي، وتحديداً ChatGPT، لتبسيط وتعزيز تطوير البرمجيات.

تحسين برمجيات ChatGPT

استخدم البحث الذي قادته الدكتورة براونلي ChatGPT لتحليل وتحسين أكواد الكمبيوتر تلقائياً. من خلال طلب نموذج الذكاء الاصطناعي اقتراح تحسينات، هدف الباحثون إلى إنشاء برمجيات تعمل بشكل أسرع وأكثر موثوقية. النتائج التي أسفرت عنها هذه النهج المبتكر لديها القدرة على التأثير على مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك تطبيقات الهاتف المحمول.

أوضحت الدكتورة براونلي،

"وجدنا أنه، في مشروع مفتوح المصدر استخدمناه كدراسة حالة، كان نموذج اللغة الكبيرة قادراً على إنتاج نسخ أسرع من البرنامج حوالي 15% من الوقت، وهو ما يمثل تحسناً بنسبة 50% مقارنة بالنهج السابق."

كان أحد أكثر جوانب الدراسة إثارة للإعجاب هو قدرة ChatGPT على تحديد وتحسين مناطق في البرمجيات لم يتم تسليط الضوء عليها صراحةً من قبل الباحثين. هذه المرونة والإبداع في تحسين الكود تجعل التحسينات المدعومة بالذكاء الاصطناعي أكثر قيمة.

لاحظ الدكتور براونلي أيضاً أن الفائدة الملموسة الأكثر وضوحاً تكون في جيب الشخص – تطبيقات الهاتف المحمول التي تعمل بكفاءة أكبر تعني أن البطارية تدوم لفترة أطول، وتصبح التطبيقات أكثر استجابة أثناء الاستخدام.

بالإضافة إلى تحسين تجربة المستخدم، يحمل هذا البحث تداعيات كبيرة على الاستدامة. مع زيادة تعقيد البرمجيات، تستهلك أجهزة الكمبيوتر المزيد من الطاقة، مما يساهم في المخاوف البيئية. القدرة على أتمتة تحسينات البرمجيات بكفاءة يمكن أن تلعب دوراً حاسماً في مساعدة الدول على تحقيق التزاماتها بالحياد الكربوني.

شدد الدكتور براونلي على المقايضة المحتملة بين الطاقة المطلوبة لتطوير وتشغيل نماذج اللغة الكبيرة والطاقة التي يمكن أن توفرها عند تطبيقها على برمجيات مستخدمة على نطاق واسع. وقال،

"هناك مقايضة هنا لأن نماذج اللغة الكبيرة تتطلب الكثير من الطاقة لصنعها واستخدامها، ولكن إذا تم استخدامها لتحسين قطعة برمجية يتم تشغيلها مرات عديدة، فقد تكون العائد يستحق ذلك."

تحويل تطوير البرمجيات

يتمتع البحث الذي قادته الدكتورة براونلي بالقدرة على تحويل مشهد تطوير البرمجيات. مع ظهور تحسين البرمجيات الآلي المدعوم بالذكاء الاصطناعي، قد تتطور أدوار مطوري البرمجيات، مما يسمح لهم بالتركيز على مهام التصميم ذات المستويات الأعلى. يتماشى هذا الاتجاه مع الاتجاه الذي سار فيه تطوير البرمجيات لعقود.

كما لاحظ أنه من الممكن تماماً أن تكون قلقاً بشأن كل هذا – كتابة الذكاء الاصطناعي لأكواد الكمبيوتر يبدو وكأنه بداية لمؤامرة كارثة خيال علمي – لكن هذا لن يؤدي إلى سيطرة الذكاء الاصطناعي،

طمأن بأن الأدوات التي تدعم المطورين من خلال توفير المزيد من المعلومات، ولا يزال من الحاسم وجود إنسان مشارك لاستخدام تلك المعلومات بفعالية.

تم تقديم نتائج البحث، بعنوان "تعزيز طفرات التحسين الجيني باستخدام نماذج اللغة الكبيرة"، من قبل الدكتور براونلي في ندوة هندسة البرمجيات القائمة على البحث عن البحث 2023 في سان فرانسيسكو، كجزء من المؤتمر الأوروبي المشترك لهندسة البرمجيات لـ ACM وندوة أسس هندسة البرمجيات.

كانت الدراسة جهداً تعاونياً، شارك فيه باحثون من مؤسسات مختلفة، بما في ذلك كلية لندن الجامعية، وجامعة يوهانس غوتنبرغ، وكلية كينغز لندن. تلقى المشروع دعمًا من منحة UKRI EPSRC ومنحة زمالة ERC المتقدمة.

يتمتع البحث الرائد الذي أجراه الدكتور ساندي براونلي وفريقه في جامعة ستيرلينغ بالقدرة على تمهيد الطريق لعصر جديد من تطوير البرمجيات، مما يجعل البرمجيات أسرع وأكثر كفاءة وصديقة للبيئة. مع استمرار الذكاء الاصطناعي في لعب دور متزايد الأهمية في مجالات مختلفة، يعد تطبيقه في تحسين البرمجيات بتشكيل مستقبل التكنولوجيا بشكل أفضل.