ENG  
ДонНТУ   Портал магистров
Цвет ссылок

Реферат по теме выпускной работы

Содержание

Краткое содержание

В статье рассматривается синтез программного обеспечения как процесс автоматического создания программных систем на основе высокоуровневых описаний, с акцентом на использование интеллектуальных шаблонов. Исторически синтез прошёл путь от ручного кодирования до внедрения автоматизации, включая формальные спецификации, примерный подход и генеративное программирование. Интеллектуальные шаблоны, обладая способностью адаптации и обобщения, упрощают разработку, повышают качество кода и снижают вероятность ошибок. Они применимы в мобильной и веб-разработке, научных исследованиях и ИИ, а их дальнейшее развитие предполагает интеграцию с ИИ для повышения гибкости и эффективности. Такие технологии играют ключевую роль в ускорении разработки ПО и создании конкурентных преимуществ.

Введение

Одной из ключевых задач в современном мире является синтез программного обеспечения (далее — ПО). Синтез программного обеспечения подразумевает создание программной системы или ее частей автоматически на основе высокоуровневого описания или спецификаций. Это не просто генерация кода, а процесс, при котором система или программная платформа интерпретирует абстрактные требования и создает из них полностью работоспособные программы.

Традиционно синтез программного обеспечения делится на формальный синтез (генерация программ на основе формальных спецификаций и математических моделей) и синтез программ на основе шаблонов (использование заранее созданных интеллектуальных шаблонов для генерации кода под конкретные задачи).

На данный момент синтезом ПО занимаются программисты, что требует от них определенных навыков, знаний и временных затрат, что порождает в них желание создать новые инструменты, которые позволят сократить время на разработку ПО [1]. В последнее время начали активно развиваться технологии, позволяющие не только автоматизировать данные процессы, а и улучшить качество программного кода. Это стало возможным, главным образом благодаря интеллектуальным шаблонам.

Шаблоны (паттерны) проектирования — это конструкции, предназначенные для решения повторяющихся проблем при разработке ПО [2], в свою очередь, интеллектуальные шаблоны — это шаблоны (структуры) с возможностью адаптации под нужды пользователя для улучшения процесса написания программного кода. Использование таких шаблонов позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи, а также позволяет синтезировать более сложные конструкции кода, опираясь на знания и опыт в конкретной предметной области.

1. Исторический контекст программного синтеза

Принято считать, что история программирования началась в 1833 году [3], однако, программный синтез как дисциплина начал формироваться в середине XX века, когда первые попытки автоматизировать процесс разработки программ были вызваны необходимостью оптимизации ресурсов и времени, затрачиваемых на создание программного обеспечения. Одной из ранних концепций синтеза была идея автоматического программирования, где задача заключалась в создании программ на основе заданных спецификаций.

Первоначальные попытки в этой области оказались ограниченными из-за низкого уровня технологий, доступных на тот момент. Компьютеры могли решать лишь простейшие задачи, и программный синтез, по сути, был ручным процессом написания кода на низкоуровневых языках программирования. В 1960-х годах появились первые компиляторы, которые позволяли программистам писать код на более высоких уровнях абстракции, что облегчило процесс разработки.

С течением времени и развитием вычислительных мощностей стали возможны более сложные методы синтеза программ. Появление новых языков программирования, таких как LISP и Prolog, способствовало развитию парадигм декларативного программирования, что позволило разработчикам фокусироваться на описании задачи, а не на написании пошаговых инструкций для решения. В 1980-х и 1990-х годах исследователи стали более активно изучать автоматизацию программного синтеза, что привело к появлению первых методов, основанных на использовании шаблонов и генерации кода на основе требований.

2. Основные подходы к синтезу программ

Программный синтез делят на несколько подходов, которые определяют различные пути создания программ (см. рис. 1).

Подходы к программному синтезу

Рисунок 1 – Подходы к программному синтезу

Суть каждого подхода описана в таблице 1 [4].

Таблица 1 — Ключевые подходы к программному синтезу
Таблицы
НазваниеСуть подхода
Синтез на основе спецификацийГенерация кода на основе формального описания требований к системе.
Комбинаторный синтезКомбинирование существующих модулей кода для создания новой программы.
Синтез на основе примеровКод синтезируется на основе нескольких входных и выходных примеров. Система анализирует предоставленные данные и создает программу, которая преобразует входные данные в выходные согласно указанным примерам.
Генеративное программированиеИспользование моделей и метапрограммирования для создания ПО. Генерация кода на основе абстрактных описаний.

Невозможно однозначно выделить один подход как наиболее универсальный и подходящий под любые задачи, так как каждый из подходов имеет свои преимущества и недостатки. Например, синтез на основе примеров не всегда применим для создания программ из формальных спецификаций, таких как логика, системы правил и т.д., так как синтез на основе примеров предназначен для разработки сложных и креативных приложений, где невозможно точно формализовать требования.

3. Роль интеллектуальных шаблонов в программном синтезе

Ключевым свойством интеллектуальных шаблонов является их способность к адаптации и обобщению. В отличие от традиционных шаблонов, которые предоставляют только статическую структуру, интеллектуальные шаблоны могут гибко подстраиваться под контекст задачи, меняя свою структуру в зависимости от входных данных или условий разработки [5].

Адаптация интеллектуальных шаблонов основана на применении знаний и эвристических методов, которые позволяют шаблону "понимать" суть задачи и настраивать генерируемый код таким образом, чтобы он соответствовал спецификации и требуемой функциональности. Обобщение позволяет использовать интеллектуальные шаблоны в различных ситуациях, что делает их многократно применимыми в различных проектах.

Интеллектуальные шаблоны включают в себя статические и динамические компоненты (см. рис. 2).

Компоненты интеллектуальных шаблонов

Рисунок 2 – Компоненты интеллектуальных шаблонов

Статические компоненты — это заранее определенные фрагменты кода, представляющие собой элементы программной системы. Код, содержащийся в этих компонентах, не требует изменений при адаптации шаблона. Примеры статических компонентов: библиотеки, стандартные функции.

Динамические компоненты — это гибкие элементы шаблона, которые генерируются на основе анализа задачи и контекста. Такие компоненты могут варьироваться в зависимости от входных данных, требований проекта или специфики системы. Они могут включать логические конструкции, алгоритмы, структуры данных, адаптирующиеся на лету в зависимости от целей.

Примеры применения интеллектуальных шаблонов представлены в таблице 2.

Таблица 2 — Примеры применения интеллектуальных шаблонов
Разработка бизнес-приложенийАвтоматизация рутинных задач (напр., создание ежедневных отчётов), как результат — ускорение процесса разработки, снижение вероятности ошибок, повышение качества кода.
Веб-разработкаУпрощение создания сложных веб-приложений вследствие предложения шаблонами оптимальных решений на основе анализа требований.
Программирование встроенных системОптимизация (энергоэффективность и быстродействие) программ вследствие предложения шаблонами оптимальных решений на основе анализа требований.
Искусственный интеллект и машинное обучение.Сокращение затрат человеко-часов на создание большого объёма кода для работы систем машинного обучения.

Использование интеллектуальных шаблонов позволяет повышать качество программного обеспечения, автоматизировать рутинные задачи, снижать временные затраты на разработку программ, уменьшать вероятность ошибок [6].

Несмотря на очевидные преимущества, применение интеллектуальных шаблонов имеет свои ограничения и проблемы: ограниченность в адаптации, необходимость разработки и обновления качественных шаблонов, проблемы совместимости, высокую стоимость разработки шаблонов.

4. Применение интеллектуальных шаблонов

Современные тренды в области программирования предполагают создание более универсальных и адаптивных шаблонов, способных работать в условиях изменяющихся требований. Основные направления развития включают в себя интеграцию с системами машинного обучения, разработку универсальных шаблонов, автоматическую оптимизацию кода.

В таблице 3 приведены области, в которых применение интеллектуальных шаблонов наиболее актуально.

Таблица 3 — Актуальность применения интеллектуальных шаблонов
ОбластьОбоснование актуальности
Мобильная разработкаРазработка приложений для мобильных операционных систем включает в себя большое количество повторяющихся задач. Интеллектуальные шаблоны позволяют автоматизировать данные процессы и дают возможность разработчикам сфокусироваться на уникальных аспектах приложения и сократить количество времени, затрачиваемого на создание базовых функций.
Игровая индустрияИспользование интеллектуальных шаблонов позволяет автоматизировать процессы: создание стандартных физических взаимодействий (напр., столкновение).
Научные исследованияВ отдельных областях науки интеллектуальные шаблоны позволяют генерировать и обрабатывать большие объёмы данных, выполнять сложные вычисления и представлять результаты в пригодном для интерпретации виде.
Разработка систем искусственного интеллектаИнтеллектуальные шаблоны могут использоваться для автоматической настройки гиперпараметров моделей, создания архитектур нейронных сетей и подготовки данных для обучения.

Современные инструменты разработки активно используют интеллектуальные шаблоны для повышения производительности и сокращения времени на разработку. Ниже рассмотрим несколько ключевых направлений применения шаблонов:

- генерация кода на основе шаблонов — многие среды разработки, такие как Visual Studio, IntelliJ IDEA, Eclipse, предоставляют встроенные инструменты для создания шаблонов кода. Эти инструменты позволяют разработчикам быстро создавать часто повторяющиеся структуры кода, например, классы доступа к данным, REST API и т. д. Например, в Visual Studio широко используется технология T4-шаблонов, которая позволяет автоматизировать генерацию кода на основе заранее заданных шаблонов;

- рефакторинг и оптимизация кода — шаблоны помогают автоматизировать процессы рефакторинга. Например, при выявлении дублирующегося кода система может предложить оптимизировать структуру программы. Инструменты, такие как JetBrains IntelliJ IDEA, используют интеллектуальные шаблоны для автоматической подсказки оптимизаций и улучшения производительности кода;

- машинное обучение и интеллектуальные системы — в последние годы растет использование машинного обучения и искусственного интеллекта для создания динамических интеллектуальных шаблонов. Например, GitHub Copilot, основанный на моделях машинного обучения, таких как GPT-3, может предлагать шаблоны кода в зависимости от контекста программы. Это позволяет разработчикам быстро получать решения для часто встречающихся задач;

- интеграция шаблонов в DevOps процессы — внедрение интеллектуальных шаблонов в процессы DevOps помогает автоматизировать сборку, тестирование и развертывание приложений. Например, инструменты Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) часто используют заранее заданные шаблоны для автоматизации развертывания инфраструктуры и управления конфигурацией.

5. Перспективы развития интеллектуальных шаблонов

С течением времени интеллектуальные шаблоны становятся всё более востребованными и появляется всё больше возможностей их применения.

В будущем интеллектуальные шаблоны будут способны адаптироваться к изменениям в коде в реальном времени с помощью технологий искусственного интеллекта. Такие системы будут способны ориентироваться в контексте программы, пользовательских предпочтениях и предлагать улучшения на основе машинного обучения. Такой функциональностью обладает, к примеру, Github Copilot [7, 8]. Уже сейчас есть потребность в создании шаблонов для облачных вычислений. Это связано с возрастающей популярностью устройств интернета вещей: эксперты сообщают, что прогнозируется спрос в размере около 600 млн долларов [9, 10]. В данном случае интеллектуальные шаблоны будут применяться для повышения уровня автоматизации процессов.

Заключение

На данном этапе развития, интеллектуальные шаблоны еще не достигли того уровня функциональности, который позволил бы применять их повсеместно, однако, уже сейчас все больше разработчиков отдают им предпочтение.

С течением времени интеллектуальные шаблоны станут более адаптивными и получат способность быть контекстно-осведомленными, что в свою очередь снизит нагрузку на разработчиков, сократит время на разработку программного обеспечения и уменьшит количество ошибок в коде.

Внедрение интеллектуальных шаблонов поспособствует стандартизации подходов к решению проблем при разработке программного обеспечения, что особенно важно, так как в настоящее время требования к разработке и поддержке программного обеспечения меняются достаточно быстро. Такие шаблоны помогут разработчикам поддерживать и развивать различные растущие проекты, а поскольку шаблоны адаптивны и гибки, разработчики с легкостью смогут не только планомерно работать над проектами, а и изменять векторы их развития.

Стоит отметить, что интеллектуальные шаблоны оказывают благоприятное влияние на инженерную культуру, таким образом, их применение делает программные решения более предсказуемыми. Базируясь на методах машинного обучения, интеллектуальные шаблоны объединяют в себе предыдущий опыт и все необходимые для решения задачи знания, что не каждому разработчику под силу, соответственно, код программы, написанный с применением таких шаблонов, по своему качеству в разы превосходит код, написанный без них.

Рассматривая влияние интеллектуальных шаблонов на развитие ПО невозможно не упомянуть, что технологические корпорации, которые уже сейчас в разработке программного обеспечения применяют такие шаблоны, однозначно будут лидировать в ближайшей перспективе, поскольку такие программные решения характеризуются более высокой стабильностью, структурированностью, быстродействием и так далее. Именно эти качества в условиях высочайшей конкуренции на рынке ПО сыграют свою роль в борьбе технологических компаний за пользователя.

Список источников

  1. Зыков А.Г. Синтезирование программ на основе описания графоаналитической модели / А.Г. Зыков, И.В. Кочетков, В.И. Поляков и др. - Программные продукты и системы. – 2017. - №4. – С. 561.
  2. Шаблон проектирования [Электронный ресурс] // Википедия. URL: ru.wikipedia.org/wiki/Шаблонпроектирования
  3. История программирования: от Ады Лавлейс и Тьюринга до советских инженеров и российских IT-специалистов [Электронный ресурс] // Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/734696/.
  4. Синтез программ [Электронный ресурс] // Большая российская академия. URL: https://bigenc.ru/c/sintez-programm-21dd41.
  5. Остроух А.В. Интеллектуальные системы // А.В. Остроух. – Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. – С. 75.
  6. What is AI code generation? [Электронный ресурс] // GitHub. URL: https://github.com/resources/articles/ai/what-is-ai-code-generation
  7. Преобразующее влияние генеративного искусственного интеллекта на разработку программного обеспечения и обеспечение качества [Электронный ресурс] // Unite.ai. URL: https://www.unite.ai/ru/the-transformative-impact-of-generative-ai-on-software-development-and-quality-engineering
  8. GitHub Copilot [Электронный ресурс] // Хабр. URL: https://habr.com/ru/articles/674658/.
  9. Шаблоны проектирования облачных сервисов [Электронный ресурс] // Хабр. URL: https://habr.com/ru/companies/otus/articles/821913/.
  10. Что такое интернет вещей [Электронный ресурс] // Tadviser. Государство. Бизнес. Технологии. URL: www.tadviser.ru/index.php/Статья:Что_такое_интернет_вещей_(Internet_of_Things,_IoT)