Automatische Codegenerierung: Wie Künstliche Intelligenz Entwickler beim Programmieren unterstützt

Stellen Sie sich vor, Sie könnten Software erstellen, ohne eine einzige Zeile Code zu schreiben. Klingt utopisch? Nicht mehr, denn dank Künstlicher Intelligenz (KI) ist das heute bereits möglich. In diesem Blogartikel möchte ich Ihnen einen Überblick über ebendieses Thema geben und einige Beispiele für KI‑Tools vorstellen, die Ihnen das Programmieren erleichtern oder sogar abnehmen können.

Codegenerierung durch KI ist die Fähigkeit, Programmcode aus natürlicher Sprache oder anderen Eingaben zu erzeugen. KI ist ein Oberbegriff für verschiedene Methoden und Modelle, die es Maschinen ermöglichen, intelligente Aufgaben zu erledigen, die normalerweise menschliches Wissen und Verständnis erfordern. Ein Beispiel hierfür ist das Maschinelle Lernen, bei dem die Maschine aus Daten lernt und Muster erkennt, ohne explizit programmiert zu werden.

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der KI, das sich mit der Entwicklung von Algorithmen beschäftigt, die aus Daten lernen können. Dabei werden die Daten in Trainings‑ und Testdaten aufgeteilt. Die Trainingsdaten werden verwendet, um das Modell anzupassen und zu optimieren, während die Testdaten verwendet werden, um die Leistung des Modells zu bewerten. Es gibt verschiedene Arten von maschinellem Lernen, die ich nachfolgend kurz erklären möchte.

Überwachtes Lernen

Dabei werden dem Modell sowohl die Eingabedaten als auch die gewünschten Ausgabedaten (z. B. Labels oder Kategorien) gegeben. Das Ziel ist es, das Modell so zu trainieren, dass es die Ausgabedaten aus den Eingabedaten vorhersagen kann. Ein Beispiel für Überwachtes Lernen ist die Spam‑Erkennung in E‑Mails.

Unüberwachtes Lernen

Dabei werden dem Modell nur die Eingabedaten gegeben, ohne dass die Ausgabedaten bekannt sind. Das Ziel ist es, das Modell so zu trainieren, dass es die Struktur oder Muster in den Daten erkennen kann. Ein Beispiel dafür ist die Segmentierung von Kunden nach ihren Merkmalen oder Präferenzen.

Verstärkendes Lernen

Dabei wird dem Modell eine Umgebung und ein Ziel gegeben, aber keine expliziten Anweisungen, wie es das Ziel erreichen soll. Das Modell lernt durch Versuch und Irrtum und erhält eine Belohnung oder Bestrafung für jede Aktion. Damit wird es insbesondere möglich, Spiele zu spielen, aber auch in der Robotik gibt es sehr viele Anwendungsmöglichkeiten. Beispielsweise lässt sich damit einem Roboter beibringen, wie er einen Gegenstand balancieren kann.

(Self) Attention

Ein wichtiger Bestandteil vieler maschineller Lernmodelle ist die sogenannte Aufmerksamkeit oder Selbst‑Aufmerksamkeit (englisch: attention oder self attention). Dies ist eine Technik, die es dem Modell ermöglicht, den Kontext und die Bedeutung der Eingabedaten zu erfassen, indem es die Beziehungen zwischen den einzelnen Datenelementen berücksichtigt und gewichtet. Zum Beispiel kann ein Modell mit Aufmerksamkeit verstehen, wie sich jedes Wort in einem Satz auf die anderen Wörter bezieht.

Transformer‑Modell

Ein spezielles Modell, das auf der Aufmerksamkeitstechnik basiert, ist das Transformer‑Modell. Dies ist ein Künstliches Neuronales Netz, das keine rekurrente Struktur hat. D.h. es kann die gesamte Eingabe auf einmal verarbeiten kann und nicht sequentiell von links nach rechts oder umgekehrt. Das Transformer‑Modell besteht aus zwei Hauptkomponenten: dem Encoder und dem Decoder. Der Encoder wandelt die Eingabedaten in Punkte in einen Vektorraum um, der als latenter Raum bezeichnet wird. Der Decoder erzeugt dann aus diesen Punkten die Ausgabedaten. Sowohl der Encoder als auch der Decoder bestehen aus mehreren Neuronenschichten.

Das Transformer‑Modell wurde erstmals 2017 von einem Team bei Google Brain vorgestellt und ist seitdem zu einem der leistungsfähigsten und beliebtesten Modelle für Sprachanwendungen geworden. Es hat viele rekurrente Modelle ersetzt oder zumindest ergänzt. Im Vergleich zu rekurrenten Modellen sind Transformer‑Modelle besser parallelisierbar und ermöglichen daher das Training auf größeren Datensätzen. Dies hat zur Entwicklung von vortrainierten Systemen wie BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) oder GPT (Generative Pre‑trained Transformer) geführt, die mit großen Sprachdatensätzen wie dem Wikipedia Corpus oder Common Crawl trainiert wurden und für spezifische Aufgaben angepasst werden können.

Vorteile automatischer Codegenerierung

Die Codegenerierung durch KI hat verschiedene Vorteile für die Softwareentwicklung, die im Folgenden kurz erläutert werden.

Zeitersparnis

Die KI kann Code schneller und effizienter erstellen als ein menschlicher Entwickler, indem sie auf große Datenmengen von existierendem Code zugreift und diesen analysiert.

Qualitätsverbesserung

Die KI kann den Code auf Fehler überprüfen und optimieren, indem sie auf Best Practices und Standards zurückgreift.

Kreativitätssteigerung

Die KI kann neue Lösungen für komplexe Probleme generieren, indem sie verschiedene Möglichkeiten ausprobiert und kombiniert.

KI‑Tools

Es gibt bereits einige KI‑Tools auf dem Markt, die Code Generierung durch KI anbieten oder unterstützen.

AlphaCode

Dies ist eine KI von Google DeepMind, die Programmcode aus natürlicher Sprache erstellt. Sie ist darauf trainiert, Programmieraufgaben zu lösen, wie sie in Wettbewerben oder Einstellungstests für Entwickler gestellt werden. Laut Google schlägt AlphaCode fast die Hälfte der menschlichen Teilnehmer an solchen Wettbewerben.

GitHub Copilot

Dies ist eine KI‑Programmierhilfe für Entwickler auf Basis von OpenAI Codex. Sie schlägt Code‑Snippets vor, die zu dem passen, was der Entwickler gerade schreibt. Sie kann auch ganze Funktionen oder Tests generieren, wenn der Entwickler eine Beschreibung eingibt.

ChatGPT

Dies ist eine mächtige KI zum Generieren von Sprache von OpenAI, die gleichzeitig auch validen Programmcode aus natürlicher Sprache erzeugen kann. Sie basiert auf einem Transformer‑Modell, das aus riesigen Textmengen gelernt hat.

Tabnine

Dies ist eine KI‑basierte Codevervollständigungslösung, die Ihre Produktivität erhöht, indem sie ein öffentliches Codemodell mit einem benutzerdefinierten Algorithmus kombiniert. Sie schlägt Ihnen Code vor, während Sie tippen, basierend auf dem Kontext Ihres Projekts.

Geekflare

Dies ist eine Plattform für Webentwickler und ‑designer, die verschiedene KI‑gestützte Tools anbietet, wie z. B. einen Website‑Namensgenerator oder einen Logo‑Maker. Das hat zwar nichts direkt mit Codegenerierung zu tun, allerdings lassen sich diese Tools nutzen, um kreative Ideen für Webprojekte zu finden.

Turing

Dies ist eine Plattform für Softwareentwickler und ‑unternehmen, die verschiedene KI‑gestützte Tools anbietet, wie z. B. einen Code‑Summarizer oder einen Bug‑Fixer. Sie können diese Tools nutzen, um Ihren Code zu verbessern und zu reparieren.

Fazit

Code Generierung durch KI ist eine spannende und innovative Technologie, die die Softwareentwicklung revolutionieren könnte. Sie bietet viele Vorteile für Entwickler und Unternehmen, aber auch Herausforderungen und Risiken. Wie wird sich Code‑Generierung durch KI in Zukunft weiterentwickeln? Welche ethischen und rechtlichen Fragen wirft sie auf? Wie können wir sicherstellen, dass die generierten Codes sicher und vertrauenswürdig sind? Diese Fragen werden uns wohl auch in den nächsten Jahren noch beschäftigen.