Популярность проектов по разработке ПО с открытым исходным кодом выросла настолько, что данное направление превратилось в многомиллиардную отрасль, которая привлекает вложения от компаний по всему миру.

Источник изображения: Kevin Ku / unsplash.com

Объём вложений в открытое ПО от организаций в мире достиг $7,7 млрд, гласят результаты исследования, проведённого Github, Linux Foundation и Гарвардским университетом. У этого объёма средств имеется чёткое разделение: бо́льшая часть инвестиций (86 %) поступает в виде рабочего времени сотрудников компаний, и только 14 % выражены в непосредственных финансовых взносах. В исследовании проанализированы данные от 501 респондента, которые за год вложили в открытые проекты $1,7 млрд. Средние расходы по одной организации оцениваются примерно в $520 тыс.: $345 тыс. на оплату труда и $175 тыс. на прямые финансовые взносы.

Более половины (57 %) прямых финансовых взносов ушли подрядчикам; менее пятой части — на конкретные проекты (17 %) и фонды (16 %). Денежные вливания также получили сообщества (4 %), сопровождающие (4 %) и платформы выплаты вознаграждений (1 %). Более двух третей (68 %) не смогли ответить, какую финансовую поддержку они направили на различные цели открытых проектов; 78 % не сообщили или не смогли сообщить, какая часть бюджета организации предназначается для открытых проектов.

Несмотря на приложенные исследователями усилия по количественной оценке рынка, данные собраны от ограниченного числа организаций, и выводы являются скорее обоснованным предположением. Исследователи призвали сотрудников компаний самостоятельно сообщать об участии в таких проектах и включать его в организационные рабочие процессы. Существует чёткое понимание, что ПО с открытым исходным кодом способствует появлению инноваций, поэтому в GitHub, Linux Foundation и Гарварде призывают поощрять средства мониторинга такой деятельности и обеспечивать её прозрачность, чтобы обеспечить стабильный рост этого направления в будущем.

Мозг человека не управляет работой сердца, поэтому компьютер робота также следует освободить от подобной нагрузки, предоставив больше вычислительных мощностей для задач ИИ. Для этого исследователи из Королевского колледжа Лондона (KCL) создали «первого в мире» робота, который программирует свои действия без использования электричества и электроники — только с помощью своей аппаратной части. Подобные примеры уже встречались в прошлом.

Источник изображений: King's College London

Ещё с античных времён известны описания достаточно сложных механизмов — чаще всего это были механические игрушки, которые программировались на выполнение тех или иных, порой сложных, алгоритмов поведения. Что-то похожее сейчас воспроизвела в своей лаборатории группа британских инженеров. Они обоснованно пришли к выводу, что роботы могут быть запрограммированы на определённую деятельность исключительно за счёт механических приспособлений, например, с использованием гидравлики.

Благодаря несложным настройкам, таким как регулируемые вентили, угол наклона которых меняет давление в системе, или регулировка уровней жидкости в расширительных колбах, также влияющих на давление, можно заставить роботов совершать определённые движения. А если такие вентили снабдить обратной связью и соединить друг с другом, то появляется возможность для циклического или иного изменения давления в системе. В результате робот начнёт перемещаться в зависимости от заданной механической программы.

Эти усилия учёных направлены на решение двух задач. Во-первых, узлы, управляющие движением, могут быть исключительно механическими, что позволит роботам совершать множество действий без электронного управления. Это может оказаться полезным для работы в условиях повышенной радиации. Во-вторых, электроника робота освобождается для обработки более сложных алгоритмов, включая ИИ.

Условному мозгу не придётся заботиться о работе условного сердца. Всё это имеет перспективы, считают разработчики. В частности, созданная ими схема с регулирующими давление вентилями хорошо подходит для разработки мягких роботов, где более сложные и жёсткие компоненты могли бы усложнить конструкцию.

Последние несколько лет спрос на специалистов по 1С на российском рынке остаётся стабильно высоким, даже на стажёров. Это обусловлено тем, что всё больше организаций переходят на отечественную платформу автоматизации бизнеса «1С:Предприятие», отказываясь от западных аналогов из-за санкций и реализуя поддерживаемые государством программы импортозамещения ПО.

«1С:Предприятие» — один из самых популярных в России и СНГ программных комплексов для автоматизации процессов документооборота, ведения бухгалтерского учёта, управления предприятиями различных сфер деятельности и решения прочих задач в корпоративной среде

О востребованности экспертов по 1С говорит рост количества вакансий и предлагаемых зарплат — только на площадке hh.ru насчитывается свыше 11 тысяч для разработчиков. При этом предложения по заработной плате варьируются в зависимости от региона РФ и стартуют с 50 тысяч рублей для начинающих специалистов и с 200 тысяч рублей для профессионалов с опытом работы (согласно данным сервиса «Хабр Карьера»).

По данным банка «Точка», за последние два года медианные зарплаты в IT-сегменте выросли на 15 %, и больше всего повысились зарплаты разработчиков 1С — на 46 % относительно 2022 года. Однако вместе с зарплатами растут и требования — для входа в профессию нужны опыт и знания. Одним из вариантов освоить новую профессию могут стать онлайн-курсы. У Яндекс Практикума есть курсы «Разработчик 1C» и «1С‑аналитик». Они ориентированы на тех, кто только начинает свой путь в новой профессии, а также может подойти тем, кто уже начал свой путь в 1С-разработке или аналитике самостоятельно. Для обучения главное — иметь компьютер и достаточно времени для занятий.

Первый курс — «Разработчик 1C» — позволяет за 6 месяцев освоить с нуля 1С — один из самых востребованных языков программирования, в котором можно писать код как на английском, так и на русском. Авторы курса — эксперты по 1С из Яндекса и других крупных компаний с опытом 10+ лет. Курс совмещает наглядную теорию с непрерывной практикой и позволяет научиться создавать информационные системы на базе 1С, программировать в среде «1С:Предприятие», разрабатывать собственные конфигурации на платформе 1С, интегрировать 1С со сторонними сервисами, разрабатывать мобильные версии приложений на базе 1С, поддерживать работоспособность готовых информационных систем и решать прочие, отвечающие требованиям рынка и заказчиков задачи. Программа курса одобрена учебным центром 1С и соответствует современным технологиям разработки на 1С. По завершении обучения выпускник получит диплом о профессиональной переподготовке и свидетельство от учебного центра 1С. Также Практикум поможет с трудоустройством: в карьерном центре расскажут, как оформить резюме и портфолио, а также как откликаться на вакансии.

Курс «Разработчик 1C»

Продолжительность второго курса — «1С‑аналитик» — составляет 8 месяцев. За это время студенты научатся анализировать и моделировать бизнес-процессы, а также описывать их с помощью нотаций, взаимодействовать с 1С‑программистами: ставить задачи и контролировать их выполнение, выбирать инструменты и методы интеграции 1С, подбирать оптимальные конфигурации 1С и писать документацию. Студент успеет сделать девять практических работ и четыре проекта для портфолио. На всех этапах обучения студентов ждёт поддержка команды сопровождения, наставники — опытные специалисты — проводят вебинары и отвечают на сложные вопросы по теории и практике; ревьюеры проверяют домашние работы и проекта, а кураторы помогают не потеряться в учебном процессе. Учёбе потребуется уделять от 15 часов в неделю. Заниматься можно в любое время, главное — вовремя сдавать проекты на проверку.

Курс «1С‑аналитик»

Практикум использует технологии для помощи в обучении, поэтому студенты могут пользоваться YandexGPT, чтобы получить быстрый ответ на вопрос или сделать конспект урока.

У обоих курсов есть бесплатные части на 2 и 6 часов, которые помогут погрузиться в профессию и понять, подходит ли такой формат обучения и стоит ли развиваться в выбранном направлении. Если решите продолжить, необязательно оплачивать курс целиком — можно частями или в кредит. Желаем успеха в освоении новых специальностей!

Авторы исследования Uplevel, охватившего деятельность примерно 800 разработчиков программного обеспечения, утверждают, что применение инструментов с искусственным интеллектом для написания программного кода пока не выявило ни повышения производительности труда профильных специалистов, ни снижения их эмоционального выгорания.

Источник изображения: Unsplash, Luca Bravo

В ходе исследования сравнивались результаты труда выборки из 800 разработчиков на протяжении двух трёхмесячных периодов. В первом периоде программисты трудились с использованием традиционных инструментов, во втором они перешли на использование ИИ-ассистента GitHub Copilot. Примечательно, что на производительности труда разработчиков подобная миграция особо не сказалась в рамках данного эксперимента.

Первоначально ожидалось, что применение GitHub Copilot снизит количество ошибок в программном коде и увеличит производительность труда, но по факту в первом случае наблюдался рост количества ошибок на 41 %, а ещё попытки применять ИИ-ассистента не привели к существенному улучшению ситуации с эмоциональным выгоранием специалистов. По данным GitHub, применение помощника Copilot способно на 55 % повысить скорость написания кода разработчиками.

Некоторые эксперты признались, что написанные с помощью ИИ участки программного кода трудно поддаются анализу и выявлению ошибок, поэтому порой проще переписать нужный фрагмент заново. На ранних этапах развития ChatGPT, например, отмечалось, что этот чат-бот более половины всех запросов, связанных с оптимизацией работы создателей программного кода, просто неверно истолковывает. Представители Gehtsoft, например, убеждены, что разработка программного обеспечения на 90 % зависит от функций человеческого мозга, в части понимания требований, разработки системы и определения ограничений. Превращение сформированных взаимных зависимостей в программный код является самой простой частью работы программиста.

С другой стороны, находятся и те, кто восхваляет возможности ИИ в разработке программного кода. Представители провайдера облачных услуг Innovative Solutions, например, отмечают почти троекратное повышение производительности после перехода на использование ИИ-ассистентов типа Claude Dev и Copilot.

Компания «Яндекс» подала в Роспатент заявку на регистрацию товарного знака Yandex Code Assistant, в числе регистрируемых классов и услуг — программное обеспечение и средства совместной работы над программным кодом. В «Яндексе» подтвердили разработку сервиса для генерации кода на базе искусственного интеллекта, добавив, что он будет доступен «бесплатно в режиме тестирования» на облачной платформе Yandex Cloud.

Источник изображения: geralt/Pixabay

«Яндекс» и «Сбер», у которых есть собственные большие языковые модели (LLM), больше года работают над созданием инструментов автоматического дополнения программного кода. Разработка таких продуктов началась вскоре после появления сервиса GitHub Copilot, который в 2021 году создала Microsoft на основе технологий компании OpenAI. Этот сервис недоступен в России, а взаимодействие с ним осуществляется в рамках платной подписки.

Осенью прошлого года «Сбер» запустил сервис GigaCode, а летом этого года собственную интегрированную среду разработки GigaIDE. По данным источника, за несколько месяцев с момента запуска ИИ-помощника GigaCode его установили более 20 тыс. пользователей.

Что касается Yandex Code Assistant, то он будет совместим с популярными редакторами программного кода, сообщил директор по продукту Yandex Cloud Григорий Атрепьев. Он также добавил, что этот и другие инструменты станут частью «платформы для создания, развёртывания и сопровождения цифровых продуктов».

В компании не уточнили, планируется ли создание собственной интегрированной среды разработки, а также, какие именно сервисы станут частью платформы. По данным источника, «Яндекс», помимо Code Assistant, работает над созданием инструментов Code Review для проверки и анализа кода, а также Auto Documentation для автоматической аннотации кода.

Инвестиции в помощников по программированию на базе ИИ достигли почти $1 млрд с начала прошлого года. Microsoft, Amazon и Google включились в гонку за лидерство в этом сегменте, внедряя технологию в свои продукты, что уже приносит значительную прибыль как компаниям, так и разработчикам. Более того, в Microsoft заявили, что скоро перестанут нанимать программистов, которые не используют ИИ-помощников.

Источник изображения: Copilot

Компании, разрабатывающие ИИ-ассистентов для программирования, такие как Replit, Anysphere, Magic, Augment, Supermaven и Poolside AI, привлекли $433 млн только в этом году, что в совокупности с инвестициями прошлого года составляет почти $1 млрд. Стремление вкладывать деньги в ИИ-помощников для программирования указывает на то, что кодинг может стать первой областью, которая существенно трансформируется под влиянием последней волны технологий ИИ.

«Сегодня программная инженерия и программирование — это номер один среди областей, на которые влияет ИИ, — заявил Хади Партови (Hadi Partovi), генеральный директор некоммерческой образовательной организации Code.org, давний инвестор проектов Кремниевой долины и советник Airbnb, Uber, Dropbox и Facebook✴. — На сегодняшний день программирование без ИИ немного похоже на письмо без текстового редактора».

Интересно, что растущая уверенность в преимуществах ИИ-кодирования контрастирует с вопросами некоторых инвесторов об экономической выгоде генеративного ИИ и вероятной окупаемости прогнозируемых триллионных инвестиций в крупнейшие технологические компании (Big Tech) в вычислительную инфраструктуру для поддержки этой технологии в ближайшие годы. Но в то время как некоторые инвесторы сомневаются в экономической выгоде ИИ и рентабельности инвестиций Big Tech в его инфраструктуру, в Кремниевой долине наоборот растёт уверенность.

Ханна Сил (Hannah Seal), партнёр Index Ventures, которая инвестировала в стартап Augment, сказала, что «гораздо проще монетизировать ИИ, если вы можете встроить свой продукт в существующий рабочий процесс и сделать все преимущества мгновенно видимыми». Для неё вопросы монетизации ИИ-инструментов заключаются в следующем: «Каково время получения прибыли и насколько эта прибыль значима?». При этом она отмечает, что с ИИ-помощниками по кодированию таких вопросов уже не возникает.

Энтузиазм в отношении ИИ побудил стартапы и технологических гигантов Microsoft, Amazon, Meta✴ и Google бороться за доминирование в переполненном секторе, создавая ИИ-помощников и агентов, которые могут писать и редактировать программный код. Более того, руководитель совета директоров Code.org, в который входят Дэвид Тредвелл (David Treadwell), глава электронной коммерции Amazon, и Кевин Скотт (Kevin Scott), технический директор Microsoft, недавно сказал Партови, что их компания к концу года прекратит нанимать людей, которые программируют без использования ИИ.

Напомним, GitHub, пионер в области ИИ-кодирования, стал одним из первых, кто интегрировал большие языковые модели (LLM) в свои продукты. «Когда мы начали использовать GPT-3, мы быстро поняли, что он очень хорошо пишет код, и решили создать на его основе GitHub Copilot», — заявил Томас Дохмке (Thomas Dohmke), генеральный директор GitHub. GitHub Copilot, был запущен в 2022 году и уже насчитывает почти 2 млн платных подписчиков и, как утверждает Дохмке, он пишет код гораздо лучше, чем средний разработчик.

Источник изображения: GitHub

Доход GitHub, по состоянию на апрель, увеличился на 45 % по сравнению с прошлым годом, и по словам генерального директора Microsoft Сатьи Наделлы (Satya Nadella), годовой доход GitHub на начало этого месяца составил $2 млрд. «Copilot стал причиной более чем 40-% роста доходов GitHub в этом году и уже превышает по размеру весь бизнес GitHub с момента его приобретения», — отметил Наделла.

Тем не менее, IT-отделы крупных компаний всё ещё имеют некоторые опасения по поводу безопасности использования автоматизированных инструментов программирования для создания кода, готового к производству. Дохмке подчеркнул, что пока не следует ожидать внедрения сгенерированного искусственным интеллектом кода без ручного тестирования.

Из России и Беларуси перестал работать сервис Docker Hub, позволяющий разработчикам сохранять в одном месте всё необходимое для запуска приложений. При попытке попасть на ресурс, российским и белорусским пользователям выводится сообщение о блокировке.

Источник изображения: docker.com

Пользователи из РБ и РФ видят следующее сообщение: «403 Forbidden. Поскольку Docker является американской компанией, мы должны соблюдать правила экспортного контроля США. В целях их соблюдения мы блокируем все IP-адреса, расположенные на Кубе, в Иране, Северной Корее, Республике Крым, Судане и Сирии. Если вы не находитесь ни в одном из этих городов, стран или регионов и оказались заблокированы, пожалуйста, обратитесь в поддержку».

Docker Hub — интернет-служба, позволяющая сохранять код, настройки и зависимости, необходимые для запуска приложений. Данные помещаются в контейнер Docker и разворачиваются вместе с приложением при запуске на других устройствах. «На данный момент мы больше не сотрудничаем с российскими или белорусскими компаниями и отключили приобретение подписок в этих странах», — заявили в техподдержке сервиса. Ранее платформа блокировала пользователей с IP-адресами, относящимися к Крыму, Кубе, Ирану, КНДР, Судану и Сирии.

Для открытия Docker Hub в России и Беларуси можно пользоваться зеркалами сервиса, созданными Google и «Яндексом», советует «Хабр». Некоторым разработчикам, возможно, придётся рассмотреть альтернативные службы, такие как Harbor и GitLab, изучить менее зависимые от санкций платформы или начать развёртывание собственных репозиториев для контейнеров.

Искусственный интеллект сильно повлияет на разработку ПО уже к началу будущего десятилетия, считают учёные из Университета Лугано (Швейцария). По их мнению, ИИ будет не только помогать в написании кода, но и позаботится о психическом здоровье разработчиков.

Источник изображения: GrumpyBeere / pixabay.com

Рассматривая этапы реализации жизненного цикла разработки ПО, они говорят о системе HyperAssistant — это гипотетический преемник таких сервисов помощи в написании кода как GitHub Copilot, OpenAI ChatGPT, Google Gemini и Tabnine. HyperAssistant представляет собой более функциональную версию современных средств автоматизированного программирования — он стремится поддерживать психическое здоровье разработчиков, рекомендуя делать перерывы и гимнастику. Он более эффективен в выявлении ошибок, уязвимостей и в оптимизации кода. HyperAssistant также координирует проведение встреч с другими членами команды и том режиме, который предпочитает разработчик. Он также предоставляет учебные рекомендации, способствуя внедрению новых функций и развитию новых навыков у специалистов.

Современный генеративный ИИ находится на более низком уровне развития. Он допускает ошибки, недостаточно хорошо оптимизирует код, не учитывает психологических аспектов работы, уникальных навыков и потребностей каждого разработчика, мало что делая для синергии команды. А разработчики могут дополнительно ограничивать положительный эффект ИИ, излишне доверяя ему или не проверяя то, что он предлагает.

В 2030 году, считают швейцарские учёные, это изменится к лучшему. В одном из примеров программист, придя на работу, видит переработанный за ночь код со сводками изменений. В процессе дальнейшей работы система предупреждает об ошибках в коде и предлагает изменения, оптимизируя процесс отладки. ИИ также сравнивает практику программирования с нормативной документацией и особенностями проекта. В результате специалисту в 2030 году потребуется всего полдня, чтобы проделать объём работы, на которую сегодня уходит полный рабочий день.

В последнее время на фоне ажиотажа вокруг технологий ИИ программисты стали всё чаще обращаться за помощью в написании кода программ к чат-ботам на базе ИИ, таким как ChatGPT от OpenAI, что повлекло за собой снижение посещаемости ресурса Stack Overflow, вынужденного уволить в прошлом году почти 30 % персонала.

Источник изображения: geralt/Pixabay

Как оказалось, полагаться на ИИ в написании программ пока рано. Согласно исследованию команды специалистов Университета Пердью, представленному в этом месяце на конференции Computer-Human Interaction («Взаимодействие компьютера и человека»), 52 % ответов по программированию, сгенерированных ChatGPT, оказались неверны.

В ходе исследования программисты Университета Пердью просмотрели более 517 вопросов в сервисе Stack Overflow и проанализировали ответы на них чат-бота ChatGPT. «Мы обнаружили, что 52 % ответов ChatGPT содержат дезинформацию, 77 % ответов более многословны, чем человеческие ответы, а 78 % ответов характеризуются различной степенью несоответствия ответам людей», — отметили исследователи.

Команда исследователей также провела лингвистический анализ 2000 случайно выбранных ответов ChatGPT и обнаружила, что они «более формальные и аналитические», но при этом отражают «менее негативные настроения» — чем обычно отличается ИИ.

Комментируя результаты исследования, сайт Futurism выразил обеспокоенность тем, что многие программисты предпочитают обращаться за помощью к ChatGPT. Исследователи Университета Пердью опросили 12 программистов и обнаружили, что 35 % респондентов предпочитают полагаться на ответы ChatGPT и не замечают ошибок в ответах, сгенерированных ИИ, в 39 % случаев.

Исследователи допускают, что пользователей подкупает вежливость, проявляемая ИИ. «Последующие полуструктурированные интервью показали, что вежливый язык, чётко сформулированные ответы в стиле учебника, а также полнота являются одними из основных причин, по которым ответы ChatGPT выглядели более убедительными, поэтому участники ослабили бдительность и упустили из виду некоторую дезинформацию в ответах ChatGPT», — сообщили они.

Шестьдесят лет назад, 1 мая 1964 года, в 4 часа утра в Дартмутском колледже (США) свершилась тихая революция. Математики Джон Кемени (John G. Kemeny) и Томас Курц (Thomas E. Kurtz) успешно запустили первую программу на их недавно разработанном языке программирования BASIC (Beginner's All-Purpose Symbolic Instruction Code) на принадлежащем колледжу мейнфрейме General Electric GE-225.

Источник изображений: wikipedia.org

Они и не подозревали, что в последующие шестьдесят лет их творение определит демократизацию компьютеров и станет источником вдохновения для нескольких поколений программистов. BASIC — интерпретируемый язык программирования, код которого выполняется построчно, а строки пронумерованы. Команда безусловного перехода GOTO часто приводила к зацикливанию созданных новичками программ — можно, например, быстро написать программу, которая считает до бесконечности.

В большинстве современных языков применяются различные типы структурных парадигм, например, функциональное и объектно-ориентированное программирование — на их фоне простой для понимания BASIC с простыми английскими словами быстро снискал популярность у новичков. До того, как компьютеры стали компактными, недорогими и «персональными», пользоваться ими было непросто. Сначала программирование предполагало прямое соединение проводов, затем нажатие переключателей и ввод перфокарт. Со временем инженеры разработали способы абстрагировать низкоуровневые операции с помощью более дружественного интерфейса — тогда и появились языки программирования.

До появления BASIC существовали такие языки программирования, как Fortran, Algol и COBOL — они были сложными и применялись в основном профессионалами. Кемени и Курц осознали, что пользоваться компьютерами должны и любители — люди без инженерной квалификации. Свои попытки создать удобный для пользователя язык они начали в 1956 году, когда появился DARSIMSCO (Dartmouth Simplified Code), за которым последовал DOPE (Dartmouth Oversimplified Programming Experiment). DOPE оказался чрезмерно простым, чтобы принести пользу, но эти проекты легли в основу разработки BASIC, которая началась в 1963 году.

В том же году Кемени подал заявку на получение гранта от Национального научного фонда на доставку компьютера GE-225 в Дартмутский колледж и создание первой полнофункциональной системы разделения времени общего назначения. Кемени удалось получить финансирование и вместе с Курцем и группой студентов бакалавриата он действительно создал систему разделения времени, которая помогла открыть доступ к компьютеру всем в Дартмуте. Простота и мощь BASIC быстро сделали язык фаворитом в среде студентов и преподавателей. В рамках сделки по покупке компьютера они создали для General Electric операционную систему с разделением времени — работающий на ней BASIC позволял колледжам, школам и частным лицам по всей стране подключаться к мейнфреймам и писать программы. Язык распространился далеко за пределы кампуса колледжа.

В 1975 году Пол Аллен (Paul Allen) и Билл Гейтс (Bill Gates) адаптировали язык для персональных компьютеров, таких как Altair 8800, тем самым расширив охват BASIC — в процессе они основали Microsoft. В 1976 году Стив Возняк (Steve Wozniak) с нуля разработал интерпретатор BASIC для компьютера Apple I — годом спустя он превратился в BASIC для Apple II; и BASIC (под названием Applesoft BASIC) оставался важным компонентом компьютеров Apple II на протяжении всего жизненного цикла платформы. В конце семидесятых и начале восьмидесятых годов BASIC оставался программным интерфейсом и квази-ОС для популярных домашних компьютеров Atari 800, TRS-80, Commodore VIC-20, Commodore 64, ZX Spectrum, TI-99/4A, BBC Micro и IBM PC, где он был либо предустановлен в ПЗУ как часть ОС, либо поставлялся как доступная среда программирования. Компьютерные журналы публиковали коды BASIC, которые вводились вручную.

Сегодня BASIC популярен в среде любителей ретрокомпьютеров и в качестве практического языка почти не используется. Но, вместе с тем, он не вымер и продолжает развиваться. Существует множество его диалектов для разных платформ — наиболее часто они используются в экосистеме Microsoft. После устаревших Microsoft GW-BASIC и QuickBasic продолжают жить его потомки: Visual Basic, Visual Basic for Applications (VBA) и Microsoft Small Basic. Представленный в 1991 году Visual Basic стал популярным средством разработки приложений; VBA используется для автоматизации в пакете Microsoft Office; а появившийся в 2008 году Microsoft Small Basic служит для обучения основам программирования.

Современные языки Python и JavaScript взяли на себя роль, аналогичную той, что когда-то играл BASIC: приоритетами здесь являются простота и читабельность, что делает их популярным выбором для вводных курсов по программированию и быстрой разработки приложений. Наследие BASIC продолжает жить благодаря его влиянию на последующие языки программирования и его роли в обеспечении доступности компьютерных средств для широкой аудитории.

Команды факультета компьютерных наук Высшей школы экономики FFTilted и Undertrained+Overpressured победили на Международной студенческой олимпиаде по программированию ICPC. С 14 по 19 апреля в египетском Луксоре состоялись два финала состязания: в 46-м финале россияне получили золотые медали, а в 47-м — стали чемпионами мира и получили золотые медали.

Источник изображения: hse.ru

Участие в 46-м и 47-м финалах приняли более 840 студентов, представлявших более 170 университетов из 50 стран. Выступившая в 46-м финале команда Undertrained+Overpressured заняла третье место и получила золотые медали, а один из её участников Иван Сафонов получил титул единственного в истории трёхкратного медалиста ICPC. В 47-финале выступила команда FFTilted — она стала чемпионом мира и получила золотые медали.

Олимпиада ICPC является одним из наиболее крупных и престижных состязаний по программированию в мире. Командам из трёх человек ставятся задачи на творческий подход, инновационность решений и способность к совместной работе, а на решение отводится ограниченное время. Каждая команда должна была решить 11 задач за 5 часов; на последний час онлайн-таблица результатов замораживалась. На каждом из финалов ICPC вручались 12 комплектов медалей — по 3 каждого достоинства. Среди студентов российских вузов медали завоевали также студенты МФТИ.

На мероприятии Cloud Next компания Google представила Gemini Code Assist — систему на основе искусственного интеллекта для помощи в написании программного кода с функцией завершения строк.

Источник изображения: StockSnap / pixabay.com

Ранее подобные возможности Google предлагала под брендом Duet AI — этот сервис стал общедоступным в конце 2023 года, и уже тогда в компании намекнули, что в ближайшей перспективе сервис с завершением строк кода будет переведён с модели Codey на более современную Gemini. Выпуск Code Assist — это одновременно крупное обновление и ребрендинг старого сервиса. Code Assist будет доступен в формате плагинов для наиболее популярных сред VS Code и JetBrains.

Code Assist даже в больше степени, чем его предыдущая версия Duet AI, является прямым конкурентом GitHub Copilot Enterprise, а не его базовой версии с названием Copilot. В частности, Gemini 1.5 Pro имеет контекстное окно в миллион токенов — это позволяет системе предлагать свои варианты кода с более высокой точностью, а также анализировать и изменять большие его фрагменты. Code Assist, как и GitHub Copilot Enterprise, можно дополнительно настроить на основе внутренней базы кода компании — пока эта функция находится в предварительной версии. Code Assist позволяет поддерживать код в различных репозиториях, включая GitLab, GitHub и Atlassian BitBucket, и проекты, распределённые на нескольких платформах — и этого конкурирующие сервисы предложить уже не могут.

Дополнительно Google представила CodeGemma — открытую модель семейства Gemma, настроенную для генерации и редактирования кода. CodeGemma доступна на облачной платформе Vertex AI. Компания также анонсировала службу Gemini Cloud Assist, которая поможет «облачным подразделениям разрабатывать, эксплуатировать и оптимизировать приложения на протяжении их жизненного цикла». Инструмент позволяет генерировать конфигурации архитектуры, адаптированные к потребностям компании, диагностировать проблемы и выявлять их причины, а также оптимизировать использование компанией облачных ресурсов для снижения затрат или повышения производительности. Cloud Assist будет доступен в интерфейсе чата или в формате функций, встроенных в другие продукты Google Cloud.

Google обновила интегрированную среду разработки (IDE) Android Studio, добавив в неё новейшего ИИ-помощника для генерации кода на основе ИИ-модели Gemini Pro, что обещает разработчикам более высокую эффективность и новые возможности в процессе создания приложений.

Источник изображений: Google

Android Studio выступает не просто как текстовый редактор для написания кода, но и предлагает разработчикам целый набор инструментов, включая эмулятор, позволяющий запускать виртуальные Android-смартфоны на машине с Windows и использовать их для тестирования и отладки приложений.

В мае прошлого года Google внедрила в свою IDE-среду генеративный искусственный интеллект Studio Bot, созданный на базе большой языковой модели (LLM) PaLM 2, которую поисковый гигант анонсировал в том же месяце. Через шесть месяцев после дебюта PaLM 2 Google представила линейку флагманских LLM — Gemini, в которую вошли три модели с разным набором функций и аппаратными требованиями.

Обновлённый чат-бот в Android Studio работает на Gemini 1.0 Pro — средней ИИ-модели серии, оптимизированной для сочетания высокого качества ответов и эффективности использования аппаратных ресурсов. Google также анонсировала её обновление до версии Gemini 1.5 Pro, которая, согласно внутренним тестам компании, превосходит свою предшественницу по 87 % бенчмарков, успешно обрабатывая задачи с более чем 100 000 строками кода.

Сандхия Мохан (Sandhya Mohan), менеджер по продукту Android Studio, сообщила, что использование Studio Bot в канале Canary уже позволяло ощутить полезность и мощь этой технологии. Теперь же, с переходом чат-бота на Gemini Pro, пользователи увидят существенное улучшение качества ответов.

Чат-бот способен отвечать на общие вопросы об Android, например, о том, как интегрировать приложение с функцией отслеживания местоположения в операционной системе. Также он отвечает на вопросы по конкретным проектам. Например, разработчик может попросить совета, как удалить дубликаты записей из набора данных, который приложение использует для работы некоторых функций.

Возможности Gemini Pro в Android Studio охватывают даже более сложные задачи. По данным Google, новый ИИ-помощник умеет переписывать код на разных языках программирования, генерировать целые разделы интерфейса приложения и составлять документацию для нового кода, объясняя его функциональность и принципы работы.

Чтобы активировать Gemini, необходимо войти в систему и включить функцию в настройках. Большинство возможностей доступны без отправки контекста кода, при этом ответы чат-бота базируются на истории общения, предоставляя пользователям контроль над конфиденциальностью данных.

Молодая американская компания Cognition представила проект Devin — нейросеть, способную самостоятельно осуществлять полный цикл разработки ПО. Это не примитивный основанный на искусственном интеллекте помощник в написании кода, а полноценный инженер-программист, способный выполнять поставленные задачи не хуже человека.

Источник изображения: Tung Nguyen / pixabay.com

Devin, обученный рассуждать, самостоятельно планирует и реализует проекты в области написания ПО, принимая по мере их выполнения тысячи решений. ИИ обучается, исправляет допущенные ошибки и ориентируется в контексте. Cognition снабдила Devin необходимыми инструментами разработчика для органичной интеграции в существующей рабочие процессы. Компания перечислила основные возможности нейросети:

• адаптация к новым технологиям — Devin быстро осваивает незнакомые инструменты, просто читая документацию;
• комплексная разработка приложений — ИИ создаёт и развёртывает полнофункциональные веб-приложения, добавляя новые функции по мере поступления отзывов от пользователей;
• автономное обнаружение ошибок — Devin выявляет, исправляет и отлаживает проблемы в коде, выступая полноценным участником проектов;
• обучение ИИ — нейросеть производит установку и настройку больших языковых моделей на основе инструкций из исследовательских репозиториев.

Новую нейросеть протестировали журналисты из Bloomberg и остались довольны, отметив, что новинка способна на куда большее, чем прежние ИИ-помощники для программистов. Devin сделал для них полноценный сайт-каталог с ресторанами Сиднея по простому текстовому запросу.

Внедрение инструмента, с одной стороны, может существенно разгрузить работающих инженерами-программистами людей, взяв на себя рутинные задачи и оставив человеку более сложные и требующие творческого подхода. С другой стороны, появление такой платформы поднимает вопросы о будущем человека в этой профессии и его сосуществовании с ИИ в разработке ПО. На текущий момент ИИ помогает автоматизировать множество задач, но инновационные аспекты в разработке и контроль пока остаются за человеком: Devin является мощным инструментом, но едва ли он вытеснит потребность в живых специалистах.

Компания «СберТех» (входит в «Сбер») сообщила о запуске платформы для совместной разработки и хостинга кода GitVerse — здесь можно бесплатно размещать проекты с открытым и закрытым кодом.

Источник изображения: StockSnap / unsplash.com

Подчёркивается, что платформа размещена в России, и для отечественных пользователей исключена угроза недоступности каких-либо проектов; присутствуют инструменты для переноса репозиториев с других git-площадок. Доступны необходимые средства: организация совместной работы, возможность привлечения новых участников, проверки и комментирования кода, а также назначение задач. Есть инструменты общения и обмена материалами о технологиях и открытом коде.

Первые пользователи GitVerse смогут принять участие в тестировании GigaCode — основанного на искусственном интеллекте помощника разработчика. Система в реальном времени предлагает свои варианты завершения кода, поддерживая более 15 языков программирования, в том числе Java, Python, TypeScript и C/C++. Службу GigaCode можно в качестве плагина установить в популярные среды разработки, включая IDEA, PyCharm, VSCode и Jupyter.

Сейчас новые пользователи получают по акции бесплатный годовой пакет облачных служб — он позволяет размещать приложения в облаке с использованием распределённого хранения и вычислений.