आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वह ईंधन है जिसे हम पांचवीं औद्योगिक क्रांति के रूप में जानते हैं। कई उद्योगों को प्रभावित करने और बाधित करने की इसकी क्षमता वस्तुतः अद्वितीय है। सॉफ्टवेयर विकास और परीक्षण के संबंध में यह कम सच नहीं है।
जबकि स्व-लेखन कोड अभी तक एक व्यापक रूप से व्यावसायिक तकनीक नहीं है, ऑटोमेशन लेखन और परीक्षण सॉफ्टवेयर में अधिक प्रचलित है। एआई के बढ़ते उपयोग के साथ यह दृष्टिकोण और भी मजबूत होता जाता है।
हम सॉफ्टवेयर की निगरानी के लिए एआई प्रक्रियाओं को प्रशिक्षित कर सकते हैं, स्वायत्त रूप से कार्य कर सकते हैं, और सीखे हुए पैटर्न के आधार पर स्वचालित समायोजन कर सकते हैं। ऐसे एप्लिकेशन डिज़ाइन से लेकर परिनियोजन तक सॉफ़्टवेयर विकास और परीक्षण में कई क्षेत्रों को प्रभावित करते हैं।
सॉफ्टवेयर विकास में AI की भूमिका
सॉफ्टवेयर विकास में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग विभिन्न रूप लेते हैं। लोकप्रिय उपयोगों में विशिष्ट इनपुट या आउटपुट के आधार पर निर्णय लेने की क्षमता के साथ स्वचालित प्रक्रियाओं को बढ़ाना शामिल है। उदाहरण के लिए, हम परिनियोजन स्क्रिप्ट को त्रुटि निगरानी सेवाओं से जोड़ सकते हैं। यदि उत्पादन शाखा में कोई त्रुटि होती है, तो यह उत्पादन सर्वर की स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए कमिट को वापस या आगे रोल कर सकता है। मैनुअल हस्तक्षेप आवश्यक नहीं होगा। यह अकेले SLA पर नाटकीय प्रभाव का प्रतिनिधित्व करता है, क्योंकि सर्वर की मामूली समस्याओं और डाउनटाइम का जवाब देने के लिए कर्मचारियों को कॉल पर रखने की आवश्यकता नहीं रह जाती है।
सॉफ्टवेयर विकास और परीक्षण के कई क्षेत्रों में एआई परिचय और उपयोग से पहले ही लाभ हो चुका है। यह लेख केवल कुछ उदाहरण प्रस्तुत करेगा कि एआई इस क्षेत्र को विभिन्न पहलुओं में कैसे बदल रहा है।
सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन
अधिकांश सॉफ्टवेयर समाधान खोज चरण से शुरू होते हैं। आवश्यकताओं पर चर्चा करने के लिए ग्राहकों या ग्राहकों के साथ अनगिनत बैठकें होती हैं। इसके अलावा, एक नई प्रणाली या फीचर सेट को डिजाइन करते समय डेवलपर्स उन मांगों की व्याख्या करेंगे। ग्राहकों की मांगों को कई तरीकों से वितरित और व्याख्या किया जा सकता है। अगर हम प्रक्रियाओं को अच्छी तरह से व्यवस्थित नहीं करते हैं, तो काम जल्दी ही गड़बड़ हो सकता है। ई
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण विकास के लिए धन्यवाद, एआई मानकों के खिलाफ आवश्यकताओं के साथ प्रलेखन की व्याख्या कर सकता है, जैसे कि लेखन आवश्यकताओं के लिए INCOSE गाइड। किसी दस्तावेज़ में छूटे हुए, अस्पष्ट या असंगत तत्वों का पता लगाने पर, यह उन्हें तुरंत फ़्लैग कर देगा।
यह दृष्टिकोण संभावित रूप से बहुत समय और धन बचा सकता है। गलत समझा या परस्पर विरोधी आवश्यकताएं सॉफ़्टवेयर डिज़ाइन समस्याओं का सबसे आम स्रोत हैं। ऐसे मुद्दे सभी विकास प्रक्रियाओं को प्रभावित कर सकते हैं। इसलिए, जितनी जल्दी हो सके इनसे छुटकारा पाना महत्वपूर्ण है।
स्वचालित कोड जनरेशन
डेवलपर्स बॉयलरप्लेट कोड लिखने में काफी समय लगाते हैं। यहां तक कि फ्रेमवर्क, बिल्ड स्क्रिप्ट और प्री-प्रोसेसर जैसे समय बचाने वाले टूल के साथ, उन्हें अभी भी बहुत सारे दोहराव वाले कोड लिखने होते हैं। जीमेल का एआई-पावर्ड स्मार्ट कंपोज फीचर ईमेल सामग्री के आधार पर परीक्षणों का सुझाव देता है। आईडीई और अन्य डेवलपर टूल पर भी यही दृष्टिकोण लागू होता है। एआई-पावर्ड कोड सुझाव पिछले समाधानों की संरचनाओं के आधार पर डेवलपर्स को मौजूदा सॉफ़्टवेयर के लिए नए घटकों को जल्दी और आसानी से लिखने में मदद करते हैं।
यह कोड लिखने में समय बचाने से ज्यादा कुछ करता है। इस तरह, यह एक परियोजना में कोड स्थिरता सुनिश्चित करता है। कुछ परियोजनाओं में निर्माण प्रक्रिया में स्थिरता में सुधार के लिए एक लिंटर या फॉर्मेटर शामिल होता है। हालाँकि, AI- आधारित कोड-सुझाव उपकरण एक कदम आगे जा सकते हैं। वे कोड स्वरूपण के ऊपर और परे विशिष्ट डिज़ाइन पैटर्न लागू करते हैं। फिर, विकास प्रक्रिया तेज हो जाती है, और कोड अधिक सुसंगत हो जाता है।
स्वचालित सॉफ़्टवेयर परीक्षण
QA टीम के लिए सॉफ़्टवेयर परीक्षण एक समय लेने वाली प्रक्रिया है। यह स्वयं डेवलपर्स को भी लोड कर सकता है (ऐसा कुछ जो कभी-कभी युद्ध बन सकता है)। परीक्षण लिखने, दौड़ने और बनाए रखने में बहुत समय लगता है। बेशक, परीक्षण ढांचे हैं। वे परीक्षणों के लिए एक ठोस संरचना प्रदान करके और बहुत सारे बॉयलरप्लेट कोड लिखने की आवश्यकता को दूर करके मदद करते हैं। हालांकि, एआई-एन्हांस्ड टेस्टिंग टेस्ट डेटा जेनरेशन सहित सेल्फ-जेनरेटिंग टेस्ट बना सकता है।
जैसे ही वे प्रतिबद्ध होते हैं, एआई संभावित नए बग को चिह्नित कर सकता है। सबसे पहले, यह परियोजना के कोड आधार और इसके सभी बग और प्रतिगमन डेटा सीख सकता है। फिर, यह अंतर्दृष्टि विकसित करता है कि बग कहां होने की संभावना है। इसके बाद, यदि यह उस कोड का पता लगाता है जिससे त्रुटियाँ होने की संभावना है, तो यह कमिट को फ़्लैग करता है। इस तरह का दृष्टिकोण समय लेने वाली परीक्षण प्रक्रियाओं को कम कर सकता है, जैसे प्रतिगमन परीक्षण। यह बैग के होने से पहले ही उनकी पहचान कर सकता है।
तैनाती नियंत्रण
एआई द्वारा बढ़ाया गया एक अन्य क्षेत्र सॉफ्टवेयर परिनियोजन है। यह विकास प्रक्रिया का एक अनूठा चरण है जो कभी-कभी उन त्रुटियों का घर हो सकता है जिन्हें आप परीक्षणों के दौरान याद कर सकते हैं। एआई-एन्हांस्ड मॉनिटरिंग सॉफ्टवेयर टूटी हुई तैनाती का पता लगा सकता है और गलत कोड को लाइव वातावरण में आने से रोकने के लिए उत्पादन शाखा पर रखे गए कोड को स्वचालित रूप से पीछे या आगे रोल कर सकता है।
अगर चीजें गलत हो जाती हैं तो यह बहाल करने का समय कम कर देता है। साथ ही, यह लोगों को ऑन-कॉल रखने के लिए कर्मचारियों की लागत में कटौती करने में मदद करता है।
एआई-संचालित प्रक्रियाएं सॉफ्टवेयर रनटाइम सेटिंग्स विश्लेषण और पर्यावरण विन्यास अनुकूलन पर भी लागू हो सकती हैं। इस प्रकार, आप लागत कम कर सकते हैं और अधिक कुशल ऐप्स प्राप्त कर सकते हैं। आवश्यक के रूप में कुछ संसाधनों का उपयोग करने के लिए सॉफ़्टवेयर स्वचालित रूप से अनुकूलित हो जाएगा और सर्वर संसाधनों को बेहतर तरीके से आवंटित करेगा।
AI पहले से ही सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के काम करने के तरीकों को बदल रहा है
एआई और एमएल क्षेत्रों में विकास तेजी से आगे बढ़ता है। मशीन लर्निंग अधिक से अधिक प्रक्रियाओं पर लागू होता है। सॉफ़्टवेयर परीक्षण, परिनियोजन प्रक्रियाएँ और निगरानी उपकरण लगातार परिनियोजित सॉफ़्टवेयर से निपटते हैं। वे मक्खी पर डेटा उपयोग को इकट्ठा और विश्लेषण करते हैं और त्रुटियों का जवाब देते हैं।
सॉफ्टवेयर विकास और परीक्षण में एआई का कार्यान्वयन अपने सापेक्ष शैशवावस्था में है। लेकिन यह बढ़ रहा है। सभी नई प्रौद्योगिकियां विकास टीमों द्वारा जल्दी से अपनाई जाती हैं यदि वे संसाधनों को अधिकतम करने और विकास कार्यों को आसान बनाने के तरीके प्रदान करती हैं। संस्करण नियंत्रण में उद्योग-मानक Git, पहली बार 2005 में प्रमुखता में आया। Node.js, जावास्क्रिप्ट ऑपरेशन में एक क्रांति, 2009 में दिखाई दी। गो और रस्ट जैसी लोकप्रिय भाषाएं और भी नई हैं।
सॉफ्टवेयर विकास में वे सभी उपकरण आम हो गए। मौजूदा प्रक्रियाओं में एआई को अपनाने से इस स्तर के तेज होने की संभावना है। हम कोड सुझावों और परिनियोजन निगरानी जैसी सुविधाओं पर विचार करते हैं। फिर, यह स्वचालित रूप से विकास प्रक्रियाओं पर लागू होता है, जैसे परीक्षण उत्पन्न करना। एआई भविष्य के उपयोग के लिए एक अद्वितीय प्रक्षेपवक्र प्रदान करता है। इसके अलावा, जितना अधिक हम इसका उपयोग करते हैं, उतना ही अधिक डेटा एकत्र और विश्लेषण करता है। फिर, वह उस डेटा का उपयोग करने के तरीके के बारे में अधिक जान सकता है।
एन्हांसमेंट और ऑटोमेशन
अधिकांश परियोजनाओं में एआई वर्तमान में बहुत प्रारंभिक चरण में है। आमतौर पर, डेवलपर्स इसे मौजूदा प्रक्रियाओं को बढ़ाने के लिए लागू करते हैं। यह संभावित मुद्दों को भी उजागर कर सकता है, जो अभी भी अक्सर एक डेवलपर द्वारा समीक्षा के अधीन होते हैं। यहां, एआई डेवलपर्स द्वारा मैन्युअल समीक्षा के साथ कोड समीक्षा प्रक्रिया का हिस्सा हो सकता है।
भविष्य में, जैसा कि AI उद्योग में सुधार जारी है और डेवलपर्स इससे अधिक परिचित हो जाते हैं, ये प्रक्रियाएं AI के स्वयं के विश्लेषण के आधार पर निर्णय लेने की अनुमति देंगी।
वर्तमान में, एआई-आधारित डिबगिंग एक कोडबेस में संभावित बग या बाधाओं की पहचान करता है। समय के साथ, यह इन बग्स से सीख सकता है और इसे मिलने वाली बग्स को स्वचालित रूप से ठीक करने के लिए सुधार करता है। हम इसे पहले से ही टेक्स्ट-प्रोसेसिंग सुविधाओं जैसे कि स्वतः सुधार में देख सकते हैं। समान कार्यक्षमता आमतौर पर डेवलपर्स द्वारा की गई साधारण गलतियों (एक चर घोषणा को याद करना, अर्धविराम को भूलना, आदि) को खोजती है और उन्हें ठीक करती है। डेवलपर्स को कुछ भी करने की आवश्यकता नहीं होगी, और यह सिर्फ शुरुआत है।
सॉफ्टवेयर विकास में AI का भविष्य
अब, AI एक अपेक्षाकृत नई सुविधा है। डेवलपर्स अक्सर इसे मैन्युअल समीक्षा के साथ उपयोग करते हैं या निर्णय लेने को आसान बनाने के लिए इसे लागू करते हैं। भविष्य में, ये प्रक्रियाएं परिपक्व होंगी। एआई अपने आप निर्णय लेने के लिए अधिक सशक्त हो जाएगा।
एआई डेवलपर्स या परीक्षकों की भूमिका को कम करने वाला नहीं है। यह केवल उनके थकाऊ कार्यों को कम करेगा और लोगों को अपने कौशल को अधिक आवश्यक और रचनात्मक क्षेत्रों में लागू करने देगा।
