أعلنت GitHub أنها أكملت الاختبار مساعد GitHub الذكي طيار، يمكنك إنشاء بنيات عامة أثناء كتابة التعليمات البرمجية. تم تطوير النظام بالتعاون مع مشروع OpenAI ويستخدم منصة OpenAI Codex للتعلم الآلي ، والتي تم تدريبها على مجموعة متنوعة من التعليمات البرمجية المصدر المستضافة في مستودعات GitHub العامة.
توليد الكود يدعم لغات البرمجة Python و JavaScript و TypeScript و Ruby و Go و C # و C ++ باستخدام أطر متعددة. تتوفر الوحدات النمطية لدمج GitHub Copilot مع Neovim و JetBrains IDE و Visual Studio و Visual Studio Code.
انطلاقًا من القياس عن بُعد الذي تم جمعه أثناء عملية الاختبار ، تتيح الخدمة إنشاء رمز بجودة عالية بدرجة كافية؛ على سبيل المثال ، وافق المطورون على 26٪ من التوصيات المقترحة في GitHub Copilot كما هي.
GitHub جيثب: يختلف مساعد الطيار عن أنظمة إكمال التعليمات البرمجية التقليدية في القدرة على تكوين كتل معقدة جدًا من التعليمات البرمجية ، وصولاً إلى وظائف جاهزة للاستخدام تم توليفها مع مراعاة السياق الحالي.
GitHub جيثب: يتكيف مساعد الطيار مع الطريقة التي يكتب بها المطور التعليمات البرمجية ويأخذ في الاعتبار واجهات برمجة التطبيقات والأطر المستخدمة في البرنامج. على سبيل المثال ، إذا كان هناك مثال على بنية JSON في التعليق ، فعندما تبدأ في كتابة دالة لتحليل هذه البنية ، سيوفر GitHub Copilot كودًا جاهزًا للاستخدام ، ومن خلال كتابة تعداد روتيني للأوصاف المتكررة ، سيشكل البقية.
في منشور مدونة ، قال الرئيس التنفيذي لشركة GitHub Thomas Dohmke أن GitHub Copilot تم تصميمه كملحق محرر للتأكد من عدم وجود شيء يعيق ما يفعله المطورون.
وأوضح أن "GitHub Copilot يقطر المعرفة الجماعية للمطورين حول العالم في ملحق محرر يقترح التعليمات البرمجية في الوقت الفعلي ، لمساعدتك على الاستمرار في التركيز على ما هو أكثر أهمية: إنشاء برامج رائعة".
وفقًا لـ Dohmke ، جرب حوالي 1,2 مليون مطور Copilot أثناء مرحلة المعاينة. على ما يبدو ، كان مفيدًا أيضًا ، حيث يزعم Dohmke أنه كتب ما يصل إلى 40 ٪ من كود المطور المكتوب بلغات شائعة مثل Python.
قال Dohmke: "مثل ظهور المجمّعين والمصدر المفتوح ، نعتقد أن الترميز بمساعدة الذكاء الاصطناعي سيغير بشكل أساسي طبيعة تطوير البرمجيات ، مما يمنح المطورين أداة جديدة لكتابة التعليمات البرمجية بسهولة وسرعة أكبر".
أثارت قدرة GitHub Copilot على إنشاء كتل مسبقة الصنع من التعليمات البرمجية جدلاً حول الانتهاك المحتمل لترخيص الحقوق المتروكة. عند تشكيل نموذج التعلم الآلي ، تم استخدام نصوص مصدر حقيقي من مستودعات المشروع المفتوحة المستضافة على GitHub.
يتم توفير العديد من هذه المشاريع بموجب تراخيص الحقوق المتروكة ، مثل GPL ، والتي تتطلب توفير التعليمات البرمجية في الأعمال المشتقة بموجب ترخيص متوافق. إذا قام Copilot بلصق الكود الحالي ، فقد ينتهك المطورون عن غير قصد ترخيص المشروع الذي تم استعارة الكود منه.
لم يتضح بعد ما إذا كانت الوظيفة قد تم إنشاؤها بواسطة نظام التعلم الآلي يمكن اعتباره مشتقًا. تُطرح أسئلة أيضًا حول ما إذا كان نموذج التعلم الآلي محميًا بحقوق الطبع والنشر ، وإذا كان الأمر كذلك ، فمن يمتلك هذه الحقوق وكيف ترتبط بحقوق الكود الذي تم بناء النموذج عليه.
من ناحية أخرى ، يمكن للكتل التي تم إنشاؤها أن تكرر مقاطع نصية من مشاريع قائمة ، ولكن من ناحية أخرى ، يعيد النظام إنشاء بنية الكود ولا ينسخ الكود نفسه.
وفقًا لدراسة GitHub ، 1٪ فقط من التوصيات التي اقترحها كوبيلوت تتضمن مقتطفات من التعليمات البرمجية من المشاريع القائمة أكثر من 150 حرفًا. في معظم الحالات ، يحدث التكرار عندما لا يحدد مساعد الطيار السياق بشكل صحيح أو يقدم حلولاً عامة لمشكلة ما.
لتجنب استبدال الكود الحالي ، تمت إضافة مرشح خاص إلى Copilot لا يسمح بالتداخل مع المشاريع الحالية. عند التهيئة ، يمكن للمطور تشغيل هذا الفلتر أو إيقاف تشغيله حسب تقديره. من بين المشاكل الأخرى ، لوحظ احتمال أن الكود المركب يمكن أن يكرر الأخطاء ونقاط الضعف الموجودة في الكود المستخدم لتدريب النموذج.
أخيرًا ، من الجدير بالذكر أن الخدمة مجانية للقائمين على مشاريع مفتوحة المصدر وللطلاب. بينما بالنسبة لفئات المستخدمين الأخرى ، يتم دفع الوصول إلى GitHub Copilot (10 دولارات شهريًا أو 100 دولار في السنة) ، ولكن يتم توفير الوصول التجريبي المجاني لمدة 60 يومًا.
أخيرًا ، إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عنها ، يمكنك الرجوع إلى التفاصيل في الرابط التالي.