• IT-Karriere:
  • Services:

Softwareentwicklung: Beim Programmieren ist KI (noch) keine große Hilfe

KI und Machine Learning werden die Softwareentwicklung verändern. Aber im Moment können sie Menschen bei Weitem nicht ersetzen.

Eine Analyse von Boris Mayer veröffentlicht am
Ob sie wohl programmieren könnten, wenn man sie ließe?
Ob sie wohl programmieren könnten, wenn man sie ließe? (Bild: Fresco/Evening Standard/Hulton Archive/Getty Images)

Es gibt bereits eine Menge Firmen und Projekte, die bei Werkzeugen für die Softwareentwicklung und alles, was damit zu tun hat, auf Hilfe von Algorithmen aus der künstlichen Intelligenz und dem Machine Learning (ML) setzen. Die Idee ist naheliegend, ist doch trotz der Nutzung von Bibliotheken vieles bei der Programmierung noch immer reine Fleißaufgabe.

Klar dauert es nicht lange, beispielsweise eine Entität mit sechs oder sieben Werten zu erschaffen. Inklusive der zugehörigen Tabellen, DAOs, DTOs und dem ganzen Rest der Infrastruktur, die benötigt wird, um diese Daten von Endpoint bis Datenbank und wieder zurück zu transportieren, wird schnell ein richtiges Arbeitspaket daraus. Und das für jede einzelne Entität.

Programmiersprachen selbst sind strukturierte, sehr formale Konstrukte, die richtig angewendet ein Computerprogramm beschreiben, das eine spezifizierte Aufgabe erfüllt. Genau wie natürliche Sprachen haben sie Regeln zu Syntax und Grammatik, neben der statischen Semantik gibt es auch die dynamische, denn so ein Programm soll ja dem Computer übermitteln, wie Eingaben oder Daten zu verarbeiten sind.

Da die genannten Eigenschaften der Sprachen aber formal konstruiert sind, eindeutig sein müssen und Sonderfälle und Ausnahmen wie in natürlich entstandenen Sprachen keine Rolle spielen, scheint es zumindest auf den ersten Blick sogar einfacher zu sein, ein Programm von einer KI erstellen zu lassen, die mit ML trainiert wurde, als beispielsweise natürlichsprachliche Texte zu erstellen, die ein Leser auch verstehen kann und die ein gewünschtes Thema abdecken.

Stellenmarkt
  1. Nagel-Group | Kraftverkehr Nagel SE & Co. KG, Berlin, Frankfurt am Main, München, Hamburg
  2. medavis GmbH, Karlsruhe

Sprachmodelle wie GPT-3 sind mittlerweile so fortgeschritten, dass sie einen flüssig geschriebenen Text erzeugen können. Unter den bekannten Beispielen sind Lyrik im Stil von Shakespeare, ein Blogpost über sich selbst oder Witze. Wieso dann also nicht auch Programmcode?

Konkurrenz durch Helferlein ganz ohne KI

Im Gegensatz zu Generatoren für natürliche Sprache haben die Programmcodegenerierung und andere Assistenzprogramme, für die der Einsatz von KI in Frage käme, eine lange Tradition. Programmiersprachen selbst sind formal beschrieben, die Backus-Naur-Form hat ihren Ursprung in den späten 1950er Jahren, Niklaus Wirth schlug 1977 die Wirth Syntax Notation vor.

Beides wird - mit Erweiterungen und in Varianten - schon lange benutzt, um mit Compiler-Compilern Parser für so spezifizierte Programmiersprachen automatisch zu erzeugen. In modernen integrierten Entwicklungsumgebungen (Integrated Development Environments, IDE) gibt es seit mehr als einem Jahrzehnt mächtige Code Completion-Tools, in der statischen Codeanalyse überprüfen Werkzeuge Quellcode auf mögliche Fehlerquellen und von UML-Tools wird aus Modellspezifikationen Quellcode erzeugt.

Um Verbreitung zu finden, müssen KI-Produkte erst einmal an diesen in Jahrzehnten entwickelten Lösungen vorbeiziehen, damit es sich lohnt umzusteigen. Denn wie immer bei der Einführung neuer Techniken genügt "gleich gut" nicht. Irgendwie muss sich die Transition mit Einarbeitung ja auch langfristig bezahlt machen.

Deutlich wird der Unterschied, wenn das Ziel ist, Menschen ganz durch die künstlichen Kollegen im Rechner zu ersetzen. Wenn ein Blogpost das Thema knapp verfehlt, abschweift oder ein Übergang mal etwas sprunghaft ist und nicht so ganz zum vorherigen Absatz passt, dann ist das eher normal. Ein Computerprogramm, das etwas leicht anderes als das Erwartete macht, ist dagegen ein Programm für etwas anderes - oder schlichtweg fehlerhaft.

KI-Software kann aber das Verhalten von Menschen imitieren, je nachdem, was die Datengrundlage ist. Daher können "menschliche" Fehler auch hierbei auftreten. In dem Blogpost ist es auch nicht wichtig, ob in dem Text "a = b" oder "a ist gleich b" steht, im Programmcode macht "a==b" und a.equals(b) gegebenenfalls einen sehr großen Unterschied.

Bitte aktivieren Sie Javascript.
Oder nutzen Sie das Golem-pur-Angebot
und lesen Golem.de
  • ohne Werbung
  • mit ausgeschaltetem Javascript
  • mit RSS-Volltext-Feed
Probleme selbstprogrammierender KI 
  1. 1
  2. 2
  3. 3
  4. 4
  5. 5
  6. 6
  7.  


Anzeige
Top-Angebote
  1. (1TB für 41,65€, 5TB für 92,65€)
  2. (u. a. Hitman 3 - Epic Games Store Key für 34,49€, Medieval Dynasty für 8,99€)
  3. 2.449,00€
  4. gratis (bis 22.04.)

derdiedas 24. Aug 2020

Für immer und ewig wird das so bleiben. Immer wenn ich Berichte von AI/KI höre fasse ich...

subjord 23. Aug 2020

Die Entwicklung geht ja eh dahin, immer hochsprachigeren Code zu schreiben. Dann kommt da...

subjord 23. Aug 2020

Beispiel: Geht es drum auf Bildern Hasen, Treppen, Ampeln oder Zweiräder zu...

Dakkaron 23. Aug 2020

Also muss man nicht nur was und wie sondern auch warum ausprogrammieren... Ui, das hilft...

Cerdo 21. Aug 2020

Mein Prof. in der theoretischen Informatik hatte mal bewiesen, dass es kein Programm...


Folgen Sie uns
       


It Takes Two - Fazit

Nur für zwei: Das Action-Adventure It Takes Two schickt ein geschrumpftes Paar in eine herausfordernde und herzerwärmende Romantic Comedy.

It Takes Two - Fazit Video aufrufen
Programm für IT-Jobeinstieg: Hoffen auf den Klebeeffekt
Programm für IT-Jobeinstieg
Hoffen auf den Klebeeffekt

Aktuell ist der Jobeinstieg für junge Ingenieure und Informatiker schwer. Um ihnen zu helfen, hat das Land Baden-Württemberg eine interessante Idee: Es macht sich selbst zur Zeitarbeitsfirma.
Ein Bericht von Peter Ilg

  1. Arbeitszeit Das Sechs-Stunden-Experiment bei Sipgate
  2. Neuorientierung im IT-Job Endlich mal machen!
  3. IT-Unternehmen Die richtige Software für ein Projekt finden

Weclapp-CTO Ertan Özdil: Wir dürfen nicht in Schönheit und Perfektion untergehen!
Weclapp-CTO Ertan Özdil
"Wir dürfen nicht in Schönheit und Perfektion untergehen!"

Der CTO von Weclapp träumt von smarter Software, die menschliches Eingreifen in der nächsten ERP-Generation reduziert. Deutschen Perfektionismus hält Ertan Özdil aber für gefährlich.
Ein Interview von Maja Hoock


    Fiat 500 als E-Auto im Test: Kleinstwagen mit großem Potenzial
    Fiat 500 als E-Auto im Test
    Kleinstwagen mit großem Potenzial

    Fiat hat einen neuen 500er entwickelt. Der Kleine fährt elektrisch - und zwar richtig gut.
    Ein Test von Peter Ilg

    1. Vierradlenkung Elektrischer GMC Hummer SUV fährt im Krabbengang seitwärts
    2. MG Cyberster MG B Roadster mit Lasergürtel und Union Jack
    3. Elektroauto E-Auto-Prämie übersteigt in 2021 schon Vorjahressumme

      •  /