هوش مصنوعی هنوز در اصلاح خطاها ناتوان است

به گزارش خبرگزاری ایمنا و به نقل از تک کرانچ، تحقیقات جدید منتشرشده توسط مایکروسافت نشان می‌دهد که مدل‌های هوش مصنوعی هنوز نتوانسته‌اند به طور مؤثر در حوزه اصلاح خطاها (Debugging) نرم‌افزارها عملکرد قابل اطمینانی داشته باشند. این مطالعه که در وب‌سایت TechCrunch منتشر شده، نشان می‌دهد که علی‌رغم پیشرفت‌های چشم‌گیر در زمینه‌های مختلف همچون تولید کد و پاسخ‌گویی به پرسش‌های پیچیده، مدل‌های AI برای شناسایی و رفع خطاهای منطقی و ساختاری در برنامه‌های نرم‌افزاری همچنان ضعیف عمل می‌کنند.

در این مطالعه، محققان مجموعه‌ای از مشکلات رایج نرم‌افزاری را به مدل‌های مختلف هوش مصنوعی ارائه کردند. نتایج نشان داد که این مدل تنها در حدود ۳۰ تا ۴۰ درصد مواقع موفق به شناسایی صحیح مشکلات شدند و در بسیاری از موارد، راه‌حل‌های پیشنهادی آن‌ها نه تنها مشکل را حل نکرد، بلکه ممکن است خطاهای جدیدی ایجاد کند. این موضوع نشان می‌دهد که هوش مصنوعی هنوز نمی‌تواند به طور دقیق الگوهای پیچیده و خطاهای غیرقابل پیش‌بینی را در کدهای نرم‌افزاری تحلیل کند.

یکی از دلایل اصلی این مشکل، محدودیت‌های مدل‌های فعلی هوش مصنوعی در درک مفاهیم عمیق و منطقی است. مدل‌های AI بر اساس الگوهای آماری کار می‌کنند و برای درک ساختارهای پیچیده نرم‌افزاری که نیازمند تحلیل علّی و منطقی هستند، ناتوان هستند همچنین، عدم وجود داده‌های آموزشی کافی در حوزه دیباگینگ نیز به عنوان یکی از موانع اصلی شناخته شده است.

این مطالعه ضمن تأکید بر ضرورت بهبود مدل‌های هوش مصنوعی، نشان می‌دهد که توسعه‌دهندگان نرم‌افزار همچنان نقش کلیدی در فرآیند اصلاح خطاها دارند. مایکروسافت پیشنهاد می‌کند که مدل‌های AI به عنوان ابزاری کمکی برای توسعه‌دهندگان مورد استفاده قرار گیرند، نه جایگزین آن‌ها. این رویکرد می‌تواند بهره‌وری را افزایش دهد، اما نباید انتظار داشت که AI به طور مستقل مشکلات پیچیده را حل کند.