Umělá inteligence a její využití v programování

Umělá inteligence je dost možná už poněkud otravným „buzzwordem“, což na druhou stranu ovšem neznamená, že by bylo radno ji podceňovat a tvářit se, že se nás netýká. Zvlášť, pokud chceme psát kód a nevíme, jak na to (nebo to naopak víme dobře, ale hodí se nám výkonný asistent). Umělou inteligenci najdete v mobilu, během internetového vyhledávání, v marketingu, v účetnictví, v dopravě, a dokonce i v tak zdánlivě nepravděpodobném odvětví, jakým je zemědělství.

Co je umělá inteligence v programování a jak ji využít?

Umělá inteligence v oblasti programování představuje pokročilé nástroje a systémy, které dokáží asistovat vývojářům, nebo dokonce samostatně generovat funkční kód. Nejlepší současné AI nástroje pro programování zahrnují:

AI asistenty pro generování kódu – jako Claude, GitHub Copilot nebo Google Gemini, které umí vytvářet funkční kód na základě textového zadání.

• Automatické doplňování a návrhy – nabízí inteligentní návrhy během psaní kódu v reálném čase.
• Analýza a optimalizace kódu – dokáží identifikovat potenciální chyby a navrhovat vylepšení.
• Vysvětlování existujícího kódu – pomáhají porozumět složitým kódovým základnám.
• Automatizované testování – generují testy pro ověření funkčnosti kódu.

Programování pomocí umělé inteligence není jen pro profesionály – i „programátorští mudlové“ mohou využívat konverzační modely k vytváření jednodušších skriptů či webových aplikací. Nejnovější modely jako Claude 3.7 Sonnet a Google Gemini 2.5 Pro představují špičku v oblasti AI pro programování, jak ukázaly nezávislé testy v projektu WebDev Arena.

→ Tip: Můžete přijít kvůli umělé inteligenci o zaměstnání? Této problematice jsme se věnovali v článku AI přichází aneb máte padáka?!.

V kontextu programování a vývoje softwaru rozlišujeme několik typů umělé inteligence (AI):

1. Velké jazykové modely (LLM) – jako Claude, GPT nebo Gemini, které dokážou generovat a vysvětlovat kód na základě přirozeného jazyka.
2. Specializované asistenty pro programování – jako GitHub Copilot nebo Amazon CodeWhisperer, navržené specificky pro usnadnění programování.
3. Nástroje pro statickou analýzu kódu – využívající AI pro identifikaci chyb a zranitelností v kódu.
4. AI pro automatizaci testování – generující a spouštějící testy bez manuálního zásahu.

Tyto nástroje fungují na principu strojového učení, kdy se trénovaly na miliardách řádků kódu z otevřených repozitářů, dokumentace a dalších zdrojů. Díky tomu „dokáží pochopit“ strukturu a logiku programovacích jazyků a aplikovat tuto znalost na nové problémy.

AI tedy dokáže rychle vygenerovat kód a teoreticky tím šetřit čas vývojářů. Proč pouze teoreticky? Výsledky je zapotřebí ověřovat. Stejně tak nelze – zatím – očekávat samostatnou tvorbu složitějších programů. Pro lepší představu si zkuste nechat chatbotem napsat článek na zadané téma. Výsledek bude sice „plus/mínus“ odpovídat vašemu zadání, ale také bude působit toporně, neelegantně, ploše, příliš obecně – zkrátka text plný floskulí a nicneříkajících frází. Uvedená fakta navíc mnohdy nebudou odpovídat skutečnosti. Méně kulantně řečeno si je zkrátka AI občas „vycucá z prstu“ (či spíše z čipu).

Generativní AI tedy berte spíše jako pomůcku než jako automat, který veškerou práci oddře za vás. Kreativity a nápaditosti zatím příliš nepobral. Za několik měsíců či let může být samozřejmě situace diametrálně jiná.

→ Tip: Mohlo by vás zajímat, jak AI mění nejen IT, ale i celý svět okolo nás.

Umělá inteligence v programování – praktické tipy, principy a postupy

Programování s umělou inteligencí představuje nový přístup k tvorbě softwaru. Nezáleží na tom, zda patříte mezi zkušené programátory s mnohaletou praxí nebo jste s kódem nikdy nepracovali – umělá inteligence (AI) mění pravidla hry pro všechny. Nabízí asistenci při psaní kódu, řešení problémů, a dokonce umožňuje vytvářet kompletní aplikace na základě slovního popisu.

Než se pustíme do specifičtějších podrobností o jednotlivých nástrojích a přístupech, podívejme se na základní principy, které byste měli znát, pokud chcete efektivně využívat AI při programování.

Proces programování s AI

Efektivní využití umělé inteligence při programování vyžaduje trochu jiný přístup než tradiční vývoj softwaru. Úspěšný proces většinou zahrnuje následující kroky:

1) Definice problému – začněte jasnou definicí toho, co chcete vytvořit. Pokud pracujete s nástrojem jako Claude nebo jiným LLM, popište problém v přirozeném jazyce. Čím přesnější a detailnější bude vaše zadání, tím lepší výsledek dostanete. Nezapomeňte specifikovat:

•     Co má aplikace nebo skript dělat.
•     Jaká data bude zpracovávat.
•     Jaký výstup očekáváte.
•     Jaké technologie preferujete (pokud máte stanovené preference).

2) Iterativní vývoj – na rozdíl od tradičního programování, kde často píšete velké části kódu najednou, AI programování je nejvýhodnější vnímat jako konverzaci. Začněte s jednoduchým požadavkem, vyhodnoťte výsledek a poté postupně zpřesňujte a rozšiřujte své zadání.  

3) Testování a validace – i když AI generuje kód, odpovědnost za jeho správnost a bezpečnost stále leží na vás. Proto je důležité, abyste pečlivě otestovali generovaný kód před jeho nasazením a ověřili potenciální bezpečnostní zranitelnosti.

4) Učení a zlepšování – každá interakce s umělou inteligencí v programování je příležitostí k učení. Sledujte, jaké přístupy fungují nejlépe, jaký typ zadání přináší nejkvalitnější výsledky, a postupně zlepšujte svůj způsob komunikace s AI.

Osvědčené tipy pro programování s umělou inteligencí

Pro maximální využití potenciálu AI v programování dodržujte následující osvědčené postupy:

• Buďte specifičtí a strukturovaní. Poskytujte jasné, detailní a strukturované zadání. Místo obecného „Vytvoř mi webovou aplikaci“ specifikujte účel, funkce, technologie a další relevantní detaily.
• Rozdělte složité úkoly na menší. Místo žádosti o komplexní systém na jeden prompt, rozdělte vývoj na menší, zvládnutelné části.
• Používejte správnou terminologii. I když AI rozumí přirozenému jazyku, používáním správných technických termínů zvyšujete přesnost generovaného kódu.
• Poskytujte kontext. Pokud pracujete na existujícím projektu, sdílejte relevantní části kódu a vysvětlete, jak do něj má nový kód zapadnout.
• Popisujte účel, nikoliv pouze implementaci. Vysvětlete, proč potřebujete určitou funkcionalitu, nejen co má dělat. To pomůže AI navrhnout vhodnější řešení.
• Požadujte vysvětlení. Pokud nerozumíte vygenerovanému kódu, požádejte o jeho vysvětlení. Dobrý AI nástroj pro programování by měl umět zdůvodnit své návrhy.

Čeho se vyvarovat při AI programování

Ačkoli je umělá inteligence v programování mocným nástrojem, existují určité pasti, kterým byste se měli vyhnout:

• Ignorování kontextu. AI nemá dokonalou paměť a dokáže velmi „zapomenout“ na dříve zadané požadavky nebo kontext. Proto je důležité udržovat konzistentní komunikaci a případně připomínat důležité informace.
• Přílišné spoléhání na AI pro kritická rozhodnutí. Přestože AI může navrhnout architekturu nebo design systému, kritická rozhodnutí by měl stále dělat zkušený vývojář s ohledem na specifické potřeby projektu.
• Zanedbávání vlastního vzdělávání. I když vám AI pomáhá s programováním, je důležité nadále rozvíjet své vlastní znalosti a dovednosti. Nejlepší využití AI přichází, když jí rozumíte a víte, jak ji efektivně řídit.

Umělá inteligence v programování stále ještě nepředstavuje plnohodnotnou náhradu za lidské programátory, ale nástroj, který jim umožňuje pracovat efektivněji a soustředit se na kreativnější a složitější aspekty vývoje softwaru. V následujících kapitolách se podíváme podrobněji na konkrétní nástroje a přístupy pro různé typy uživatelů – od „neprogramátorů“ až po profesionální vývojáře.

→ Tip: Podívejte se na produkty Sophos pro zajištění kyberbezpečnosti, které využívají AI pro heuristické skeny v next-gen firewallingu i pro antiphishingovou ochranu.

Programování pro „neprogramátory“ – tvorba aplikací bez znalosti kódu

Díky pokročilým jazykovým modelům mohou i lidé bez znalosti programovacích jazyků vytvářet funkční aplikace, skripty a webové stránky. Stačí k tomu schopnost jasně formulovat své požadavky a ochota experimentovat.

Na základě nezávislých hodnocení v projektu WebDev Arena, kde uživatelé anonymně porovnávají schopnosti AI modelů v oblasti programování, aktuálně vedou Claude 3.7 Sonnet, Google Gemini 2.5 Pro a Claude 3.5 Sonnet. Tyto pokročilé modely díky rozsáhlému trénování na programátorských datech dokáží vytvářet kvalitní kód i na základě neodborných pokynů.

Claude – nejlepší volba pro programování pomocí umělé inteligence

Claude 3.7 Sonnet představuje aktuálně jeden z nejvyspělejších nástrojů pro AI programování. V nezávislých srovnáních pravidelně překonává konkurenční modely v kvalitě a funkčnosti generovaného kódu. Co Clauda odlišuje od ostatních modelů?

• Hluboké porozumění záměru – Claude dokáže lépe pochopit, co skutečně potřebujete, i když to neumíte vyjádřit technickým jazykem. Umí „číst mezi řádky“ a navrhnout řešení, které odpovídá vašim skutečným potřebám.
• Artefakty s okamžitým nasazením – unikátní funkcí Clauda je schopnost vytvářet interaktivní artefakty. To znamená, že můžete získat kompletní a funkční webovou aplikaci přímo v rámci konverzace, bez nutnosti jakéhokoliv dalšího nasazování nebo konfigurace. Aplikace je spustitelná přímo v chatu a můžete ji jediným kliknutím publikovat – čímž získáte URL s funkční webovou aplikací.
• Kontextové porozumění – s kontextovým oknem přes 200 000 tokenů dokáže Claude udržet v paměti mnohem více informací o vašem projektu než většina konkurenčních modelů. Můžete tak vytvářet i složitější aplikace během jediné konverzace.
• Analýza a oprava chyb – Claude nejen generuje kód, ale dokáže také analyzovat chyby, vysvětlit jejich příčinu a navrhnout opravy. To je zásadní výhoda pro „neprogramátory“, kteří by jinak nedokázali diagnostikovat problémy.
• REPL prostředí pro testování – Integrovaný REPL (Read-Eval-Print Loop) nástroj umožňuje Claudovi přímo testovat JavaScript kód během konverzace. To přináší výhodu okamžité validace řešení.

Praktická ukázka tvorby aplikace s Claudem

Představme si, že potřebujete vytvořit jednoduchou webovou aplikaci pro evidenci knih ve vaší domácí knihovně. S Claudem by proces mohl vypadat takto:

1. Popíšete svůj záměr: „Potřebuji vytvořit webovou aplikaci pro evidenci knih v mé domácí knihovně. Chci mít možnost přidávat nové knihy, evidovat autora, rok vydání, žánr a zda jsem knihu již přečetl.“
2. Claude navrhne řešení: Dostanete popis architektury aplikace, použitých technologií a základních funkcí v neodborném jazyce.
3. Upřesníte požadavky: Můžete specifikovat další funkce, vzhled nebo cokoliv jiného, co byste rádi v aplikaci měli.
4. Claude vytvoří artefakt: Během několika sekund obdržíte interaktivní artefakt s plně funkční webovou aplikací, kterou můžete ihned používat přímo v konverzaci nebo ji publikovat a používat online. 

Google Gemini – rostoucí konkurent

Google Gemini 2.5 Pro představuje silného konkurenta v oblasti programování pomocí umělé inteligence. Jeho nejnovější verze se v testech WebDev Arena umístila na druhém místě hned za Claudem 3.7 Sonnet. Gemini vyniká zejména v:

• Integraci s Google ekosystémem.
• Práci s multimediálním obsahem.
• Vizualizaci dat a vytváření grafického rozhraní.
• Schopnosti generovat kód optimalizovaný pro mobilní zařízení.

Pro „neprogramátory“ může být Gemini dobrou volbou, zvláště pokud již používají další služby Google. Oproti Claudovi však zatím postrádá možnost vytváření interaktivních artefaktů přímo v konverzaci.

Typy aplikací vhodné pro vytvoření pomocí AI programování bez zkušeností

Nejlépe fungují:

• Webové aplikace – jednoduché až středně složité webové aplikace pro správu dat, osobní organizaci nebo prezentaci informací jsou ideální.
• Automatizační skripty – nástroje pro automatizaci opakujících se úkolů, jako je zpracování dat nebo manipulace se soubory.
• Datové dashboardy – vizualizace a analýza dat v přehledném rozhraní.
• Prototypy – rychlé vytváření funkčních prototypů pro ověření konceptu před vývojem plnohodnotné aplikace.
• Osobní nástroje – aplikace zaměřené na specifické potřeby jednotlivce, které by se nevyplatilo vyvíjet profesionálně.

Naopak složitější projekty jako mobilní aplikace, rozsáhlé podnikové systémy nebo aplikace vyžadující vysoký výkon a specifické optimalizace stále vyžadují zapojení profesionálních vývojářů.

Překonávání omezení a řešení problémů

I při použití nejpokročilejších modelů jako Claude 3.7 Sonnet se můžete setkat s určitými omezeními. Zde jsou typické problémy a jejich řešení:

• Kontextové omezení – i nejlepší AI modely mají limit na délku konverzace. Když narazíte na kontextové omezení, shrňte dosavadní postup a pokračujte s klíčovými informacemi v nové konverzaci.
• Nekonzistentní návrhy – AI může občas navrhnout řešení, které není konzistentní s předchozími částmi aplikace. V takovém případě ji upozorněte na nekonzistenci a požádejte o úpravu.
• Chyby v kódu – ačkoliv se kvalita generovaného kódu stále zlepšuje, mohou se tam vyskytovat chyby. Pokud aplikace nefunguje správně, popište problém AI a požádejte o opravu.
• Zacházení s větším množstvím dat – pro načítání a zpracování větších souborů nebo datasetů využijte REPL nástroj, který umožňuje Claudovi analyzovat data a generovat kód pro jejich zpracování.

Díky pokročilým jazykovým modelům jako Claude 3.7 Sonnet se programování pomocí umělé inteligence stává dostupným prakticky pro každého. I bez znalosti programovacích jazyků můžete dnes vytvářet funkční aplikace, které by ještě před několika lety vyžadovaly měsíce studia a praxe. 

Srovnání AI nástrojů pro profesionální programátory

Profesionální vývojáři mohou využít specializovanější nástroje, navržené specificky pro zvýšení produktivity při programování. Tyto nástroje se přímo integrují do vývojových prostředí a nabízejí asistenci během samotného procesu psaní kódu. Podívejme se na pět nejvýznamnějších AI nástrojů.

1. GitHub Copilot

GitHub Copilot je AI asistent pro programování vyvinutý společnostmi GitHub a OpenAI. Využívá modely GPT (včetně GPT-4 v případě Copilot X) ke generování kódu na základě kontextu a komentářů v přirozeném jazyce. Je integrovaný do populárních vývojových prostředí jako Visual Studio Code, Visual Studio, Neovim a JetBrains IDEs.

Klíčové funkce:

• Automatické doplňování kódu na základě aktuálního kontextu.
• Generování kódu z komentářů napsaných přirozeným jazykem.
• Podpora široké škály programovacích jazyků a frameworků.
• Integrace s GitHubem pro využívání kontextu celého projektu.
• Copilot Chat pro vysvětlování kódu, generování testů a řešení problémů.

Výhody:

• Vysoká kvalita návrhů díky tréninku na rozsáhlých datech z GitHubu.
• Široká integrace s populárními vývojovými prostředími.
• Podle průzkumů dokáže zvýšit produktivitu vývojářů až o 55 %.

Nevýhody:

• Cena: pro jednotlivce $10/měsíc, pro firmy $19/uživatel/měsíc.
• Otázky kolem licencování generovaného kódu.
• Závislost na cloudu a odesílání kódu na servery GitHubu, což může být problematické pro citlivé projekty.

GitHub Copilot patří k průkopníkům v oblasti umělé inteligence pro programování, a i přes konkurenci zůstává jedním z nejoblíbenějších nástrojů mezi profesionálními vývojáři.

2. Codeium

Codeium je bezplatný AI asistent pro programování, který nabízí automatické doplňování kódu, generování kódu z přirozeného jazyka a další funkce. Podporuje více než 70 programovacích jazyků a integruje se s více než 40 vývojovými prostředími včetně VS Code, JetBrains IDEs a Jupyter Notebooks.

Klíčové funkce:

• Automatické doplňování kódu na základě kontextu.
• Generování kódu z přirozeného jazyka.
• Široká podpora programovacích jazyků.
• Integrace s mnoha populárními vývojovými prostředími.

Výhody:

• Bezplatné použití s plnou funkcionalitou.
• Široká podpora jazyků a vývojových prostředí.
• Rychlé a relevantní návrhy zvyšující produktivitu.

Nevýhody:

• Některé návrhy mohou být méně přesné než u placených alternativ.
• Vyžaduje online připojení pro plnou funkcionalitu.

Codeium představuje skvělou alternativu pro vývojáře, kteří nechtějí investovat do placených nástrojů, ale stále chtějí využívat výhody AI v programování.

3. Augment Code

Augment Code je AI asistent zaměřený na hluboké porozumění rozsáhlým kódovým základnám. Integruje se s vývojovým prostředím a nabízí funkce jako generování kódu, refaktoring a vysvětlování kódu.

Klíčové funkce:

• Analýza rozsáhlých kódových základen s porozuměním komplexním projektům.
•  Generování kódu a návrhy na refaktoring.
• Vysvětlování existujícího kódu.

Výhody:

• Hluboké porozumění kódu, což je užitečné pro práci se složitými projekty.
• Uživatelsky přívětivé rozhraní integrované s IDE.

Nevýhody:

• Některé funkce jsou stále ve vývoji (beta verze).
• Omezená podpora programovacích jazyků oproti konkurenci.

Augment Code se hodí zejména pro vývojáře pracující na velkých a složitých projektech, kde je důležité hlubší porozumění celé kódové základně.

4. Cody (Sourcegraph)

Cody je open-source AI asistent vyvinutý společností Sourcegraph. Je navržený tak, aby porozuměl celému kódovému základu projektu a poskytoval kontextově relevantní asistenci při psaní, úpravách a údržbě kódu. Integruje se s Visual Studio Code a JetBrains IDEs.

Klíčové funkce:

• Generování a doplňování kódu na základě kontextu celého projektu.
• Vysvětlování existujícího kódu a jeho funkcí.
• Vyhledávání v dokumentaci.
• Podpora více než 30 programovacích jazyků.

Výhody:

• Hloubková analýza kódu díky integraci se Sourcegraph.
• Open-source přístup umožňující komunitní přispívání.
• Bezplatné použití s plnou funkcionalitou.

Nevýhody:

• Plná funkcionalita vyžaduje integraci se Sourcegraph.
• Omezenější podpora některých programovacích jazyků.

Cody vyniká zejména v projektech, kde je důležité porozumění širšímu kontextu a kde je důležitou hodnotou open-source přístup.

5. Amazon CodeWhisperer

Amazon CodeWhisperer je AI asistent pro programování vyvinutý společností Amazon Web Services (AWS). Je navržený tak, aby pomáhal vývojářům při psaní kódu prostřednictvím inteligentních návrhů a doplňování kódu v reálném čase. Integruje se s populárními vývojovými prostředími prostřednictvím AWS Toolkit.

Klíčové funkce:

• Automatické doplňování kódu na základě kontextu a přirozeného jazyka.
• Bezpečnostní skenování kódu pro identifikaci potenciálních zranitelností.
• Podpora jazyků jako Python, Java, JavaScript, TypeScript, C#, Go, Rust a dalších.
• Integrace s dalšími službami AWS.

Výhody:

• Bezplatné použití pro jednotlivce.
• Zabudované bezpečnostní skenování kódu.
• Výhodné pro vývojáře pracující s AWS infrastrukturou.

Nevýhody:

• Omezená podpora některých běžně používaných jazyků a formátů (chybí např. HTML, CSS).
• Integrace vyžaduje instalaci AWS Toolkit.
• Hostování pouze v regionu Severní Virginie může představovat problémy s GDPR pro evropské uživatele.

Amazon CodeWhisperer je zvláště užitečný pro vývojáře, kteří již pracují s AWS ekosystémem a pro které je bezpečnost kódu prioritou.

S umělou inteligencí na věčné časy?

Umělá inteligence už nás zřejmě neopustí. Kam se její vývoj dostane, si asi nikdo netroufne konstatovat, jisté však je, že změní naše životy. AI ale není pouze budoucností, je to realita dneška. V Algotechu jsme si toho dobře vědomí, a proto vám už dnes nabízíme produkty, které AI velice efektivně využívají – například naše in-house řešení pro kontaktní centra, Algotech CC s pokročilými voiceboty a chatboty.

Implementujeme jeden z celosvětově nejoblíbenějších CRM systémů SugarCRM – vůbec první CRM s dataminingovou umělou inteligencí, která byla speciálně navržená pro řešení prodejních a marketingových úloh. Kontaktujte nás, na budoucnost jsme připravení už dnes.