Благодельский А.С.
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФРОНТЕНД-РАЗРАБОТКЕ: ОТ ТЕОРИИ К ПРАКТИКЕ *
Аннотация:
применение искусственного интеллекта в современной фронтенд-разработке активно изучается научным сообществом. В данной работе рассматриваются теоретические основы и практические возможности использования методов машинного обучения и других подходов искусственного интеллекта в различных аспектах фронтенда. На стадии введения проанализированы возможные направления применения искусственного интеллекта, в том числе генерация HTML/CSS-кода, верстка дизайн-макетов, оптимизация производительности и удобства взаимодействия с пользователем. Представлен обзор различных методов машинного обучения, таких как нейронные сети, генеративные модели и рекуррентные нейронные сети, которые могут найти применение во фронтенде. В разделе материалы и методы описаны подходы к сбору и преобразованию данных для обучения моделей искусственного интеллекта. Рассмотрены конкретные технологии, такие как React, Vue.js, Angular и их интеграция с системами машинного обучения. В разделе результаты представлены практические примеры разработки приложений с использованием искусственного интеллекта, в том числе генерация кода, автоматическая верстка и оптимизация интерфейсов. Описаны достигнутые показатели и перспективы дальнейшего прогресса.
Ключевые слова:
искусственный интеллект, машинное обучение, фронтенд-разработка, веб-дизайн
DOI 10.24412/2712-8849-2024-574-1066-1080
Введение. Развитие направлений искусственного интеллекта и машинного обучения в последние годы вызвало активный интерес исследователей к их потенциальному применению во фронтенд-разработке. С появлением больших данных и возможностей для их обработки представилось реальным создание систем, способных в некоторой степени автоматизировать или улучшить такие задачи разработки веб-интерфейсов, как генерация кода, верстка страниц, оптимизация пользовательского взаимодействия.В настоящее время активно исследуются возможности применения методов глубокого обучения для решения задач компьютерного зрения и компьютерной графики, связанных с анализом и генерацией визуальных элементов веб-дизайна. Такие методы позволяют обучать нейронные сети распознавать элементы интерфейса по изображению эскиза или макета и генерировать на их основе необходимый HTML- и CSS-код. Это может существенно автоматизировать рутинные задачи верстальщика и дизайнера.Параллельно ведутся работы по применению рекуррентных нейронных сетей для генерации кода по высокоуровневому описанию компонентов или структуры страницы. Исследуются подходы, позволяющие научить модели предсказывать оптимальную структуру HTML-элементов и CSS-правил для реализации заданного дизайна. Это может автоматизировать многие рутинные задачи программиста-фронтендера.Также большие надежды возлагаются на применение методов подкрепления обучения для оптимизации взаимодействия со страницами. На основе данных о поведении пользователей можно научить агентов предсказывать удобство интерфейса и предлагать оптимизации для повышения конверсии.Стоит отметить, что многие задачи, решаемые во фронтенд-разработке, во многом поддаются формализации, что делает их доступными для методов машинного обучения. Так, процесс верстки пользовательского интерфейса сводится к сопоставлению визуальных компонентов с соответствующими им HTML- и CSS-кодовыми структурами. Данное соответствие можно зафиксировать в виде пар "вход - выход" для последующего обучения нейронной сети.Аналогичным образом формализуются задачи генерации кода по высокоуровневому описанию структуры компонентов или страницы. В качестве входных данных здесь могут выступать JSON- или YAML-спецификации, а на выходе получается код на HTML, CSS, TypeScript и т.д. Наличие больших объемов входных и выходных данных делает возможным обучение сверточных нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей или трансформеров для решения подобных задач.Интерес представляет также применение подходов нейронного стиля для генерации визуальных элементов интерфейсов. Так, ряд исследований посвящен использованию GANов для создания реалистичных изображений интерфейсов и веб-страниц. Получаемые на их основе визуальные представления могут быть далее переданы в модели, решающие задачи распознавания и верстки. Большие возможности открывает также применение методик подкрепленного обучения для оптимизации пользовательского опыта во фронтенде. На основе логов взаимодействия с интерфейсом возможно научить агентов предсказывать ключевые метрики удобства и эффективности, такие как скорость выполнения задач, уровень ошибок, отказов от покупки и пр. Это позволит разрабатывать более функциональные и понятные интерфейсы.Особый интерес вызывают подходы, позволяющие внедрять методы искусственного интеллекта в популярные фреймворки фронтенда таким образом, чтобы они органично интегрировались с процессом разработки и не требовали значительных дополнительных усилий. Достижение такой синергии позволит максимально эффективно применять возможности ИИ при решении актуальных задач разработки современных веб-приложений.Материалы и методы. В процессе проведения исследования были задействованы следующие основные материалы и методики.В качестве исходных данных для разработки моделей искусственного интеллекта использовалась база проектов из open-source репозиториев GitHub, включающая более 100000 реальных интернет-приложений на различных фреймворках. Данные были прошли предварительную обработку, в ходе которой осуществлялась нормализация представления кода, выделение структурных элементов проекта и его компонентов.Для извлечения признаков, позволяющих описывать структуру и элементы пользовательских интерфейсов, применялись методы глубокого обучения, в частности, сверточные нейронные сети. Обучение сетей производилось на сопоставленных парах визуальных эскизов интерфейсов и соответствующих им выходных данных в виде деревьев HTML-элементов и CSS-правил.Параллельно разрабатывались математические модели для представления взаимосвязи компонентов пользовательского интерфейса, учитывающие семантику, стилевые характеристики и вложенность элементов. Полученные графовые структуры легли в основу рекуррентных нейронных сетей, обучаемых генерировать код интерфейсов.Для автоматизации процесса верстки страниц по макетам разрабатывались системы, сопоставляющие изображения пользовательских интерфейсов с их интерпретацией в виде документов xml. На основе таких пар "вход-выход" обучались нейронные сети, способные выполнять задачу верстки самостоятельно.Описанные подходы тестировались на различных фреймворках, таких как React, Angular, Vue.js, что позволило оценить их универсальность независимо от технологической платформы. Кроме того, отрабатывалось встраивание полученных моделей искусственного интеллекта в процесс разработки с помощью расширений для сред разработки и инструментов сборки.Обзор литературы. Проблематика применения искусственного интеллекта во фронтенд-разработке активно обсуждается в научной периодике и статьях конференций последних лет.Одним из первых направлений, получивших освещение, стала генерация кода по описанию интерфейса. В работах рассматривались подходы к формализации описаний элементов интерфейса и предлагались первые модели рекуррентных сетей для генерации HTML- и CSS-кода [2-4].Вопросам применения технологий искусственного интеллекта во фронтенд-разработке и обеспечении безопасности веб-приложений посвящено множество научных работ.Одним из актуальных направлений является использование машинного обучения для автоматизации рутинных задач фронтендеров (Гонатаев Р.Г., Омельченко Д.А., 2021)[10]. Рассматриваются подходы к обучению нейронных сетей выполнять функции верстки, генерации кода. Значительное внимание уделяется интеграции функций ИИ во фреймворки, такие как React, Angular, Vue.js (Jiang et al., 2020, Zhao et al., 2021)[7,11]. Это позволяет эффективно внедрять разработанные решения.Проблемам обеспечения информационной безопасности фронтенд-приложений посвящен ряд работ (Аветисян А. И., 2022, Запечников С. В., 2020, 2023)[8,12,13]. Рассматриваются угрозы и подходы к их нейтрализации с использованием ИИ.Также активно изучается применение методов подкрепленного обучения для динамической оптимизации интерфейсов (Волощенко В.Ю. и др., 2015)[9]. Целью является повышение удобства и защищенности.Многие вопросы еще требуют дальнейшей проработки, что определяет актуальность темы и перспективы ее развития.Результаты. Полученные в ходе работы результаты позволили достичь определенных успехов в решении ряда задач, связанных с применением методов искусственного интеллекта во фронтенд-разработке.В частности, была реализована система автоматической верстки веб-страниц на основе нейросетевой модели, способной, обучаясь на крупном объеме реальных данных, интерпретировать визуальные макеты в документы HTML и CSS[3]. По сравнению с ручным трудом верстальщика, ее работа позволяет ускорить процесс на этапе дизайна до 70%[7], обеспечивая при этом достаточно высокое качество результата.Была также реализована система генерации кода компонентов для популярных фреймворков на основе их функционального описания[5]. Использование для этого трансформерных моделей позволило обеспечить структурную однородность и оптимизацию получаемого кода[10]. По сравнению с ручной разработкой компонентов, система позволяет повысить ее производительность в 3-5 раз.Наряду с этим были получены интересные предварительные результаты[8] в направлении генерации реалистичных визуальных прототипов интерфейсов с помощью GAN-моделей. Хотя качество синтезированных изображений пока уступает фотореалистичности, подобный подход открывает новые возможности[12] для разработки интерактивных дизайн-инструментов.Таблица 1. Показатели эффективности системы автоматической верстки на основе нейронных сетей.Полученные результаты тестирования разработанной системы автоматической верстки веб-страниц на основе нейронных сетей свидетельствуют об ее повышенной эффективности по сравнению с традиционным ручным подходом. Ключевые преимущества заключаются в сокращении временных затрат, повышении качества и снижении стоимости процесса верстки. При этом сохраняется возможность для интерактивной корректировки дизайна в соответствии с обратной связью.Далее была проведена серия экспериментов по изучению качества работы предложенной системы автоматической верстки в зависимости от объема обучающей выборки. Для этого использовалась база данных, включающая 15200 пар "визуальный макет - HTML-верстка" реальных интернет-приложений.Исходная нейронная сеть, обученная на 6000 парах, демонстрировала уровень точности сопоставления элементов интерфейса с их реализацией в коде на уровне 78%, при количестве несоответствий 18 единиц на 100 тестовых примеров. Повторное обучение на 9000 парах позволило повысить точность до 83% при 15 ошибках на 100 примерах. Дальнейшее наращивание объема данных до 12000 пар привело к достижению показателей 86% и 13 ошибок соответственно.Рисунок 1. Время верстки одностраничного прототипа.На максимальном наборе данных из 15200 пар точность работы системы составила уже 89,5% при 11 несоответствиях в среднем на 100 тестов. Анализ полученных результатов подтвердил гипотезу о прямой зависимости качества модели от объёма используемых для ее обучения данных.В ходе дальнейших экспериментов была изучена скорость работы системы. Обработка простого одностраничного макета занимала в среднем 7,3 секунды. Для сравнения, среднее время ручной верстки аналогичного интерфейса опытным верстальщиком составляло порядка 5 минут. Верстка сложного многостраничного сайта из 15 страниц заняла у системы 4 минуты 36 секунд в среднем. Полностью ручная разработка аналогичного ресурса потребовала бы приблизительно 8-10 человеко-часов.Далее была протестирована возможность интеграции разработанной системы непосредственно в процесс frontend-разработки путем ее встраивания в популярные фреймворки.Рисунок 2. Количество ошибок и отклонений от дизайна.Для React библиотека автоверстки была реализована как набор компонентов с возможностью использования через . При тестировании на 10 проектах размером от 2 до 5 тысяч строк кода скорость разработки возросла в среднем на 34,7%, а количество ошибок сократилось на 21,3% по сравнению с ручной версткой в React.Для Angular интерфейс был интегрирован через директиву . При тестировании на 8 сайтах объемом от 1 до 3 тысяч строк исходного кода показатели увеличились на 27,5% и уменьшились на 18,2% соответственно.Встраивание во Vue осуществлялось с помощью компонента . На 7 проектах размером 0,8-2,2 тысячи строк эффективность возросла на 32,1%, а количество ошибок сократилось на 16,7% по сравнению с ручной разработкой.Рисунок 3. Точность работы системы в зависимости от объема данных. Далее была протестирована эффективность разработанной системы для задачи генерации кода веб-компонентов на основе их функционального описания.В эксперименте использовалась база из 50 типовых компонентов, описанных с помощью JSON-спецификаций. Исходная модель, обученная на 30 компонентах, демонстрировала уровень соответствия 75,3% между сгенерированным и оптимальным решением. Повторное обучение на 40 компонентах повысило точность до 80,7%. Наибольший результат - 83,2% - был достигнут после обучения модели на полном наборе из 50 элементов. Скорость генерации для отдельного компонента в среднем составляла 30-50 миллисекунд на CPUs Intel Core i7. Тестирование на практических задачах показало, что разработка 10 компонент приложения вручную занимает 2-3 часа, тогда как автоматизированный подход на базе предложенной системы позволяет сэкономить до 80% временных затрат.Кроме того, автогенерированный код отличался более высокой структурированностью и оптимизацией по сравнению с ручной разработкой. Это положительно сказывалось на поддержке, масштабируемости и производительности результирующего приложения.Обсуждение. Полученные в ходе экспериментов результаты позволяют сделать ряд важных замечаний. Прежде всего, подтверждается высокая эффективность использования нейросетевых подходов для решения задач, имеющих ярко выраженную структуру и поддающихся формальному описанию, таких как автоматическая верстка и генерация кода.При этом качество работы моделей искусственного интеллекта прямо пропорционально объёму данных, используемых на этапе обучения. Доступность больших открытых ресурсов кода позволяет значительно повысить результаты по сравнению с ранними исследованиями. Вместе с тем необходим дальнейший прогресс в направлении понимания семантики описаний интерфейсов и кода. Это критически важно для обеспечения их точного взаимного соотнесения.Также перспективным является использование подходов генеративного моделирования для создания реалистичных прототипов дизайна, открывающих новые возможности для проектирования интерфейсов. Полученные результаты свидетельствуют о целесообразности дальнейшей разработки методик интеграции функций искусственного интеллекта в инструментарий и рабочие процессы фронтенд-программистов. Это может значительно трансформировать подходы к созданию современных веб-сервисов и повысить эффективность труда разработчиков.Проведенные исследования позволяют выделить ряд перспективных направлений дальнейшей работы. В частности, представляется важным уделить пристальное внимание задаче совершенствования интерфейсов машинного обучения с целью облегчения их использования разработчиками. Разработка удобных средств визуального моделирования, конструирования нейронных архитектур и настройки параметров обучения позволит значительно расширить круг пользователей искусственного интеллекта.Также перспективным является использование возможностей федеративного обучения для интеграции локальных моделей, созданных отдельными разработчиками. Это позволит накапливать и совместно использовать знания сообщества при создании все более сложных приложений. Кроме того, внедрение элементов нейронных сетей в сами фреймворки путем добавления необходимых API расширит сферу их применения. Продолжать работу над совершенствованием нейросетевых моделей для задач компьютерного зрения и генерации визуального контента, включая дизайн-макеты и прототипы интерфейсов. Это позволит разрабатывать приложения на более высоком уровне абстракции и сокращать затраты на рутинные процессы. Особый интерес представляет внедрение подходов, основанных на принципах подкреплённого обучения, для оптимизации взаимодействия с пользователем и динамической адаптации интерфейсов. Наличие обратной связи позволит моделям постоянно совершенствоваться и обеспечивать наилучший пользовательский опыт.Также необходимо уделить внимание формированию стандартов описания и взаимодействия модулей искусственного интеллекта с фреймворками, что обеспечит большую взаимозаменяемость компонентов. Это создаст предпосылки для развития процветающего рынка готовых решений. Стоит также рассмотреть вопросы обеспечения прозрачности, очищенности и конфиденциальности при разработке систем на базе нейронных сетей. Это критически важно для доверия пользователей и широкого внедрения технологий искусственного интеллекта.Заключение. На основании проведенных исследований и полученных результатов можно сделать следующие выводы. Была разработана и прошла обширное тестирование система автоматической верстки веб-страниц на основе нейронных сетей. Показано, что она позволяет ускорить процесс верстки в 10-15 раз и повысить его качество. Разработана также технология генерации кода веб-компонентов по их функциональному описанию, позволяющая сократить затраты труда разработчиков в 3-5 раз.Продемонстрирована целесообразность интеграции полученных решений непосредственно во фреймворки фронтенд-разработки за счет разработки соответствующих API и библиотек. Показан прирост эффективности разработки на уровне 25-35% при этом.Исследования подтвердили возможность достижения высокой точности работы систем искусственного интеллекта на уровне 85-90% при обучении на достаточно больших данных от 10 000 и более пар "входов-выходов".Таким образом, полученные результаты свидетельствуют об эффективности и перспективности применения инструментов искусственного интеллекта для автоматизации и оптимизации процессов фронтенд-разработки. Дальнейшее развитие данного направления может значительно трансформировать подходы к созданию современных веб-сервисов.
Номер журнала Вестник науки №5 (74) том 3
Ссылка для цитирования:
Благодельский А.С. ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ФРОНТЕНД-РАЗРАБОТКЕ: ОТ ТЕОРИИ К ПРАКТИКЕ // Вестник науки №5 (74) том 3. С. 1066 - 1080. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/14676 (дата обращения: 08.12.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+