IBM, ana bilgisayarlarda COBOL’un modernleştirilmesine yardımcı olmak için watsonx üretken yapay zekadan yararlanıyor

COBOL, en azından 2023’te, önde gelen programlama geliştirme dili olarak sıklıkla bahsedilen bir dil değildir. Durum her zaman böyle değildi. 1959’da piyasaya sürülen COBOL, bilişimin ilk çağında lider bir dildi ve bugün üretim uygulamalarını çalıştıran milyarlarca satır COBOL kodu var.

Bugün, IBM COBOL uygulamalarının modern çağa taşınmasına yardımcı olmak için üretken yapay zeka büyük dil modellerinin (LLM’ler) gücünü kullanan yeni bir girişim duyurdu. COBOL kodunun çalışmaya devam ettiği yerlerden biri IBM System Z (genellikle sadece ‘Z’ olarak anılır) ana bilgisayarlarıdır.

Z hizmeti için yeni watsonx kod asistanı, COBOL uygulamasının daha modern Java uygulama koduna taşınmasına yardımcı olmak amacıyla kod geliştirme için IBM’in watsonx LLM’lerinden yararlanıyor. IBM, uygulamaları gen yapay zekayı kullanarak ana bilgisayar üzerinde aşamalı olarak modernleştirerek, müşterilerin yetenek açıklarını aşmalarına ve riskleri azaltırken Java becerilerinden yararlanmalarına yardımcı olmayı amaçlıyor.

IBM ilk kez ayrıntılı olarak açıkladı watsonx ürün platformu Mayıs ayında, kurumsal kullanım durumları için tasarlanmış yapay zekaya yönelik bir dizi temel model oluşturma çabası olarak Think konferansı sırasında.

IBM Z Software Başkan Yardımcısı Skyla Loomis, bir basın toplantısında şunları söyledi: “Kod yardımı için üretken yapay zeka kullanımının gerçekten önemli bir kullanım örneği ve gelişen pazar eğilimleri haline geldiğini görüyoruz.” “Üretken yapay zeka, geliştiricilerin doğru kodu daha hızlı değerlendirmesine, güncellemesine ve test etmesine yardımcı olabilir.”

COBOL’u güncellemek neden önemlidir?

COBOL koduyla ilgili en önemli zorluk, onu nasıl sürdüreceğini gerçekten bilen geliştirici tabanının giderek daralmasıdır.

Loomis, IBM’in Z ana bilgisayar istemcilerinin yaklaşık %84’ünün COBOL uygulamalarını çalıştırdığını belirtti. Bu nedenle, kuruluşların kodu daha kolay muhafaza edilebilecek şekilde modernleştirmelerine yardımcı olmak için gerçek bir zorunluluk var. COBOL becerilerinin eksikliği nedeniyle IBM, eski program dilini gerçekten anlayabilmesi için yapay zekasını eğitmeyi özel olarak hedefledi.

Basın brifinginde IBM Z Software CTO’su Kyle Charlet, watsonx kod asistanının COBOL kodundan haberdar olacak şekilde nasıl eğitildiğini anlattı. Charlet, Watsonx Code Assistant’ın başlangıçta bu alanda eğitim aldığını söyledi. CodeNet, gezegendeki en büyük kod veri depolarından biri. CodeNet kodunun yanı sıra IBM’in watsonx modelini de aktif olarak eğittiğini ve ayarladığını belirtti.

“Enterprise Z COBOL, bu modelde daha fazla ayarlama yaptığımız ve ona bir grup COBOL Java çifti verdiğimiz, böylece modelin tam olarak nasıl ayarlanacağını anladığı yerdir” dedi.

Üretken yapay zeka, eski COBOL kodunu modern Java’ya nasıl dönüştürür?

Watsonx kod asistanı, COBOL uygulamalarını analiz etmek, yeniden düzenlemek, dönüştürmek ve doğrulamak için kullanılabilir gen AI’yi kullanma.

Charlet, yeni teklifin büyük bir monolitik COBOL uygulamasından mantıksal bir iş hizmetini “cerrahi olarak çıkarmak” için kullanılabileceğini söyledi. Watsxonx kod asistanı daha sonra bir Java sınıfı hiyerarşisi oluşturmak ve çıkarılan COBOL kodunu Java’ya dönüştürmek için kullanılabilir. Çözüm, dönüşümü doğrulamak için yeni Java kodunun anlamsal olarak orijinal COBOL’a eşdeğer olduğundan emin olmak amacıyla otomatik testler oluşturur.

Charlet, watsonx kod asistanının Java’ya satır satır COBOL sözdizimi çevirisi yapmadığını açıkladı. Bunun, Java’da ifade edilen COBOL sözdizimine yol açacağını ve kendi deneyimine göre bunun büyük ölçüde okunamaz ve sürdürülemez olduğunu belirtti. IBM’in yaklaşımı, COBOL kodunun amacını almak ve onu anlamlı olan Java koduna eşlemektir.

Charlet, “Bu Java, Java uzmanları tarafından tanınabilir ve korunabilir olmalıdır ve açıkçası öyledir,” dedi.

Kod neden metin gibi yalan söylemiyor veya halüsinasyon görmüyor?

Gen AI teknolojisiyle ilgili yaygın bir risk, sonuçların doğru olmadığı halüsinasyondur.

Halüsinasyon, AI metin oluşturmada yaygın bir sorun olma eğilimindeyken Charlet, genel olarak kodda bunun çeşitli nedenlerden dolayı daha az olası olduğunu savundu. İnsan dilinin yorumlanması ve olası halüsinasyonlar nedeniyle kişinin halüsinasyonu bir hata olarak algılamayabileceğini belirtti. Metin, insanlar tarafından yorumlanmaya tabidir, ancak kod, metinden biraz farklı çalışır.

watsonx kod asistanı durumunda, IBM’in üretilen kodu doğruladığını açıkladı. Doğrulama, herhangi bir halüsinasyonu hemen vurgulayacaktır çünkü kod beklendiği gibi çalışmayacaktır. Charlet, halüsinasyonun potansiyel olarak kod oluşturmayla ortaya çıkabileceğini, ancak bu halüsinasyonların bir fikir meselesi olmadığını ve tanımlanıp düzeltilebileceğini belirtti.

Charlet, “Kod yalan söylemez” dedi. “Kod, takip ettiğiniz bir şeydir ve bir dizi makine talimatıdır.”