KI-unterstütztes Programmieren

Seit etwas 2023 ist künstliche Intelligenz (KI) in der Lage, Programmcode zu generieren. Dies kann sehr hilfreich sein, um Routinearbeiten zu erledigen oder um Inspiration zu bekommen. Allerdings ist die Qualität des generierten Codes sehr unterschiedlich und es ist wichtig, den Code sorgfältig zu überprüfen und zu testen.

Stand der Dinge zur Zeit (2025):

• KI kann Code generieren, der in vielen Fällen korrekt und nützlich ist.

• KI kann jedoch auch fehlerhaften oder ineffizienten Code generieren.

• KI versteht den Kontext und die Anforderungen eines Programms nicht immer vollständig.

Was wird die Zukunft bringen?

• “Vorhersagen sind immer schwierig, vor allem wenn sie die Zukunft betreffen” (Niels Bohr)

• Es kann sein, dass man als nicht Spezialist in Zukunft nicht mehr programmieren können muss, da KI dies übernehmen wird.

• Es ist jedoch sicher, dass ein Verständnis der Programmierung und der zugrunde liegenden Konzepte weiterhin wichtig sein wird

  • Programmieren ist eine Art zu denken und Probleme zu lösen

  • Um zu verstehen wie KI funktioniert muss man Programmieren und vor allem Mathematik beherrschen

  • Bsp: Ein Schachspieler kann von einem guten Schachprogramm lernen und das Programm weiterentwickeln obwohl er keine Chance hat gegen das Programm zu gewinnen

Programmieren in der Mathematik:

• Wir sind in der glücklichen Lage, dass wir Programmieren als Werkzeug und nicht als Selbstzweck lernen

• Wir werden alle Hilfsmittel und Tools nutzen die uns das Leben leichter machen

Github Co-Pilot

• Es gibt sehr viele verschieden KI-Tools, die sich auch laufend weiterentwickeln

• Grundsätzlich kann man ein beliebiges Large Language Model (zum Beispiel ChatGPT, Gemini, Grok, …) verwenden um Code zu generieren

  • Einfach das Problem in natürlicher Sprache beschreiben und den generierten Code überprüfen

  • Die Qualität des Codes ist oft sehr unterschiedlich und hängt stark von der Art der Beschreibung ab

  • Bessere Qualität bekommt man, wenn man sehr genau beschreibt, wie ein Problem gelöst werden soll (hier ist es sehr hilfreich programmieren zu können)

• Praktischer ist es, wenn die KI direkt in die Programmierumgebung integriert.

  • Wir werden in dieser Vorlesung Github Co-Pilot verwenden, das in VSCode integriert ist und für Studierende kostenlost verfügbar ist.

  • Es steht Ihnen aber frei, auch andere Tools zu verwenden.

Installation von Github Co-Pilot

1. Erstellen Sie einen Github Account https://github.com/education/students (gratis für Studierende)

2. Bewegen Sie die Maus über das Copilot Symbol rechts unten in VSCode und klicken Sie auf “Set up Copilot”

3. Folgen Sie den Anweisungen und melden Sie sich mit Ihrem Github Account an

Verwendung von Github Co-Pilot

Vorschläge annehmen und ablehnen:

• Copilot macht Vorschläge direkt im Editor, die Sie mit der Tab-Taste übernehmen können.

• Sie können auch Kommentare schreiben, die beschreiben, was der Code tun soll, und Copilot wird versuchen, den entsprechenden Code zu generieren.

• Sie können auch mehrere Vorschläge durch Drücken von Alt + ] (nächster Vorschlag) oder Alt + [ (vorheriger Vorschlag) anzeigen.

• Wenn Sie keinen Vorschlag möchten, können Sie ihn mit der Esc-Taste ablehnen.

Im Beispiel unten haben wir nur den Kommentar und die Signatur der Funktion geschrieben, der Rest (in hellerer Schrift) wurde von Copilot generiert und kann nun mit der Tab-Taste übernommen werden.

Copilot anweisen:

• Sie können Copilot direkt ansprechen (prompten), indem Sie Strg + I (oder Cmd + I auf dem Mac) drücken, um eine Eingabeaufforderung zu öffnen.

• Danach können Sie eine Beschreibung dessen eingeben, was Sie möchten, und Copilot wird versuchen, den entsprechenden Code zu generieren.

• Wen der Code fertig generiert ist, können Sie ihn akzeptieren oder ablehnen.

Im Beispiel unten haben wir die Eingabeaufforderung geöffnet und Copilot angewiesen eine Funktion zu schreiben. Wie man sieht kann man Copilot auch instruieren wie die Funktion arbeiten soll. Hier haben wir zusätzlich angegeben, dass die Funktion die Inputs validieren soll.

Mit Copilot chatten oder Code erklären lassen:

• Sie können Copilot auch verwenden, um Fragen zu stellen oder Code erklären zu lassen.

• Mit Strg + Alt + I oder (Cmd + Alt + I auf dem Mac) können Sie ein Chat-Fenster öffnen, in dem Sie Fragen stellen können.

• Wenn Sie vorher Code markiert haben, wird dieser Code in die Frage einbezogen.

• Sie können auch ein Chat-Fenster öffnen, indem Sie auf das Copilot-Symbol rechts unten in VSCode klicken.

VS Code: AI Agent Mode

Für aufwändigere Aufgaben gibt es in VS Code den sogenannten ‘Agent Mode’, der es erlaubt, komplexere Abläufe zu automatisieren. Diese Agents können mehrere Schritte ausführen, wie z.B. Code analysieren, Tests ausführen und Berichte erstellen. Um den Agent Mode zu nutzen folgen Sie diesen Schritten:

• Öffnen Sie das Chat Fenster (Cmd+Alt+I)

• Aktivieren Sie den “Agent Mode”

• Wählen Sie einen Agenten aus der Liste

• Optional: Fügen Sie Kontext hinzu (z.B. den Code, den Sie analysieren/erweitern möchten)

• Geben Sie eine Aufgabe ein, die der Agent ausführen soll (z.B. “Führe alle Tests aus und fasse die Ergebnisse zusammen”) und klicken Sie auf

Gefahrenquellen bei der Verwendung von KI

• Es gibt keine Garantie auf Richtigkeit oder Vollständigkeit der Erklärungen oder des generierten Codes!

  • KI kann Fehler machen, die schwer zu erkennen sind

  • KI kann veraltete oder falsche Informationen liefern

  • KI kann Code generieren, der nicht den besten Praktiken entspricht

• Unklarer Datenschutz:

  • Ihre Eingaben und Anfrage werden an die Server der Anbieter der KI-Modelle geschickt

  • Es ist unklar, wie diese Daten verwendet werden und ob sie gespeichert werden

  • Vermeiden Sie es, sensible oder vertrauliche Informationen einzugeben (vor allem im Beruf)

• Wir erwarten von Ihnen, dass Sie den generierten Code sorgfältig überprüfen und testen und vor allem verstehen, was der Code macht.

  • Da der Abschlusstest schriftlich ist, dürfen Sie Copilot nicht verwenden!!

• Wenn Sie die Programmierkonzepte nicht verstehen, können Sie niemals etwas entwickeln oder verbessern, dass über die Fähigkeiten der KI hinausgeht

• Wenn Sie vollständige Funktionen oder gar Programme von Copilot generieren lassen ist es viel schwieriger eventuelle Fehler zu finden

  • KI ist sehr gut darin, Fehler zu verstecken

  • Oft passiert in verstecken Fällen genau das falsche

• Besser: Code in kleinen Stücken generieren lassen und sofort checken bzw. testen

KI und Mathematik

Falls Sie sich für KI interessieren und mehr darüber erfahren wollen ist das Mathematikstudium genau das Richtige für Sie!

• Neuronale Netzwerke bilden die Grundlage für viele KI-Modelle

  • Sie verwenden Konzepte aus der linearen Algebra wie Matrix-Vektor-Multiplikation

• Das Training von KI-Modellen basiert auf Optimierungsmethoden

  • Diese Methoden werden in der Analysis und Numerik behandelt

  • Mehrdimensionale Differentialrechnung ist dabei besonders wichtig

• Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sind ebenfalls wichtige Grundlagen für das Verständnis von KI