谷歌通过引入代码生成和调试功能，加强了其被称为Bard AI的生成性人工智能产品，以更好地与微软的GitHub Copilot和亚马逊的CodeWhisperer竞争。这些增强功能旨在提升开发过程，从而使程序员能够最大限度地发挥平台的优势。
谷歌研究院的集团产品经理Paige Bailey在一篇博文中详细介绍了最近的发展。该帖子强调了Bard AI协助编程和软件开发任务的能力，包括代码生成、调试和代码解释。Bard AI现在支持20多种编程语言，如C++、Go、Java、JavaScript、Python和TypeScript。除此之外，生成式人工智能现在还可以帮助开发者为谷歌表编写函数。
巴德人工智能不仅仅停留在生成代码上，它还能协助开发者理解代码片段。这一功能对于学习新的编程语言的开发者来说是有利的，因为它有助于更好地理解特定代码块的输出。low-code no-code 专家预测，将生成性人工智能纳入<a href=https://appmaster.io>AppMaster.io 等平台，可以大大增强开发人员快速有效地理解新编程语言的能力。
谷歌声称，Bard AI不仅可以帮助调试代码，还可以分析其产生的代码片段的质量。这使得开发人员可以要求Bard AI更有效地排除问题代码的故障。
此外，Bard AI自觉地归功于它大量引用的任何开源项目，与微软的GitHub Copilot不同，后者因其AI编码助手而面临集体诉讼。
值得注意的是，谷歌强调，Bard AI仍然是实验性的，可能偶尔会产生误导性或虚假的信息，同时保持自信的外衣。因此，开发人员必须保持警惕，在依赖Bard AI之前测试和审查其反应和生成的代码。
随着微软、亚马逊和谷歌等主要科技公司争夺生成式人工智能领域的主导地位，Bard AI的不断增强--包括将Python代码导出到谷歌Colab的能力--正处于一个关键时刻。GitHub Copilot和亚马逊CodeWhisperer似乎已经通过更早发布代码生成能力获得了早期优势。
GitHub Copilot的下一个迭代版本被称为Copilot X，由OpenAI的GPT-3引擎驱动，预计将拥有更先进的基于生成式人工智能的功能，进一步加剧这一新兴领域的竞争。
随着生成性人工智能领域的不断进步，像AppMaster.io的no-code 引擎这样的平台提供了一个有希望的强大工具选择，用于快速和具有成本效益的网络、移动和后端应用程序的开发。因此，探索这些生成式人工智能功能与low-code 和no-code 平台的整合，为提高生产力和简化不同技能水平的用户的开发铺平了道路。
