軟件開發(fā)中的人工智能 (AI) 和機(jī)器學(xué)習(xí)正在改變軟件的開發(fā)方式。這些技術(shù)使開發(fā)人員能夠創(chuàng)建更智能、更高效的應(yīng)用程序。在這篇博文中，我們將討論人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對軟件開發(fā)的影響。我們還將探討這些技術(shù)如何改變開發(fā)人員的工作方式

軟件開發(fā)中的 AI 和 ML 如何徹底改變行業(yè)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在改變我們開發(fā)軟件的整體方式，從提高代碼質(zhì)量到減少調(diào)試或測試等重復(fù)性任務(wù)所需的時(shí)間。以下是軟件開發(fā)中的 AL 和軟件開發(fā)中的 ML 正在以各種方式革新行業(yè)：  

1. 人工智能輔助自動(dòng)化軟件測試

人工智能可以幫助軟件開發(fā)人員自動(dòng)化 其應(yīng)用程序的軟件測試。人工智能可以在自動(dòng)化軟件測試中扮演許多不同的角色：

• 編寫更有可能發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤的測試用例

• 識別和生成用于功能測試的測試數(shù)據(jù)

一些人工智能算法甚至可以用來執(zhí)行自動(dòng)化的探索性測試。這就是人工智能可以用于需要?jiǎng)?chuàng)造力或直覺的軟件測試任務(wù)的地方。人工智能算法可以以創(chuàng)造性和創(chuàng)新的方式探索應(yīng)用程序，使其比人類測試人員更有可能發(fā)現(xiàn)錯(cuò)誤。

然而，軟件開發(fā)中的人工智能不應(yīng)該被用作人類測試人員的替代品。人工智能尚無法執(zhí)行某些任務(wù)，例如理解用戶界面或檢測情緒。因此，人工智能應(yīng)該被視為一種可以幫助自動(dòng)化軟件測試并提高其準(zhǔn)確性的工具。

2. AI 管理的代碼編譯器

代碼編譯器中使用的軟件開發(fā)中的人工智能可以減少編譯代碼的大量艱苦工作。它通過分析源代碼并自動(dòng)為它在項(xiàng)目中找到的每個(gè)文件選擇要使用的編譯器來實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)。這意味著您不必浪費(fèi)時(shí)間來查找代碼中是否存在任何錯(cuò)誤。人工智能將為您識別它們。

代碼編譯器是一種人工智能，可以采用軟件或硬件的形式。它們用于將源代碼轉(zhuǎn)換為機(jī)器可讀的目標(biāo)文件和庫，這些文件和庫在與其他目標(biāo)文件鏈接時(shí)成為可執(zhí)行程序的一部分。

3. 基于人工智能的編程助手

人工智能影響軟件開發(fā)的最明顯方式之一是使用基于人工智能的編程助手。這些助手旨在幫助開發(fā)人員完成各種任務(wù)，例如代碼完成、錯(cuò)誤檢查和文檔查找。在許多情況下，他們甚至可以針對您遇到的問題提出解決方案。

基于 AI 的編程助手可以極大地幫助加快開發(fā)過程。它們可以幫助您快速找到并修復(fù)錯(cuò)誤，還可以幫助您在更短的時(shí)間內(nèi)完成更多的工作。

4. 自動(dòng)化 DevOps

人工智能在軟件開發(fā)中影響行業(yè)的另一個(gè)主要方式是通過自動(dòng)化DevOps。DevOps 是一個(gè)術(shù)語，用于描述自動(dòng)化軟件開發(fā)生命周期的過程。這包括源代碼控制、構(gòu)建自動(dòng)化、部署和監(jiān)控任務(wù)。通過自動(dòng)執(zhí)行這些任務(wù)，您可以加快開發(fā)過程并減少部署期間發(fā)生的錯(cuò)誤數(shù)量。

有多種基于 AI 的工具可用于此目的，例如 IBM Watson 和 Microsoft Azure Machine Learning Studio。這些程序能夠監(jiān)控您的軟件開發(fā)過程并在潛在問題成為問題之前識別它們。他們還可以自動(dòng)化部署過程，確保您的軟件始終是最新的。

5. 人工智能輔助戰(zhàn)略決策

人工智能在軟件開發(fā)中最重要的應(yīng)用之一是其協(xié)助戰(zhàn)略決策的能力。特別是，人工智能可用于識別數(shù)據(jù)中難以發(fā)現(xiàn)的模式和趨勢。這可以幫助開發(fā)人員在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、功能優(yōu)先級和目標(biāo)市場等方面做出更好的決策。

機(jī)器學(xué)習(xí)也被用于開發(fā)預(yù)測模型。這些模型可用于根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測未來事件。這對于提前計(jì)劃和做出影響公司底線的決策很有用。

6.成本估算和精確計(jì)劃

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在軟件開發(fā)中的主要優(yōu)勢之一是它們能夠幫助進(jìn)行成本估算和精確規(guī)劃。在傳統(tǒng)的軟件開發(fā)中，估計(jì)完成一個(gè)項(xiàng)目所需的時(shí)間和成本可能相當(dāng)困難。這是因?yàn)橛刑嗟奈粗蛩卦谄鹱饔谩?/span>然而，由于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的力量，這不再是一個(gè)問題。

借助人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，開發(fā)者可以準(zhǔn)確預(yù)測完成一個(gè)項(xiàng)目所需的時(shí)間和成本。這是因?yàn)檫@些算法能夠從過去的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。因此，他們能夠識別出人眼看不到的模式和趨勢。

7. 改進(jìn)對用戶行為的理解

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)生重大影響的領(lǐng)域之一是用戶行為領(lǐng)域。通過了解用戶如何與軟件交互，開發(fā)人員可以設(shè)計(jì)出更加用戶友好的應(yīng)用程序。此外，他們還可以識別潛在問題并在它們變得太嚴(yán)重之前解決它們。

 最后的想法

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)為軟件開發(fā)行業(yè)帶來了廣泛的好處，幫助開發(fā)人員提高生產(chǎn)力和效率，從而徹底改變了軟件開發(fā)行業(yè)。有許多人工智能工具可以幫助開發(fā)人員進(jìn)行軟件開發(fā)，例如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、自然語言處理（NLP）、計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)等。