軟件工程的人為驅(qū)動方面意味著編寫基于規(guī)則的代碼，這些代碼能夠解決應(yīng)用邏輯的確定性問題。但是由于AI的增長，編程將永遠發(fā)生變化。

它不再圍繞if-else循環(huán)傳播，而是談?wù)撨x擇正確的數(shù)據(jù)來解決給定問題而無需任何人工干預(yù)。這是解決問題，使用工具甚至是程序員的思維方式的一次革命。

在軟件開發(fā)中如何使用AI?

人工智能是串聯(lián)運行的各個技術(shù)的應(yīng)用，允許計算機執(zhí)行通常由人類保留的動作。人工智能對每個行業(yè)的影響都是顯而易見的，但是當談到軟件開發(fā)時，故事就處于另一個層次。

軟件開發(fā)有多個領(lǐng)域，以下僅介紹其中幾個部分，以及AI對它們的影響。

自動調(diào)試

模式檢測可以越來越深入地識別和分類錯誤類型。深度學(xué)習(xí)算法可以標記已知錯誤并加快調(diào)試過程。它可以遮蓋編碼器，甚至可以學(xué)習(xí)如何修復(fù)每個編碼器。培訓(xùn)后，機器將能夠自動發(fā)現(xiàn)并糾正大量錯誤，以類似的方式，在智能手機上進行自動糾正。唯一的問題是校正用戶可能會遇到的相同煩人的效果，尤其是在沒有校正要求的情況下。

智能助手

大多數(shù)現(xiàn)代編程環(huán)境都集成了幫助，例如建議的自動完成或其他類型的交互式文檔?；贏I的助手由于智能地加快了開發(fā)過程，因此日益受到歡迎。它甚至可以幫助新手比反復(fù)試驗方法更快地了解環(huán)境?；贏I的工具可以扮演培訓(xùn)者的角色，并提出建議，提供代碼示例并防止諸如閉合括號之類的簡單編碼錯誤。一個很好的例子是為Python開發(fā)的助手Kite。

自動生成代碼

從頭開始編碼非常耗時且費力。為了解決金錢和時間限制的問題，研究人員構(gòu)建了可以預(yù)先編寫代碼的程序。但是這些解決方案含糊不清。在這種情況下，基于AI的程序就會出現(xiàn)。人工智能將大大減少工作量。一旦掌握了基本模式，不僅完成了代碼完成，AI系統(tǒng)還可以通過將一些預(yù)定義的模塊(如樂高積木)放在一起來生成程序。將來，人工智能將取代一些初級程序員的任務(wù)，這是實現(xiàn)自編程機器的第一步。

智能測試

在整個開發(fā)周期中，測試是高質(zhì)量軟件產(chǎn)品的關(guān)鍵要素。軟件測試的一個挑戰(zhàn)就是創(chuàng)建最可能的情況以及可能影響程序性能的情況的完整列表。基于AI的工具可以通過查看過去的日志并自動生成要在系統(tǒng)中運行的測試用例列表來執(zhí)行此操作。它甚至可以預(yù)測測試結(jié)果，甚至無需執(zhí)行實際測試。它只關(guān)注解決方案，從而節(jié)省了大量時間。

設(shè)計策略

通常，開發(fā)人員會花費大量時間來確定要添加到產(chǎn)品中的功能。盡管通常會就軟件產(chǎn)品開發(fā)一次這樣的話題進行辯論，但仍需要通過適當?shù)挠媱潄碓O(shè)計核心。在過去的開發(fā)項目和業(yè)務(wù)因素上受過訓(xùn)練的基于AI的解決方案可以分析現(xiàn)有軟件，并找到滿足客戶和工程師所有要求的解決方案。它可以根據(jù)解決方案的用戶使用率或檢查從評論中檢索到的客戶的聲音，為解決方案的成功生成最佳功能的層次結(jié)構(gòu)。