人工智能如何對軟件開發產生重大影響

  • 整個AI市場包括廣泛的應用程序,例如機器人流程自動化,自然語言處理和機器學習。
  • 機器學習有望改變軟件開發的基礎。
  • 通過2040,自然語言處理和機器學習等AI技術將變得非常先進。

人工智能(AI)的影響已擴展到各個行業,軟件開發領域也不例外。 根據行業專家的說法,人工智能和機器學習(ML)技術將影響軟件開發生命週期的各個方面。 從需求收集到軟件實施和故障排除,AI和ML通過多種方式使編程受益。

Tractica報告稱,全球AI軟件市場預計將顯著增長,收入將從9.5的約2018十億美元增長到 由118.6支付$ 2025十億。 整個AI市場包括廣泛的應用程序,例如機器人流程自動化,自然語言處理和機器學習。 影響不僅僅限於行業-消費者每天與AI互動,同時利用一些最瑣碎的東西 移動服務 在他們的智能手機上。

軟件開發行業的挑戰

傳統上,軟件開發要求程序員預先指定要求,然後手動設計技術的所有功能。 對許多任務和決策進行編碼可能非常具有挑戰性,以至於無法以嚴格的,基於規則的方式來教授計算機。 對於傳統的軟件開發來說,即使是像識別圖像中的對像這樣簡單的活動也很難。 沒有軟件團隊可以列舉所有規則,這些規則將可靠地標識圖像中的對象。

這是AI技術(尤其是ML和深度學習)出現的時候。 借助AI,工程師無需為計算機指定有關如何決策和採取必要行動的規則。 取而代之的是,機器準備了特定領域的數據,供不斷改進的學習算法使用。

機器學習在軟件開發中的作用

機器學習有望改變軟件開發的基礎。 根據Google的Jeff Dean的說法,500行 TensorFlow 代碼已替換了Google翻譯中的500,000條代碼行。 這導致編程工作量減少了千倍,並且需要維護的代碼量減少了千倍。

已經部署並訓練了神經網絡來進行翻譯,該神經網絡替代了半百萬行的統計代碼。 可以對任何新數據重新訓練神經網絡,以升級翻譯器。 儘管訓練神經網絡可能會有些困難,但它解決解決大型代碼庫的管理和調試問題的能力不可忽視。

神經網絡可以結合現有模塊來創建新程序。 使用來自其他程序的執行跟踪來訓練網絡,以便單個網絡可以執行多個不同的任務,否則每個任務都需要一個 單獨的計算機程序.

機器學習將如何影響數據管理和基礎架構

機器學習的性能可能優於傳統的數據庫索引。 即使數據尚不存在,ML仍可以學習預測數據存儲。 這項AI技術的速度相當快,並且消耗的內存明顯更少。

毫無疑問,當前基於ML的工具並不涵蓋多維索引。 與重建傳統數據庫索引相比,重新培訓需要更長的時間。 但是,研究人員和數據科學家正在研究 多維學習索引,重新培訓性能,查詢優化以及其他相關問題。

機器學習還影響數據基礎架構的其他領域。 例如,數據工程師已經在將機器學習用於 Hadoop的 管理,可以更快地解決問題。 數據研究人員正在成功地使用機器學習來改善數據庫的性能。 ML幫助簡化影響行為的配置設置的管理。

這些ML優勢將要求數據工程師和數據庫管理員以技能來學習和掌握該技術,從而進一步影響行業。

人工智能將改善軟件開發流程

即使圍繞AI進行軟件開發的明顯宣傳,該技術仍處於起步階段,要大規模使用它還需要很多年。 同樣,有些方面甚至可以通過常規軟件更好地管理。 這是AI和機器學習可以發揮作用的一些領域。

  • 快速創建MVP

傳統的計算機編碼需要開始項目前幾個月的需求收集,計劃和準備。 通過原型收集資金是另一個挑戰,需要一些重要資源。

使用ML,此週期縮短為幾行代碼,甚至簡化為簡單的拖放任務。 一個示例是通過使用預定義的自然語言庫或用戶友好的無代碼平台來創建聊天機器人。 使用諸如C和C ++之類的標準計算機編程語言,這樣的任務將花費大量時間。

  • 人工智能和項目管理
神經網絡可以結合現有模塊來創建新程序。 使用來自其他程序的執行跟踪來訓練網絡,以便單個網絡可以執行多個不同的任務,否則每個任務都需要單獨的計算機程序。

諸如交付時間,延遲,常見陷阱之類的數據以及其他數據可用於訓練基於AI的自動化系統,從而產生準確的估計值。 在這種情況下,深度學習是最佳選擇。

這裡,需要過去項目的詳細信息,例如錯誤,估計值和實際值,用戶評論等。 這將提供交貨時間表的估計值,並有助於概述初始合同中的義務。 隨著該計劃花費更多的時間衡量團隊的績效和挑戰,它了解了所有團隊成員的習慣,並可以提供個性化的工作時間表。

AI具有監視模式的獨特能力,這使基於AI的系統可以作為項目經理的有力助手。 根據一些研究,項目經理將其一半以上的時間用於管理任務。 AI機器人可以加緊處理較少的任務,從而允許 項目經理 專注於其他問題。

  • 自動調試

模式檢測可以深度識別和分類軟件中的不同錯誤類型。 由AI驅動的深度學習算法可以標記可識別的錯誤,加快調試過程,甚至學習如何解決每個錯誤。 經過必要的培訓後,系統可以採用類似於智能手機上的自動更正功能的方式自動更正許多錯誤。

人工智能將如何改變軟件測試

由AI驅動的單元測試工具可幫助開發人員減少flay測試用例並輕鬆維護單元測試。 AI將加快所有開發人員的耗時活動,例如手動編寫所有程序。 該技術還將比現有速度更快地幫助分析大量數據集。

Forrester研究報告表明,使用 軟件開發行業中的AI 在於錯誤檢測工具和自動測試。 AI可以對日誌文件進行排序,在節省時間的同時極大地提高了程序的準確性。 這將為質量保證(QA)工程師提供所需更改和升級的完整視圖。

QA流程涉及多個錯誤,即使經過仔細調試,許多錯誤仍未被發現。 AI可以在幾秒鐘內回答諸如如何,何時何地等問題。 測試人員使用此信息來決定是否必須更改編碼以防止和消除編程錯誤,或者應用某些其他技術。 因此,在這種情況下,AI可以進行持續的錯誤分析。

未被注意的錯誤是一個普遍的問題,會帶來極為不利的後果。 對數據管理的關注不足往往會導致許多被忽略的錯誤。 因此,這會導致客戶不滿意,從而對品牌的聲譽產生負面影響。 在這種情況下,機器學習方法提供了高度可靠的結果,並且減少了執行軟件測試所需的時間。

黑匣子效果

儘管基於AI的算法可提供出色的預測和自動化,但它們仍有一定的缺點。 這些算法的學習方法對外部編碼人員,測試人員和調試人員而言是不透明的。 為此,他們必須為其提供新的數據集並分析輸出。 這會導致非常有偏見和危險的結果。

除此之外,AI可以生成仿真並為基於使用率開發的軟件產品的成功提供最佳功能,並通過分析從產品評論中檢索到的客戶聲音來為其提供成功。

總結-AI與職業程序員

埃文斯數據公司進行了一次 550的調查 軟件開發人員,這表明這些專業人員擔心程序員會被人工智能所取代。

美國能源部橡樹嶺國家實驗室的研究人員報告說,到2040年,人工智能技術(例如自然語言處理和機器學習)將變得非常先進。 實際上,人工智能將能夠以比最好的人類程序員更快的速度編寫高度改進的軟件代碼。

但是,人工智能極不可能取代人類程序員。 要使AI能夠創建真正的,有價值的,高質量的代碼,而不是跨越多條代碼行,將花費大量的時間。 相反,人工智能將幫助開發人員確定和評估他們的選擇。 程序員將能夠決定如何優化AI無法理解的活動,而AI會依次幫助程序員,從而建立某種共生關係。

人工智能還將幫助開發人員進行戰略決策。 開發人員和行業專家必須花費大量時間來決定哪些產品和功能有價值,哪些沒有。 經過過軟件開發項目和業務因素培訓的AI系統可以評估現有應用程序的性能。 它還可以幫助業務領導者和軟件編程團隊確定關鍵,以最大程度地發揮影響並最大程度地降低風險。

總體而言,到目前為止,人工智能對軟件開發行業的影響是積極的,並將繼續保持下去,從而在很大程度上延長了該領域的生命週期。

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拉爾夫·拉納薩斯(Ralf Llanasas)

Ralf是一位博客作者和數字營銷專家。 他撰寫與移動營銷,電話評論和最新技術新聞有關的任何文章,並且他的著作可以在針對IT行業的一些出版物中找到。  
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