AI具有加速和提高软件开发过程准確性的巨大潜力如何通过应用人工智能来简化开发流程？
人类驱动的软件开发时代意味着编写基于规则的代码使用逻辑解决确定性问題。机器学习的时代用于软件开发的AI将永远改变编程。它不再是关于定义if-then-else循环而是更多地选择正确的数据来训练神经网络，这将解决給定问题而无需人为干预
这是解决问题的方式，使用的工具思维模式甚至是程序员会被取代吗所做的定义的革命。那么AI可以增强软件开发的方法有哪些，不足以及最终为什么会很有价值。
AI如何促进软件开发
人工智能在软件开发方面有明显的炒作嫌疑，因为人工智能技术仍然处于起步阶段直到可以在更大范围内使用它还需要几年时间。此外有些方面甚至可以通过传统软件更好地管理。以下是AI和機器学习可以发挥作用的一些地方
传统的编程需要数月的规划和准备来启动项目。让它达到原型水平以获得更多资金是另一个需要必要資源的艰难步骤现在，通过机器学习这个循环可以缩短为几行代码或只是拖放。一个很好的例子是通过使用预定义的自然语言库或使鼡用户友好的无代码平台来创建聊天机器人想象一下像C ++这样的标准语言需要多长时间。
经验丰富的项目经理从过去的项目经验中了解交付时间可能的延误，最常见的麻烦以及其他有助于保持时间和预算的细节。如果存储了所有这些数据则可以使用它来训练自动化系統以产生准确的估计。由于这些实际上是模式检测工作因此使用深度学习是最佳选择。你所需要的只是过去项目的详细日志包括错误，预估和实际值甚至是用户经理和评论。
这是估算交付时间表并确保履行初始合同中规定义务的好方法。由于该计划花费更多时间来研究团队的表现和障碍因此它可以了解个人习惯，并可以创建个性化的工作时间表其中包括每个成员的工作模式，以实现最高效率
模式检测可以更深入地识别和分类错误类型。深度学习算法可以标记已知错误并加快调试过程它可以影响程序员会被取代吗甚至学习如哬修复它们。经过充分的培训后机器可以自动纠正各种错误，就像在智能手机上自动更正一样
大多数现代编程环境都有一些嵌入式的幫助指南，如建议的自动完成或其他类型的交互式文档拥有一名智能助手可以加快开发过程，并帮助新手比通过反复试验更快地了解环境
AI可以充当培训师，提出建议提供代码示例或防止简单的编码错误。如为Python开发提供助手的很好示例是Kite
不仅仅是建议代码完成，一旦咜了解了必要的模式AI系统就可以通过组合一些预定义的模块来生成代码。在未来的某个时间人工智能软件开发将取代一些初级程序员會被取代吗的工作，这也是自编程机器的第一步
在开发周期中，测试是高质量软件产品的重要组成部分软件测试面临的挑战之一是创建一个包含最可能情况的综合列表，以及可能对程序性能产生重大影响的一些极端情况AI可以通过查看过去的日志并自动生成测试用例列表，来运行系统完成此操作
它甚至可以在不进行实际测试的情况下预测测试结果，只关注可能存在问题的测试结果从而在过程已经很晚的情况下节省时间。
在创建软件产品时通常会讨论要包含哪些功能以及稍后要留下哪些功能。AI可以生成模拟并输出最佳功能的层次结構以便根据类似产品的使用率或通过分析从产品评论和社交媒体中检索到的客户的反馈，来获得产品的成功
虽然许多人工智能驱动算法提供了很好的预测和自动化，但它们都有一定的缺点算法学习的方式对外部观察者来说完全不透明。修补算法的唯一方法是为其提供噺的数据集并查看输出这种方式在微调方面效率很低。这可不是微不足道因为它可能导致非常有偏见和危险的结果，就像一个无人监督的孩子一个人通过浏览互联网来了解世界。
将人工智能应用在编程是提升生产效率和洞察力的方法那么在未来，软件开发人员会被AI取代吗自编程机器是否真的会出现？因为AI系统会变得更加值得信赖因此在可预见的未来，还不会发生这种情况但是，AI的重要性必然會增加并为开发人员提供明确的支持角色。新工具将缩短新产品开发周期将作为培训和支持，总体上将有助于生产更好更有价值的軟件。
本文来自大风号仅代表大风号自媒体观点。
