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人工智能如何增強軟件工程,你需要知道的一切

譯文
人工智能
通過這個指南,可以了解人工智能增強軟件工程領域的快速發展,以及它如何幫助開發人員更快地開發軟件。

譯者 | 李睿

審校 | 重樓

人工智能增強軟件工程是人工智能與軟件工程相結合的概念領域。將人工智能與傳統的軟件工程方法相結合還改變了軟件開發和創建的方式。

傳統的軟件開發都是開發人員人工編碼。人們必須認真思考,如果創造出具有持久影響力的軟件。因此,通過使用機器學習和數據分析等人工智能方法,人工智能增強軟件工程可以增強其中一些開發活動。

本文將深入探討人工智能增強的軟件工程。

人工智能軟件開發中哪些好處?

以下將探討人工智能在軟件開發中的好處:

  • 更少的錯誤:人工智能檢測代碼中的錯誤就像在整個執行過程中為每一行代碼提供安全證明一樣。
  • 解決問題:軟件開發中的人工智能可以解決開發人員難以發現的復雜問題還幫助開發人員對問題進行原始修復。
  • 成本效益:雖然人工智能增強的軟件工程在一開始時需要投資,但隨著時間的推移,它將減少處理時間和錯誤數量
  • 學習和改進:人工智能在其記憶中跟蹤問題的解決方案,并從錯誤中吸取教訓。這種逐漸的改進使未來的進步更加理想。
  • 用戶友好的界面:軟件最重要的部分之一是界面。它熟悉用戶如何使用技術。因此,它可以簡單地創建這個接口,簡化了用戶使用軟件的難度

以下了解人工智能增強軟件工程中的各種組成部分。

人工智能增強軟件工程由什么組成?

人工智能軟件開發服務包括軟件開發不同階段的人工智能。它的每個組成部分都提高了測試過程的效率。

  • 自動代碼生成:人工智能具有自動創建代碼的能力還可以根據模式對不完整的軟件進行編碼。這為開發人員節省了大量時間。
  • 代碼審查和漏洞檢測:人工智能提供的這類輔助工具是預先集成的,用于發現錯誤或漏洞,提供使代碼更安全或更的方法。這會生成高質量的軟件。
  • 自然語言處理:通過自然語言處理,人們可以用自然語言與計算機對話。因此,開發人員處于掌握關鍵數據的位置。最重要的是,通過人工智能的自動化軟件工程,開發人員的就業機會增加了20%。
  • 預測分析:人工智能增強的軟件工程可以預測未來是否會出現風險、推遲工期或資源管理等問題。分析有助于更好地進行項目規劃和開發。
  • 版本控制和協作:支持人工智能的系統能夠將更改合并到代碼中,檢測錯誤,以及跟蹤代碼中的所有更改。這加強了團隊成員之間的協作,并促進了有效的溝通。
  • 自動化測試:使用人工智能工具進行測試,包括使用自動生成測試用例。這是與分析結果相結合的。它可以幫助開發人員對軟件的每個部分進行徹底的測試。

以上提供了這些元素,下面討論所采用的過程幫助開發人員順利地執行這個過程。

人工智能增強軟件工程的過程是什么?

以下將介紹使用人工智能增強軟件的步驟:

  • 規劃和收集需求:開發人員使用人工智能的幫助來查看軟件必須做些什么。此外,人工智能還有助于分析大量數據,以了解用戶的期望。
  • 設計軟件:隨著人工智能為開發人員提供了用戶所需的功能,它也有助于設計軟件或其功能。它還推薦了用戶友好的優秀設計。
  • 采用人工智能編碼:開發人員不會完全讓人工智能編碼。應用程序的源代碼仍然由開發人員編寫,但人工智能可以提出建議,甚至編寫未完成的代碼。因此,編碼過程也因此變得更快,開發人員也可以使用人工智能開發服務。
  • 測試和調試:當涉及到開發軟件測試時,人工智能增強的軟件工程也會起到補救作用。它可以識別代碼中的任何問題,并提出解決這些問題的方法。因此,可以使軟件運行順暢。
  • 發布和改進:用戶現在可以通過軟件分發訪問開發人員在人工智能的幫助下構建的軟件。此外,人工智能仍然在這些應用程序的后臺工作,以獲取數據,并根據需要進一步改進應用程序。
  • 用戶支持和分析:當用戶經常遇到問題時,人工智能也會提供幫助。它還通過觀察不滿意見或言論來了解趨勢。因此,隨著時間的推移,它可以幫助軟件開發人員使他們的產品對軟件更加友好。

這個過程現在并不像聽起來那么順利,也會面臨一些挑戰。然而,人工智能增強軟件工程的挑戰還在后面。所以,可以通過提前了解它們來避開一些問題。

人工智能增強軟件工程的挑戰有多大?

以下介紹人工智能在軟件開發中的挑戰。這將使軟件開發的過程更容易、更快捷。

  • 復雜性:將人工智能與軟件結合起來并不容易,因為兩者都具有復雜性。它們有許多元素,并且以復雜的模式工作,因此很難成功地將它們統一起來。
  • 倫理問題:人工智能應該公平合法。尊重隱私,避免對任何單一產品的偏見。此外,讓人工智能正確運作并將其引入這些標準也是專家們非常關心的問題。
  • 安全性:就像住宅必須有堅固的門鎖來阻止竊賊一樣,人工智能增強的軟件工程系統也應該有嚴密的安全性。這些信息可能會被黑客獲取并竊取或破壞這些信息。
  • 依賴性:雖然人工智能可能很有用,但它只會在出現問題時中止流程,直到解決問題。因此需要更深入地使用人工智能,但如果它停止運行,也需要緊急安排。
  • 缺乏專業知識:畢竟大多數人不是軟件和人工智能領域的專家。一直以來,很難找到能夠同時精通這兩方面的專家。這導致了技術人才的普遍缺乏,從而減緩了人工智能的發展。

然而,這種情況即將改變,因為預計到2025年,該行業的從業人員將超過9700萬人。

結語

人工智能增強的軟件工程將變得更加強大,因為它提供了一種有效的方式來及時交付軟件。不僅如此,它還可以促進編碼的自動化,減少軟件開發的周期。因此,它保證了開發人員具有超越競爭對手的優勢。對于那些正在為軟件尋求人工智能增強服務的人來說,需要了解如何使用人工智能并將其開發更加專業。

原文標題:AI Augmented Software Engineering: All You Need to Know,作者:Batista Dave



責任編輯:華軒 來源: 51CTO
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