人工智能将如何影响软件开发行业?AI替代不了有创造力的工作者

作者: 野草园 2018-02-06 14:56:43

 人工智能行业永远不会满足那些有创造性的软件开发者的要求。这项技术是为了帮助我们做出比传统工作模式下开发的软件更加健壮安全,而不是完全替代人来开发软件。

人工智能将如何影响软件开发行业?AI替代不了有创造力的工作者

根据一项对350多名人工智能研究人员的调查,在45年内,机器在所有任务上都有50%的可能性超过人类。另外还估计,在以下方面,机器将比我们更好:

  • 翻译语言(2024年之前)

  • 撰写论文(2026年之前)

  • 驾驶机动车(至迟于2027)。

  • 写一本畅销书(2049前)。

  • 自动化所有人类工作(下一个120年)

“AI器人”不再是一个时髦的词了,对许多企业来说这已经是见怪不怪了。机器人和人工智能将在未来几年接管世界,专家们正日以继夜地为实现这一目标而努力。

移动应用已经改变了我们处理技术的方式。物联网也已经进入到了我们的家庭,像关灯这样的任务可以通过应用程序远程来处理。然而,人工智能(AI)将跨越下一步,这些技术正在变得更快,更容易为世界各地的用户所接受。

软件已经成为人类社会的基础性设施。无论是Snapchat提供的所有增强虚拟现实产品,还是亚马逊的无人机送快递,都是依赖于各自的软件系统。Forrester研究公司对25个应用程序开发和交付团队进行了调查,受访者肯定人工智能将改善自动化测试软件、敏捷测试自动化、开发以及机器人在软件帮助下的工作方式。这些机器人可以比任何人想象的更快地成为软件专家,加快日常任务和提高生产力。

帮助开发人员

人工智能的颠覆性技术有可能使开发人员变得更聪明。机器学习将改善我们处理日常任务的方式。反而不断的从日常工作中获得数据,可以增强人工智能。即使有了敏捷和DevOps计划,将一个想法转化为代码对许多开发人员来说也是一个很大的障碍。AI可以通专家系统建议改进代码质量以及如何将它们应用到软件开发生命周期(SDLC)来解决这个问题。AI还可以在任何软件模型中实现更强的文本识别。开发人员将能够从这种敏锐的认知中获得更强大的代码。

自动化已经把测试变成了一个更容易的过程;现在AI将使测试变得更容易。DevOps团队必须花费大量的时间来找出为什么某些事情不起作用的原因,以及如何使事情正常工作。AI将帮助开发人员查找数据,即处理该数据的人员,并将提供过去的开发生命周期供参考。这种智能过程可以产生缺陷和以前的错误阶段,因此可以对当前的项目进行改进。

更加强健的应用程序

我们的移动电话、平板电脑和台式机正在使用新一代技术,应用程序可以代表您说话、听到、感知和思考。使用这些应用程序的厂商正在增长,因为企业希望将这种技术结合起来,以获得更多的收入。人工智能解决方案和平台将在未来几年内大受欢迎。我们已经在一定程度上通过Siri和 Cortana体验了这项技术,下一步将使这些技术对客户更加智能化。

JavaScript、Ruby和Python等传统编程语言提供了模板业务策略和***实践的选项。基于规则的学习可以使这些策略更智能地实现,而这些策略并不局限于单个问题。专家顾问可以从这方面受益,因为通过传统语言编写编码策略是一项高成本的任务。

较初级的AI已经在软件开发业界存在了相当长的时间,但它需要开发者的干预才能成为现实。AI将使应用程序能够自主学习并对场景做出反应。人工智能的更强大版本考虑到了学习,并实现了更智能的适应。通过这种颠覆性的技术进行深入的学习和修正是开发人员最兴奋的事情。然而,没有人能准确预测在一个无人监督的学习环境中,深度学习应用的未来。

展望前景

机器学习和智能适配技术将使开发人员对他们最热衷的领域有一个新的思维方式。培养这种心态是一种挑战,也是一种天赋。受制于我们所知道的算法传统的开发模型要求我们以线性的方式进展。机器学习算法不允许你用传统的方式思考。在许多方面,例如Stack Overflow、GitHub,通过开发社区的集体智慧,软件工程师获得了巨大的影响力。开发人员可以专注于业务目标,理解业务策略,并从积极的心态看待SDLC。因此而创建的软件对不同的情况和范围具有高度的响应性。

人工智能可以自创软件?

根据你的需求让人工智能设备自动创建程序这还是很遥远的事情。计算机还不成熟,无法自行生成完整成熟的代码和构建现成的软件。这是一件应该让开发者对他们的工作有信心的事情。这个行业永远不会替代有创造力的开发者。人工智能技术是为了帮助我们创造出比传统环境下更健壮安全的软件。然而,我们将发现QA和开发工作的性质发生了重大变化。

许多开发人员认为,测试是整个软件交付生命周期中最重要的阶段。实际上,您不应该让任何人告诉您,自动化的起点是手动测试用例。在数字加速的时代,生产***的质量是至关重要的。公司将实施人工智能的实践,以提高测试自动化和实现高质量。

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