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現在，不少軟件開發人員正在使用人工智能技術幫助編寫和審查代碼、檢測錯誤、測試軟件，並優化開發項目。這幫助企業更有效地部署新軟件，並使新一代開發人員更輕鬆地學習編程。編程
這是調研機構德勤公司最近發佈的一份有關軟件開發採用人工智能技術的調查報告得出的結論。報告的做者David Schatsky和Sourabh Bumb描述了在過去的18個月中多家公司如何推出幾十我的工智能驅動的軟件開發工具。而且其市場正在增加。致力於軟件開發的人工智能初創企業在2019年得到了7.04億美圓的投資。機器學習
新工具能夠幫助軟件開發人員減小工做量，在編寫軟件時檢測錯誤，並自動執行許多確認軟件質量的測試。在當今愈來愈依賴開放源代碼的時代，這一點很重要，由於開放源代碼可能會帶來一些錯誤。工具
儘管有些人擔憂採用自動化技術可能會使編程人員失去工做，但調查報告的這兩位做者認爲不太可能。學習
Schatsky說：「在很大程度上，這些人工智能工具是在幫助和加強人類的能力，而不是取代他們。這些工具備助於使編碼和軟件開發民主化，使一些編程新手可以填補人才缺口，學習新技能。人工智能技術還能夠進行代碼審查，並提供質量保證。」開發工具
調研機構Forrester公司在2018年進行的一項研究發現，從事軟件開發的企業中，37%的企業正在使用由人工智能驅動的編碼工具。Tara、DeepCode、Kite、Functionize和Deep TabNine等許多公司提供自動化編程服務，而在2020年這一比例將會更高。測試
成功應用彷佛正在加快這一趨勢。Schatsky說：「除了節省成本和時間之外，許多采用這些人工智能工具的企業還改善了最終產品的質量。」優化
德勤公司的研究代表，人工智能能夠幫助緩解軟件開發人才長期短缺的現象。去年，軟件質量不良使美國企業損失了3190億美圓。人工智能的應用具備緩解這些挑戰的潛力。德勤公司的分析人員認爲人工智能能夠在軟件開發的許多階段提供幫助，其中包括：項目要求、編碼審查、錯誤檢測和解決，以及經過測試、部署和項目管理提供的更多幫助。編碼
IBM工程師從Watson項目中學到的人工智能開發經驗
IBM公司的傑出工程師Bill Higgins是IBM Watson開發人工智能任務團隊負責人，有着20年的軟件開發工做經驗。他最近發表了一篇有關人工智能對軟件開發的影響的研究報告。人工智能
Higgins說，「企業須要放棄以往開發軟件的模式。若是開發人員難以適應，那麼企業適應的難度將遠遠超出開發人員。事實證實，企業管理人員缺少人工智能方面的經驗也是一種優點。由於他必須經歷這一學習過程，所以對須要適應的開發人員有了更深入的理解和同情。」
他表示，爲了瞭解軟件開發中的人工智能，他研究了其餘人如何應用人工智能(提出問題)以及使用人工智能優於其餘替代方法(解決方案)的狀況。這對於理解可能發生的狀況並避免誤區很重要。
他說，自從在賓夕法尼亞州立大學得到計算機科學學位以來，學習人工智能這一過程是他感到最緊張、最困難的一次學習經歷。他說：「讓我從新思考從經驗中改進軟件系統實在是太困難了，而軟件系統只作開發人員讓它們作的事情。」
IBM公司開發了一種概念模型來幫助開發人員思考基於人工智能的轉型，稱之爲人工智能階梯(AI Ladder)。這個階梯有四個梯級：收集、組織、分析和注入。大多數企業擁有大量數據，這些數據一般是以孤立的IT工做或經過收購的形式組織起來的。例如一家企業可能有20個數據庫和3個數據倉庫，其中包含冗餘和不一致的客戶信息。其餘數據類型(如訂單、員工和產品信息)也是如此。Higgins說：「IBM公司使AI Ladder從概念上擺脫了困境。」
在注入階段，該公司致力於將訓練的機器學習模型集成到生產系統中，並設計反饋循環，以即可以從經驗中不斷改進模型。注入式人工智能的一個示例是Netflix推薦系統，該系統由複雜的機器學習模型提供支持。
IBM公司已肯定API、預先構建的機器學習模型和可選工具的組合，以封裝、收集、組織和分析用於常見機器學習域的人工智能階梯(AI Ladder)，例如天然語言理解、與虛擬代理的對話、視覺識別、語音和企業搜索等。
例如，Watson的天然語言理解變得豐富而複雜。機器學習如今擅長於理解語言的許多方面，其中包括概念、概念之間的關係以及情感內容。如今能夠經過完善的API和支持的SDK，向開發人員提供基於機器學習的天然語言處理的NLU服務和研發工具。
Higgins 說：「所以，即便開發人員沒有進行數據科學或機器學習方面的培訓，他們如今也能夠開始在應用程序中利用某些類型的人工智能。雖然這並無消除人工智能的學習曲線，但會使其變得更平緩。」
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原文發佈時間：2020-05-19
本文做者：HERO編譯
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