人工智能行業(yè)永遠(yuǎn)不會滿足那些有創(chuàng)造性的軟件開發(fā)者的要求。這項技術(shù)是為了幫助我們做出比傳統(tǒng)工作模式下開發(fā)的軟件更加健壯安全，而不是完全替代人來開發(fā)軟件。

根據(jù)一項對350多名人工智能研究人員的調(diào)查，在45年內(nèi)，機器在所有任務(wù)上都有50%的可能性超過人類。另外還估計，在以下方面，機器將比我們更好：
翻譯語言(2024年之前)
撰寫論文(2026年之前)
駕駛機動車(至遲于2027)。
寫一本暢銷書(2049前)。
自動化所有人類工作(下一個120年)
“AI器人”不再是一個時髦的詞了，對許多企業(yè)來說這已經(jīng)是見怪不怪了。機器人和人工智能將在未來幾年接管世界，專家們正日以繼夜地為實現(xiàn)這一目標(biāo)而努力。
移動應(yīng)用已經(jīng)改變了我們處理技術(shù)的方式。物聯(lián)網(wǎng)也已經(jīng)進(jìn)入到了我們的家庭，像關(guān)燈這樣的任務(wù)可以通過應(yīng)用程序遠(yuǎn)程來處理。然而，人工智能(AI)將跨越下一步，這些技術(shù)正在變得更快，更容易為世界各地的用戶所接受。
軟件已經(jīng)成為人類社會的基礎(chǔ)性設(shè)施。無論是Snapchat提供的所有增強虛擬現(xiàn)實產(chǎn)品，還是亞馬遜的無人機送快遞，都是依賴于各自的軟件系統(tǒng)。Forrester研究公司對25個應(yīng)用程序開發(fā)和交付團(tuán)隊進(jìn)行了調(diào)查，受訪者肯定人工智能將改善自動化測試軟件、敏捷測試自動化、開發(fā)以及機器人在軟件幫助下的工作方式。這些機器人可以比任何人想象的更快地成為軟件專家，加快日常任務(wù)和提高生產(chǎn)力。

幫助開發(fā)人員
人工智能的顛覆性技術(shù)有可能使開發(fā)人員變得更聰明。機器學(xué)習(xí)將改善我們處理日常任務(wù)的方式。反而不斷的從日常工作中獲得數(shù)據(jù)，可以增強人工智能。即使有了敏捷和DevOps計劃，將一個想法轉(zhuǎn)化為代碼對許多開發(fā)人員來說也是一個很大的障礙。AI可以通專家系統(tǒng)建議改進(jìn)代碼質(zhì)量以及如何將它們應(yīng)用到軟件開發(fā)生命周期(SDLC)來解決這個問題。AI還可以在任何軟件模型中實現(xiàn)更強的文本識別。開發(fā)人員將能夠從這種敏銳的認(rèn)知中獲得更強大的代碼。
自動化已經(jīng)把測試變成了一個更容易的過程；現(xiàn)在AI將使測試變得更容易。DevOps團(tuán)隊必須花費大量的時間來找出為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將幫助開發(fā)人員查找數(shù)據(jù)，即處理該數(shù)據(jù)的人員，并將提供過去的開發(fā)生命周期供參考。這種智能過程可以產(chǎn)生缺陷和以前的錯誤階段，因此可以對當(dāng)前的項目進(jìn)行改進(jìn)。
更加強健的應(yīng)用程序
我們的移動電話、平板電腦和臺式機正在使用新一代技術(shù)，應(yīng)用程序可以代表您說話、聽到、感知和思考。使用這些應(yīng)用程序的廠商正在增長，因為企業(yè)希望將這種技術(shù)結(jié)合起來，以獲得更多的收入。人工智能解決方案和平臺將在未來幾年內(nèi)大受歡迎。我們已經(jīng)在一定程度上通過Siri和 Cortana體驗了這項技術(shù)，下一步將使這些技術(shù)對客戶更加智能化。
JavaScript、Ruby和Python等傳統(tǒng)編程語言提供了模板業(yè)務(wù)策略和最佳實踐的選項。基于規(guī)則的學(xué)習(xí)可以使這些策略更智能地實現(xiàn)，而這些策略并不局限于單個問題。專家顧問可以從這方面受益，因為通過傳統(tǒng)語言編寫編碼策略是一項高成本的任務(wù)。
較初級的AI已經(jīng)在軟件開發(fā)業(yè)界存在了相當(dāng)長的時間，但它需要開發(fā)者的干預(yù)才能成為現(xiàn)實。AI將使應(yīng)用程序能夠自主學(xué)習(xí)并對場景做出反應(yīng)。人工智能的更強大版本考慮到了學(xué)習(xí)，并實現(xiàn)了更智能的適應(yīng)。通過這種顛覆性的技術(shù)進(jìn)行深入的學(xué)習(xí)和修正是開發(fā)人員最興奮的事情。然而，沒有人能準(zhǔn)確預(yù)測在一個無人監(jiān)督的學(xué)習(xí)環(huán)境中，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的未。

展望前景
機器學(xué)習(xí)和智能適配技術(shù)將使開發(fā)人員對他們最熱衷的領(lǐng)域有一個新的思維方式。培養(yǎng)這種心態(tài)是一種挑戰(zhàn)，也是一種天賦。受制于我們所知道的算法傳統(tǒng)的開發(fā)模型要求我們以線性的方式進(jìn)展。機器學(xué)習(xí)算法不允許你用傳統(tǒng)的方式思考。在許多方面，例如Stack Overflow、GitHub，通過開發(fā)社區(qū)的集體智慧，軟件工程師獲得了巨大的影響力。開發(fā)人員可以專注于業(yè)務(wù)目標(biāo)，理解業(yè)務(wù)策略，并從積極的心態(tài)看待SDLC。因此而創(chuàng)建的軟件對不同的情況和范圍具有高度的響應(yīng)性。
人工智能可以自創(chuàng)軟件？
根據(jù)你的需求讓人工智能設(shè)備自動創(chuàng)建程序這還是很遙遠(yuǎn)的事情。計算機還不成熟，無法自行生成完整成熟的代碼和構(gòu)建現(xiàn)成的軟件。這是一件應(yīng)該讓開發(fā)者對他們的工作有信心的事情。這個行業(yè)永遠(yuǎn)不會替代有創(chuàng)造力的開發(fā)者。人工智能技術(shù)是為了幫助我們創(chuàng)造出比傳統(tǒng)環(huán)境下更健壯安全的軟件。然而，我們將發(fā)現(xiàn)QA和開發(fā)工作的性質(zhì)發(fā)生了重大變化。
許多開發(fā)人員認(rèn)為，測試是整個軟件交付生命周期中最重要的階段。實際上，您不應(yīng)該讓任何人告訴您，自動化的起點是手動測試用例。在數(shù)字加速的時代，生產(chǎn)最好的質(zhì)量是至關(guān)重要的。公司將實施人工智能的實踐，以提高測試自動化和實現(xiàn)高質(zhì)量。