软件开拓职员依赖确定性而发达发展。
如果您向程序供应一组输入，您将始终得到相同的输出。
在软件历史的大部分韶光里，软件完备建立在确定性逻辑的根本上。

我们乃至有一个术语：自上而下的编程。
所有算法都遵照一条路径，其分支也基于预期的逻辑。
当我们调试代码时，我们会一遍又一各处沿着相同的路径运行，找到行为偏离预期的地方，并使其回到正轨。

确定性和确定性逻辑适用于许多软件。
但现实天下并非如此。
比较之下，AI是概任性的。
答案从来都不准确。
相反，AI利用模型来预测行为，然后天生该行为。

大概描述这一点的最佳办法是传统软件与AI的更新办法。
传统软件会得到更新和补丁。
AI可以学习、自行进化、理解并接管用户反馈，无需人工干预。
这使得传统软件更加精

通过将AI运用到软件工程中，我们可以两全其美：既精确又灵巧的软件。
本文将磋商这次合并，以及它对开拓职员和工程师以及他们的作品的用户意味着什么。

一、AI与软件工程的领悟

如今，开拓职员有机会利用AI作为其编码过程的一部分。
新的AI工具可帮助创建代码、查找缺点、设置测试套件以及天生测试和示例数据。
在某些方面，AI可以帮助提高开拓职员的事情效率，减少重复性任务所花费的韶光，创造毛病，并帮助履历不敷的开拓职员像履历丰富的开拓职员一样编写代码。

但也有一个缺陷：AI是出了名的不可靠。
您须要能够检讨其事情。
AI目前的事情具有明显的信心，纵然结果禁绝确，也使其结果看起来精确。
因此，如果您不具备与您哀求其处理的主题干系的技能、知识和履历，您将无法判断它何时出错。

也便是说，AI可以为开拓、掩护和测试代码的过程供应巨大帮助。
虽然并非所有事情都会受益，但在这个过程中的某些时候，AI可以参与并减少所需事情量数小时乃至数天。

但这不仅仅与天生代码有关。
这也与天生的代码有关。
AI和软件工程的领悟将使开拓职员能够创建更加智能、以用户为中央的运用程序，并且软件用户的体验将比传统的手工编码运用程序更加灵巧和动态。

随着韶光的推移，我们将看到一些运用程序基于实时用户反馈而动态发展，而一些软件乃至可以在用户碰着缺点和不兼容性之前先行办理它们。
它永久不会是完美的，但它肯定有助于使软件变得更好。

二、日常软件任务中的AI：真正的好处是什么？

这统统听起来不错，对吧？但让我们归根结底：软件工程中的AI到底是什么，可以让开发职员有额外的韶光看《神秘博士》、和狗玩耍，或者：睡觉？让我们看看我们想到的五个领域。

1. 重复性任务的自动化

有大量非常呆板、平凡的任务须要开拓职员的技能，但一点也不有趣。
一个例子是帮助编写重复的代码块。

编码员长期以来都能够设置他们的 IDE 来填写代码块，就彷佛它们是宏一样，但AI可以学习代码块的模式和意图，并帮助利用程序员或组织的风格天生它们，而无需预先准备。
– 对它们进行编程。
它可能会建议：“我以前见过你写过这样的代码。
你想让我为你构建它吗？”。

是的，这可以帮助开拓职员专注于更具创造性的事情，但它也可以在代码之间引入同等性，而不须要开拓职员考试测验将代码适应限定性模式。

2. 预测剖析和提高软件可靠性

这是AI可以根据模式和趋势预测代码行为的地方。
AI工具可用于预测系统过载，预测用户行为，可能优化用户体验，并对须要改进的领域进行预先掩护。
另一个巨大的好处是随着运行平台的变革和更新而更新代码以知足最低哀求。

除了节省编程韶光之外，该软件险些完备可以自行变得更加可靠和有弹性。

3. 加快开拓/测试周期

代码总是须要测试。
范例的循环包括一些编码、一些测试、一些修复……冲洗、洗濯、重复。
然而，由于AI可能能够预测软件行为，因此它们乃至可以在测试开始之前标记缺点。

开拓环境长期以来能够标记语法和类型转换缺点，这涉及措辞构造的知识。
但是，如果开拓环境可以开始标记逻辑缺点，这可能会大大加快代码交付速率并减少给定项目所需的修复阶段的数量。

4. 降落软件掩护本钱

大多数软件项目一旦完成，就须要近乎持续的掩护水平，以跟上创造的缺点、平台的变革和性能问题。
我编写了一款有助于促进非营利捐赠的软件，我至少花费了80%的韶光来响运用户要求或添加新功能，而只是根据支付网关不断变革的哀求重写代码。
如果我可以减少任何吃力不谄媚且繁琐的掩护事情，就可以为用户供应更多的代价。

5. 保持人的成分

只管在开拓环境中添加了AI，但所有迹象都表明，在可预见的未来，程序员——真正的人类程序员——将创建大多数软件。

减少韶光和乏味当然可以帮助开拓职员保持敏锐，但AI还可以监控团队的整体绩效，如果团队成员被过度利用、过度劳累或走向倦怠，则向经理供应关照。
它还可以帮助重新分配团队任务，使每个成员都能发挥自己的上风，并帮助进行方案和资源分配。

三、AI在软件工程中的寻衅和局限性

随着技能繁芜性的增加，也存在一些问题。
在本节中，我将谈论三个值得关注的领域。

1. 增加了繁芜性和掩护寻衅

这是我对软件工程中的AI最大的担忧：随着我们在越来越多的代码中利用AI，我们对其事情事理的理解会越来越少。
如果您曾经从其他人那里继续过一个项目，特殊是当该组织或开拓职员无法供应咨询时，您就会明白我的意思。

AI天生的内容将比您和您的团队编写的代码更像是一个黑匣子，而且风险在于，一旦天生，人类将很难掩护。
不要陷入期望AI掩护自己的软件的陷阱。
当AI的代码涌现问题时，你和你的团队就须要找出问题所在并进行修复。

2. 数据依赖

AI依赖大量数据来创建模型。
如果您不该用公共模型——例如，如果您正在研究公司独特的领域专业知识——可用于演习AI的总数据集可能不足。

此外，AI系统会在广泛的数据集上进行演习，但并非所有数据都达到您想要完成的事情所需的质量水平。

我不断提醒人们，将AI引入软件工程项目就像雇用一群有才华的暑期学生。
他们可能很聪明，速率很快，但他们会时时时地丢球，他们离开后你就会有烂摊子须要清理。
虽然你的AI不会离开，但它会给你留下一些它无法办理的问题。

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