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现在，不少软件开发人员正在使用人工智能技术帮助编写和审查代码、检测错误、测试软件，并优化开发项目。这帮助企业更有效地部署新软件，并使新一代开发人员更轻松地学习编程。编程
这是调研机构德勤公司最近发布的一份有关软件开发采用人工智能技术的调查报告得出的结论。报告的做者David Schatsky和Sourabh Bumb描述了在过去的18个月中多家公司如何推出几十我的工智能驱动的软件开发工具。而且其市场正在增加。致力于软件开发的人工智能初创企业在2019年得到了7.04亿美圆的投资。机器学习
新工具能够帮助软件开发人员减小工做量，在编写软件时检测错误，并自动执行许多确认软件质量的测试。在当今愈来愈依赖开放源代码的时代，这一点很重要，由于开放源代码可能会带来一些错误。工具
尽管有些人担忧采用自动化技术可能会使编程人员失去工做，但调查报告的这两位做者认为不太可能。学习
Schatsky说：“在很大程度上，这些人工智能工具是在帮助和加强人类的能力，而不是取代他们。这些工具备助于使编码和软件开发民主化，使一些编程新手可以填补人才缺口，学习新技能。人工智能技术还能够进行代码审查，并提供质量保证。”开发工具
调研机构Forrester公司在2018年进行的一项研究发现，从事软件开发的企业中，37%的企业正在使用由人工智能驱动的编码工具。Tara、DeepCode、Kite、Functionize和Deep TabNine等许多公司提供自动化编程服务，而在2020年这一比例将会更高。测试
成功应用彷佛正在加快这一趋势。Schatsky说：“除了节省成本和时间之外，许多采用这些人工智能工具的企业还改善了最终产品的质量。”优化
德勤公司的研究代表，人工智能能够帮助缓解软件开发人才长期短缺的现象。去年，软件质量不良使美国企业损失了3190亿美圆。人工智能的应用具备缓解这些挑战的潜力。德勤公司的分析人员认为人工智能能够在软件开发的许多阶段提供帮助，其中包括：项目要求、编码审查、错误检测和解决，以及经过测试、部署和项目管理提供的更多帮助。编码
IBM工程师从Watson项目中学到的人工智能开发经验
IBM公司的杰出工程师Bill Higgins是IBM Watson开发人工智能任务团队负责人，有着20年的软件开发工做经验。他最近发表了一篇有关人工智能对软件开发的影响的研究报告。人工智能
Higgins说，“企业须要放弃以往开发软件的模式。若是开发人员难以适应，那么企业适应的难度将远远超出开发人员。事实证实，企业管理人员缺少人工智能方面的经验也是一种优点。由于他必须经历这一学习过程，所以对须要适应的开发人员有了更深入的理解和同情。”
他表示，为了了解软件开发中的人工智能，他研究了其余人如何应用人工智能(提出问题)以及使用人工智能优于其余替代方法(解决方案)的状况。这对于理解可能发生的状况并避免误区很重要。
他说，自从在宾夕法尼亚州立大学得到计算机科学学位以来，学习人工智能这一过程是他感到最紧张、最困难的一次学习经历。他说：“让我从新思考从经验中改进软件系统实在是太困难了，而软件系统只作开发人员让它们作的事情。”
IBM公司开发了一种概念模型来帮助开发人员思考基于人工智能的转型，称之为人工智能阶梯(AI Ladder)。这个阶梯有四个梯级：收集、组织、分析和注入。大多数企业拥有大量数据，这些数据一般是以孤立的IT工做或经过收购的形式组织起来的。例如一家企业可能有20个数据库和3个数据仓库，其中包含冗余和不一致的客户信息。其余数据类型(如订单、员工和产品信息)也是如此。Higgins说：“IBM公司使AI Ladder从概念上摆脱了困境。”
在注入阶段，该公司致力于将训练的机器学习模型集成到生产系统中，并设计反馈循环，以即可以从经验中不断改进模型。注入式人工智能的一个示例是Netflix推荐系统，该系统由复杂的机器学习模型提供支持。
IBM公司已肯定API、预先构建的机器学习模型和可选工具的组合，以封装、收集、组织和分析用于常见机器学习域的人工智能阶梯(AI Ladder)，例如天然语言理解、与虚拟代理的对话、视觉识别、语音和企业搜索等。
例如，Watson的天然语言理解变得丰富而复杂。机器学习如今擅长于理解语言的许多方面，其中包括概念、概念之间的关系以及情感内容。如今能够经过完善的API和支持的SDK，向开发人员提供基于机器学习的天然语言处理的NLU服务和研发工具。
Higgins 说：“所以，即便开发人员没有进行数据科学或机器学习方面的培训，他们如今也能够开始在应用程序中利用某些类型的人工智能。虽然这并无消除人工智能的学习曲线，但会使其变得更平缓。”
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原文发布时间：2020-05-19
本文做者：HERO编译
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