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[导读] (文章来源:教育新闻网) 虽然我们不是在谈论AI独立编写代码行(尽管将来不可避免地会成为现实),但AI在协助开发人员团队开发尖端软件方面扮演着更加重要的角色,尤其是在面对短缺的情况下。有

(文章来源:教育新闻网)

虽然我们不是在谈论AI独立编写代码行(尽管将来不可避免地会成为现实),但AI在协助开发人员团队开发尖端软件方面扮演着更加重要的角色,尤其是在面对短缺的情况下。有才华的软件开发人员。

IT软件质量协会(CISQ)报告称,由于2018年软件质量差,美国组织损失了3190亿美元。此外,还有更多的项目迟到或超出预算,最终导致项目的取消和放弃。造成金钱和生产力损失。据德勤(Deloitte)称,人工智能可以帮助扭转局面,其自动化开发工具能够弥合对个性化软件需求的增长与缺乏提供程序的人才之间的鸿沟。

说起TechHQ,德勤大卫Schatsky说,AI-动力工具进行补充的软件开发供应链和需求链的两端。

“在供应方面,大型代码库,改进的机器学习(ML)和自然语言处理算法使构建更好的工具成为可能。在需求方面,软件开发人员长期短缺,并且在提高软件质量方面面临一系列挑战。这些工具可以帮助减轻这两种情况。”AI技术通过在开发的早期阶段检测代码中的错误和错误来实现此目标,从而大大节省了生产时间和成本。这要归功于高级ML和自然语言处理功能,该功能可以分析源代码以尽早发现缺陷。

新的软件开发工具提供了有关在开发人员键入内容时完成代码行的建议,从而将开发人员需要键入的击键次数减少了50%,类似于预测性文本。

其他工具也可以自动创建质量保证所需的测试,提供额外的安全层以及调试可能潜在导致更大缺陷的任何生产线。例如,视频游戏公司Ubisoft指出,有70%的错误是在测试前通过机器学习检测到的。正如Schatsky所指出的,由于有了开源代码存储库,所有这一切都变得可能了。2018年的前一份报告发现,在1100多种商业应用程序中,有96%使用了开源组件。

任何公司规模的任何开发人员都可以使用的开源软件数量巨大,并且还在不断增长。可以将AI和机器学习应用于这些扩展库,从而可以分析源代码和有关软件开发的其他数据,例如项目进度记录,延迟,应用程序缺陷及其修复程序。
     

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