教育新闻网软件工程的人为驱动方面意味着编写基于规则的代码，这些代码能够解决应用逻辑的确定性问题。但是由于AI的增长，编程将永远发生变化。
它不再围绕if-else循环传播，而是谈论选择正确的数据来解决给定问题而无需任何人工干预。这是解决问题，使用工具甚至是程序员的思维方式的一次革命。
在软件开发中如何使用AI?
人工智能是串联运行的各个技术的应用，允许计算机执行通常由人类保留的动作。人工智能对每个行业的影响都是显而易见的，但是当谈到软件开发时，故事就处于另一个层次。
软件开发有多个领域，以下仅介绍其中几个部分，以及AI对它们的影响。
自动调试
模式检测可以越来越深入地识别和分类错误类型。深度学习算法可以标记已知错误并加快调试过程。它可以遮盖编码器，甚至可以学习如何修复每个编码器。培训后，机器将能够自动发现并纠正大量错误，以类似的方式，在智能手机上进行自动纠正。唯一的问题是校正用户可能会遇到的相同烦人的效果，尤其是在没有校正要求的情况下。
智能助手
大多数现代编程环境都集成了帮助，例如建议的自动完成或其他类型的交互式文档。基于AI的助手由于智能地加快了开发过程，因此日益受到欢迎。它甚至可以帮助新手比反复试验方法更快地了解环境。基于AI的工具可以扮演培训者的角色，并提出建议，提供代码示例并防止诸如闭合括号之类的简单编码错误。一个很好的例子是为Python开发的助手Kite。
自动生成代码
从头开始编码非常耗时且费力。为了解决金钱和时间限制的问题，研究人员构建了可以预先编写代码的程序。但是这些解决方案含糊不清。在这种情况下，基于AI的程序就会出现。人工智能将大大减少工作量。一旦掌握了基本模式，不仅完成了代码完成，AI系统还可以通过将一些预定义的模块(如乐高积木)放在一起来生成程序。将来，人工智能将取代一些初级程序员的任务，这是实现自编程机器的第一步。
智能测试
在整个开发周期中，测试是高质量软件产品的关键要素。软件测试的一个挑战就是创建最可能的情况以及可能影响程序性能的情况的完整列表。基于AI的工具可以通过查看过去的日志并自动生成要在系统中运行的测试用例列表来执行此操作。它甚至可以预测测试结果，甚至无需执行实际测试。它只关注解决方案，从而节省了大量时间。
设计策略
通常，开发人员会花费大量时间来确定要添加到产品中的功能。尽管通常会就软件产品开发一次这样的话题进行辩论，但仍需要通过适当的计划来设计核心。在过去的开发项目和业务因素上受过训练的基于AI的解决方案可以分析现有软件，并找到满足客户和工程师所有要求的解决方案。它可以根据解决方案的用户使用率或检查从评论中检索到的客户的声音，为解决方案的成功生成最佳功能的层次结构。
