由 dawei 自成立以来，人工智能一直在颠覆不同的领域和行业。
软件开发也不例外，因为此复杂过程的许多部分都可以从引入这一新兴而强大的技术中受益匪浅。在大数据和云计算的支持下，人工智能影响了软件开发生命周期的各个部分，从概念化一直到部署和维护。
谷歌专家设法教机器学习软件来创建机器学习软件这一事实，可以最好地说明AI在这一领域的潜力。
简而言之，可以预期人工智能及其子集将加速软件开发，并使之更容易，更可靠。
收集数据和需求
这是软件开发生命周期的阶段之一，在该阶段中，仍然必须进行人工干预。
目前，SDLC的初始阶段以以下方式运行：软件业务分析师和业务主管讨论软件，并提出所有要求和功能。之后，程序员编写与这些要求相对应的代码。
但是，借助自然语言处理(NLP)和机器学习，开发人员的任务是收集并准备特定领域的数据，并将其提供给机器学习算法。
这种新方法不仅将自动化和简化流程，而且会导致模型不断受到训练和改进。这样的机器学习模型能够识别对用户重要的软件功能。
尽管敏捷开发大大加快了传统软件开发的生命周期，但所有组件(包括功能，功能和集成)都必须手动管理和更新。不用说，由于系统的复杂性，这通常会导致许多错误和不一致。
借助机器学习模型，一切都将实现自动化，这将消除人为错误。
这就是为什么从敏捷到AI开发的这种转变要比从瀑布到敏捷的发展更加引人注目的原因。
这种新方法的一些好处是：
易于管理
轻松实施到硬件中
无停机时间
新开发者可以更快地学习
比任何人类编码器更有效。
最近的调查证实了所有这些观点，因为54%的高管表示，他们在业务中实施的AI解决方案有助于他们提高生产力。
传统方法的现代化
尽管如此，上述先进技术仍无法完全摆脱传统方法的困扰。实际上，此过程的某些基本组件，包括数据管理和前端接口，将必须由传统软件处理。
但是，即使是传统的SDLC技术也将通过机器学习得到推动。
快速原型制作
在构建软件时，速度起着重要作用。您的产品投放市场的速度越快，它就会越早开始为您带来转化和收入。
因此，优化流程的每个步骤很重要。考虑到将业务思想和需求投入最终产品需要数年的时间，因此机器学习可以将花在原型设计上的时间减少到几个月甚至几天的事实是一个巨大的进步。
例如，这项先进的技术将使公司能够从低分辨率的草图中构建高科技的原型，而Airbnb一直在使用这种原型。
使用智能编程助手
这些AI驱动的算法可以帮助开发人员编写代码。
也就是说，由于这是一个耗时的过程，因此具有诸如智能代码自动完成建议之类的功能非常有用。
多亏了Kite，这是一款由AI驱动的代码自动完成工具，开发人员可以依靠某些东西来弥补这一不足。该工具的最新功能还能够生成Python中由“令牌”组成的整个句子的等效项。也称为“智能代码段”，此功能不需要任何人工手动定义句子-它会选择每个特定开发人员的编码样式并进行调整。
但是，例如，对于那些尝试开发Java后端的人来说呢?Codota通过处理和分析数百万个Java程序来完成代码行，从而使开发人员可以更快地编写代码，并减少错误。
利用自动分析和错误处理
同样，寻找错误和错误是编程助手在开发阶段执行的工作，并且会自动标记这些异常。
但是，部署后，机器学习可用于分析系统日志并允许快速而有效的错误标记。
但这还不是全部。预计将来会在发生错误时使软件本身进行动态更改，而无需任何人工干预。
自动化代码重构
可伸缩性和定期维护对于任何软件的成功和使用寿命至关重要，而这些都需要干净的代码。
问题是许多公司都在升级其技术，这意味着必须进行重构。轻描淡写地说此程序具有挑战性。
同样，机器学习可以通过分析和优化代码来节省一天的时间，从而提高其可解释性和性能。
允许准确估算
进行软件开发时，最重要的因素之一是计划预算和截止日期。
不幸的是，由于通常会采用最佳布局的方案，因此可以使用人工智能来提供更精确的估计和预测。它需要大量的专业知识并了解每个项目的实质，并且要熟悉实施团队才能使这些估计值可靠。
机器学习可以使用以前项目中的数据(包括客户反馈，功能定义，估计和最终结果)来计算构建新产品将花费多长时间以及其成本是多少。
实施战略决策
弄清楚哪些产品和功能需要归零，哪些不值得投入时间和精力，这可能是具有挑战性的。
借助人工智能和大数据，可以考虑业务因素和过去的发展并评估现有产品的性能。
这种智能的解决方案可以帮助企业家和开发团队找出如何通过适当的努力将风险最小化和利润最大化。
人工智能对软件开发产生深远影响。无论您是选择完全基于机器学习模型的方法，还是坚持传统的SDLC敏捷方法进行机器学习的改头换面，都可以期望提高生产率，削减成本，加快整个开发过程并创建更成功，更易于扩展的产品。