用于软件工程的人工智能方法

引言

人工智能 (AI) 正在改变软件工程的实践方式，它通过自动化复杂流程、加快开发速度和提高软件质量来做到这一点。将 AI 应用于软件开发包含多个方面，包括测试、维护、项目管理和网络安全。机器学习、自然语言处理、进化计算、专家系统和深度学习是一些用于优化软件开发一个或多个阶段的技术。

人工智能如何改变软件工程？

人工智能正在以多种方式重塑软件工程。首先，AI 能够自动化一些通常由软件程序员执行的操作。例如，AI 可用于生成代码或查找现有代码中的错误。AI 还可以分析文档并提出建议。

自动化软件开发

借助人工智能，在自动化软件程序员执行的几乎所有工作中都取得了巨大进步。其中最有趣的一个是硬件，你可以自动化软件开发。例如，AI 驱动的系统可以生成满足一系列要求的代码。这被称为自动化编程，并且越来越受欢迎。

改进软件测试

软件测试正通过使用 AI 而发生变化。测试可以通过基于人工智能的算法进行自动化，这些算法能够查找和诊断错误，并优化测试情况。这种策略可以大大提高软件质量，并减少测试时间和成本。

改进软件维护

AI 也可以帮助进行软件维护。机器学习可以利用软件生成的大量数据，并就如何进行升级和改进提出建议。提高质量是这种方法的一个优势；它可以帮助软件开发人员跟上软件系统的最新发展。

智能系统赋能

它还能生成智能软件系统。这些系统能够从数据中学习，并学会适应条件的变化。例如，AI 聊天机器人可以从过去的对话中学习，从而随着时间的推移给出更好的回复。同样，推荐系统也可以通过改进推荐来学习用户行为。

提高软件安全性

AI 还可以提高软件安全性。例如，可以使用 AI 算法评估软件系统，并修复发现的安全漏洞。此外，它们还能够识别并避免一些潜在的风险。

解决人才短缺问题

最后，AI 可以帮助解决软件工程技能短缺的问题。基于 AI 的工具和系统可以提高软件开发人员的生产力、效率和有效性。这将帮助组织以更少的资源实现软件开发目标。

软件工程中的 AI 方法

使用 AI 的软件工程包括机器学习 (ML)、自然语言处理 (NLP)、进化计算、专家系统和深度学习。

机器学习 (ML)

它涉及训练算法，使这些算法能够从数据中学习，并基于数据进行预测或决策。监督学习、无监督学习和强化学习在 ML 中有不同的应用，它们在软件工程中也各有应用。

缺陷预测、工作量估算和代码审查机制是所谓的监督学习中的内容。例如，可以使用决策树或随机森林等方法进行软件缺陷预测。我们应用无监督学习进行异常检测和聚类，如 K-Means 聚类，以检测相似的代码模式或代码异味。自动化软件测试和优化基于强化学习，因为它们从之前的测试执行结果中学习。

自然语言处理（NLP）

NLP 可用于代码文档、错误报告分析和需求工程等任务，这些任务可以通过计算机处理人类语言 (NLP) 来完成。

由于代码摘要使用 NLP 技术来生成复杂代码库的摘要，因此可以帮助开发人员更容易地理解代码。GPT 等转换模型可以自动摘要代码片段。错误报告分析按严重程度和重复性对报告进行分类，从而消除问题跟踪中的重复。NLP 和 NER 在需求工程中用于从文本文档中提取需求，并从用户故事中识别主要功能性需求。

进化计算

软件工程任务已通过进化计算技术进行了优化，包括遗传算法 (GA) 和遗传编程 (GP)。

遗传算法用于在最短执行时间内优化测试用例以获得最大覆盖率。遗传编程可以通过生成进化的代码结构来帮助软件重构，这些结构在模块和可维护性方面建议更好的软件设计。

专家系统

专家系统构建的专用系统是知识库和推理引擎，旨在帮助软件工程中的决策制定。

基于规则的自动化代码审查代表专家系统，它通过一组规则约束源代码，然后提供改进源代码的建议。SonarQube 是一款依赖于静态分析工具（如专家规则）的安全漏洞检测工具。专家系统在软件质量保证中的应用包括使用软件系统评估预定义的指标，并提供与过去绩效问题一致的解决方案建议。

深度学习 (DL)

特别是，ML 包括一个称为深度学习的子集，它处理大型数据集中的复杂模式，以在不同的软件工程任务中取得更好的结果。

深度学习模型用于基于自然语言描述的代码生成。Codex 是 OpenAI 的一个模型，可以将英语指令翻译成可执行代码。在过去的几年里，自动化程序修复利用神经网络通过分析过去的错误修复来帮助修补软件错误的代码。Siamese 网络是一种深度学习模型，可以在存储库之间检测功能上相似的代码片段，这个过程对代码克隆检测很有价值。

AI 在软件工程中的应用

鉴于它增强了软件工程 (SEO) 的许多不同方面，例如软件测试自动化、软件维护、软件项目管理和软件安全，AI 在所有这些领域都发挥着相关作用。

软件测试自动化

AI 会生成测试用例，执行测试用例，然后借助 AI 工具分析结果。AI 帮助 Testim 和 Applitools 等工具减少软件测试自动化的手动工作量并提高信心。AI 驱动的测试框架能够适应应用程序行为的变化，从而实现持续测试。此外，AI 通过历史测试结果挖掘边缘情况，并减少故障点的可能性。

软件维护

AI 驱动的预测性维护可以查看代码库，寻找需要修复的区域，以便管理技术债务。AI 工具和各种代码异味分析代码历史并被其识别，并提供改进建议，以使软件的可维护性更好。AI 可以通过异常检测来防止意外故障，并实现软件的长期可靠性。

软件项目管理

AI 通过分析延迟并建议缓解措施来辅助工作量估算、风险评估和资源分配。使用 AI 驱动的工具，我们可以查看当前项目和以前项目的数据，以准确估算时间和预算。通过智能项目管理系统，可以动态调整计划，以实现团队最高生产力和资源共享。

网络安全

AI 驱动的安全工具利用这一点（技术能力）来检测软件应用程序的漏洞和异常，并保护代码库免受此类潜在的利用。系统的安全性通常是通过 AI 模型进行持续的暴力破解，这些模型持续分析系统日志和网络活动以查找可能的安全威胁。在恶意软件检测、入侵预防以及威胁响应中使用机器学习技术可以降低软件系统的安全风险。

自动化代码重构

使用代码结构使 AI 算法能够分析和优化代码结构，使软件更易于维护，并提高性能，同时减少技术债务。基于 AI 的重构工具会扫描代码以查找冗余项，并提出其他实现方式，使代码易于理解。通过这些工具，还可以使软件易于维护，并确保符合编码标准。

智能 bug 修复

它分析 bug 报告和过去的修复模式，并对常见的编程错误进行预测和修复，从而使调试过程更加顺畅。当大型 bug 数据库被输入机器学习模型时，它们可以识别重复出现的问题并建议修复。自动化调试助手缩短了处理 bug 的时间，从而加快了整体软件开发速度。

AI 驱动的代码生成

AI 首先有助于生成样板代码或复杂算法，减轻开发人员的负担，并提高生产力。通常，AI 会帮助生成样板代码和复杂算法，从而减轻开发人员的工作量并提高生产力。AI 驱动的代码生成器可以理解软件需求并生成与需求相关的代码片段。有了这些工具，软件开发速度就会加快；它们自动化了重复性的编码任务，从而使开发人员能够将精力集中在更高级别的逻辑和设计上。

AI 驱动的软件工程中的挑战

尽管 AI 在软件工程中有其优势，但它也面临着多项挑战，包括数据质量、模型可解释性、计算成本、AI 模型中的偏见、集成复杂性等等。

数据质量

AI 模型只能在获得高质量的标记数据时才能学习。当数据质量差、有缺失值甚至存在噪声数据集时，AI 模型就不可靠，无法做出准确的预测。预处理和验证技术非常广泛，因此，这使得 AI 驱动的软件工程变得复杂。

模型可解释性

AI 在软件工程中的决策仍然很难被理解和调试。例如，深度学习等黑盒 AI 模型就像一个坚实的黑盒子；结果产生了，但没有人能解释发生了什么。可解释 AI 的研究正在解决这个问题，以理解 AI 模型是如何做出决策的。

计算成本

深度学习模型经过训练，需要很高的计算资源。寻找一个功能齐全的系统镜像栈，包含所有工具/系统组件，需要一定的成本，这对于小型开发团队来说可能是 prohibitive 的。然而，高效的模型优化技术，例如使用迁移学习和修剪模型，也带来了困难的问题。

AI 模型中的偏见

如果训练数据集中存在偏见，可能会导致 AI 模型产生不可靠的预测。AI 系统经常会强化训练数据中的历史偏见，从而产生不公平或错误的结果。多样化和代表性的输入、偏见检测和公平感知 AI 算法是解决偏见所需的一些技术。

集成复杂性

最大限度地提高 AI 驱动工具效率的关键在于将它们无缝集成到现有的软件工程工作流程中。大多数传统的软件开发流程并未准备好支持 AI 驱动的自动化；需要额外的基础设施和开发实践的返工。为了集成，需要强大的 API 设计、工具兼容性和开发人员培训。

安全风险

由于 AI 生成的代码可能包含安全漏洞，因此必须对其进行审查和验证，以防止未经授权的利用。这意味着针对 AI 模型的对抗性攻击可能会愚弄输出和软件的结果。通过安全的 AI 框架可以缓解此类风险，并可以通过严格的安全测试协议来解决。

伦理和法律问题

AI 在软件工程中的使用会带来伦理问题和法律争议，尤其是在知识产权、责任和数据隐私方面。AI 生成代码的许可和合规性仍然模糊不清，这使得 AI 生成代码的所有权问题悬而未决。应解决这些问题，并负责任地进行 AI 开发，可以通过开发监管框架和伦理指南来实现。

依赖 AI 系统

过度依赖 AI 来自动化一切可能会导致缺乏人类监督的情况，从而难以确立软件质量和软件适应性。为了避免在全自动化软件工程过程中可能发生的风险，开发人员必须找到平衡 AI 自动化和人类干预的方法。

未来趋势

AI 驱动的代码助手

GitHub Copilot 或 Tabnine 等高级 AI 驱动工具将开发人员的生产力提升到一个新的水平，它们提供代码建议、错误检测和复杂代码结构的自动完成功能。通过与开发环境更好地集成，这些工具将最大限度地减少手动工作量并提高代码质量。此外，它们还支持多种编程语言和框架，因此可以轻松适应多种软件工程任务。

自愈软件

借助 AI，软件系统能够自主检测、诊断和解决问题，而无需人工干预。在这种情况下，各种机器学习模型将预测可能出现或不会出现的问题，并实时实施纠正措施。通过主动识别和修复 bug 和漏洞，这将有助于减少停机时间，提高可靠性并改善软件性能。

可解释的 AI

使用 AI 的工具将变得更加透明和可解释，以便开发人员能够更好地了解和验证他们开发的 AI 驱动的软件工程工具。可解释 AI 将使开发人员更容易微调模型并防止在软件开发中使用不道德的 AI。

AI 驱动的 DevOps

AI 将优化管道，软件将在无人干预的情况下进行部署。AI 将优化软件监控。AI 驱动的异常检测将自动发现生产环境中的问题，提高系统可靠性并减少停机时间。DevOps 团队将使用预测分析来预测故障，并更好地分配稀缺资源以实现更高效的资源利用。

量子计算在软件工程中的应用

最近，量子计算的出现被认为能够以惊人的速度解决复杂的优化问题，从而彻底改变 AI 驱动的软件工程。这意味着代码编译将更快，提供更高级的加密安全，以及更高效的 AI 模型训练，从而使软件开发过程更高效，计算性能更轻松。

结论

AI 作为一种自动化任务、提高效率和提升软件质量的手段，将继续彻底改变软件工程。随着 AI 技术的进步，AI 解决方案将为复杂的软件工程问题提供日益复杂的解决方案。为了长期采用，重点将放在应对诸如偏见、可解释性和集成复杂性等挑战。AI 驱动的软件工程将为我们带来智能、适应性强且高效的软件，使自动化能够与人类专业知识协同工作。