人工智能（AI）影响了所有无法衡量的行业和数字操作。软件开发是受到这种巨大影响的最前沿，也不例外。正如行业专家指出的那样，软件开发生命周期的各个方面都可能受益于AI和机器学习技术。从预测项目时间表到软件交付估计到错误修复和编码的帮助和测试，AI和机器学习可以帮助以多种方式进行编程。
到目前为止，AI和机器学习仅通过用于特定开发目的的某些工具来使用。在未来几年中，AI和ML也可以作为服务（SaaS）软件包的一部分。云服务已经采用了AI驱动的算法，现在是时候让AI工具通过基于订阅的服务进行包装了。
AI集成在软件开发过程中
在解释AI对软件开发过程的实际好处之前，让我们看看最近的一些现实世界中有关将AI集成到软件开发周期中的现实示例。
Google Bugspot工具W3C：随着大多数代码在每个月内发生变化，随着总代码库和开发人员团队规模的增加，跟踪错误和错误变得越来越困难。Google的此错误预测工具利用机器学习算法和更深入的统计分析来检测错误或错误的代码和不信任的代码行。该工具允许使用各种有效指标来检测此类缺陷，包括所需的依赖项，代码行等？
堆栈溢出自动完成：该自动完成工具在众所周知的堆栈溢出平台中是AI驱动软件开发工具的经典示例。该工具允许根据有关开发人员意图的现有代码的堆栈交换数据自动完成功能代码线。
Deep Code：Zurich的一家创业公司提出了一个名为DeepCode的AI驱动编程工具，该工具是软件开发项目的编码助手。该工具具有从公共和私人GitHub存储库中访问的250,000个编码规则中学习的强大能力。基于这些规则，根据适当的上下文，该工具告诉开发人员如何修复代码。它已经被认为是修复错误和优化代码的有益工具。
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现在，让我们解释AI在软件编程中发挥重要作用的关键方式。
精确的交付估计
任何经验丰富的移动应用程序开发公司都从事过多的长度和复杂性项目，都可以轻松地对软件的交付进行几乎完美的估计。但是，在项目期间，有些因素等因素会导致不必要的延迟，超出交货时间表。在这方面，人工智能（AI）可以帮助开发公司作为基于AI的分析提供最精确的交付时间，而机器学习可以分析来自类似类型的项目的许多数据。
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人工智能可以通过利用所有类型的软件项目数据，包括功能，每个功能的估算时间表，员工配置文件和记录，类似项目的项目时间表等，确保预测更精确的项目时间表和截止日期。与人力的估计相比，不太可能考虑每个详细方面。
基于AI的编程助理
基于人工智能的编程助理已经在高级开发人员中广受欢迎。例如，Python程序员的风筝可以在试图理解文档或进行调试练习时及时提供支持和建议。该工具可以不断地帮助开发人员提供相关的代码示例和相关文档的建议，这可能有助于目的和上下文。这样的工具可以帮助开发人员减少不必要的工作量，从而更多地专注于提供更好的用户体验等基本方面。
错误修复
修复错误是软件开发最重要的方面之一，它已由AI进行了完整的改头换面。随着需要测试的数据量呈指数增加，人类错误和被忽略的错误的机会也同时增加。由AI和机器学习算法提供动力的错误修复工具在这里只能起着至关重要的作用。用AI算法供电的错误修复工具有助于自动校正代码库，而无需手动干预。
复杂的代码编译器
在软件开发中，编译器的作用是将使用高级编程语言编写的代码转换为机器语言或要遵循硬件的特定说明。这样做的智能编译器不需要原始的源代码，这使得该过程更快。使用AI，代码编译器可以在几个小时而不是几个月内完成为硬件再生代码的任务。
AI测试
AI在软件开发生命周期中的最大作用在测试中发挥了作用。软件测试中的AI基本上是指以下内容。
AI驱动的软件测试工具
测试基于AI的产品和其他可交付成果
无论哪种方式，AI在使开发公司能够在最少的手动干预下将软件测试转变为强大的自动驾驶练习中发挥了重要作用。截至目前，大多数领先的软件测试工具开始将AI功能部分合并到其包装中。例如，茄子最近发行版中的茄子和TestComplete工具都包括一些基于AI的功能。
尽管AI使我们的应用程序变得更聪明，但我们仍无法为AI工具提供完全自主权，以便为我们的目的构建完整的解决方案。截至目前，基于AI的工具只是为了扩大我们开发和提供更好的产品的努力。因此，尽管应用程序开发人员的角色将继续保持一如既往的重要性，但我们如何更好地利用这些AI驱动的工具将最重要。
Juned Ghanchi