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AIはどのようにソフトウェア開発を後押しできますか?

ソフトウェア開発のためのAIに明らかな誇大宣伝があっても、この手法はまだ初期段階にあり、より大規模で使用できるようになるまでには数年かかります。 また、従来のソフトウェアでより適切に管理できるいくつかの側面があります。 ここに、AIと機械学習が違いをもたらすことができるいくつかの部分があります。

MVPをすばやく作成する

従来のプログラミングでは、プロジェクトをすぐに開始するために数か月の計画と準備が必要でした。 より多くの資金を得るためにプロトタイプレベルに到達することは、不可欠なリソースを必要とするもう1つの困難なステップでした。 さて、機械学習によって、このサイクルは数行のコードまたは単にドラッグアンドドロップに短縮できます。 良い例は、事前定義された自然言語ライブラリを使用するか、ユーザーフレンドリーでコードなしのプラットフォームを使用してチャットボットを作成することです。 C ++などの標準言語でそれがどのくらいかかるか想像してみてください。

プロジェクトの管理

経験豊富なプロジェクトマネージャーは、過去の状況から納期、遅延の可能性、最も一般的な落とし穴、および時間と費用の予算内に留まるのに役立つその他の詳細について学びます。このすべてのデータが保存されている場合、それを使用して自動化システムをトレーニングし、正確な推定値を生成できます。これらは実際にはパターン検出ジョブであるため、ディープラーニングを使用するのが最良の選択です。必要なのは、バグ、見積もり、実際の値、さらにはユーザーのストーリーやレビューなど、過去のプロジェクトの詳細なログです。

これは、最初の契約で概説されているように、配送スケジュールを見積もり、お客様の義務を守るのに最適な方法です。プログラムがチームのパフォーマンスと障害を調べるのにより多くの時間を費やすにつれて、個々の習慣について学習し、効率を最大化するために、各メンバーの作業パターンを含む個別の作業スケジュールを作成できます。

自動デバッグ

パターン検出は、エラータイプを識別および分類するために、より詳細に行うことができます。ディープラーニングアルゴリズムは、既知のエラーにフラグを付け、デバッグプロセスを高速化できます。プログラマーを隠蔽し、それぞれの修正方法を学ぶことさえできます。十分なトレーニングの後、マシンはスマートフォンでオートコレクトが機能するのと同じように、幅広いミスを自動的に修正することができます。このアプローチの唯一の問題は、変更する必要のないものを修正するという同様の厄介な影響です。

スマートアシスタント

最近のほとんどのプログラミング環境には、推奨されるオートコンプリートや別のタイプのインタラクティブドキュメントなどのヘルプが組み込まれています。インテリジェントアシスタントを使用すると、開発プロセスがスピードアップし、初心者は試行錯誤よりもはるかに早く環境について学ぶことができます。

AIはトレーナーとして機能し、推奨事項を提示したり、コード例を提供したり、括弧を閉じるなどの単純なコーディングの間違いを防止したりできます。 Python用に開発されたそのようなアシスタントの素晴らしい例がKiteです。

コード生成を自動化

AIシステムは、コード補完を提案するだけでなく、必要なパターンについて学習すると、LEGOピースなどの事前定義されたモジュールをいくつか組み合わせてコードを生成できます。将来的には、AIソフトウェア開発が一部のジュニアプログラマーの仕事に取って代わり、セルフプログラミングマシンの最初のステップにもなります。

テストの自動化

開発サイクルを通じて、テストは高品質のソフトウェア製品の重要なコンポーネントです。ソフトウェアテストの課題の1つは、最も可能性の高いケースと、プログラムのパフォーマンスに大きな影響を与える可能性のある極端な状況を含む包括的なリストを作成することです。 AIはこれを行うには、過去のログを調べ、テストケースのリストを自動的に生成して、システム全体を実行します。

また、実際のテストを実行することなくテストの結果を予測し、問題となる可能性のあるテストのみに集中できるため、プロセスがすでに遅れている場合でも時間を節約できます。

戦略

ソフトウェア製品を作成するとき、どの機能を含め、どの機能を後で使用するかについて議論するのが一般的です。 AIはシミュレーションを生成し、類似製品の使用率に基づいて、または製品レビューやソーシャルメディアから取得した顧客の声を分析することにより、製品の成功のために持つべき最良の機能の階層を出力できます。

ブラックボックス効果

AIを利用した多くのアルゴリズムは優れた予測と自動化を提供しますが、それらすべてに明確な欠点があります。 アルゴリズムが学習する方法は、外部の観測者に対して完全に不透明です。 アルゴリズムをいじる唯一の方法は、新しいデータセットをフィードして出力を確認することです。 この方法は、微調整に関しては非常に非効率的です。 これは、インターネットを閲覧するだけで世界について学ぶ教師のいない子供と同じように、非常に偏った危険な結果につながる可能性があるため、簡単ではありません。