Kunstig intelligens er brændstoffet til det, vi kender som den femte industrielle revolution. Dens kapacitet til at påvirke og forstyrre adskillige industrier er praktisk talt uden sidestykke. Det er ikke mindre sandt med hensyn til softwareudvikling og -test.
Mens selvskrivende kode endnu ikke er en bredt kommercialiseret teknologi, er automatisering mere udbredt i skrivning og test af software. Denne tilgang bliver endnu stærkere med den stigende anvendelse af kunstig intelligens.
Vi kan træne AI-processer til at overvåge software, udføre opgaver autonomt og foretage automatiserede justeringer baseret på de lærte mønstre. Sådanne applikationer påvirker flere områder inden for softwareudvikling og -test, fra design til implementering.
AIs rolle i softwareudvikling
Kunstig intelligens og maskinlæring i softwareudvikling antager forskellige former. Populære anvendelser involverer at udvide automatiske processer med evnen til at træffe beslutninger baseret på specifikke input eller output. For eksempel kan vi knytte implementeringsscripts til fejlovervågningstjenester. Hvis der opstår en fejl på en produktionsgren, kan den rulle commit tilbage eller frem for at sikre produktionsservernes stabilitet. Manuel indgriben vil ikke være nødvendig. Det alene repræsenterer den dramatiske indvirkning på SLA'er, da det ikke længere bliver nødvendigt at holde personale på vagt for at reagere på mindre serverproblemer og nedetider.
Mange områder inden for softwareudvikling og -test har allerede nydt godt af AI-introduktion og brug. Denne artikel vil blot præsentere nogle få eksempler på, hvordan kunstig intelligens ændrer dette område i forskellige aspekter.
Softwaredesign
De fleste softwareløsninger starter med opdagelsesfasen. Der er utallige møder med kunder eller kunder for at diskutere krav. Yderligere vil udviklere fortolke disse krav, når de designer et nyt system eller funktionssæt. Kundernes krav kan leveres og fortolkes på mange måder. Hvis vi ikke organiserer processerne godt, kan arbejdet hurtigt blive noget rod. e
Takket være Natural Language Processing-evolutionen kan AI fortolke dokumentation med krav mod standarder, såsom INCOSE Guide for Writing Requirements. Når den opdager mistede, tvetydige eller inkonsistente elementer i et dokument, vil den markere dem med det samme.
Denne tilgang kan potentielt spare masser af tid og penge. Misforståede eller modstridende krav er den mest almindelige kilde til softwaredesignproblemer. Sådanne problemer kan påvirke alle udviklingsprocesser. Derfor er det afgørende at slippe af med dem så hurtigt som muligt.
Automatisk kodegenerering
Udviklere bruger masser af tid på at skrive boilerplate-koder. Selv med tidsbesparende værktøjer som frameworks, build-scripts og præ-processorer, skal de stadig skrive tonsvis af gentagen kode. Gmails AI-drevne Smart Compose-funktion foreslår testene baseret på e-mail-indhold. Den samme tilgang gælder for IDE'er og andre udviklerværktøjer. AI-drevne kodeforslag hjælper udviklerne med at skrive nye komponenter til eksisterende software hurtigt og nemt, baseret på strukturerne i de tidligere løsninger.
Det gør mere end at spare tid på at skrive koden. På denne måde sikrer det kodekonsistens på tværs af et projekt. Nogle projekter inkluderer en linter eller formatter for at forbedre sammenhængen i byggeprocessen. Dog kan AI-baserede kodeforslagsværktøjer gå et skridt videre. De håndhæver specifikke designmønstre ud over kodeformatering. Så bliver udviklingsprocessen hurtigere, og koden er mere konsistent.
Automatisk softwaretest
Softwaretest er en tidskrævende proces for QA-teamet. Det kan også indlæse udviklerne selv (noget som i sig selv nogle gange kan blive en kamp). At skrive, køre og vedligeholde test spiser meget tid. Selvfølgelig er der testrammer. De hjælper ved at give en solid struktur til test og fjerne behovet for at skrive en masse koder. Dog kan AI-forbedret test skabe selvgenererende test, inklusive generering af testdata.
AI kan markere potentielle nye fejl, så snart de bliver begået. For det første kan den lære projektets kodebase og alle dets fejl- og regressionsdata. Derefter udvikler den indsigt i, hvor fejl sandsynligvis vil opstå. Dernæst, hvis den opdager koden, der sandsynligvis vil forårsage fejl, markerer den commit. En sådan tilgang kan reducere de tidskrævende testprocesser, såsom regressionstest. Den kan identificere poser, før de opstår.
Implementeringskontrol
Et andet område, der forbedres af AI, er softwareimplementering. Det er et unikt trin i udviklingsprocessen, der nogle gange kan være hjemsted for fejl, som du måske går glip af under tests. AI-forbedret overvågningssoftware kan registrere ødelagte implementeringer og rulle koden, der er placeret på produktionsgrenen, automatisk frem eller tilbage for at forhindre, at forkert kode kommer ind i det levende miljø.
Det reducerer tiden til at gendanne, hvis det går galt. Det hjælper også med at skære ned på personaleomkostningerne for at holde folk på vagt.
AI-drevne processer kan også gælde for analyse af software-runtime-indstillinger og optimering af miljøkonfigurationer. Dermed kan du sænke omkostningerne og få mere effektive apps. Softwaren bliver automatisk optimeret til at bruge så få ressourcer som nødvendigt og tildele serverressourcerne meget bedre.
AI er allerede ved at ændre måden, hvordan softwareudviklere arbejder på
Udviklingen inden for AI- og ML-områder går hurtigt. Machine learning gælder for flere og flere processer. Softwaretest, implementeringsprocesser og overvågningsværktøjer behandler løbende den installerede software. De indsamler og analyserer dataforbruget i farten og reagerer på fejl.
Implementeringen af kunstig intelligens i softwareudvikling og -test er i sin relative vorden. Men det vokser. Alle nye teknologier bliver hurtigt adopteret af udviklingsteamene, hvis de tilbyder måder at maksimere ressourcerne og gøre udviklingsopgaverne nemmere. Git, branchestandarden inden for versionskontrol, kom først frem i 2005. Node.js, en revolution inden for JavaScript-drift, dukkede op i 2009. Sådanne populære sprog som Go og Rust er endnu nyere.
Alle disse værktøjer blev almindelige i softwareudvikling. Adoptionen af AI til eksisterende processer vil sandsynligvis følge dette niveau af optagelse. Vi overvejer bekvemmeligheder, såsom kodeforslag og implementeringsovervågning. Derefter gælder det udviklingsprocesserne automatisering, såsom generering af tests. AI tilbyder en unik bane til fremtidig brug. Desuden, jo mere vi bruger det, jo mere data indsamler og analyserer det. Derefter kan den lære mere om, hvordan man bruger disse data.
Forbedring og automatisering
AI er i øjeblikket på et meget tidligt stadie i de fleste projekter. Typisk anvender udviklere det til at forbedre eksisterende processer. Det kan også fremhæve potentielle problemer, som stadig ofte er genstand for gennemgang af en udvikler. Her kan AI være en del af kodegennemgangsprocessen sammen med manuel gennemgang af udviklere.
I fremtiden, efterhånden som AI-industrien fortsætter med at forbedre sig, og udviklere bliver mere fortrolige med den, vil disse processer gøre det muligt at træffe beslutninger baseret på AI'ens egen analyse.
I øjeblikket identificerer AI-baseret debugging potentielle fejl eller flaskehalse i en kodebase. Over tid kan den lære af disse fejl og rettelser for automatisk at rette fejl, den finder. Vi kan allerede se det i tekstbehandlingsfunktioner såsom autokorrektur. Den samme funktionalitet ville opdage simple fejl, som ofte laves af udviklere (mangler en variabel erklæring, glemmer et semikolon osv.) og rette dem. Udviklerne behøver ikke at gøre noget, og det er kun begyndelsen.
Fremtiden for kunstig intelligens inden for softwareudvikling
Nu er AI en relativt ny funktion. Udviklere bruger det ofte sammen med den manuelle gennemgang eller anvender det for at forenkle at træffe beslutninger. I fremtiden vil disse processer modnes. AI vil blive mere beføjet til at træffe beslutninger på egen hånd.
AI kommer ikke til at reducere rollerne for udviklere eller testere. Det vil kun reducere deres kedelige opgaver og lade folk anvende deres færdigheder til mere væsentlige og kreative områder.