来源:mush博客
自1956年年成立以来,人工智能已经彻底改变了企业决策和部署资源的方式。
几十年来,人工智能通过帮助各行各业的企业蓬勃发展,证明了其价值。从汽车制造厂的机器人到预测货币和库存变动到交易员,人工智能是我们生活的一部分。
今天,组织使用人工智能来自动化平凡的任务,使曾经被认为不可能的事情成为可能。让我们来看看AI如何帮助敏捷驱动的管理以及如何实现它。
AI已经改变了每个业务功能,并且软件开发不是免除的。机器学习可以帮助加速当代软件开发生命周期.AI重新定义了开发人员如何构建产品。
通常,软件开发要求您在构建系统之前指定系统要执行的操作。稍后会详细介绍。
有些步骤和决定过于复杂,无法以严格的方式传授给计算机。例如,您如何教某台计算机某张照片中含有消防栓?整蛊,对吧?
继续使用消防栓照片示例,只有很多排列,如天气差异,距离,角度和清晰度,这使得在程序中枚举所有这些排列变得十分不可能。
现在让我们看看如何在敏捷开发过程中实现AI。
让我们面对现实:传统的软件开发将继续存在。那么现在百万美元的问题是:我们如何利用机器学习来增强我们的软件开发过程?
事实上,软件接口和数据管理等主要应用程序组件仍将使用常规软件。但是,您可以将ML技术引入SLDC,如下所示:
根据手头的项目,AI可以通过提供有助于提高技能和知识的培训材料,尽快启动并运行您的开发人员。入职和项目交付非常快。
这就是为什么这很重要:
当您使用AI分配最佳工作负载时,您可以保证全年使用您的员工100%。此外,通过自动执行重复性任务,您有更多时间来制定以项目为中心的决策。
但问题出现了:将人工智能如何改变我们构建软件的方式阅读下一节以了解相关信息。
在AI中,软件工程师不会向计算机提供做出决定或采取措施所需的步骤。相反,他们策划特定于域的数据,将其输入到学习算法中。
最好的部分?
该模型识别数据中的模式,这些模式对决策非常重要。当给定测试数据时,ML算法与其数据库中已有的算法进行比较并做出决定。
令人惊奇的是,工程师没有知识编码。事实上,人工智能模型的结果通常会揭示人类难以直观识别的奇怪而有趣的模式。
结果?
AI通过暴露人类感知,定义和编程执行来改变软件开发。事实上,谷歌的Pete Warden认为,在十年内,大多数软件开发工作都不会涉及编程。
根据OpenAI的前研究科学家和现任特斯拉人工智能总监Andrej Karpathy的说法,未来的程序员不会维护复杂的存储库,分析运行时间或创建错综复杂的程序。
他们将收集,消毒,标记,分析和可视化数据馈送神经网络。
只是为了了解AI和敏捷将改变我们构建软件的方式。让我们来看看两者之间的区别。
在传统的构建软件方法中,工程师使用Java或C ++等编程语言为计算机提供明确的步骤。但是,在编写单个代码之前,有几个步骤。
步骤是需求定义,然后是设计,然后是开发。构建之后,还有质量保证(QA),其中包括运行测试以确保软件能够达到预期的效果。
在从QA收到绿灯后,代码将部署到生产环境中。然后工程师必须不断维护代码。
敏捷加强了软件开发过程。在敏捷方面,开发人员选择在2到4周冲刺期间关注的较小功能或功能组。因此,在基础层面,敏捷和瀑布是相似的。
然而:
在ML软件开发模型中,开发人员定义问题并列出他们想要实现的目标,收集数据,准备数据,将数据提供给学习算法,部署,集成和管理模型。
毫无疑问,人工智能已经证明了自1956年年构想以来对商业繁荣至关重要。毫无疑问,许多公司正在利用人工智能提供的潜力来实现平凡的任务自动化。
在敏捷开发中使用AI可带来更多商业利益。
除此之外,您还可以进行可靠的预算编制预测,具有100%的开发人员利用率,生产中的错误检测以及开发环境和代码重构建议。
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