软件工程中人驱动的方面意味着编写基于规则的代码，可以解决应用逻辑的确定性问题。但由于AI的成长，编程将永远改变。

它不再围绕if-else循环传播，而是谈论在没有任何人为干预的情况下选择正确的数据来解决给定的问题。这是一场解决问题的革命，使用工具，甚至是程序员的思维方式。

如何在软件开发中使用AI？

人工智能是各种技术串联运行的应用，让计算机执行通常由人类保留的动作。人工智能对每个行业的影响都是显而易见的，但当涉及到软件开发时，故事就在另一个层面上了。

软件开发有很多领域。这里只是其中的一部分，以及AI对它们的影响。

自动调试

模式检测可以越来越深入地识别和分类错误类型。深度学习算法可以标记已知的错误，并加快调试过程。它可以覆盖编码器，甚至可以学习如何修理每个编码器。在训练之后，机器将能够自动发现并纠正大量错误，并以类似的方式，在智能手机上自动纠正错误。唯一的问题是纠正用户可能遇到的同样恼人的效果，尤其是在没有纠正要求的情况下。

智能助手

大多数现代编程环境都集成了帮助，如建议的自动完成或其他类型的交互式文档。基于人工智能的助手越来越受欢迎，因为它们智能地加快了开发过程。甚至可以帮助新手比试错更快的了解环境。基于人工智能的工具可以充当培训师，提出建议，提供代码示例，并防止简单的编码错误，如闭括号。为Python开发的助手Kite就是一个很好的例子。

自动代码生成

从头开始编码非常费时费力。为了解决资金和时间限制的问题，研究人员已经建立了可以提前编写的程序。但是这些解决方案是模糊的。在这种情况下，基于人工智能的程序就会出现。人工智能会大大减少工作量。一旦掌握了基本的模式，不仅代码完成了，AI系统还可以通过把一些预定义的模块(比如乐高积木)放在一起生成程序。未来人工智能会取代一些初级程序员的任务，这是实现自编程机器的第一步。

智力测验

在整个开发周期中，测试是高质量软件产品的关键要素。软件测试的挑战之一是创建一个最可能的情况和可能影响程序性能的情况的完整列表。基于人工智能的工具可以通过查看过去的日志并自动生成在系统中运行的测试用例列表来做到这一点。它甚至可以预测测试结果，甚至不需要执行实际的测试。它只关注解决方案，因此节省了大量时间。

设计策略

通常，开发人员会花费大量时间来确定要添加到产品中的特性。虽然软件产品开发的话题通常辩论一次，但是通过适当的规划来设计核心仍然是必要的。在过去的开发项目和业务因素中训练的基于AI的解决方案可以分析现有的软件，并找到满足客户和工程师所有要求的解决方案。它可以根据解决方案的用户使用率或检查从评论中检索的客户意见，为解决方案的成功生成最佳功能的层次结构。