（文章來源：教育新聞網(wǎng)）

根據(jù)專家的說法，人工智能可以簡化我們幾乎從日常任務到復雜的大型項目的所有工作，從而改善我們的生活。來自KommandoTech的人工智能統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，需要AI技能的工作比例是2013年的4.5倍。進一步告訴我們，自2000年以來，使用AI技術的初創(chuàng)公司的數(shù)量增加了14倍。

如今，大約五分之一的公司已經(jīng)在使用人工智能，全球超過50%的大公司都有專門用于AI戰(zhàn)略的預算。2018年進行的一項調查顯示，到2025年，人工智能企業(yè)應用程序的全球收入應從2018年的16.2億美元增長到312億美元。已經(jīng)從人工智能中受益的行業(yè)之一是“軟件開發(fā)”行業(yè)。

軟件開發(fā)是如此繁瑣且耗時的工作的日子已經(jīng)一去不復返了。今天，人工智能簡化了軟件測試過程。來自CrunchBase的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進一步告訴我們，現(xiàn)在有10,000多名開發(fā)人員正在為Facebook Messenger構建聊天機器人。的確，人工智能簡化了軟件開發(fā)過程，但是以什么方式呢?

軟件設計，過去，設計過程很棘手，容易出錯，需要設計人員進行調整，直到獲得所需的結果。但是，AI在設計過程中的應用使一切變得容易。AI工具旨在從設計師輸入的輸入數(shù)據(jù)中學習。他們能夠從此類數(shù)據(jù)中提取和建模模式，這將有助于他們成為特定任務的專家。

自然語言處理(NLP)技術，機器學習和深度學習的應用使設計人員可以使用自然語言將其思想輸入計算機，并使計算機提出適合于所描述內容的基礎設計。

AI設計助手(AiDA)是一個很好的例子，它使用AI根據(jù)用戶提供的信息為其用戶設計網(wǎng)站。AIDA可以根據(jù)收集到的信息了解用戶的需求和愿望。然后，它通過數(shù)百萬種組合在網(wǎng)上搜索，以形成定制的設計，該設計將成為設計師正在尋找的基礎。此后，設計人員可以進行調整以實現(xiàn)最終包裝。

軟件測試是軟件開發(fā)過程中最關鍵的階段之一，因為它有助于確保產(chǎn)品質量在發(fā)布之前。由于源代碼的不斷修改，如果測試必須重復多次，這是一個耗時的過程，并且可能會非常昂貴。因此，現(xiàn)在使用AI來自動化整個測試過程。AI能夠減少標準的手動測試，從而為創(chuàng)建具有復雜功能的更多自動化軟件測試提供了空間。

AI可以創(chuàng)建測試信息，探索信息的真實性，并得出數(shù)據(jù)范圍，以實現(xiàn)更好的測試管理。