秋说博客学习专栏|人工智能：创新无限、MySQL进阶之路、C++刷题集、网络安全攻防姿势总结

2023-07-01

自我介绍⛵

我是秋说，研究人工智能、大数据等前沿技术，传递Java、Python等语言知识。

主页链接：秋说的博客

学习专栏推荐：人工智能：创新无限、MySQL进阶之路、C++刷题集、网络安全攻防姿势总结

欢迎点赞收藏 ⭐留言如有错误敬请指正！

引言⚡

✈️人工智能（AI）是模拟人类智能的科技，通过学习、理解、推理和决策等能力，使计算机系统具备智能化的特征。它在当今社会和科技领域中具有重要性。

✒️本文将着重探讨人工智能技术和软件开发的交互实现原理、落地场景及发展前景等，创新无限，智能无边。

✈️文章目录

1️⃣什么是AI软件开发交互

⭐AI是人工智能的缩写，是计算机科学的一个分支，致力于研究和开发能够模拟和执行人类智能任务的技术和系统。AI系统可以通过学习、推理、感知和自动化等方式，从大量的数据中获取信息、分析模式，然后做出决策或执行特定任务。

软件开发交互则是指在软件开发过程中，AI与开发者之间的相互作用和交流。 AI在软件开发中可以扮演多种角色

例如，AI可以根据给定的问题描述或需求，生成部分或全部的代码，减少开发人员的劳动量。

⌨️图示为给定需求向AI获取相应信息：

AI可以自动扫描源代码，识别潜在的错误、安全漏洞或低效的编码实践，并提供改进建议

⌨️图示为AI对某弱会话代码的审计：

AI可以自动生成测试用例、执行自动化测试并分析测试结果，帮助开发人员发现和修复软件缺陷

❔如何使用AI完成自动化测试呢？

假设我们有一个简单的函数，用于计算两个整数的和：

def add_numbers(a, b):
    return a + b

⚙️现在，我们可以利用AI来生成测试用例、执行自动化测试和分析测试结果。

下面是一个AI生成的代码片段：

from selenium import webdriver
def test_add_numbers(a, b, expected_result):
    driver = webdriver.Chrome()
    # 打开待测页面
    driver.get("http://example.com/test_page")  
    # 输入参数a和b
    input_a = driver.find_element_by_id("input_a")
    input_b = driver.find_element_by_id("input_b")
    input_a.send_keys(a)
    input_b.send_keys(b)
    # 点击计算按钮    
    compute_button = driver.find_element_by_id("compute_button")
    compute_button.click()  
    # 获取计算结果
    result = driver.find_element_by_id("result").text  
    # 比较实际结果和预期结果
    if int(result) == expected_result:
        print("测试通过！")  
    # 关闭浏览器
    driver.quit()
    # 执行自动化测试
    test_add_numbers(2, 3, 5)

在这个例子中，AI使用Selenium的Python库来模拟用户操作。AI编写了一个test_add_numbers函数，并使用自动化测试来验证add_numbers(a, b)函数在不同输入值下是否能够正确地计算并返回预期的结果。

AI可以为开发人员提供代码建议、文档搜索、错误排查等辅助功能，提高开发效率和质量。

图示为AI对某C++代码报错信息的解释：

AI软件开发交互在较低程度上还可以通过API、集成开发环境（IDE）、代码编辑器等工具和平台来实现。

本文以IDE为例：当涉及到AI辅助功能的集成开发环境，一个很好的例子是Visual Studio. Visual Studio具有丰富的智能代码编辑功能，并支持许多AI辅助特性

️Visual Studio通过IntelliSense提供代码自动完成功能。IntelliSense利用AI技术分析代码上下文，在您键入代码时提供相关的代码建议：

✒️Visual Studio使用静态代码分析技术进行错误检查，帮助程序员尽早发现并解决潜在的编码问题。它可以检测出可能的错误、未使用的变量等问题，并提供相应的修复建议

如图，sum() 函数定义了两个参数，但在调用函数时只传递了一个参数 2，导致出现错误：

通过与AI的交互，软件开发人员可以更高效地进行开发工作，减少重复性劳动，同时改进软件的质量和性能

随着人工智能技术的不断进步，其在实现软件开发更加智能化、安全化和友好化方面也不断发展，为开发人员提供更加便捷和智能的服务

2️⃣实现原理

️AI与软件开发交互是基于自然语言处理、机器学习、自动化测试和代码重构等技术的综合应用，本文将从几个主要方面剖析AI与软件开发交互的底层实现原理

AI可通过使用自然语言处理（NLP）和机器学习技术，分析用户输入的代码信息以及上下文，预测代码的可能补全并提供智能建议。这可以通过预训练的语言模型（如GPT）和代码语言模型（如CodeBERT）来实现。图示为GPT代码补全功能：

️AI使用机器学习技术，对代码进行静态分析，识别潜在的编码缺陷和错误，然后提供修复建议或自动修复代码。这可以使用图像分类、序列标注或生成模型等技术来实现。

例如，我们使用生成对抗网络对准备好的代码样本进行训练：

⚙️假设我们想要生成逼真的香蕉的图像。我们首先准备一个香蕉的图像数据集作为真实图像样本。然后，生成器网络将输入一张虚假的香蕉图像。判别器网络将接收真实香蕉图像和生成的香蕉图像，并尝试区分它们。随着训练的不断进行，最终生成的图像质量足够好，以至于无法区分它们是真实的还是生成的。

参考链接: 什么是生成对抗网络？GAN原理及应用简介

接着，我们来讲一讲 Visual Studio中IntelliSense技术结合AI的底层原理：

IntelliSense是一种代码智能感知技术，同时也是visual studio 中十分重要的一个功能。它通过分析代码上下文来提供相关的代码建议和提示。

以下是一个简化的流程图来说明其原理和步骤：

+--------------------------+
|     输入和编辑代码        |
+-----------^--------------+
            |
          分析代码
            |
+-----------v--------------+
|    词法分析和语法分析     |
+-----------^--------------+
            |
     构建抽象语法树（AST）
     
IntelliSense将分析词法分析结果并构建抽象语法树
AST反映了代码的结构和层次
     
            |
+-----------v--------------+
|   上下文分析和符号表处理  |
+-----------^--------------+
            |
       生成候选项
       
基于上下文分析的结果，IntelliSense为当前位置生成候选项
这些候选项包括可能的函数、变量、类名、属性等
            |
+-----------v--------------+
|    排序和筛选候选项       |
+-----------^--------------+
            |
      显示代码提示和补全
            |
+-----------v--------------+
|     继续输入和编辑代码    |
+--------------------------+

⚓根据排序和筛选的结果，IntelliSense将在编辑器中显示包括函数参数、方法签名等代码建议

它可以帮助你快速编写正确的代码，并提供相关的文档和注释

✈️通过结合这些技术，IntelliSense能够自动分析你的代码，并在你键入代码时提供有用的建议和提示游戏开发中的人工智能源码贴图笔刷，提高代码编写的效率和准确性。

4️⃣发展前景

未来人工智能技术在软件开发中的趋势是自动化、智能化、可解释性和隐私安全的。这将推动软件开发领域的进步，并为用户提供更高质量、智能化的软件产品。

本文从一些新颖角度预测软件开发行业的发展趋势

未来的软件开发将更加依赖自动化测试和持续集成技术。这将减少测试工作量，提高软件质量，并促使快速迭代和持续交付的开发模式。

✉️ 据Gartner公司预测，到2022年，三分之一的软件开发项目将采用自动化测试技术。如今早已实现。

⛲同时，许多自动测试平台如春笋般涌出，为自动生成测试用例提供了方便。

GitHub Actions是一个持续集成和持续交付平台，它提供了自动化构建、测试和部署的功能，使开发人员能够更快地进行软件交付。

▶️自然语言处理技术将进一步发展，支持以自然语言方式描述需求并生成相应的代码。这可能涉及深度学习模型、语义理解和程序合成等技术。开发人员可以通过自然语言接口与开发工具进行交互，从而提高开发效率。

✈️拿当前的AI来说，在部分情况下我们的语义会被曲解，因此软件AI交互仍有很长的路要走