吳楠

(中國電子科技集團公司第五十四研究所,河北石家莊 050000)

隨著我國社會的不斷發(fā)展,軟件開發(fā)的實際規(guī)模越來越龐大,復雜性程度也在不斷地增加,在這樣的現(xiàn)實情況面前,我國的軟件開發(fā)領域在實際的工作過程中面臨著不少的問題與困難。但是通過人工智能在軟件開發(fā)領域當中的應用,可以在很大程度上在軟件開發(fā)過程中針對相應的問題提出解決的實際策略以及思路。

1 人工智能的相關概念

人工智能實質上是一門綜合性的學科,這種技術主要是應用計算機技術的現(xiàn)代化信息系統(tǒng)來對人類的智能行為進行高度的模仿。在我國現(xiàn)階段的軟件開發(fā)領域當中所實際應用到的人工智能,可以較為簡單地理解為由計算機系統(tǒng)以及計算機技術在軟件開發(fā)過程中所能夠表現(xiàn)出來以及貫徹實踐的自主思考,這樣一來就可以使得軟件開發(fā)能夠在實際的工作過程中表現(xiàn)出與人類的智能活動非常相似的機器行為。軟件工程在開發(fā)的過程中應用人工智能技術,可以極大地提高軟件開發(fā)過程中的自動化程度,這樣一來不僅可以在很大程度上實現(xiàn)針對有限資源的最優(yōu)調配以及最大利用,還能夠在軟件開發(fā)遇到困難與問題的時候提供針對性較強的解決策略,同時還能夠借助人工智能算法來提高軟件開發(fā)的學習性以及開發(fā)性。這樣一來就能夠利用較為先進的技術來解決軟件開發(fā)內(nèi)部的許多問題,從而能夠在根本上保證軟件開發(fā)以及運行過程中的相關優(yōu)勢。隨著人工智能技術在我國社會中的快速發(fā)展,人工智能技術已經(jīng)成為了軟件開發(fā)領域的關鍵所在,并且隨著人工智能理論以及相關研究成果的不斷完善以及進步,許多需要進行軟件開發(fā)的游戲在實際的設計與開發(fā)過程中都與人工智能技術有著不同程度的練習,這樣一來就能夠使得軟件開發(fā)在人工智能技術應用的過程中實現(xiàn)學習,從而使得開發(fā)出來的游戲擁有更強的益智性,這樣一來也能夠在很大程度上構筑起較為良好的軟件開發(fā)環(huán)境,從而能夠從整體的層面來切實推動軟件開發(fā)領域的技術創(chuàng)新以及可持續(xù)發(fā)展[1]。

2 軟件開發(fā)的相關概念

軟件開發(fā)實際上就是在一定的運行目的以及一定的設計要求的限制下,來進行軟件系統(tǒng)的開發(fā),或者是對軟件的某個部分進行針對性較強的設計與開發(fā)。在軟件開發(fā)的實際過程中包含著許多個環(huán)節(jié),其中較為主要的有需求捕捉、需求分析、設計實現(xiàn)以及針對軟件測試的系統(tǒng)性較強的工程,在軟件開發(fā)的過程中往往需要某種程序的設計語言,利用程序設計語言來對相關的開發(fā)工具進行有條件限制的開發(fā)設計。要想對于軟件開發(fā)各個步驟中的開發(fā)目的進行切實的實現(xiàn),從而使得開發(fā)出來的軟件能夠更加符合相關的開發(fā)目標,從而使得開發(fā)出來的軟件能夠更加地適合人們在日常生活以及工作過程中所切實需要的方向,就需要進行軟件開發(fā)的相關工作人員能夠根據(jù)實際的數(shù)據(jù)進行針對性的處理,并且能夠進行人工智能技術的切實應用,通過人工智能技術來對軟件的行為進行控制,這樣一來就可以切實地實現(xiàn)一定的開發(fā)目的。就比如在對某款游戲軟件當中的各個人物角色進行實際的設計時,就可以采用人工智能技術來對軟件開發(fā)過程中的相關戰(zhàn)略系統(tǒng)進行個體性的學習,這樣一來就可以形成質量較高的形式判斷、策略推理等各個軟件開發(fā)環(huán)節(jié)的切實實現(xiàn)。

在實際的軟件開發(fā)過程中,針對軟件進行涉及的相關基礎需要切實考慮到軟件用戶的實際需求,根據(jù)用戶的實際需求進行相關數(shù)據(jù)的學習,并且充分地采用人工智能方法理論對軟件的實際開發(fā)進行智能化的應用,只有充分地應用人工智能技術才能夠真正地開發(fā)出貼近人們生活、滿足人們實際需求,并且能夠實現(xiàn)較強的智能化服務的軟件應用系統(tǒng)。除此之外,在實際的軟件設計以及開發(fā)過程中,還需要進行相關的數(shù)據(jù)分析以及存儲系統(tǒng)的實際開發(fā)。存儲系統(tǒng)主要負責將收集到的數(shù)據(jù)信息以及相關知識以最大限度節(jié)約計算機空間的形式在計算機的內(nèi)部進行存儲,并且在實際的工作過程中能夠按照一定的規(guī)則對相關的數(shù)據(jù)以及知識進行高效率的存儲以及調用,這樣一來軟件的實際用戶就可以在使用的過程中根據(jù)自己的切實需要對這些數(shù)據(jù)進行快速而準確的調用。分析推理環(huán)節(jié),是軟件開發(fā)過程中應用人工智能技術的核心,從而通過已經(jīng)感知與存儲的數(shù)據(jù)進行學習,或者是學習其中的查找規(guī)律,并且能夠根據(jù)計算機實際存儲的數(shù)據(jù)信息對數(shù)據(jù)信息之間內(nèi)在的聯(lián)系以及系統(tǒng)所發(fā)出的調用指令進行自主性較強的判斷,這樣一來才能夠真正地完成人工智能學習的核心環(huán)節(jié)。在軟件的實際開發(fā)過程中,人工智能技術要在開發(fā)過程的最終通過對各個指令做出最終反饋來得到軟件服務當中的服務指令以及相關的反饋行為,從而能夠更好地為軟件所面向的用戶群體提供質量更高的服務,從而切實地實現(xiàn)我國人民對于更加快捷、更高質量的生活要求[2]。

在軟件開發(fā)過程中的軟件結構以及軟件質量都存在著程度不同的不確定性,并且在對軟件進行人工管理的過程中,也會遇到大量的,以現(xiàn)在軟件開發(fā)技術手段無法解決的問題,或者是以現(xiàn)在軟件開發(fā)的技術手段解決起來非常費時、費力的問題。在對軟件的結構進行設計的過程中,通過對軟件的實際框架進行一定程度的搭建,再較為充分地結合人工智能的實際算法設計來切實的實現(xiàn)針對開發(fā)軟件結構的不斷優(yōu)化以及處理,通過使用已開發(fā)軟件的實際過程中的相關數(shù)據(jù)資源以及針對資源的有效調配。

在現(xiàn)階段的軟件開發(fā)過程中,我國已經(jīng)普遍應用了人工智能的算法,并且人工智能技術應用的核心就是能夠使得軟件能夠進行自主的學習。軟件一經(jīng)推廣上市就可以進行直接的實現(xiàn)以及應用,不用再利用編碼語言進行完善。并且隨著軟件用戶使用時間的不斷增加,軟件系統(tǒng)就能夠在工作當中不斷地進行自主學習,從而學習到更多的數(shù)據(jù),從而擁有更強的適應性。這樣一來,軟件用戶的實際使用感以及體驗感都得到了很大程度的增強。軟件在開發(fā)的過程中還注重提高軟件平臺服務的質量,并且適當?shù)卦鲩L了軟件的實際設計周期,這樣一來,在人工智能技術應用在軟件開發(fā)的實際過程中時需要保證軟件的系統(tǒng)能夠不斷地進行自主的學習,并且要保證學習的切實效果。

3 人工智能技術在軟件開發(fā)領域的實際應用以及創(chuàng)新探索

人工智能技術實際上是一個非常龐大的技術系統(tǒng),里面包含著數(shù)量非常多、種類非常廣泛的智能技術,而在實際的軟件開發(fā)過程中往往會主要用到下面幾種技術[3]。

3.1 有限狀態(tài)機

有限狀態(tài)機指的是能夠廣泛應用在游戲軟件開發(fā)過程中的人工智能模式,能夠用一個可以進行表達的事件來驅動軟件的系統(tǒng),并且能夠實現(xiàn)較為簡單的規(guī)則表達。在軟件的開發(fā)過程中,每一個可能在開發(fā)過程中出現(xiàn)的狀態(tài)就會被表達成為一個節(jié)點,而每個節(jié)點與另一個節(jié)點之間的變化,實際上就是引發(fā)狀態(tài)發(fā)生切實變化的相關條件。而有限狀態(tài)機實際上可以以一種較為簡單的框圖來實現(xiàn)一種較為基本的設計規(guī)則描述。在實際的軟件開發(fā)過程中應用人工智能技術系統(tǒng)中的有限狀態(tài)機,就可以利用一定的原則指標來對情緒狀態(tài)進行切實的模擬,從而在保障游戲原則不會被破壞的前提下,根據(jù)玩家的實際輸入情況來實現(xiàn)智能算法的相關開發(fā)。除此之外,在實際的軟件開發(fā)過程中應用人工智能算法,很有可能就會出現(xiàn)因為有限狀態(tài)機數(shù)目過多而造成程序可讀性嚴重變差的現(xiàn)象,也正因為如此,在軟件開發(fā)領域應用人工智能技術的現(xiàn)實情況中衍生出了非常多具有模糊狀態(tài)以及模糊模型,并且在這樣的現(xiàn)實情況下能夠實現(xiàn)人工智能之間互相通訊的問題,而這也恰恰成為了解決軟件程序實際運行的難點。

3.2 腳本語言

腳本語言實際上針對軟件開發(fā)過程的一種解釋性的程序語言,并且腳本語言為了實現(xiàn)軟件開發(fā)過程中部分任務的自動化,從而產(chǎn)生出了一定的智能性,并且同時也具有了一定的驅動功能。

3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡

神經(jīng)網(wǎng)絡目前在人工智能技術系統(tǒng)中是一種應用范圍最為廣泛的人工智能技術。神經(jīng)網(wǎng)絡的研究方法實際上就是以人類的神經(jīng)網(wǎng)絡結構以及神經(jīng)網(wǎng)絡行為作為基礎,從而進行分布式并行的信息處理的算法數(shù)學模型。但是神經(jīng)網(wǎng)絡當中包含有非常多的神經(jīng)節(jié)點,而每個神經(jīng)節(jié)點與其他的神經(jīng)節(jié)點之間會產(chǎn)生多種多樣的連接方式,并且還會產(chǎn)生大量的排布方式,而神經(jīng)網(wǎng)絡也正是通過這些大量的排布方式來實現(xiàn)信息之間的切實傳遞以及高效處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡之所以能夠具有較強的智能性,其主要原因就在于人工神經(jīng)網(wǎng)絡被人類賦予了非常強的學習能力,這樣一來,神經(jīng)網(wǎng)絡不僅可以自主地豐富自身的知識庫,還能夠通過有監(jiān)督或者導師的學習來對現(xiàn)有的樣本標準進行嚴格的分類,或者是對現(xiàn)有的樣本標準進行模仿,同時還可以只學習一定的學習方式以及相關規(guī)則,就可以自主地對周圍的實際環(huán)境特征以及規(guī)律進行一定的學習。在軟件開發(fā)領域的實際過程中切實地應用神經(jīng)網(wǎng)絡技術,為軟件開發(fā)的智能化發(fā)展提供了非常系統(tǒng)、全面,并且擁有顯著效果的學習方法。

3.4 遺傳算法

遺傳算法在整個人工智能技術的大系統(tǒng)當中,是一種全局最優(yōu)的算法。遺傳算法的實際應用可以在算法實現(xiàn)的實際過程中,切實地考慮到自然選擇、遺傳變異的相關機制,從而切實地保證遺傳算法得出的每一個結果都能夠擁有較強的適應性以及準確性。在軟件開發(fā)領域應用人工智能技術的遺傳算法,只要能夠在實際的應用過程中選擇好實用性較強的方法,并且對于一些情況或者數(shù)據(jù)做好切實的假設,然后再將這些假設制定出相應的適應度函數(shù),利用這些函數(shù)來進行相應的評價。在這個評價過程中,軟件開發(fā)的技術人員可以使用非常多的條件,可以利用非常多的原則限制,從而選擇出最為適合的假設情況,在這樣的基礎上利用變異算法來對不適合的假設進行淘汰,從而使得軟件的開發(fā)過程中不斷地進化,直到能夠得出軟件系統(tǒng)在實際的開發(fā)過程中所需要的最優(yōu)解。如果在同一個軟件開發(fā)過程中再次用到了,那么在一定的環(huán)境變量下針對許多個假設進行最優(yōu)化的排布時,一定要用過相關的遺傳算法來進行最優(yōu)解的嚴格篩選,這樣才能夠推動軟件系統(tǒng)在實際的開發(fā)過程中一步步地進行優(yōu)化學習,這樣一來就可以切實保證軟件開發(fā)能夠更適合人們的實際生產(chǎn)生活,能夠更加地符合人們在實際的生產(chǎn)生活過程中的切實需要。

除此之外,通過情景演繹機器學習等人工智能算法進行軟件領域的實際開發(fā),在軟件開發(fā)的實際過程當中,要不斷地進行自主的選擇以及學習,這樣才能夠真正地實現(xiàn)軟件開發(fā)的實際目的,完成軟件開發(fā)的實際需求,在搭配軟件實際開發(fā)環(huán)境的同時,為效率更高、安全性更高的軟件實際應用打下較為堅實的基礎。在人工智能與軟件開發(fā)領域深入的結合應用過程中,在進行一切軟件設計理念以及設計方式的開發(fā)以及結合應用的過程中,一定要將個人的實際體驗放在考慮條件的首要位置上,并且要能夠通過個人的實際體驗來對軟件的配置進行不斷地完善,并且要能夠切實地根據(jù)軟件用戶的實際反饋來對相關的數(shù)據(jù)信息進行一定的學習以及針對軟件功能的拓展,這樣一來能夠切實保證軟件在實際的運營過程中能夠始終保持有較高的靈活性以及開放性。利用人工智能技術進行軟件的開發(fā),就需要在開發(fā)的過程中用盡可能少的資源來實現(xiàn)更加豐富的軟件功能。因此,軟件開發(fā)領域要利用人工智能技術來對軟件進行不斷地升級與創(chuàng)新,從而能夠更好地服務軟件的用戶。

4 結語

綜上所述,隨著現(xiàn)階段我國人工智能技術的飛速發(fā)展,并且社會各個領域都在呼吁將人工智能充分地融入進各個生產(chǎn)領域當中。尤其是在目前的軟件開發(fā)行業(yè),通過與人工智能技術進行融合應用,可以實現(xiàn)軟件開發(fā)的自主學習以及相關技術的創(chuàng)新進步,從而能夠根據(jù)人們的個性化要求來提供更加智能化的生活生產(chǎn)服務。