人工智能行業永遠不會滿足那些有創造性的軟件開發者的要求。這項技術是為了幫助我們做出比傳統工作模式下開發的軟件更加健壯安全，而不是完全替代人來開發軟件。

根據一項對350多名人工智能研究人員的調查，在45年內，機器在所有任務上都有50%的可能性超過人類。另外還估計，在以下方面，機器將比我們更好：
翻譯語言(2024年之前)
撰寫論文(2026年之前)
駕駛機動車(至遲于2027)。
寫一本暢銷書(2049前)。
自動化所有人類工作(下一個120年)
“AI器人”不再是一個時髦的詞了，對許多企業來說這已經是見怪不怪了。機器人和人工智能將在未來幾年接管世界，專家們正日以繼夜地為實現這一目標而努力。
移動應用已經改變了我們處理技術的方式。物聯網也已經進入到了我們的家庭，像關燈這樣的任務可以通過應用程序遠程來處理。然而，人工智能(AI)將跨越下一步，這些技術正在變得更快，更容易為世界各地的用戶所接受。
軟件已經成為人類社會的基礎性設施。無論是Snapchat提供的所有增強虛擬現實產品，還是亞馬遜的無人機送快遞，都是依賴于各自的軟件系統。Forrester研究公司對25個應用程序開發和交付團隊進行了調查，受訪者肯定人工智能將改善自動化測試軟件、敏捷測試自動化、開發以及機器人在軟件幫助下的工作方式。這些機器人可以比任何人想象的更快地成為軟件專家，加快日常任務和提高生產力。

幫助開發人員
人工智能的顛覆性技術有可能使開發人員變得更聰明。機器學習將改善我們處理日常任務的方式。反而不斷的從日常工作中獲得數據，可以增強人工智能。即使有了敏捷和DevOps計劃，將一個想法轉化為代碼對許多開發人員來說也是一個很大的障礙。AI可以通專家系統建議改進代碼質量以及如何將它們應用到軟件開發生命周期(SDLC)來解決這個問題。AI還可以在任何軟件模型中實現更強的文本識別。開發人員將能夠從這種敏銳的認知中獲得更強大的代碼。
自動化已經把測試變成了一個更容易的過程；現在AI將使測試變得更容易。DevOps團隊必須花費大量的時間來找出為什么某些事情不起作用的原因，以及如何使事情正常工作。AI將幫助開發人員查找數據，即處理該數據的人員，并將提供過去的開發生命周期供參考。這種智能過程可以產生缺陷和以前的錯誤階段，因此可以對當前的項目進行改進。
更加強健的應用程序
我們的移動電話、平板電腦和臺式機正在使用新一代技術，應用程序可以代表您說話、聽到、感知和思考。使用這些應用程序的廠商正在增長，因為企業希望將這種技術結合起來，以獲得更多的收入。人工智能解決方案和平臺將在未來幾年內大受歡迎。我們已經在一定程度上通過Siri和 Cortana體驗了這項技術，下一步將使這些技術對客戶更加智能化。
JavaScript、Ruby和Python等傳統編程語言提供了模板業務策略和最佳實踐的選項。基于規則的學習可以使這些策略更智能地實現，而這些策略并不局限于單個問題。專家顧問可以從這方面受益，因為通過傳統語言編寫編碼策略是一項高成本的任務。
較初級的AI已經在軟件開發業界存在了相當長的時間，但它需要開發者的干預才能成為現實。AI將使應用程序能夠自主學習并對場景做出反應。人工智能的更強大版本考慮到了學習，并實現了更智能的適應。通過這種顛覆性的技術進行深入的學習和修正是開發人員最興奮的事情。然而，沒有人能準確預測在一個無人監督的學習環境中，深度學習應用的未。

展望前景
機器學習和智能適配技術將使開發人員對他們最熱衷的領域有一個新的思維方式。培養這種心態是一種挑戰，也是一種天賦。受制于我們所知道的算法傳統的開發模型要求我們以線性的方式進展。機器學習算法不允許你用傳統的方式思考。在許多方面，例如Stack Overflow、GitHub，通過開發社區的集體智慧，軟件工程師獲得了巨大的影響力。開發人員可以專注于業務目標，理解業務策略，并從積極的心態看待SDLC。因此而創建的軟件對不同的情況和范圍具有高度的響應性。
人工智能可以自創軟件？
根據你的需求讓人工智能設備自動創建程序這還是很遙遠的事情。計算機還不成熟，無法自行生成完整成熟的代碼和構建現成的軟件。這是一件應該讓開發者對他們的工作有信心的事情。這個行業永遠不會替代有創造力的開發者。人工智能技術是為了幫助我們創造出比傳統環境下更健壯安全的軟件。然而，我們將發現QA和開發工作的性質發生了重大變化。
許多開發人員認為，測試是整個軟件交付生命周期中最重要的階段。實際上，您不應該讓任何人告訴您，自動化的起點是手動測試用例。在數字加速的時代，生產最好的質量是至關重要的。公司將實施人工智能的實踐，以提高測試自動化和實現高質量。