软件工程：人工智能不可或缺的组成部分

人工智能是软件工程开发的关键组成部分。由于人工智能在一系列系统中实现并用于多种目的，因此创建和维护此类系统是软件工程师不可或缺的角色。本文将探讨人工智能可能存在的局限性，软件工程师在其角色中需要意识到并减轻这些局限性。通过数据管理、偏差缓解和实时系统集成等流程，软件工程师确保人工智能有效满足客户的需求。

什么是人工智能？

指导和教授人工智能模型如何学习和思考的程序和算法都是由软件工程师设计和编写的。如果没有这些工程师，人工智能就不会达到目前引起全世界关注的高级阶段，并且该领域的工作仍在进行中。
计算机科学家负责人工智能的深度学习部分，他们从人脑中汲取灵感，创建人工神经网络，以与我们大脑相同的方式处理信息。人工智能利用多层处理从现有数据中提取更高级别的信息。

深度学习模型可以识别声音、图片和文本中的复杂模式，产生准确的见解和预测，并自动执行通常需要人工输入的任务。人工智能在学习中不断适应和改进。

人工智能：机遇和缺点

人工智能让我们的生活变得更加轻松，而且也变得富有创造力。它具有娱乐性、教育性和简化流程。然而，它缺乏软件工程师的批判性思维和解决问题的洞察力。软件工程师分析人工智能创建的结果，并调整算法以改进结果。

减少偏见

如果设计和开发不正确，人工智能有可能放大偏见，根据不正确的数据制造错误信息，并侵犯版权和知识产权。

因此，软件工程师需要减轻这些偏见的可能性，最好是在开发阶段。但他们怎么知道呢？

减轻人工智能中的偏见取决于申请的状态。如果仍处于早期阶段，软件工程师将通过相应调整算法进行干预。然而，预防胜于治疗。软件工程师在他们的算法中添加编码，以指导人工智能在搜索数据库信息时忽略哪些类型的数据以及如何识别异常。

在为特定目的创建算法时需要格外小心，并且应该在开发的规划或规范阶段注意这一点。软件工程师需要了解数据中可能存在的各种场景，并且在设计供人工智能特定使用的算法之前，他们需要对数据进行彻底的分析。

鉴于每天都会发生大量的社交媒体互动，软件工程师如何减少虚假信息？

软件测试

SE 在其数据挖掘算法中建立检查，测试每种可能的场景并检查其他信息。如果存在异常，算法会将其标记为异常，并在证明与其他更可靠的信息来源不同时忽略它。这些过程极其复杂，几乎无法预测和检测。它需要软件工程师的批判性思维和分析能力。一旦算法编写完成，程序和数据就会被测试到穷尽的程度。

软件工程师还有助于确定特定项目需要哪些类别的数据，并相应地指导数据分析师。可以进行必要的修改以排除将来的任何偏见或问题。此过程称为“数据清理”或“数据清理”，是一个持续的过程。

人工智能与环境

计算机科学家不断寻求提高效率的方法，包括使用处理能力和减少处理时间，这有望改善人工智能流程的状态及其对环境的影响。

这在基于云的应用程序中尤其重要，因为组织在远程位置存储、检索和处理数据。软件工程师通过在本地存储历史数据来减少云处理的影响，同时将云用于需要基于云的技术更强大的处理能力的实时应用程序。这项任务涉及数据专业人员的持续维护。

实时系统集成

将人工智能集成到实时系统有很多好处：它产生新概念、提高效率并使流程自动化。它使系统能够使内容多样化并生成新内容。内容生成的一个例子是游戏，人工智能可以根据玩家的互动生成新的场景，为玩家创造永无止境的参与度。

实时集成可以通过提出想法和建议来帮助人类创造力。相反，人工智能利用人类的输入和想法来进行自己的创作。

这人工智能的使用实时医疗系统中的应用程序可能是迄今为止最高效的应用程序之一。这是因为它需要严格控制，不允许有任何差错。人工智能用于疾病诊断、准确性至关重要的复杂程序以及监控患者的风险和进展。医学科学家和计算机专家不断努力改进医疗技术并提出新发明。每次引入新技术时，软件工程师都会为了患者安全而参与产品的编程、错误检测和微调。

软件工程师应该担心吗？

人工智能会取代软件工程师吗？我们认为不是。现在，比以往任何时候都更需要软件工程师来确保道德标准得到维护并保护我们的人权。在线学位课程，例如贝勒大学计算机科学硕士 – 软件工程课程，正在培训未来的软件工程师，以利用人工智能在软件工程方面的潜力，以及设计、创建和维护合适的软件系统的技能。 100% 在线课程还涵盖高级算法和系统开发，学生可以为软件工程领域的热门职业做好准备。