基于人工智能減少軟件項目風(fēng)險概率的想法論文

基于人工智能減少軟件項目風(fēng)險概率的想法論文

　　摘要：軟件工程在計算機技術(shù)取得進(jìn)展后也飛速發(fā)展， 但是項目進(jìn)行中仍會(huì )在人為和環(huán)境因素的作用下遇到風(fēng)險。以人工智能的幾個(gè)應用融入到軟件風(fēng)險管理中， 會(huì )產(chǎn)生不可小覷的作用。

　　關(guān)鍵詞：軟件風(fēng)險； 人工智能； 融入；

　　1、軟件風(fēng)險管理

　　計算機技術(shù)已經(jīng)歷經(jīng)六十余載的歷程， 取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)步發(fā)展。計算機的多領(lǐng)域運用推動(dòng)社會(huì )各行各業(yè)換代升級， 改變人們的衣食住行。計算機軟件系統是信息化的不可或缺的部分。軟件工程 （Software Engineering） 在軟件開(kāi)發(fā)中有重要地位�！败浖�工程”在Fritz Bauer、Boehm、IEEE和《軟件工程術(shù)語(yǔ)》等代表性定義中概括講為：“指導軟件開(kāi)發(fā)和維護的工程性學(xué)科， 它以計算機科學(xué)理論和其他相關(guān)科學(xué)的理論為指導， 采用工程化的概念、原理、技術(shù)和方法進(jìn)行軟件的開(kāi)發(fā)和維護， 把經(jīng)過(guò)時(shí)間考驗且證明是正確的管理技術(shù)和當前能夠得到的最好的技術(shù)方法結合起來(lái)， 以較少的代價(jià)獲得高質(zhì)量的軟件并維護它�！钡�是軟件和生物一樣會(huì )經(jīng)歷孕育、誕生、成熟、衰亡的生存期歷程， 包括軟件定義、軟件開(kāi)發(fā)和運行維護管理三個(gè)過(guò)程。

　　就如從古至今沒(méi)有幾個(gè)人一生一帆風(fēng)順， 軟件的生存期過(guò)程也可能出現影響軟件目標或是可能造成重大損失的事件， 即為軟件風(fēng)險。風(fēng)險是過(guò)程中可能發(fā)生的事， 這個(gè)可能性用風(fēng)險概率描述。降低軟件風(fēng)險發(fā)生的可能性， 使這個(gè)概率接近于0, 對加快開(kāi)發(fā)進(jìn)度、降低預算、避免嚴重后果并減少損失有莫大的幫助。

　　2、基于人工智能減少風(fēng)險概率的想法

　　人工智能 （Artificial Intelligence, AI） 主要研究用人工的方法和技術(shù)， 模仿、延伸和擴展人的智能， 實(shí)現機器智能。人工智能的長(cháng)期目標是實(shí)現人類(lèi)水平的人工智能， 實(shí)現機器智能。當前， 幾乎所有的科學(xué)與技術(shù)的分支都在共享著(zhù)人工智能領(lǐng)域所提供的理論技術(shù)。以人工智能中的幾種應用融入軟件風(fēng)險管理的評估、控制等實(shí)施步驟， 可提高風(fēng)險管理的效率。

　　2.1 基于專(zhuān)家系統領(lǐng)域

　　專(zhuān)家系統 （Expert System） 是顧名思義基于知識的系統， 依靠人類(lèi)專(zhuān)家的知識建立體系結構， 存儲問(wèn)題求解所需的知識， 根據人工智能問(wèn)題求解技術(shù)， 模擬人類(lèi)專(zhuān)家求解問(wèn)題時(shí)的求解過(guò)程求解所涉及領(lǐng)域的各種問(wèn)題， 達到具有與專(zhuān)家同等解決問(wèn)題能力的水平。在對風(fēng)險識別階段， 從項目的具體情況入手找出可能會(huì )存在的風(fēng)險。一些軟件項目或是因為對自身的情況挖掘不足， 停在理解， 或是缺乏經(jīng)驗過(guò)于樂(lè )觀(guān)， 便為未預料到的情況埋下了隱患。若是以來(lái)自軟件工程領(lǐng)域的專(zhuān)家的知識背景參與到識別風(fēng)險中， 可為決策提供專(zhuān)業(yè)性建議。人工智能的專(zhuān)家系統將風(fēng)險問(wèn)題與多位專(zhuān)家專(zhuān)業(yè)性知識共同組成的知識庫中各個(gè)規則的條件進(jìn)行匹配， 并把被匹配規則的結論存放到綜合數據庫中， 得到最終的分析結果。專(zhuān)家系統能夠將自身的推理過(guò)程為用戶(hù)解釋清楚， 使用戶(hù)在詢(xún)問(wèn)中理解自己的過(guò)程， 會(huì )比多數軟件開(kāi)放者獨自的思考結果更加可靠。

　　2.2 基于數據挖掘

　　數據挖掘 （Data Mining） 能從大量數據中通過(guò)算法搜索挖掘出隱藏于其中的深層次的、未知的、有潛在價(jià)值的信息知識。在風(fēng)險識別以后需要進(jìn)行分析何時(shí)何處風(fēng)險會(huì )發(fā)生， 會(huì )產(chǎn)生怎么樣的后果。風(fēng)險分析常采用成本模型、判定分析、網(wǎng)絡(luò )分析等方法， 數據挖掘可以為這些分析方法提供更多的數據方面的支持。雖然傳統統計分析技術(shù)基于完善的數學(xué)理論和高超的技巧， 預測的準確度也可以達到人們的預期要求， 但是對使用者也提出了與之難度相對應的高要求。數據挖掘是一次延伸擴展， 在降低對使用者的門(mén)檻的同時(shí)， 也通過(guò)數據評估后的相應的數據庫更簡(jiǎn)單便捷得到相應的功能。步驟的簡(jiǎn)便化換來(lái)的是使用者的低操作失誤率， 這樣便提高風(fēng)險分析的準確率。

　　2.3 基于語(yǔ)義Web

　　語(yǔ)義Web （Semantic Web） 以讓W(xué)eb上的信息能夠快速被機器所理解， 從而實(shí)現Web信息的自動(dòng)處理， 以適應Web信息資源的快速增長(cháng)， 更好地為人類(lèi)服務(wù)為目的。軟件工程中的開(kāi)發(fā)者目前要解決的問(wèn)題數量龐大， 用戶(hù)對軟件的質(zhì)量和開(kāi)發(fā)周期的要求更加苛刻， 軟件開(kāi)發(fā)人員多數面臨開(kāi)發(fā)期長(cháng)、成本高、質(zhì)量不達標的問(wèn)題， 這是一個(gè)領(lǐng)域共同的問(wèn)題。軟件開(kāi)發(fā)人員在通過(guò)網(wǎng)絡(luò )搜尋與軟件風(fēng)險相關(guān)聯(lián)的事物時(shí)， 牽扯了語(yǔ)義Web一方面的應用“互聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)布與搜索”, 通過(guò)對內容的標注與分析從而克服了關(guān)鍵詞查詢(xún)的歧義性， 提高了查詢(xún)的精度。語(yǔ)義Web給人的是一個(gè)所有數據“無(wú)縫”式連接的網(wǎng)絡(luò )， 一個(gè)滴水不漏的網(wǎng)絡(luò )。

　　2.4 基于機器人領(lǐng)域

　　機器人 （Robot） 是一種具備和生物相似的智能能力， 具有高度靈活性的自動(dòng)化機器。工業(yè)機器人按照人的規定的程序工作， 自身不能對程序調整， 軟件的批量生產(chǎn)的流水線(xiàn)一般由這種類(lèi)型的機器人實(shí)施。在風(fēng)險控制階段， 一些可能會(huì )對人體造成未知傷害的操作可有初級和高級智能機器人 （具有感覺(jué)， 識別， 推理和判斷能力， 區別在于是否能根據外界環(huán)境， 在一定范圍內自行修改程序） 實(shí)施。項目的風(fēng)險經(jīng)常依賴(lài)于外部因素發(fā)生， 需要跟蹤監控， 定期對風(fēng)險進(jìn)行重新評估， 這個(gè)步驟便可交給智能機器處理， 節省工作人員的時(shí)間。

　　2.5 基于模式識別技術(shù)

　　模式識別 （Pattern Recognition） 是用數學(xué)、物理和技術(shù)的方法實(shí)現對模式的自動(dòng)處理、描述、分類(lèi)和解釋。通過(guò)遙感圖像識別軟件在實(shí)際運作時(shí)的異常表現點(diǎn)， 為風(fēng)險評估提供部分依據。指紋識別應用于開(kāi)發(fā)人員的日常工作中， 便于監督每位成員的操作， 也有助于后期落實(shí)到具體人員的責任， 督促每位參與者謹慎研究， 減少人為造成風(fēng)險。語(yǔ)音識別加快軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中的信息處理， 加快軟件開(kāi)發(fā)進(jìn)度。

　　3、結束語(yǔ)

　　在眾多項目實(shí)踐中獲得的風(fēng)險管理經(jīng)驗和教訓， 軟件工程項目中的風(fēng)險是客觀(guān)存在的， 不可能完全避免的。人工智能的研究仍在不斷進(jìn)行， 一旦人工智能在軟件工程領(lǐng)域的應用得到飛躍性突破， 軟件風(fēng)險概率必然會(huì )有所下降， 軟件工程項目的發(fā)展會(huì )更加順暢。

　　參考文獻

　　[1]鄭人杰， 馬素霞， 殷人昆。軟件工程概論[M].北京：機械工業(yè)出版社， 2014 （02） :314-323.

　　[2]史忠植， 王文杰。人工智能[M].北京：國防工業(yè)出版社， 2007:18-23

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