人工智能将如何帮助软件团队

在未来 5-10 年内你的工作仍然是你自己在做，还是一个机器人在帮你做？

随着人工智能（以下简称 AI ）能力越来越大并被广泛利用，知识工作者开始问自己这个问题。Atlassian 的创始人和首席执行官 Mike Cannon Brookes 说过，AI 将对团队生产力的未来发挥重大作用。现在，让我们来看看是为什么。

AI 的突飞猛进

美国美林（Merrill Lynch）银行预测，在未来的十年里将会有 9 万亿美元的 AI 业务会影响知识性工作。麦肯锡（McKinsey）全球研究所说，AI 正以“3000 次工业革命影响”的速度在推动着社会的转型。CB Insights 分析显示 AI 公司的投入资金正在逐年增长。总体趋势和现实结果表明，AI 和机器人不能再被当成空谈而忽略。

我们不应该惧怕 AI，它带给我们的机会是去拥抱它的潜力，让我们的组织拥有全新的运作方式，使我们能够在更高价值的活动中应用自己的知识。

了解 AI 业务

我们有两个基本的途径来了解 AI 的世界：通用人工智能（General AI 或 AGI）和狭义人工智能（Narrow AI）。狭义 AI 指的是利用机器来智能地解决具体问题，而通用 AI 是指一台或一组机器拥有人类完整的认知能力。与科幻电影描绘不同的是，通用 AI 还有很长的路要走。

通用 AI 面临的挑战
通用 AI 的主要挑战是，我们并不完全了解什么是意识。当代哲学家们的思想已经超越了笛卡尔的身心观，认识到意识是由我们的大脑所产生。但是，像神经科学家或其他一些人一样，我们仍然不理解它是什么，更不用说如何创造它了。

• 我们没有硬件，但是
  未来学家 Ray Kurtzweil 预测说模拟人类智慧所需要的硬件在 2020 年就能以合适的价格出现。
• 我们没有软件，但是
  AlphaGo 在复杂的游戏中获得胜利，这件事令人印象深刻，还有的计算机对语言的理解比人类还准确，听起来都棒极了，而这些只是在复杂难题里需要解决的一些小碎片而已。

举个例子， OpenWorm 项目已经开始模拟像蠕虫一样简单的生物。尽管对蠕虫的了解（蠕虫模拟）逐渐深入，但还是存在很多问题，比如怎样创造它，而造出来的蠕虫智力很有限。所以还需要很多研究时间，直到最后不得不考虑 AI 的奇点是否出现，或者像终结者（Terminator ）粉丝一样担心天网（Skynet）问题。

狭义 AI
另一方面，狭义 AI 已经对我们带来了冲击，并且迅速蔓延到很多领域。多年来它一直在影响我们的日常生活，比如股票购买得到一些建议，或者亚马逊上被推荐一本书。狭义 AI 一直给我们提供有价值的东西，它通过大而结构化的数据集来解决那些有明确的结果或规则的问题，现在 AI 的发展已经超越了这些领域。

AI、机器人、团队和管理

机器人和 AI 辅助并参与团队活动的可能性越来越大，背后的关键驱动力是：

• 数据是可访问的
  软件的构造过程中，会产生开发任务、程序问题、日志、源代码、测试结果等等很多信息，所有数据会存放在系统的某些地方。利用 API 、插件、基于云的方式，可以让系统间的这些数据访问越来越方便。
• 数据杂乱
  团队使用的数据是杂乱的，这不是任何人的错，这是由工作的性质所决定。当一个团队在运转时（总是这样的），由于时间限制和发布压力，很难找到时间来清理数据。但是因为非结构化数据处理能力的进步，如今这些不一定是个问题了。
• 数据足够大
  相对于亚马逊、脸谱、Google 庞大的数据集，大多数团队的数据量是非常小的。一个团队通常只有几十或几百个任务，较大一点的甚至有几千个任务，但从统计意义上来说，还是很小。而小规模数据集上的算法优化，使得狭义 AI 能为团队带来有意义的结果。
• 团队过程标准化
  世界各地的、不同组织的大多数团队，它们的工作过程和方法在本质上是相似的。普遍存在的敏捷软件开发团队就是这方面的一个例子。狭义 AI 的含义是，对很多人而言它容易使用并且更有价值。通过标准化，意味着有机会将跨组织的数据合并成更大的数据集。
• 生产力提高降低误差
  算法不断在发展，虽然仍然存在误差。但是通过成本的降低、速度的提高、或者理解的深入，发展所带来的好处都要大于那些缺陷、误差以及一些聊天机器人目前在狭义 AI 上的烦恼。

结论

AI 能有助于团队发展，这样团队效率会更高，他们会做出更好的决策，能够专注于更高价值的活动。所以不要害怕机器人，让它们成为你日常工作的一部分，来完成更多的事情。

查看英文原文： How AI is transforming the work of software teams

感谢朱昊冰对本文的审校。

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