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摘要 — 人工智能 (AI) 领域最近在研究、工具开发和应用部署方面出现了激增。多家软件公司正将重点转向开发智能系统；许多其他公司正在将 AI 范式部署到现有流程中。与此同时，学术研究界正在注入 AI 范式，为传统工程问题提供解决方案。同样，AI 显然已被证明对软件工程 (SE) 有用。当观察 SE 阶段（需求、设计、开发、测试、发布和维护）时，就会发现可以应用多种 AI 范式（例如：神经网络、机器学习、知识库系统、自然语言处理）来改进流程并消除 SE 领域面临的许多重大挑战。本章概述了应用于 SE 的最常见 AI 方法。这篇评论涵盖了 1975 年至 2017 年之间的方法，在需求阶段，发现了 46 种主要的 AI 驱动方法，其中 19 种用于设计，15 种用于开发，68 种用于测试，15 种用于发布和维护。此外，本章的目的有三方面：首先，回答以下问题：SE 生命周期中是否有足够的智能？将 AI 应用于 SE 需要什么？其次，测量、公式化和评估 SE 阶段和 AI 学科的重叠。最后，本章旨在提出严肃的问题，挑战当前最先进的传统观点（即现状），呼吁采取行动，并重新定义前进的道路。
第10章：人工智能在软件工程中的应用
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