28、人工智能助力敏捷软件开发生命周期

人工智能助力敏捷软件开发生命周期

1. 引言

敏捷是一种创造和应对替代方案的能力，是在不确定和动荡环境中应对并最终取得成功的方式。敏捷方法是交付软件的有效途径，但在人工智能（AI）任务中，开发栈更像一个金字塔，基础庞大但用户可见的输出较少，传统的敏捷策略在AI任务中往往失效。

AI项目失败并非因为缺乏技术或AI专业知识，而是企业忽略了关键流程、缩短了数据生命周期操作、使业务需求与数据能力不匹配等。传统敏捷策略的迭代是有时限的，会在整个技术栈中安装垂直的功能模块。如今，产品协会调整了许多开发流程、规划工具和空间模型工具，但产品的成功与否主要依赖于领域专家（建模师、业务专家、规划架构师和利益相关者）。

为满足决策和模拟的新需求，提出了敏捷模型与模拟（AgMS）的概念，对敏捷模拟的研究将为复杂系统研究提供新思路，开辟模拟应用的新范式，促进元制造系统的广泛应用。

2. 文献综述

人工智能的崛起有可能显著改变项目管理的实践。项目管理具有很大的社会技术元素，存在许多因人为因素（如客户需求、开发人员的整体表现和团队动态）的可变性而产生的不确定性。AI可以通过自动化重复的、大量的任务，为项目分析提供支持，进行估算和风险预测，提供可操作的指导，甚至做出决策，从而帮助项目经理和团队成员。

AI对项目管理来说可能是一个游戏规则的改变者，有助于提高生产力和项目成功率。同时，提出了一个框架，利用AI技术为处理敏捷项目提供支持。

AI高级专家小组（AI - HLEG）提出了以人为中心、真诚的AI系统需要满足的七个关键要求，这些准则有助于评估AI系统，还提出了将这些伦理建议转化为AI系统具体操作环境的框架，该方法与软件工程中常用的一组敏捷原则相契合。

如今，行业和机构需要具备灵活性，“敏捷制造”的发展与人工智能尤其是机器学习相关，这些方法在产品研发的设计阶段通过3D打印得到应用。随着AI的出现，敏捷政府越来越多地在所谓的人机集体（HAC）背景下运作，HAC的特点是劳动的微观分工，越来越多的任务由越来越独立的AI代理承担。

机器学习策略在推荐系统和其他应用中已被证明有效，但目前支持机器学习程序的工作流程还很原始。通过特定的技术和结构，团队可以在几周内从新模型的想法过渡到经过生产验证的结果。

3. 提出的工作

将迭代和增量过程相结合形成了敏捷软件开发生命周期（SDLC）模型，该模型主要关注客户和用户的需求，将项目分解为小的片段项目，由不同团队负责各阶段的开发。具体阶段如下：
1. 规划 ：包括项目的前期规划，如项目的设置和实施方式。
2. 各种需求的业务分析 ：检查项目的基本需求和要求，如时间和资源，根据这些信息进行文档记录，并检查是否有遗漏。
3. AI解决方案和实验 ：AI团队专注于改进和部署，IT基础设施灵活且无边界，AI以数据驱动、面向生产且支持云，随时随地可按需使用。
4. 设计 ：确定项目的结构和蓝图，绘制用例、流程图、UML图等，并考虑如何将这些设计融入系统。
5. 编码 ：开发人员在设计阶段后开始开发项目，采用碎片化方法，将项目分为小阶段，各阶段的开发人员执行相应任务。
6. 单元测试 ：质量保证团队进行各种测试和所有可能的测试组合。
7. 部署 ：将项目或产品部署到用户或客户的工作环境中。
8. 反馈 ：管理团队收集产品或项目的反馈，并根据反馈进行相应的工作。

如果将敏捷与人工智能结合，有助于在用户和客户之间建立信任，解决项目中的信任问题，使黑盒测试可视化，改善沟通和对项目的理解。进行AI的敏捷工作有三个基本要素：
1. 基于敏捷理念，而非实施框架。
2. 对AI数据项目采用自上而下和自下而上的方法。
3. 纳入并适应相关概念，如精益创业和开发运营。

采用敏捷方法进行AI开发有以下好处：
1. 管理AI项目中的不确定性，降低由此产生的风险。
2. 研究人员可以自动验证并快速放弃不合适的想法，而不是将资源浪费在不合适的解决方案上。
3. 缩短交付和市场进入时间。

4. 敏捷软件开发的优缺点

4.1 敏捷软件的优点

优点	描述
成本可预测	敏捷开发技术有助于节省成本和进行估算，通过故事时间表可分析和预测项目成本或预算，减少不必要的成本，单元测试也能在节省时间和资源的同时降低成本。每个阶段和步骤的检查点有助于改进、升级和进行特定更改，也有助于成本预测。
质量提升	敏捷模型保证了质量，测试和调试是质量的关键因素，在每个冲刺阶段都进行测试和调试，可纠正代码错误，使项目更高效，还能根据客户和用户需求进行更改和更新。
透明度高	用户、项目管理负责人和团队与开发团队相连，可随时查看项目的重要细节，项目所有者、开发团队和部署团队也能控制和监控项目的部署更新和细节。
按时交付	迭代的敏捷模型帮助开发人员按时部署项目，采用Scrum方法，将项目分成小部分，分配给开发团队执行和测试，按时交付项目能吸引客户，为企业带来积极反馈和更多客户，还能节省成本。
降低风险	Scrum团队会扫描整个项目以预测和发现风险，在项目的每个层面进行风险管理和扫描，在每个阶段进行错误检测有助于降低风险，使项目更可靠和高效。
客户满意度高	敏捷模型的首要目标是尽可能满足客户需求，根据用户和利益相关者的反馈对项目进行改进和更新，以满足所有标准。
提高生产力	团队的表现对项目的各个方面都很重要，为了提高生产力，程序员、设计师和编码人员可以根据自己的需求工作，而不是仅仅遵循团队经理的指示。有一些特定的工具可用于计算和衡量绩效。
快速变更	敏捷模型具有灵活性，能在每个开发阶段进行升级、更改和修改，可快速响应并满足用户或客户的需求。

4.2 敏捷软件的缺点

缺点	描述
资源规划不足	在项目开始前，很难预测项目的成本、时间和资源，团队也难以计算和预测项目的结果或产出，这在某些情况下成为严重问题。
输出未集成	敏捷方法采用冲刺和分阶段开发，每个阶段单独开发代码，整个输出不是作为一个整体构建的，需要进行大量的排列组合来合并各个阶段的输出。
不适合长期项目	敏捷方法的碎片化特点适用于小项目，对于大项目，应用该方法会使项目变得更加繁琐、不可靠、难以扩展，还会产生大量错误，管理问题也会更加突出。
文档不完善	敏捷方法中，每个阶段的代码开发都有特定的文档，但这些文档可能不完整，各团队可能没有关于项目的完整详细信息，这可能导致混乱和障碍，影响项目流程。
频繁变更带来问题	在敏捷方法中可以在每个阶段进行更新和更改，但如果用户或客户频繁进行更改，开发人员可能会感到困惑，出现错误，甚至可能错过重要的功能和规范，还会使项目变得更复杂。

5. 人工智能的优缺点

5.1 人工智能的优点

优点	描述
风险分析	在现代数字世界中，风险日益增加，人工智能在处理各种风险方面发挥了重要作用，如炸弹检测、海洋和矿山探索、行星探索等，克服了人类的局限性。
减少错误	人类在项目和程序中容易出现重大错误，人工智能通过强大的算法，总结先前的数据和信息，提前识别可能出现的错误并预测输出结果，使系统更高效、无错误，例如天气预报系统。
全天候服务	人类无法全天24小时专注工作，而人工智能可以帮助我们管理系统和工作流程，无需休息和假期，例如客服中心的人工智能系统。
日常应用广泛	日常生活中有许多人工智能应用，如苹果的Siri、谷歌的语音助手、Windows的Cortana等，它们可以为我们提供必要的信息，帮助我们完成各种任务。
决策更快	在决策方面，人工智能几乎在所有方面都优于人类，机器根据算法快速而准确地处理事情，不受情感等因素影响，例如在电脑游戏中，人工智能往往能在短时间内击败人类。
提高生产力和质量	人工智能以生产力和质量为主要因素，系统和算法的设计旨在满足用户或客户的需求，提高生产力和质量。
协助重复性工作	在办公室、学校、大学等场所和日常生活中，存在许多重复性工作，人工智能可以自动轻松地完成这些任务。
推动数字世界的新发明	人工智能在数字世界中得到了更广泛的应用，它提供了更好的功能和生产能力，帮助我们解决复杂问题，进行问题预测，在医疗保健、天气预报、农业等领域有广泛应用。

5.2 人工智能的缺点

缺点	描述
导致行业失业	随着数字化和技术的发展，人工智能机器人正逐渐取代人类，尤其是那些资质较低的员工，因为机器人工作速度更快、更准确、无需休息，这导致了行业内的失业问题。
缺乏情感连接	人工智能机器人在执行任务方面表现出色，但在团队连接、团队合作、跳出常规思考项目和程序、为公司利益进行创新工作等方面存在不足，在团队管理方面也表现不佳。
成本增加	机器需要定期进行更新和设置，复杂的机器需要更多的维护和保养，软件和硬件都需要定期服务，这会导致成本增加。如果机器需要执行其他任务或满足客户需求，还需要进行更改和升级，进一步增加成本。
难以跳出常规思考	人类可以独特地思考并突破界限，但机器只能按照嵌入的算法和程序执行任务，无法在特定项目的边界之外思考，而人类的创造力和思维能力可以提供解决问题的最简单方法。
难以找到专业人员	与人工智能相关的项目需要专业的开发人员和员工，但很难找到具有特定领域知识和专业技能的人员，这使得一些项目的实施变得困难，甚至可能导致项目暂停。
人类对技术的依赖增加	技术的高度发展使人类越来越依赖机器、机器人和新的先进技术，导致工作中的懒惰和不认真态度增加，下一代可能会更加依赖机器，这将在性能、健康等方面对下一代造成危害，还会导致未来更多的失业问题。
缺乏道德伦理	人类具有道德和伦理观念，并能轻松运用这些特征，但机器和机器人无法遵循这些特征，只能按照嵌入的算法或分配的程序和工作运行。

下面是敏捷软件开发生命周期的流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(规划):::process --> B(各种需求的业务分析):::process
    B --> C(AI解决方案和实验):::process
    C --> D(设计):::process
    D --> E(编码):::process
    E --> F(单元测试):::process
    F --> G(部署):::process
    G --> H(反馈):::process
    H -->|根据反馈调整| A

综上所述，人工智能与敏捷软件开发的结合具有很大的潜力，但也面临着一些挑战。在实际应用中，需要充分发挥两者的优势，同时克服它们的缺点，以实现更高效、更优质的软件开发。

6. 敏捷与人工智能结合的实际应用案例

为了更好地理解敏捷与人工智能结合在实际中的应用效果，下面列举几个具体案例。

6.1 金融行业信用风险评估系统

某银行在开发信用风险评估系统时，采用了敏捷与人工智能结合的方法。在项目初期，规划阶段确定了系统的基本目标是快速、准确地评估客户信用风险。通过业务分析，收集了大量的客户历史数据，包括还款记录、消费习惯等。

AI团队利用机器学习算法，如决策树、神经网络等进行实验和优化，以提高风险评估的准确性。在设计阶段，绘制了详细的系统架构图和数据流程图。开发人员按照敏捷的碎片化方法，分阶段进行编码和测试。

在整个开发过程中，保持了高度的透明度，银行的业务部门、风险管理部门和开发团队密切沟通。通过不断的反馈和迭代，系统能够及时适应市场变化和新的监管要求。最终，该系统不仅按时交付，而且大大提高了信用风险评估的效率和准确性，降低了银行的潜在风险。

6.2 医疗影像诊断辅助系统

一家医疗科技公司开发医疗影像诊断辅助系统时，也运用了这种结合模式。规划阶段明确了系统要辅助医生快速、准确地诊断疾病。业务分析阶段收集了大量的医学影像数据和诊断结果。

AI团队采用深度学习算法进行影像识别和分析，不断优化模型的性能。设计阶段构建了用户友好的界面和高效的数据处理流程。开发过程中，每个阶段都进行严格的单元测试，确保系统的稳定性和准确性。

系统部署后，医生可以实时获取诊断建议，提高了诊断效率和准确性，同时也减轻了医生的工作负担。通过收集医生的反馈，系统不断进行改进和升级，以满足临床需求。

7. 结合敏捷与人工智能的关键要点

7.1 团队协作与沟通

敏捷与人工智能的结合需要不同专业背景的团队成员紧密协作。开发团队、AI专家、业务分析师和项目管理人员等要保持良好的沟通，及时分享信息和反馈。例如，建立定期的项目会议和沟通渠道，确保各方对项目的目标和进展有清晰的了解。

7.2 数据管理

数据是人工智能的基础，在项目中要确保数据的质量和安全性。建立完善的数据管理体系，包括数据收集、清洗、存储和使用等环节。同时，要遵循相关的法律法规和道德准则，保护用户的数据隐私。

7.3 持续学习与改进

人工智能技术不断发展，敏捷方法也强调持续改进。团队成员要不断学习新的技术和方法，定期对项目进行评估和反思，及时调整策略和方法，以提高项目的成功率。

7.4 风险管理

虽然敏捷和人工智能都有助于降低风险，但仍然需要对项目进行全面的风险管理。识别可能出现的风险，制定相应的应对措施，确保项目能够顺利进行。

8. 未来发展趋势

8.1 自动化程度提高

未来，敏捷与人工智能的结合将进一步提高软件开发的自动化程度。例如，自动代码生成、自动测试和自动部署等技术将得到更广泛的应用，减少人工干预，提高开发效率。

8.2 跨领域融合

随着技术的发展，敏捷与人工智能将与更多的领域进行融合，如物联网、区块链等。这种跨领域的融合将创造出更多的创新应用和商业模式。

8.3 伦理和法律问题的关注

随着人工智能的广泛应用，伦理和法律问题将变得越来越重要。未来需要建立更加完善的伦理和法律框架，确保人工智能的应用符合人类的价值观和利益。

8.4 人才需求的变化

对既懂敏捷开发又懂人工智能的复合型人才的需求将不断增加。教育机构和企业需要加强对这类人才的培养，以满足市场的需求。

9. 总结

敏捷软件开发与人工智能的结合为软件开发带来了新的机遇和挑战。通过将迭代和增量的敏捷过程与强大的人工智能技术相结合，可以更好地应对复杂的项目需求，提高开发效率和质量，满足客户的期望。

然而，在实际应用中，也需要认识到敏捷软件和人工智能各自的优缺点，并采取相应的措施加以克服。同时，要注重团队协作、数据管理、持续学习和风险管理等关键要点，以确保项目的成功。

随着技术的不断发展，敏捷与人工智能的结合将在未来发挥更加重要的作用，推动软件开发行业不断向前发展。我们期待着看到更多创新的应用和解决方案在这个领域涌现。

下面是敏捷与人工智能结合项目的关键要点表格：
|关键要点|描述|
|----|----|
|团队协作与沟通|不同专业背景团队成员紧密协作，建立定期沟通渠道|
|数据管理|确保数据质量和安全，建立完善管理体系|
|持续学习与改进|团队成员不断学习新技术，定期评估反思项目|
|风险管理|识别项目风险，制定应对措施|

下面是未来发展趋势的流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(自动化程度提高):::process --> B(跨领域融合):::process
    B --> C(伦理和法律问题关注):::process
    C --> D(人才需求变化):::process