基于人工智能的计算机软件开发与应用

摘要：随着互联网的飞速发展，人工智能技术已经在软件开发和应用中显示出了巨大的价值，软件开发者除了要深刻地掌握人工智能背景下的软件开发特点之外，还必须具备将人工智能神经网络技术和人工智能代理技术应用于软件开发中的能力，同时也要将瀑布模型、网络安全应用、Agent技术、人工免疫技术、专家系统技术等应用策略有机结合起来，从而提升软件开发的效率、质量和安全，提升软件开发的便利性和功能性，为人们创造更加便捷的智能生活。

关键词人工智能，计算机软件；开发与应用

引言

随着人工智能技术的发展与普及，人工智能被越来越多地应用于各个领域，其中就包括了计算机软件的开发与应用。人工智能技术的出现为软件开发开辟了一条崭新的道路。基于机器学习、深度学习等技术，计算机能够从海量数据中学习并提取规律，实现代码自动生成、智能调试等功能，从而提高软件开发效率与质量。

1人工智能计算机软件开发特点

1.1人工智能计算机软件开发具有可操作性特点

在计算机软件开发中，其软件设计规划必须满足用户的基本需求，即应确保软件开发效果与用户需求效果达成一致。在此过程中，可操作性既体现在多样化的技术手段选择与技术结构变换层面，也体现在用户群体特征需求把握方面。因此，为提高技术应用的规范性与科学性，人工智能应用于软件开发时必须开展全面的用户群体调查，既要确保开发结果与用户需求达成一致，又要为用户提供更智能、便捷的使用体验。

1.2人工智能计算机软件开发具有易维护性特点

对计算机软件开发而言，其不仅要考虑软件本身的功能与应用效果，而且要考虑软件的维护需求，确保软件功能的稳定服务与长期使用。对此，定期维护成为软件开发环节必须解决的关键问题之一。在人工智能背景下，软件开发可以通过智能化技术简化软件维护过程与方法，不仅可以降低维护成本，而且可以提高维护效率，还可以通过信息跟踪与分析，及时反馈软件运行状态与问题，甚至还可以通过智能修复技术自动处理软件中的基础类问题。因此，易维护性成为人工智能应用下软件开发的重要特征之一。

2计算机软件的人工智能开发

2.1合理采用人工智能神经网络技术

神经网络技术包括多个信息处理单元模块，这些模块相互独立，同时也要相互协作，由此具备并行分布处理信息的能力。将人工智能神经网络技术应用于软件开发与应用环节，可以提高软件的开发速度与工作效果。在开发过程中，神经网络技术既可以存储相关信息，又可以通过智能分析与处理信息，辅助软件模拟做出人类的思考与应对决策，自动生成相应的程序文本，从而达到智能化、智慧化开发的效果。

当前相关应用案例较多，如GitHubCopilot。该平台是由GitHub和OpenAI共同开发的代码生成工具，通过AI驱动实现自动编程效果。在实际应用中，程序员可以利用该工具自动生成程序，也可以利用其理解并分析不同的编程语言，甚至可以提供不同的代码解决方案。

2.2合理采用人工智能代理技术

人工智能代理技术在软件开发中也具有重要的应用价值。该技术具有实时感知软件环境的功能，并可以根据环境特征触发自动执行任务条件，以此达到自动化与智能化服务的效果，在降低人工需求与减轻人力负担方面具有重要作用。当前人工智能代理技术主要在网络安全防御中广泛应用，其可以实时感知与控制网络环境，一旦识别到网络安全威胁或风险因子，便会自动开启网络防护功能，确保计算机及其软件系统的安全。

3人工智能的计算机软件应用

3.1加强网络安全

首先，对计算机系统本身而言，人工智能技术可以优化系统本身的防火墙体系，使其具备一定的智能化功能。

其次，人工智能还具备风险预测的能力，进而与防火墙类软件组合形成智能防火墙。其可以根据软件系统或计算机系统的网络环境，检测与识别网络攻击的位置，以此做出针对性的防护措施。当人工智能系统检测出异常流量或数据时，智能防火墙可以立即做出反应，一方面可以立即保护用户数据安全，另一方面可以即时收集当前的网络日志与用户信息，并通过数据信息分析发现其中的问题所在，反馈实时网络安全状况。

3.2瀑布模型的应用

瀑布模型提出的时间较早，并且在计算机软件开发中长期应用具有重要的应用价值。瀑布模型将软件开发环节分为沟通、规划、建模、部署等多个阶段，并且针对软件开发的全生命周期开展阶段性优化迭代，以此提高软件开发的控制能力。通过人工智能技术加持，瀑布模型的应用价值进一步提升，其一可以实现工作时间与工作量的最小化目标，简化软件开发的流程与步骤。其二可以在软件开发早期阶段提高设计质量，突出功能优势。其三可以在设计阶段提前发现设计缺陷，并提供修正意见。

3.3采用专家系统技术

专家系统技术在计算机软件开发与应用中同样应用广泛，并主要在软件入侵检测领域具有突出表现，可以提升软件的安全性与稳定性。专家系统技术以误用分析规则为原理，通过检测用户行为而识别软件面临的入侵风险，即通过人工智能技术把握用户日常操作行为的习惯、逻辑与特征，进而建立行为模型，针对不符合模型特征的操作行为即可识别为异常行为或入侵行为，由此启动智能防护。如NIDIS入侵检测专家即采用了专家系统技术，由此构建的诊断系统不仅有着新的统计方式，而且能够自动识别多种入侵行为与特征，从而达到良好的防御效果。

3.4采用Agent技术

Agent技术是一种处于一定环境下报装的计算机系统，是实现从“人找信息”到“信息找人”的关键技术，也是支持并行工程与分布式交互仿真的重要依据。在计算机软件开发中，Agent技术主要用于用户数据的收集与统计工作，通过分析和处理用户数据，从而精准记录用户的操作行为，同时结合人工智能技术，即可实现为用户提供智能服务的目的，提高软件系统的个性化服务效果。

3.5采用人工免疫技术

人工免疫技术是一种计算机安全技术，通过模拟生物免疫系统的防护机制，达到提升计算机系统安全性能的目的。人工免疫技术主要包括克隆选择、否定选择与基因库等协作模块，可以有效提升计算机防御水平。其中否定选项可以全面识别软件的操作行为，并将其中正常操作通过，违规操作自动禁止，保证软件系统的环境安全。克隆选择则以细胞分裂增殖为依据，通过数据克隆备份应对各类网络安全风险。基因库则可以记录不同计算机病毒的识别数据，一旦软件运行中识别到相似数据片段，即可认定其安全问题，以此提升软件的安全防护水平，提升计算机病毒防御能力。

4结束语

综上所述，以人工智能为基础的软件开发及应用正在引起软件开发领域的一场革命，充分发挥人工智能技术的优势，不仅能提高软件开发效率与质量，还能有效保证软件安全。随着人工智能技术的不断发展与完善，它必将在计算机软件开发中得到更广泛、更深入的应用。

参考文献

[1]薛梦丹.基于人工智能的计算机应用软件开发技术应用分析[J].中国高新科技，2023，（13）：40-42.

[2]李浩田，王峥.人工智能在计算机软件开发中的应用[J].无线互联科技，2021，18（24）：94-95.

[3]韩浩鸣.浅析新时期计算机软件开发技术的应用及发展[J].数码世界，2018，（03）：41.