大家好，我是王泰，來自于洛凱科技，目前是洛凱北京辦公室的一名技術(shù)管理者，也是我司 Aladdin 項(xiàng)目的項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

今天，我的演講會(huì)分成三個(gè)部分：

• 今天的軟件工程

• 人工智能 + 軟件工程

• 新的挑戰(zhàn)，我們選擇？

在開始之前，我們先來思考三個(gè)問題：

• 今天的軟件工程，大家滿意嗎？

• 我們能不能用人工智能的手段解決現(xiàn)在軟件工程的問題，并且這樣做會(huì)對(duì)我們自己的生活、工作產(chǎn)生多少影響？

• 這也是我的一些個(gè)人的觀點(diǎn)：面對(duì)未來不斷變化的挑戰(zhàn)，我們應(yīng)該如何做出選擇？

當(dāng)前，軟件已經(jīng)深入到我們的工作和生活當(dāng)中，大多數(shù)人都已經(jīng)無法離開軟件，可見當(dāng)今軟件普及程度有多高。那么請(qǐng)大家想想，我們的軟件工程足夠成熟了嗎？

我相信，當(dāng)我用反問的形式向大家提問時(shí)，大家的心中肯定有些許不安，開始思考當(dāng)下軟件工程是不是還沒有那么成熟?？梢姶蟛糠秩说男闹卸紱]有明確的答案，都明白我們的軟件工程還有許多可以改進(jìn)的地方。

那請(qǐng)大家再設(shè)想一下，一份代碼，從我們開發(fā)到交付需要經(jīng)過 Coding、Testing、Debugging 的過程。我們每個(gè)寫過代碼的人都知道，一般來說，Testing 加 Debugging 的時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于我們 Coding 的時(shí)間。

可是你們知道它們的時(shí)間分配比例是什么樣的嗎？

在《單元測(cè)試的藝術(shù)（第二版）》中，作者統(tǒng)計(jì)分析了 200 個(gè)研發(fā) Case，得到如下結(jié)論：

總體來看，我們 Testing 和 Debugging 的時(shí)間，是 Coding 時(shí)間的 3 倍，甚至更多。

當(dāng)你們看到這份數(shù)據(jù)時(shí)，是不是也回憶起自己坐在電腦前，痛苦 debug 的經(jīng)歷了呢？

就像上圖這幅漫畫展示一樣，我們程序員的生活就是在不斷地寫 Bug 與修 Bug 中度過。

因?yàn)榧词故莾?yōu)秀的工程師，他們也會(huì)面臨著同樣的問題——Testing 和 Debugging 的時(shí)間太長。而 Testing 和 Debugging 往往是最無聊、最令人討厭的事情。

因?yàn)樵谧?Debugging 的大部分時(shí)間中，我們只是反復(fù)地點(diǎn)擊鼠標(biāo)、跟蹤斷點(diǎn)、定位問題。這些工作日復(fù)一日的折磨工程師，一點(diǎn)點(diǎn)扼殺工程師們的創(chuàng)造力。

可是工程師應(yīng)該是當(dāng)今最富創(chuàng)造力的一群人，怎么能把時(shí)間耗費(fèi)在重復(fù)性如此之高的工作中呢？

在場(chǎng)的大部分人都做過工程師，而且你們一定都是非常優(yōu)秀的工程師，所以我猜測(cè)你們都嘗試過解決這個(gè)問題。也許通過“過程控制”，也許通過“軟件架構(gòu)”。這些做法都沒有問題，方法的確可以保障“過程”和“結(jié)果”更加可控。

但是我們花費(fèi)在 Debug 的時(shí)間，似乎并沒有明顯的減少。

現(xiàn)在，我再問一下，我們現(xiàn)在的軟件工程足夠成熟了嗎？

顯然沒有。

我們需要更多更有效的手段來減少 Debug 的時(shí)間，減少代碼缺陷，提高我們的工作效率，以及拯救程序員們?nèi)諠u稀少的頭發(fā)。

如果我們用人工智能，那么 Debugging 能更加智能嗎？能讓 Debugging 更自動(dòng)化嗎？能讓我們寫出效率更高、缺陷更少的代碼嗎？

我們可以先將 Debug 的過程分成兩部分：

• 第一部分是錯(cuò)誤定位；

• 第二部分是錯(cuò)誤修復(fù)。

首先，我們主要聊聊錯(cuò)誤定位的問題。

實(shí)際上，在很早之前就有人開始研究自動(dòng)化錯(cuò)誤定位。在沒有使用人工智能之前，自動(dòng)化錯(cuò)誤定位的手段包括基于頻譜的錯(cuò)誤定位方式——SBFL、基于變異的錯(cuò)誤定方式——MBFL 等等。

這些方法都是基于統(tǒng)計(jì)概率獲得的結(jié)果，它們的效果和原理各不相同，有些方法原理簡單執(zhí)行速度快，但效果有限；有些方法相對(duì)準(zhǔn)確率更高，可定位時(shí)間太長。

而且使用他們還需要一個(gè)前提——必須依賴單元測(cè)試的執(zhí)行結(jié)果，因此這些方法還沒有廣泛應(yīng)用。

當(dāng)前，我們 Aladdin 項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)希望能讓所有的程序員都能體驗(yàn)上自動(dòng)化錯(cuò)誤定位的好處，使用上高效的錯(cuò)誤定位手段，為此我們嘗試去利用人工智能的方式改進(jìn)錯(cuò)誤定位的過程。

目前，我們結(jié)合了 Android 工程師工作的流程，在工程師調(diào)試時(shí)，實(shí)時(shí)給出代碼的修改建議。

我們用人工智能的方法不僅縮短的錯(cuò)誤定位的時(shí)間，而且也將準(zhǔn)確率提高到 80%。同時(shí)，我們還正在嘗試，讓程序員們可以不寫單元測(cè)試，就可以做錯(cuò)誤定位。

實(shí)際上，人工智能在提高工程研發(fā)效率上能做的事情遠(yuǎn)不止這些。也許你們已經(jīng)聽說過人工智能現(xiàn)在正在學(xué)習(xí)如何改 Bug，甚至學(xué)習(xí)如何寫代碼。

上圖是一段爐石傳說的 Python 代碼，這是北京大學(xué)軟件工程實(shí)驗(yàn)室使用 CNN 的方式自動(dòng)生成的代碼。他們把卡牌上的描述文字輸入到他們寫好的程序中，接下來程序就可以自動(dòng)分析卡牌描述被發(fā)動(dòng)時(shí)的規(guī)則，并生成相應(yīng)的 Python 代碼。

雖然這段代碼看上去像一個(gè)剛學(xué)編程的初學(xué)者寫的，也不能全部正確運(yùn)行，但是這已經(jīng)離我們?cè)?jīng)設(shè)想過能自動(dòng)寫代碼的程序非常接近了。

以上都是一些實(shí)際的落地場(chǎng)景，如果未來能有更多了解人工智能和軟件工程的工程師一起加入進(jìn)來，那么我們就可以推進(jìn)更多的場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)。

但是，我們的工程師現(xiàn)在還是每天陷入在寫不完的 Bug 和 Debug 的困境中，并以為這些都是理所當(dāng)然的工作。

科技的進(jìn)步不會(huì)停止，我相信遲早有一天能自動(dòng)寫代碼的程序時(shí)代會(huì)真正來臨。那么，到時(shí)候我們會(huì)面臨哪些挑戰(zhàn)呢？我們又該如何解決挑戰(zhàn)呢？

我想我們可以做 2 點(diǎn)：

1. 擁抱變化；

2. 終身學(xué)習(xí)。

過去，我們是傳統(tǒng)行業(yè)的挑戰(zhàn)者，經(jīng)歷過互聯(lián)網(wǎng)對(duì)傳統(tǒng)行業(yè)的沖擊；我們?cè)?jīng)也是互聯(lián)網(wǎng)紅利的受益者，做過風(fēng)口上的那只豬。然而，眼下我們面臨的挑戰(zhàn)似乎是來自于行業(yè)內(nèi)部程序員之間的競爭。

實(shí)際上，未來整個(gè)工程行業(yè)都將面臨來自于外部的挑戰(zhàn)，而這個(gè)挑戰(zhàn)這就是人工智能技術(shù)。當(dāng)面對(duì)人工智能時(shí)，我們要轉(zhuǎn)換自己的思維，我們應(yīng)該主動(dòng)學(xué)習(xí)人工智能，至少要了解人工智能會(huì)對(duì)我們的行業(yè)產(chǎn)生什么影響。

當(dāng)前，雖然程序員之間的競爭也很明顯，但是只要市場(chǎng)足夠大，那么工作需求還是有很多的，這也是讓很多人現(xiàn)在不愿意面對(duì)轉(zhuǎn)型的原因。

我們身邊有不少這樣的程序員——他們每天都在做重復(fù)的工作，安于現(xiàn)狀，沒有學(xué)習(xí)的激情。同時(shí)，隨著年齡的增長，他們開始產(chǎn)生焦慮，因?yàn)樗麄兊哪芰腕w力已經(jīng)比不上新人，所以如果他們不能順利轉(zhuǎn)型管理，那么就會(huì)擔(dān)心公司裁員。

最近，我有個(gè)朋友在向我抱怨，他開始擔(dān)心自己未來缺少競爭力，不能負(fù)擔(dān)起北京的生活成本。他已經(jīng)開始考慮，是否要在近兩年內(nèi)換一個(gè)其他城市里壓力小一點(diǎn)的工作。

當(dāng)然，這只是個(gè)案。

可是，當(dāng)人工智能真的可以寫代碼的那一天，那就是我們整個(gè)行業(yè)都要面臨的挑戰(zhàn)。

這就像是，互聯(lián)網(wǎng)改變了通信行業(yè)；QRCode 改變了金融行業(yè)；而現(xiàn)在人工智能不僅會(huì)改變行業(yè)，更會(huì)改變程序員的工作方式。

過去，變化只是生活的一部分；現(xiàn)在，變化已經(jīng)成為了生活的全部。

實(shí)際上，我的工作也一直在發(fā)生變化。最早，我是一名校內(nèi)網(wǎng)的后端工程師，我在校內(nèi)網(wǎng)寫了 4 年半的主站后端代碼。2012 年，我開始創(chuàng)業(yè)，被迫走向了管理崗位；后來，我接觸到了 TGO 鯤鵬會(huì)，這是我第一次關(guān)鍵變化。

這次的變化讓我感受到“做好寫代碼之外的工作”和“寫一段優(yōu)美的代碼”同樣重要。

2015 年，因?yàn)槠髽I(yè)的發(fā)展需求，我希望可以用機(jī)器學(xué)習(xí)給公司產(chǎn)品賦能。于是，我很快搭建起公司的推薦系統(tǒng)隊(duì)伍，同時(shí)我也開始重新學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)、算法。雖然我們的產(chǎn)品由于市場(chǎng)需求轉(zhuǎn)型沒有成功，但是那段時(shí)間我們團(tuán)隊(duì)積累了不少的技術(shù)方案，幫助公司在后續(xù)并購的過程中提高了估值。此時(shí)，是我第二次的關(guān)鍵變化。

在這次變化之后，我現(xiàn)在的工作已經(jīng)離不開機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。

今天，我想讓自己開始第三次的關(guān)鍵變化。過去，我在自己的舒適區(qū)里做技術(shù)和科技管理者，不愿走到臺(tái)前。因?yàn)槲沂且粋€(gè)非常容易緊張的人，每次走到臺(tái)前都需要做巨大的心理建設(shè)。但是，現(xiàn)在的工作已經(jīng)不太允許我一直躲在后面，所以我選擇讓變化驅(qū)動(dòng)自己成長。

我想，我們每個(gè)人都應(yīng)該擁抱變化，因?yàn)樽兓瘯?huì)影響到我們工作和生活的點(diǎn)點(diǎn)滴滴。

我們可以暢想一下未來程序員的工作——未來可能會(huì)有兩種程序員，一種是寫一份讓機(jī)器讀懂產(chǎn)品文檔的程序員；另一種是開發(fā)和維護(hù)人工智能的程序員，他們既能懂得人工智能，又能懂得軟件工程。

或許現(xiàn)在的程序員有部分會(huì)被人工智能取代，但是我相信，只要我們擁抱變化，不斷地提高自己，那么這種變化一定可以驅(qū)使你不斷進(jìn)步！