人工智能之身份證識別技術(shù)在Android客戶端軟件中的實踐與應用

人工智能之身份證識別技術(shù)在Android客戶端軟件中的實踐與應用摘要：本人從事的Android開發(fā)角度來講，本文會著重研究人工智能特定領(lǐng)域-文字識別的-身份證識別。從理論知識、實際應用到未來應用場景進行開發(fā)。本文利用了Android開發(fā)及C++技術(shù)解決實現(xiàn)了身份證識別技術(shù)(從身份證圖像中準確獲得身份證號碼或者其他文字信息等等)，意義是擴展此技術(shù)至其他實際場景，發(fā)揚偉大的開源精神，打破技術(shù)壟斷、技術(shù)高收費，開源技術(shù)為中國計算機領(lǐng)域發(fā)展增添一小部分貢獻。關(guān)鍵字：Android身份證識別目錄1前言 31.1論文研究背景 31.2論文的理論依據(jù) 41.3研究的目的和意義 42OCR技術(shù)的歷史 42.1OCR技術(shù)國內(nèi)外的發(fā)展歷史 42.2淺談人工只能技術(shù)在安卓軟件中的歷史 53身份證識別技術(shù)的理論知識 53.1NDK開發(fā)3.2什么是JNI3.3OpenCV架構(gòu)體系3.4OCR技術(shù)架構(gòu)4身份證識別技術(shù)的開發(fā) 64.1整體的開發(fā)流程4.2身份證圖片核心區(qū)的讀取4.3圖文識別5身份證識別技術(shù)的應用延伸6探究更廣義的人工智能技術(shù)在Android軟件開發(fā)中的未來趨勢及預測場景 86.1幫助研發(fā)人員 86.2更加強健的運用程序 86.3人工智能可以自創(chuàng)軟件 96.4未來的發(fā)展 96結(jié)論和建議 9參考文獻： 91前言1.1論文研究背景在客戶端軟件開發(fā)方面，尤其是移動端軟件開發(fā)方面，人工智能智能技術(shù)得到了越來越多的普及，比如最近流行的小視頻APP、拍照美顏相機等，或多或少的嵌入了人臉檢測、人體骨骼檢測等功能，還有些綁定人們身份證信息的應用（比如支付寶、iOS系統(tǒng)級的軟件）嵌入了人臉解鎖的功能，還有一些錄入用戶信息的模塊增加了身份證、護照、駕駛證的文本識別功能。1.2論文的理論依據(jù)根據(jù)當前計算機及其網(wǎng)絡(luò)發(fā)展現(xiàn)狀，如物聯(lián)網(wǎng)、人工智能在日常中越來越普及，會著手對人工智能AI方面（身份證識別）的深入研究，預估身份證識別技術(shù)此應用技術(shù)帶來哪些推動作用，本人從所從事的Android客戶端軟件開發(fā)角度，結(jié)合題目《人工智能技術(shù)在Android軟件中的實踐與應用》，深入研究人工智能技術(shù)在Android客戶端軟件中身份證識別的實際應用及其推動作用。1.3研究的目的和意義如百度、騰訊這些中國計算機公司只為金錢利益而閉門造車，實行技術(shù)壟斷，向廣大的開發(fā)者收取高額的使用費用，拿著國外開源的框架（如Google公司）和相關(guān)技術(shù)二次開發(fā)出其他盈利產(chǎn)品。而我本文研究的身份證識別技術(shù)在百度等公司并沒有開源，而是每天按照請求次數(shù)進行高額收費。我會公布我研究的結(jié)果，他人也可以在我的研究基礎(chǔ)之上進行進一步加工改造，開源代碼方便他人。另外一方面，是為了提升個人技術(shù)水平，解決身份證識別技術(shù)的難題，開源自己的解決成果發(fā)表到博客、GitHub上，使此解決方案能夠成功提高移動應用的趣味性、可推廣性，減少企業(yè)項目的開發(fā)成本，降低工時，提高應用的使用價值。2OCR技術(shù)的歷史2.1OCR技術(shù)在國內(nèi)外發(fā)展的歷史計算機視覺研究的其中最重要的領(lǐng)域就包括文字識別技術(shù)。早在20世紀二十年代末，歐洲科學家Tausheck第一次發(fā)表了OCR的理念，并向政府申請了特殊專利。時隔不久，遠在大洋對岸的美國科學家漢德也提出了機器或者其他技術(shù)對文字進行識別的想法。計算機技術(shù)的創(chuàng)造研制而出才使得這個想法得以成真。這個想法慢慢就演變成利用物理光學技術(shù)對語言文字符號進行輸入進而轉(zhuǎn)變成計算機能夠存儲的內(nèi)碼。而在我們國內(nèi)這項技術(shù)就沒有實現(xiàn)那么快，在1965年左右才漸漸開始對廣泛使用的阿拉伯數(shù)字和字母字符進行識別技術(shù)的研究，不久之后又開始了對我國廣泛使用的漢語識別技術(shù)進行探究，直到八十年代末我國的漢字識別技術(shù)得到了實際的技術(shù)突破，碩果頗豐，許多科研單位陸續(xù)研制出漢字的OCR設(shè)備。在我們中國內(nèi)部OCR的技術(shù)都是從OMR技術(shù)慢慢發(fā)展而來。在中國在1983年左右就有很多科研機構(gòu)對OCR識別技術(shù)開始深入研究。經(jīng)過二三十年的科研調(diào)查和科技開發(fā)增加了這方面人才數(shù)量，而且此領(lǐng)域的專家級別的科研工作者就有一百多人。在北京的計算機大牛聚集地中關(guān)村地區(qū)，國內(nèi)的專家就更多了，他們不懈努力和奮斗歷程感染著計算機信息領(lǐng)域的人們。我們所知的漢語OCR技術(shù)通過掃描儀器、攝像頭、高清數(shù)碼相機等計算機輸入設(shè)備，把漢字的圖像信息輸入進計算機設(shè)備之中，從而實現(xiàn)漢字的采集。漢字的書本因書體文字容易得到識別，當時的國內(nèi)文字識別技術(shù)主要還是集中用于幫助人們錄入文字和電子表格，把整章的A4紙張的文本錄入到計算機中后，通過程序運行，程序在計算機內(nèi)部進行邏輯處理并生成中文文件，幫助人們能夠快速錄入文字和電子表格。漢語的文字識別技術(shù)還可以分為普及版本、專業(yè)版。現(xiàn)在國內(nèi)市場里面的掃描設(shè)備大多數(shù)綁定的都是文字識別的普及版軟件?，F(xiàn)在書本印刷體的文字識別技術(shù)識別率相當高了，再不清晰的漢字書本文稿最糟糕的的時候也在百分之九十五以上。2.2淺談人工智能技術(shù)在安卓軟件中的歷史人工智能相關(guān)技術(shù)的快速發(fā)展，使之應用到很多計算機領(lǐng)域。比如近幾年流行的無人駕駛領(lǐng)域，無人汽車上裝載比較多的距離傳感器紅外傳感器等等用于收集汽車周圍環(huán)境數(shù)據(jù)，把此些外部數(shù)據(jù)、之前已經(jīng)訓練成千上萬次的模型一起導入大型的程序中，經(jīng)過復雜運算，得出計算出的結(jié)果，把這些輸出數(shù)據(jù)再傳遞給汽車的變向、加速發(fā)動機等，使汽車能夠在復雜路段確保自身、周圍人身安全的情況下正常行駛。有效地替代了人類駕駛，為防止人類長時間駕駛而導致的疲勞駕駛起到了積極的作用，解放了人類的雙手雙腳。goolgle等國際大公司投資大量人力物力用于研究人工智能技術(shù)，并取得了顯著的成果，比如TensoFlow框架，而其衍生出來的各語言版本都已經(jīng)運行在大多數(shù)機器上，如TensoFlow.js運行在JS項目中，可以使此應用產(chǎn)生骨骼節(jié)點識別。TensoFlow.java運行在安裝有JVM的機器上，實現(xiàn)模擬人類機器學習運算的能力，而此框架也開發(fā)除了用于Android端的版本。再比如近些時間2018年谷歌I/O大會，新研發(fā)出來的新一代Android系統(tǒng)“AndroidP”也已經(jīng)面向世界進行了開源。Android9.0系統(tǒng)的出現(xiàn)已經(jīng)是Android系統(tǒng)自2008年以來開發(fā)的第十個年，Android9.0即P這次最大的更新就是加入了我們最近最火的人工智能技術(shù)。這一次谷歌大會發(fā)布會方表示此版本的Android系統(tǒng)的電池管理方面引進了人工智能技術(shù)，。新一代的AndroidP加入了“自適應電池管理”功能，此功能程序能夠智能監(jiān)控用戶的手機使用狀況及耗電情況，為達到省電目的、節(jié)約電池損耗程序會自動關(guān)閉后臺無用的應用，并根據(jù)用戶操作每個app時間長短適應地調(diào)整屏幕亮度。根據(jù)官方詳細闡述，這項功能可以使Android手機的處理器的負擔降低30%。去年蘋果公司推出了刷臉識別解鎖密碼的功能，使得打開一些應用、輸入支付密碼變得更加簡單靈活。而后各大手機廠商、應用開發(fā)上也嘗試類似的行動。支付寶中集成了大量的人工智能技術(shù)。芝麻信用掃描駕駛證識別駕駛證上的文字用于存儲到網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫中。掃描人臉眨眼、抬頭等動作識別，使得用戶面部的3D描述更清楚，身份驗證更加準確。華為小米等手機廠商自帶的系統(tǒng)相機加入了面部識別，通過面部識別確定人臉在照片中的定位，從而可以進一步過濾皮膚，美顏彩妝等等。3身份證識別技術(shù)的理論知識3.1NDK開發(fā)概念：NDK即為(NativeDevelopmentKit),原生開發(fā)工具包是一組可以讓您在Android應用中利用C和c++代碼的工具,可用以從您自己的源代碼構(gòu)建,或者利用現(xiàn)有的預構(gòu)建庫.Android在最早的時候開發(fā)語言是Java（這兩年變成了Kotlin），我們大家都知道，Android系統(tǒng)其實還是運行在JVM上的，而JVM是運行在Linux中的，Linux系統(tǒng)核心庫很多都是C/C++編寫的，比如FramWork層的Webkit代碼庫等。所以然后NDK的作用，就是Android官方為了提供一個在Java中調(diào)用C/C++代碼的橋梁來給開發(fā)者。NDK開發(fā)包本身就是一個交叉形式的工作鏈，包含了能在Android調(diào)用的一些.so庫文件，然后，NDK官方為了方便開發(fā)者快速使用，提供了一些腳本，使得更容易的編譯C/C++代碼?？傊?，在Android的SDK之外，有一個工具就是NDK，用于進行C/C++的開發(fā)。一般情況，是用NDK工具把C/C++編譯為.co文件，然后在Java中調(diào)用。我們上層通過JNI來調(diào)用NDK層的，使用這個工具可以很方便的編寫和調(diào)試JNI的代碼。因為C語言的不跨平臺，在Mac系統(tǒng)的下使用NDK編譯在Linux下能執(zhí)行的函數(shù)庫——so文件。其本質(zhì)就是一堆C、C++的頭文件和實現(xiàn)文件打包成一個庫。3.2什么是JNI即為Javanativeinterface是Java與C/C++相互調(diào)用的一套接口橋梁。Java調(diào)用C/C++在Java的開發(fā)包里面剛開始就有的，并不是Android初始自創(chuàng)的，即JNI。JNI就是Java語言調(diào)用底層C++程序庫的規(guī)范。當然，大多數(shù)情況下的Java程序語言使用的JNI標準大概和安卓不同，為了方便開發(fā)者使用，安卓官方進一步封裝了標準，使得安卓的JNI規(guī)范更簡單。JNI是Java調(diào)用Native語言的一種特性。通過JNI可以使得Java與C/C++機型交互。即可以在Java代碼中調(diào)用C/C++等語言的代碼或者在C/C++代碼中調(diào)用Java代碼。由于JNI是JVM規(guī)范的一部分，所以可以將我們寫的JNI的程序在任何實現(xiàn)了JNI規(guī)范的JVM中運行。同時，這個特性使我們可以重復使用之前用C/C++寫的工具類程序。JNI是一種在Java虛擬機機制下的執(zhí)行代碼的標準機制。我們寫的邏輯程序?qū)痪帉懗蓞R編程序或者C/C++程序，之后并組合封裝為動態(tài)庫。這也就允許了非靜態(tài)綁定用法。這個提供了一個在能夠運行Java的虛擬機上調(diào)用C/C++的一種途徑。與其它微軟類似接口Microsoft本地原始接口等相比，JNI的最大競爭優(yōu)勢是在于：它在剛開始設(shè)計的時候就確定了二進制的兼容性，JNI編寫的安卓APP兼容性以及其再某些設(shè)備平臺上的Java虛擬機兼容性(當我們談及JNI時，這里并不特殊與Davik虛擬機進行對比，JNI適用于所有Java虛擬機)。這就是為什么C/C++編譯后的代碼無論在任何含有虛擬機的平臺上都能執(zhí)行的原因。不過，一些更早時期的版本并不支持二進制兼容。這里我們二進制兼容性指的是一種程序兼容性類型，允許一個程序，在不改變其可執(zhí)行文件的條件下在不同的編譯環(huán)境中工作。3.3OpenCV架構(gòu)體系OpenCV全稱是opensourcecomputervisionlibrary是一個跨平臺的計算機視覺庫。它包括數(shù)百種計算機視覺算法。IBM1999年開始研發(fā)，用C++提供接口，MAT數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。它的主要應用領(lǐng)域：圖像處理、手勢識別、人臉識別、人機交互、運動跟蹤、動作識別、圖像分割、物體識別、機器人。OpenCV具有模塊化結(jié)構(gòu)，這就意味著開發(fā)工具包里面含有多個靜態(tài)庫或者共享庫。下面列舉了可以使用的模塊：它的核心功能模塊，定義了一些基本的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，其中包括密集的多維的Mat數(shù)組和被其他模塊使用的基本功能。GPU來自不同OpenCV模塊的GPU加速算法。影像處理模塊包括動作判斷，背景弱化和目標跟蹤算法。3D校準模塊。是基于多視圖的一種幾何算法，立體和平面的攝像機校準，判斷對象姿勢，立體匹配算法，和重建3D元素。平面特性。突出的特征判斷，特征描述、對特征描述的比較。視頻輸入輸出。視頻采集和視頻解碼器。在Android開發(fā)領(lǐng)域OpenCV程序有兩種方式，第一種用java語言的形式調(diào)用OpenCV庫，

第二種用C++形式的OpenCV庫。

這兩種庫都在OpenCV官方提供的SDK中。第一種形式，需要在開發(fā)環(huán)境中導入OpenCV的jre包。還需要安裝AndroidOpenCVManager,

有的書上例子也是用這種方式寫的。

AndroidOpenCVManager是用來管理OpenCV庫的，減少APP內(nèi)存占用，支持特定硬件優(yōu)化，定期更新庫等。3.4OCR技術(shù)架構(gòu)OCR的全稱是OpticalCharacterRecognition是一個對文本資料圖像文件進行分析、識別處理、獲取文字及版面信息的過程。從大體上來說，文字識別技術(shù)基本會分為兩個大步驟：圖像處理、文字識別。文字識別是計算機視覺研究領(lǐng)域的重要分支之一，而且文字識別課題已經(jīng)是比較成熟了，并且在商業(yè)市場中已經(jīng)有很多實際項目了。比如百度OCR、漢王OCR、阿里OCR等，很多企業(yè)都有能力都是拿OCR技術(shù)開始掙錢了。其實我們自己也能感受到，OCR技術(shù)確實也在改變著我們的生活：比如一個手機APP就能幫忙掃描名片、身份證，并識別出里面的信息；當汽車進入停車場、收費站的時候都不需要人工登記了，都是用車牌識別技術(shù)上傳到計算機系統(tǒng)。我們看書時看到不懂的數(shù)學題等，拿個手機掃一掃書本，應用就能在網(wǎng)上幫你找到這道題正確精準答案。太多太多的應用了，文字識別技術(shù)OCR的應用在當今時代確實是百花齊放。我認為手寫體識別和印刷體識別這兩個是OCR領(lǐng)域兩個主要大主題，當然印刷體識別較手寫體識別要簡單得多，因為他們都是規(guī)則的，我們也能從直觀上能夠理解，印刷體大多都是規(guī)則的字體，因為這些字體都是計算機系統(tǒng)生成再輸出通過打印技術(shù)印刷到紙質(zhì)上。在印刷體的識別上有其獨特的干擾：在印刷過程中字體很可能變得斷裂或者墨水粘連，使得OCR識別異常困難。當然這些都可以通過一些計算機圖像處理技術(shù)幫它盡可能的還原，進而提高識別率?？偟膩碚f，單純的印刷體識別在業(yè)界已經(jīng)能做到很不錯了，但說100%識別是肯定不可能的，但是說識別得不錯那是沒毛病。關(guān)于OCR技術(shù)，我們不可缺少的就是Tess-two，Tess-two技術(shù)是tesseraToolsForAndroid的一個git分支，使用的是C++編寫的，可以運行運行在基于Linux的機器上，正好它可以編譯成Android、iOS等設(shè)備的運行文件，我們使用它可以實現(xiàn)對圖像進行相關(guān)人工智能的操作。4身份證識別技術(shù)的開發(fā)（聲明：為保證隱私,身份證照片進行了處理）4.1整體的開發(fā)流程根據(jù)現(xiàn)有調(diào)查出的技術(shù)手段，我們主要分為兩大部分：1，獲取身份證圖片核心區(qū)的文字讀取，其中主要包括的技術(shù)點有獲取圖片、圖像灰度化、灰度圖二值化、輪廓檢測、圖像膨脹、圖像分割、身份證核心區(qū)獲取。2，圖文識別，即把核心區(qū)域的圖片轉(zhuǎn)換為文字。其中包括的技術(shù)點有OCR文本訓練、記憶樣本移植、圖像文字識別。4.2身份證圖片核心區(qū)的讀取1，獲取圖片。作為Android設(shè)備大多數(shù)都提供OTG功能，可攜帶一個或者多個攝像頭，使用Android自帶功能拍照得到png圖片或者其他格式的圖片，這些都不會影響，因為在android計算機系統(tǒng)中只能把這些圖片格式轉(zhuǎn)換為Bitmap類型的數(shù)據(jù)，但是我們使用Android系統(tǒng)APIopenCV是不支持Bitmap數(shù)據(jù)格式的，所以我們需要把Bitmap轉(zhuǎn)換為其能夠讀取的Mat類型數(shù)據(jù)。這里我們用Android手機自帶攝像頭拍攝了一張彩色的身份證照片。2,圖像灰度化。在RGB模型中，如果R值、G值、B值三者相等的時候，那么彩色表示一種灰度顏色，其中R=G=B這三者相等的值叫灰度值，因此，灰度圖像每一個像素只需要一個byte存放灰度值（又稱亮度值、強度值），灰度范圍為0~255。講的通俗一點，就是將一張彩色圖片變成黑白圖片?；叶然话阌蟹至糠ā⑵骄捣?、最大值法、加權(quán)平均法四種方法，對彩色圖像進行灰度化。進行灰度化之后我們得到了如下圖像：3,灰度圖二值化。把灰度圖變成非黑即白的圖片(gray<=100,0)

(gray>100,255)一張圖像包括目標物體、背景、噪聲，我們要想從多值的數(shù)字圖像中直接提取出目標物體，最常用的辦法就是設(shè)定一個預期閾值T，用T將圖像的數(shù)據(jù)分成兩部分：大于T的像素集合和小于T的像素集合。這是研究灰度變換的最特殊的方法，稱之為圖像的二值化。二值化后的黑白圖片不包含灰色，只有純白和純黑兩種顏色，經(jīng)過二值化的操作之后得到一下圖像:4,輪廓檢測。所有連續(xù)的閉包用矩形框起來。這樣待下一步進行膨脹的時候能夠加少步驟。得到下圖：5,圖像膨脹：把單個的身份證號碼數(shù)字粘貼起來。黏起來后，一個連續(xù)的區(qū)域，而且最長。從身份證的大體上我們能看得出，所需要的核心區(qū)域即身份證號碼區(qū)是寬度最寬的區(qū)域。但是其中包含了很多小格子，膨脹的目的就是把這些小格子放大，然后粘黏在一起變成一個更大的區(qū)域。而后我們就會在openCV的讀取圖像的回調(diào)函數(shù)中得到一個圖像區(qū)域數(shù)組即Mat[]，我們在這個數(shù)組中選擇一個寬高比最大的就是身份證號的那個區(qū)域。6，圖片分割：從最大的圖片中截取身份證號碼區(qū)域，變成一張小圖片。得到下圖：4.3圖文識別OCR文本訓練。對于一個文字圖像，從中提取出特征，交給分類器。分類器就對其進行分類，告訴你這個特征應該識別成哪個文字。設(shè)計分類器就是我們的任務。分類器的設(shè)計方法一般有：判別函數(shù)法、模板匹配法、基于規(guī)則推理法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類法等，這里不展開敘述。在進行實際識別前，往往還要對分類器進行訓練，這是一個監(jiān)督學習的過程。如今成熟的分類器也有很多，有SVM，CNN等。訓練加入的樣本文件越多，得出的模型準確率越高，所以我們最好越多訓練越好。經(jīng)過一番訓練之后，我們會得到相應的記憶樣本模型。我們拿到這個模型之后把之前步驟得到的核心區(qū)域圖像與模型進行交互就會得到一個String類型的字符串。我們就可以拿這些文字上傳到服務器、或者進行邏輯處理與硬件設(shè)備邏輯處理等等。5身份證識別技術(shù)的應用延伸在一些簡單環(huán)境下OCR的準確度已經(jīng)比較高了（比如電子文檔），但是在一些復雜環(huán)境下的字符識別，在當今還沒有人敢說自己能做的很好?，F(xiàn)在大家都很少會把目光還放在如何對電子文檔的文字識別該怎么進一步提高準確率了，因為他們把目光放在更有挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域。OCR傳統(tǒng)方法在應對復雜圖文場景的文字識別顯得力不從心，越來越多人把精力都放在研究如何把文字在復雜場景讀出來，并且讀得準確作為研究課題，用學界術(shù)語來說，就是場景文本識別（文字檢測+文字識別）。1)辦公自動化方面。工廠企業(yè)、公司及事業(yè)單位的日常辦公用文件及資料等等都需要輸入計算機存儲檢索。使用OCR技術(shù)，比存儲圖像文件大大地節(jié)省存儲量，又不需要專職錄入人員人工錄入，是減輕勞動量、解放雙手、節(jié)約資金、提高辦公效率的最好措施。2)建立中文資料庫。要大量輸入各種文書、刊、報及文件的時候，使用OCR技術(shù)可以縮短建庫時間，減輕勞動強度，降低成本。3)打字公司、書刊出版社、報社等。使用OCR技術(shù)可以自動錄入已經(jīng)出版的文章、打印文件，稍加修改編輯成新文章或者再版己有書刊。OCR技術(shù)輸出的標準漢字代碼文件可提供給大多數(shù)中文處理系統(tǒng)、輕印刷系統(tǒng)、照排系統(tǒng)，可以重新打印、輸出印刷。4)圖書館、文獻中心。用本系統(tǒng)自動錄入圖書有關(guān)信息，可以建立書目數(shù)據(jù)庫自動錄入經(jīng)典圖書全文，將紙上文字內(nèi)容轉(zhuǎn)移到計算機內(nèi)，便于檢索、查找、保存，更大的好處可以提供給專家用計算機對書籍內(nèi)容進行研究。5)機器翻譯。機器翻譯的第一步驟是將全文輸入計算機。利用OCR可以將機器自動翻譯相匹配，實現(xiàn)高速地自動翻譯。6)個人使用。當您閱讀資料時，可用OCR將您感興趣的段落自動錄入。特別是寫作的作家，利用本軟件可以將一些書載歷史資料或文獻快速錄入到電腦中。6探究更廣義的人工智能技術(shù)在Android軟件開發(fā)中的未來趨勢及預測場景 移動應用已經(jīng)改變了我們處理技術(shù)的方式。物聯(lián)網(wǎng)也已經(jīng)進入到了我們的家庭，像關(guān)燈這樣的任務可以通過應用程序遠程來處理。然而，人工智能(AI)將跨越下一步，這些技術(shù)正在變得更快，更容易為世界各地的用戶所接受。 移動應用已經(jīng)改變了我們處理技術(shù)的方式。物聯(lián)網(wǎng)也已經(jīng)進入到了我們的家庭，像關(guān)燈這樣的任務可以通過應用程序遠程來處理。然而，人工智能(AI)將跨越下一步，這些技術(shù)正在變得更快，更容易為世界各地的用戶所接受。 5.1幫助研發(fā)人員 人工智能的顛覆性技術(shù)有可能使開發(fā)人員變得更聰明。機器學習將改善我們處理日常任務的方式。反而不斷的從日常工作中獲得數(shù)據(jù)，可以增強人工智能。即使有了敏捷和DevOps計劃，將一個想法轉(zhuǎn)化成為代碼對許多開發(fā)者來說也是一個巨大的障礙。AI可以通專家系統(tǒng)建議改進代碼質(zhì)量以及怎么將它們應用到軟件開發(fā)生命周期來解決這個問題。AI還可以在任何軟件模型中實現(xiàn)更強的文本識別。開發(fā)人員將能夠從這種敏銳的認知中獲得更強大的代碼。自動化已經(jīng)把測試變成了一個更容易的過程；現(xiàn)在AI將使測試變得更容易。DevOps團隊必須花費大量的時間來找出為什么某些事情不起作用的原因，以及如何使事情正常工作。AI將幫助開發(fā)人員查找數(shù)據(jù)，即處理該數(shù)據(jù)的人員，并將提供過去的開發(fā)生命周期供參考。這種智能過程可以產(chǎn)生缺陷和以前的錯誤階段，因此可以對當前的項目進行改進。 5.2更加強健的運用程序 我們的移動電話、平板電腦和臺式機正在使用新一代技術(shù)，應用程序可以代表您說話、聽到、感知和思考。使用這些應用程序的廠商正在增長，因為企業(yè)希望將這種技術(shù)結(jié)合起來，以獲得更多的收入。人工智能解決方案和平臺將在未來幾年內(nèi)大受歡迎。我們已經(jīng)在一定程度上通過Siri和Cortana體驗了這項技術(shù)，下一步將使這些技術(shù)對客戶更加智能化。 JavaScript、Ruby、Python等等傳統(tǒng)編程語言提供了模板業(yè)務策略和最佳實踐的選項。而基于規(guī)則的學習可以使這些策略更智能化地實現(xiàn)，而這些策略并不僅僅局限于單個問題。專家顧問可以從這方面受益，因為通過傳統(tǒng)語言編寫編碼策略是一項高成本的任務。 較初級的AI已經(jīng)在軟件開發(fā)業(yè)界存在了相當長的時間，但它需要開發(fā)者的干預才能成為現(xiàn)實。AI將使應用程序能夠自主學習并對場景做出反應。人工智能的更強大版本考慮到了學習，并實現(xiàn)了更智能的適應。通過這種顛覆性的技術(shù)進行深入的學習和修正是開發(fā)人員最興奮的事情。然而，沒有人能準確預測在一個無人監(jiān)督的學習環(huán)境中，深度學習應用的未來。 機器學習和智能適配技術(shù)將使開發(fā)人員對他們最熱衷的領(lǐng)域有一個新的思維方式。培養(yǎng)這種心態(tài)是一種挑戰(zhàn)，也是一種天賦。受制于我們所知道的算法傳統(tǒng)的開發(fā)模型要求我們以線性的方式進展。機器學習算法不允許你用傳統(tǒng)的方式思考。在許多方面，例如StackOverflow、GitHub，通過開發(fā)社區(qū)的集體智慧，軟件工程師獲得了巨大的影響力。開發(fā)人員可以專注于業(yè)務目標，理解業(yè)務策略，并從積極的心態(tài)來看待SDLC。因此創(chuàng)建的Aplication對不同的情況和范圍具有高度的響應性。5.3人工智能可以自創(chuàng)軟件 根據(jù)你的需求讓人工智能設(shè)備自動創(chuàng)建程序這還是很遙遠的事情。計算機還不成熟，無法自行生成完整成熟的代碼和構(gòu)建現(xiàn)成的軟件。這是一件應該讓開發(fā)人員對他們的工作有信心的事情。計算機行業(yè)永遠不會替代有創(chuàng)造力的開發(fā)者。人工智能技術(shù)是為了幫助我們創(chuàng)造出比傳統(tǒng)環(huán)境下更健壯安全的軟件。然而，我們將發(fā)現(xiàn)QA和開發(fā)工作的性質(zhì)發(fā)生了重大變化。 許多開發(fā)者認為，測試階段是整個軟件交付生命周期中最重要的階段。而實際上，你不應該讓任何人告訴你，手動測試用例是自動化的起點。在數(shù)字加速的時代，生產(chǎn)最好的質(zhì)量是至關(guān)重要的。公司將實施人工智能的實踐，以提高測試自動化和實現(xiàn)高質(zhì)量。5.4未來的發(fā)展 “人一機器的社會結(jié)構(gòu)，終將為人一機器一智能機器的社會結(jié)構(gòu)所取代”。但是人工智能機器并非能取代我們?nèi)祟愃械墓ぷ?，人工智能技術(shù)在智能溝通、判斷是非善惡、傳授他人知識等人類輕而易舉完成但卻需要復雜的腦力活動方面，存在一定的困難。也就是在不同環(huán)境下，通過對肌肉進行靈活控制來處理、移動和控制對象的能力；構(gòu)思新穎想法的創(chuàng)新能力；對能夠推動文化發(fā)展的藝術(shù)與設(shè)計的創(chuàng)造能力，三個方面存在一些障礙。面對智能機器占主導的未來社會