СПОСОБ И СИСТЕМА ПРИМЕНЕНИЯ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В РАЗРАБОТКЕ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

1. Способ автоматической разработки программного обеспечения посредством искусственного интеллекта, выполняемый по меньшей мере одним вычислительным устройством и включающий следующие шаги:
формируют по меньшей мере одну обученную модель машинного обучения, причем данными для машинного обучения являются таблицы отображения для меток естественного языка и кода программы;
получают по меньшей мере один фрагмент программного кода из базы данных;
осуществляют распознавание речи по меньшей мере одного пользователя посредством извлечения фраз на естественном языке с пользовательского устройства, принятую в режиме реального времени из пользовательского терминала;
направляют извлеченные фразы на естественном языке и по меньшей мере один полученный ранее фрагмент программного кода в сформированную обученную модель обучения;
осуществляют оценку полученного фрагмента программного кода на основании применения модели обучения посредством блока оценки кода программы, который вычисляет модель обучения из базы данных модели обучения и применяет естественный язык к загруженной модели обучения, таким образом оценивая программный код, соответствующий естественному языку, и предоставляя его пользовательскому устройству;
направляют оцененный программный код пользователю для принятия решения в режиме реального времени или периодически.
2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что осуществляют распознавание речи по меньшей мере одного пользователя через механизм распознавания речи, предоставленный в облачном сервере и/или локальном сервере, и/или пользовательском оборудовании.
3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап генерации модели обучения включает в себя выполнение машинного обучения через сверточную нейронную сеть (CNN).
4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что CNN состоит из множества сетей, имеющих одинаковый размер.
5. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что этап генерации модели обучения включает в себя выполнение машинного обучения через рекурсивную нейронную сеть (RNN).
6. Способ по п. 7, характеризующийся тем, что RNN составлена из множества сетей, имеющих одинаковый размер, или сконструирована так, чтобы размеры постепенно увеличивались, чтобы адаптивно соответствовать общей емкости, подлежащей изучению.