人工智能（AI）軟件開發在某些方面可以變得相對簡單，這主要得益于一些現代的AI開發工具和框架的出現。以下是一些使AI軟件開發變得更加簡單的因素和方法：

1. 開源AI框架：

   • 有許多開源的AI框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras等，它們提供了豐富的工具和預訓練模型，使開發人員能夠更容易地構建和訓練自己的AI模型。

2. 云服務平臺：

   • 云服務提供商（如Google Cloud、AWS、Microsoft Azure）提供了各種AI服務，包括自然語言處理、計算機視覺和機器學習。開發人員可以利用這些服務來構建AI應用，而不必擔心底層基礎設施。

3. AutoML工具：

   • 自動機器學習（AutoML）工具使非專業的開發人員能夠創建和訓練機器學習模型，而無需深入了解算法和數據科學。

4. 大數據和數據集：

   • 許多大規模數據集已經可供使用，可以用于模型訓練。這些數據集可以加速模型的開發和驗證。

5. 社區和教育資源：

   • 在互聯網上有大量的教育資源、教程和社區，可以幫助開發人員學習AI開發的基礎知識和最佳實踐。

6. 預訓練模型：

   • 許多AI模型都是預訓練的，它們可以用于通用任務（如語言生成或圖像分類），并且可以在特定領域或任務中進行微調，以節省大量時間和資源。

盡管現在有更多的工具和資源可用于簡化AI開發，但仍然需要深入理解AI的基本概念、數據處理、模型選擇和評估等方面。此外，AI的復雜性取決于具體的應用和任務，因此在某些情況下，仍然需要專業知識和經驗。因此，雖然AI開發可能變得更加簡單，但仍然需要投入一定的學習和努力來實現成功的AI應用。