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Java 开发人员的困境：第 2 部分
这是 Markus Eisele 的三部分系列中的第二部分。第 1 部分可在此处找到。请继续关注第 3 部分。许多人工智能项目都失败了。原因往往很简单。团队尝试重建过去十年的应用程序，但在上面添加人工智能：带有人工智能的 CRM 系统。带有人工智能的聊天机器人。搜索引擎 [...]
来源:O'Reilly Media _AI & ML这是 Markus Eisele 的三部分系列中的第二部分。第 1 部分可在此处找到。请继续关注第 3 部分。
这是 Markus Eisele 的三部分系列中的第二部分。第 1 部分可在 这里 。请继续关注第 3 部分。许多人工智能项目都失败了。原因往往很简单。团队尝试重建过去十年的应用程序，但在上面添加人工智能：带有人工智能的 CRM 系统。带有人工智能的聊天机器人。具有人工智能的搜索引擎。模式是相同的：“X，但现在有了人工智能。”这些项目通常在演示中看起来不错，但很少在生产中运行。问题在于人工智能不仅仅扩展旧系统。它改变了应用程序的本质及其行为方式。如果我们将人工智能视为一个补充，我们就错过了重点。
人工智能对应用程序设计有何变化
传统的企业应用程序是围绕确定性工作流程构建的。服务接收输入、应用业务逻辑、存储或检索数据并做出响应。如果输入相同，则输出也相同。可靠性来自于可预测性。
人工智能改变了这种模式。输出是概率性的。同一个问题问两次可能会返回两个不同的答案。结果在很大程度上取决于上下文和提示结构。应用程序现在需要跨交互管理数据检索、上下文构建和内存。他们还需要验证和控制模型返回结果的机制。换句话说，应用程序不再只是代码加数据库。它是代码加上具有不确定行为的推理组件。这种转变使得“人工智能附加组件”变得脆弱，并表明需要全新的设计。
定义人工智能应用程序
人工智能应用程序不仅仅是带有智能文本框的旧应用程序。它们有新的结构元素：