揭开智能应用的神秘面纱：在应用开发中利用人工智能_ai 在企业内部的应用 如何结合本地应用程序

目录

智能应用的三大类

基于结果的应用：智能结果推动成功

基于功能的应用程序：AI驱动的功能增强用户体验

基于功能的应用：集成高级AI/ML组件

分解人工智能在智能应用中的作用

总结

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本文讨论了人工智能在应用程序中的演变，将它们分为三种类型：基于结果的应用程序、基于功能的应用程序和基于功能的应用程序。它强调了人工智能如何增强用户体验并提供智能结果，并强调了人工智能在提高运营效率和协助开发任务方面的作用。

直到最近几年，当你听到“人工智能”（AI）这个词时，你可能已经想象到了科幻电影中的自主机器人。现在，也许你的脑海中浮现出大数据和机器学习（ML）。也许您甚至在考虑最新的ChatGPT插件和transformer架构。今天，人工智能不仅仅是这些想象：它通过智能应用程序越来越多地融入我们的日常生活中。

智能应用结合了云规模的计算、数据和预测性或生成式AI。这些应用程序可帮助您自动执行任务并做出数据驱动的决策，从而帮助利用商业智能获得有意义、实用的结果。

对于开发人员来说，人工智能环境并不是一个抽象的复杂性。这是一个真正的、切实的机会，可以发展传统应用程序，使它们变得“智能”，并为用户提供更多价值。借助Azure Kubernetes服务、Azure Cosmos DB和Azure AI服务等工具，踏入智能应用世界并不是一个陡峭的攀登，而是在可管理的学习曲线上稳步跋涉。

智能应用的三大类

在开始构建之前，了解是什么让应用程序变得“智能”至关重要。它不是一个通用定义，而是属于以下三个主要类别中的一个或多个的应用的标识符：

• 基于结果——此名称代表了最广泛的智能应用类别，其对用户的主要价值是它们提供的智能结果。这些应用程序处理数据以提供有见地的结果，从而增强决策或帮助完成趋势预测、资源管理和客户关系管理等任务。
• 基于功能——这种类型的智能应用程序将AI集成进一步提升，将AI集成为应用程序的功能，以创建或处理其输出，从而增强应用程序的整体交互性和实用性。
• 基于功能——这是最狭窄的类别，其中应用的AI/ML组件是其核心功能和主要卖点之一。

让我们更深入地了解每个类别。

基于结果的应用：智能结果推动成功

基于结果的应用程序都是关于提供给用户的结果。它们的功能不仅仅是处理数据，而是提供推动成功的有见地的结果。

想想一个个人健身追踪器应用程序，它使用AI来分析用户的活动，并为实现目标提供可操作的建议。这种类型的应用程序不仅可以跟踪您的步数、睡眠模式和心率，还可以使用这些数据为您提供个性化的健康建议。它可以帮助您做出明智的生活方式选择——“智能”结果。

另一个例子是社交媒体营销应用程序，它使用AI进行节省时间的数据分析、任务自动化和趋势预测。基于人工智能的情感分析可以衡量客户感知，而自然语言处理（NLP）可以准确解释客户查询。任务自动化可以安排帖子并自动响应常见的客户查询，趋势预测有助于建模和预测客户行为，以进一步个性化有针对性的促销工作。将此类智能构建到您的应用中，可提供经济高效、可操作的见解，从而指导销售和营销策略。

基于功能的应用程序：AI驱动的功能增强用户体验

顾名思义，基于功能的应用程序将AI集成到应用程序的功能中，但最终用户推动操作和结果。在此类应用程序中，AI允许用户使用AI创建或处理的输出，从而在用户的交互中发挥更积极的作用。这些应用利用AI技术（如用于NLP的 Azure AI服务）、图像识别和模式识别来改善用户体验。

考虑一个根据您的收听习惯生成个性化播放列表的音乐应用程序，或者您智能手机的相机应用程序，它使用AI来识别人脸并优化照片设置。更高级的是语言翻译应用程序，可以将文本从一种语言翻译成另一种语言，甚至可以理解和维护对话的上下文和微妙之处。他们使用NLP来完成这些壮举。

同样，考虑最新的电子商务应用程序，其人工智能驱动的功能使客户能够虚拟试穿衣服，从而显着增强在线购物体验。

基于功能的应用：集成高级AI/ML组件

最后，还有基于功能的智能应用程序。这些应用程序将先进的AI/ML组件（如神经网络、内部大型语言模型（LLM）和复杂的算法）作为用户的核心功能。在这种类型的应用程序中，AI是用户参与的主要功能，也是应用程序的主要卖点。

基于功能的应用程序的一些示例是使用 Azure机器人服务构建的聊天机器人和虚拟代理。这些机器人代表使用人工智能提供更自然和更像人类的对话，在卓越的效率与更友好、更个性化的用户体验之间取得平衡。新的Bing 是这种实现的一个典型例子，它集成了AI，为用户提供了一个知识渊博的网络搜索副驾驶。

同样，OpenAI的ChatGPT允许用户访问其最先进的语言模型，这些模型可作为Microsoft 的Azure OpenAI服务使用。它利用高度复杂的GPT-3 LLM的强大功能来执行起草电子邮件、编写代码、回答常识问题、语言之间的翻译以及众多学科的辅导等任务。

这些应用程序不仅使用AI来提供输出或改善用户体验：它们通过集成AI/ML组件来突破应用程序开发的可能性。

分解人工智能在智能应用中的作用

智能应用体现了传统软件设计与人工智能动态能力的融合。让我们来探讨一下人工智能如何集成和放大这些应用。

从本质上讲，人工智能增强了应用程序的自我学习和自我改进能力。它允许您创建预测、响应和适应不断变化的环境的应用程序。在某大城市的电网管理系统中，注入人工智能的应用程序可以预测用电趋势，对异常情况做出反应，并适应突然的需求激增，从而确保最佳效率并防止停电。

但人工智能的作用并不止于预测或决策：它还使任务自动化。在企业解决方案中，它已经超越了简单的自动化，包括智能流程自动化（IPA）。在这个领域，人工智能算法可以理解、学习，然后自动化整个数字工作流程。对于开发人员来说，这是创建应用程序的沃土，可以显着提高企业的运营效率。

更重要的是，人工智能极大地帮助了开发任务。例如，GitHub Copilot是一个人工智能驱动的代码助手，它不仅根据语法，而且根据开发最佳实践和代码的意图提供建议。AI已经从用于构建应用程序的工具演变为帮助创建应用程序的合作伙伴。

使用AI构建智能应用程序并不是要抛弃以前有效的方法。这是关于增强具有最大影响并实现最佳结果的组件。将AI整合到应用程序中可以提高他们的预测能力，简化复杂的任务，甚至有助于开发和创建过程。当您构建智能应用程序时，您不仅要解决当前的问题。您可以预测未来的挑战，并制定随时间推移而适应的解决方案。

总结

作为开发人员，人工智能的力量掌握在我们手中，我们有责任充分利用其潜力。每个类别都讲述了人工智能的变革潜力，从提供智能结果的应用程序到具有人工智能功能以丰富用户体验的应用程序，以及那些通过先进的人工智能/机器学习技术突破界限的应用程序。

Azure AI等可访问且可靠的平台可以简化开发智能应用程序的过程。无论您是在完善现有应用程序还是构建新应用程序，刚刚进入AI世界，或者已经熟悉了环境，请花点时间欣赏AI集成提供的潜力。您正在拥抱这个激动人心的前沿领域，并塑造应用程序开发的未来。

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