解密智能应用：在应用开发中利用 AI

直到最近几年，当你听到“人工智能”（AI）这个词时，你可能会想到科幻电影里的自动机器人。现在，也许你会想到大数据和机器学习（ML）。甚至你可能还会想到最新的ChatGPT插件和Transformer架构。如今，人工智能远不止于这些想象：它已成为我们日常生活中通过智能应用日益融入的现实。

智能应用结合了云规模的计算能力、数据以及预测性或生成式AI。这些应用可以帮助您自动化任务并做出数据驱动的决策，从而利用商业智能获得有意义的、实际的成果。

对于开发人员来说，人工智能领域并非抽象的复杂性。这是一个真实、切实的机遇，可以发展传统应用，使其变得“智能”，并为用户提供更多价值。借助Azure Kubernetes Service、Azure Cosmos DB和Azure AI Services等工具，进入智能应用的世界并非艰难攀登，而是在可控的学习曲线上稳步前行。

智能应用的三大类别

在开始构建之前，了解什么能让应用“智能”至关重要。这并非一个普适的定义，更多的是一种标识，用于识别属于三个主要类别之一或多个的应用程序。

• 基于结果——这是智能应用中最广泛的类别，其主要价值在于为用户提供智能化的结果。这些应用处理数据以提供有见地的结果，从而增强决策能力，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——这类智能应用将AI集成提升了一个层次，将AI作为应用的功能来创建或处理其输出，从而增强应用的整体交互性和实用性。
• 基于特性——这是最狭窄的类别，其中应用的AI/ML组件是其核心特性和主要卖点之一。

让我们深入探讨每个类别。

基于结果的应用：智能化的结果驱动成功

基于结果的应用完全围绕为用户提供的结果。它们的功能超越了简单的数据处理，而是提供有见地的结果，从而驱动成功。

设想一个个人健身追踪应用，它利用AI分析用户的活动，并提供实现目标的行动建议。这类应用不仅追踪你的步数、睡眠模式和心率，还利用这些数据为你提供个性化的健康建议。它帮助你做出明智的生活方式选择——这是“智能”的结果。

另一个例子是社交媒体营销应用，它利用AI进行节省时间的数据分析、任务自动化和趋势预测。基于AI的情感分析可以衡量客户的看法，而自然语言处理（NLP）则可以准确地解读客户的查询。任务自动化可以安排发帖并自动回复常见的客户查询，而趋势预测则有助于建模和预测客户行为，从而进一步个性化定向促销活动。将这类智能集成到你的应用中，可以提供具有成本效益、可操作的见解，指导销售和营销策略。

基于功能的应用：AI驱动的特性提升用户体验

顾名思义，基于功能的应用将AI集成到应用的功能方式中，但最终用户驱动着操作和结果。在这类应用中，AI通过允许用户使用AI创建或处理的输出来扮演更积极的角色。这些应用利用Azure AI Services等AI技术进行NLP、图像识别和模式识别，以改善用户体验。

考虑一个音乐应用，它根据你的听歌习惯生成个性化播放列表，或者你的智能手机相机应用使用AI识别面部并优化照片设置。更先进的是语言翻译应用，它可以将文本从一种语言翻译到另一种语言，甚至可以理解并保持对话的语境和细微差别。它们利用NLP来实现这些功能。

同样，考虑最新的电子商务应用，其AI驱动的功能使客户能够虚拟试穿衣服，极大地提升了在线购物体验。

基于特性的应用：集成高级AI/ML组件

最后，还有基于特性的智能应用。这些应用将神经网络、内部大型语言模型（LLMs）和复杂算法等高级AI/ML组件作为核心特性集成给用户。在这类应用中，AI是用户互动的主要特性，也是应用的主要卖点。

基于特性的应用的一些例子包括使用Azure Bot Service构建的聊天机器人和虚拟代理。这些机器人代表使用AI提供更自然、更人性化的对话，在卓越的效率和更友好、更个性化的用户体验之间取得平衡。新版必应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助手。

同样，OpenAI的ChatGPT允许用户通过Microsoft的Azure OpenAI Service访问其最先进的语言模型。它利用高度复杂的GPT-3 LLM的力量来执行起草电子邮件、编写代码、回答常识性问题、进行语言翻译以及辅导各种学科的任务。

这些应用不仅仅是使用AI来提供输出或改善用户体验：它们通过集成AI/ML组件，不断突破应用开发的可能性。

剖析AI在智能应用中的作用

智能应用反映了传统软件设计与AI动态能力的融合。让我们探讨AI如何集成和增强这些应用。

其核心在于，AI通过自学习和自改进的能力来增强应用。它允许你创建能够预测、响应并适应不断变化的环境的应用。在一个大城市的电网管理系统中，一款注入AI的应用可以预测电力使用趋势，对异常做出反应，并适应突然的需求激增，从而确保最佳效率并防止停电。

但AI的作用不止于预测或决策：它还可以自动化任务。在企业解决方案中，它已经超越了简单的自动化，涵盖了智能流程自动化（IPA）。在这个领域，AI算法理解、学习，然后自动化整个数字工作流程。对于开发人员来说，这是创造能够显著提高企业运营效率的应用的沃土。

更重要的是，AI极大地辅助了开发任务。例如，GitHub Copilot是一个由AI驱动的代码助手，它不仅根据语法，还根据开发最佳实践和代码意图提供建议。AI已经从你用来构建应用的工具演变为帮助你创建应用的伙伴。

使用AI构建智能应用，并不是要抛弃过去有效的方法。而是要增强那些影响力最大、效果最佳的组件。将AI集成到应用中，可以提升其预测能力，简化复杂任务，甚至辅助开发和创建过程。当你构建智能应用时，你不仅仅是解决当前的问题。你是在预测未来的挑战，并创造能够随着时间推移而适应的解决方案。

摘要

作为开发人员，AI的力量掌握在我们手中，我们有责任充分发挥其潜力。每一个类别都讲述了AI变革潜力的故事，从提供智能结果的应用，到拥有AI能力以丰富用户体验的应用，再到利用先进AI/ML技术突破界限的应用。

Azure AI等易于访问且强大的平台可以简化智能应用的开发过程。无论你是正在改进现有应用还是构建新应用，无论是刚接触AI领域，还是已经熟悉这个领域，都请花点时间欣赏AI集成所带来的潜力。你正在拥抱这个令人兴奋的前沿，并塑造应用开发的未来。