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摘要
<正>近年来,人工智能产业的热度逐步提升,市场规模持续扩大,全球各行各业的组织机构都正在或试图通过人工智能对原有的产品和服务赋予新的能力.最先进的人工智能系统正在迅速从实验室环境迁移到工业环境,并主要以软件为承载形式渗透到社会应用的方方面面.然而开发、测试和运维工业化的人工智能软件系统会遇到一些不同于传统软件系统的工程问题.例如,在基于人工智能的系统中,规则和系统行为是从训练数据中推断出来的,而不是被开发者编写的程序代码所定义;人工智能系统的需求具有较大的不明确性;人工智能系统的演化过程中需要关注不断变化的数据集和相关的基础设施;人工智能系统开发和运维需要数据科学家和软件工程师的跨专业协作;人工智能系统的开发面临伦理、道德和法律的约束,且这些约束的更新速度正受到飞速发展的人工智能技术和产业的挑战.
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