小编来分享一篇个人对人工智能世界中的前端架构相关分析，众所周知，无论是在坊间民众，还是在汽车媒体的议论中，都是不错的，至于产品到底香不香，通过测试还是可以对人工智能世界中的前端架构的产品力分析分析的，一起来看看吧!

在2019年纽约QCon大会上，Oqton的前端软件工程师Thijs Bernolet 解释了在创建受机器学习影响的前端架构方面的一些挑战。

正如Bernolet在“ 人工智能世界中的前端架构 ”的演讲摘要中所讨论的那样，越来越多的人不再是与您的数据交互的唯一客户端。机器和AI客户正在开始实时处理数据，并可以提出建议或影响人类行为。演讲的重点是治理与许多不是人类的不同客户打交道的复杂性，并提出了有关如何构建人类和AI客户都可以利用的单一界面的策略。

回忆Eternal moonwalk，这是由Bernolet及其团队于2009年创建的迈克尔·杰克逊(Michael Jackson)爱好者网站，其粉丝延续蒙太奇视频剪辑，他指出，在2009年，无法轻松治理，标记和编辑15,000个视频的上传在三天内。但是，在当今的机器学习世界中，存在许多可能性和挑战。

Bernolet认为，机器学习影响用户界面的主要挑战是UI代码和机器学习逻辑之间的状态共享，以及代表用户的数据模型的重叠。良好的用户界面逻辑的基础通常依赖于松散耦合和高凝结力的原理。机器学习代理倾向于影响基础架构，数据模型和业务逻辑，从而打破了UI的基础范式。

Bernolet解释说，由于模型和视图层之间引入了密切耦合，因此传统的UI模型(例如MVC)会降低。他的团队开始研究Redux，并询问是否可以将Redux用于动作序列作为训练动作的机器学习代理。

Bernolet展示了他关于Redux CLI的概念证明，并且感谢Redux生态系统对诸如撤消/重做，时间旅行，副作用处理和Redux devtools等功能的支持。

Bernolet在使用Redux治理分布式状态时遇到了问题，包括合并状态和竞争条件。探究包括操作转换(OT)和无冲突复制数据(CFRD)类型。他们的团队开始考虑通过将git rebase样式操作与扫瞄器中的OT结合使用可以解决这些挑战，从而产生了git-js的概念证明。

演讲重点介绍了在分布式状态系统中使用Redux所面临的一些挑战。可以解决类似挑战的Redux替代方案可能包括基于JSON补丁的解决方案，例如@ dojo / framework / stores和json-patch-ot。

Redux和客户端git与OT的结合解决了Bernolet及其团队通过结合用户和机器学习输入来优化创造过程的用例。而且，如果这种方法早在十年前就已经存在，那么它可能会简化“永恒月行者”的进展。