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人工智能系统需求工程的成熟度如何？关于实践、挑战与未来研究方向的系统性映射研究
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原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究系统性映射了人工智能（AI）带来的需求工程挑战，并发现需求分析和引出是主要应用领域。研究提出了七个未来研究方向。
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关键要点
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本研究系统性映射了人工智能（AI）带来的需求工程挑战。
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需求分析和引出是当前主要的应用领域。
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研究揭示了需求规范、可解释性及机器学习工程师与最终用户间的差距等突出挑战。
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提出了七个未来研究方向，为研究者和从业者提供实践建议。
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延伸问答
人工智能在需求工程中面临哪些主要挑战？
人工智能在需求工程中面临的主要挑战包括需求规范、可解释性以及机器学习工程师与最终用户之间的差距。
当前人工智能需求工程的主要应用领域是什么？
当前人工智能需求工程的主要应用领域是需求分析和引出。
研究提出了哪些未来研究方向？
研究提出了七个未来研究方向，为研究者和从业者提供实践建议。
需求工程如何支持可解释的人工智能？
需求工程可以通过提供框架和方法，帮助缓解可解释性方面的挑战，从而支持可解释的人工智能。
人工智能需求工程的研究有哪些适用性和改进之处？
研究重点探讨了现有方法的适用性及需改进之处，以应对人工智能带来的新挑战。
如何解决机器学习工程师与最终用户之间的差距？
解决机器学习工程师与最终用户之间的差距需要加强沟通和需求理解，以确保需求的准确传达。
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