法學(xué)碩士學(xué)位風(fēng)靡一時，但其周圍出現(xiàn)的生態(tài)系統(tǒng)為構(gòu)建人工智能解決方案的新方法打開了大門。
說人工智能已經(jīng)顛覆了世界，這絕不是輕描淡寫。無論好壞，ChatGPT的發(fā)布為更廣泛的受眾打開了大門。如今，你會發(fā)現(xiàn)人們談?wù)撊斯ぶ悄芫拖裾務(wù)撜?、愛好或最新趨勢一樣。是的，是的，成都軟件開發(fā)都知道人工智能不僅僅是NLP和生成轉(zhuǎn)換器，但成都軟件開發(fā)不能否認ChatGPT（以及Bard和Bing）在用戶眼中是人工智能的殺手級應(yīng)用。
OpenAI已向所有用戶開放了GPT-4的API，Meta已根據(jù)市場上最全面（雖然不完全開放但仍然非常靈活）的許可證之一發(fā)布了Llama2，Huggingface的用戶數(shù)量比以往任何時候都多，微軟正在竭盡全力將Azure定位為AI應(yīng)用的唯一真正解決方案。而這只是冰山一角。成都軟件開發(fā)生活在一個充滿機遇的時代，成熟企業(yè)和初創(chuàng)公司都可以嘗試AI并將其融入自己的產(chǎn)品中。
但是從哪里開始呢？生成式人工智能并不是一個魔盒。它不能將自己寫入一個功能齊全的應(yīng)用程序（目前還不能！）。你也不能扔出一個簡短的腳本，向服務(wù)器發(fā)出API調(diào)用來生成某些東西，然后就完事了。幾年前，當(dāng)聊天機器人被貼上“配套應(yīng)用程序”的標簽時，這種方法可能還有效。即便如此，大多數(shù)這些應(yīng)用程序也需要具有一定程度的復(fù)雜性，以便添加上下文、記憶和其他因素，使對話可行。
今天，成都軟件開發(fā)將討論配套軟件，這些解決方案是在AI熱潮中發(fā)展起來的，可以幫助每個人（從高級開發(fā)人員到無代碼愛好者）構(gòu)建適合其需求和項目的AI解決方案。但在開始之前，成都軟件開發(fā)應(yīng)該先談?wù)勔粋€叫杰羅姆·布魯納(JeromeBruner)的關(guān)鍵人物。
雖然本文的本質(zhì)是探索和了解成都軟件開發(fā)可以使用哪些工具來構(gòu)建更好的AI解決方案，但成都軟件開發(fā)認為首先思考如何使用這些工具非常重要。
說白了，AI本身并不是一個解決方案。你需要明確目標，更重要的是，你需要有一個能夠管理項目范圍和意圖的技術(shù)棧。
那么，心理學(xué)與人工智能有什么關(guān)系呢？實際上，關(guān)系很大。首先，像OpenAI這樣的人工智能實驗室使用行為心理學(xué)原理來教導(dǎo)他們的機器；強化學(xué)習(xí)是一項應(yīng)用技術(shù)，很大程度上歸功于BFSkinner的大量工作。
但今天，成都軟件開發(fā)不打算討論行為主義的原理。那本身就是一個話題。不。今天成都軟件開發(fā)要討論的是認知心理學(xué)，這一領(lǐng)域很大程度上歸功于計算機科學(xué)，反過來，它在以新的方式處理信息方面有很多東西可以教給成都軟件開發(fā)。
在20世紀上半葉，心理學(xué)專注于行為的觀察和分析。人們對大腦內(nèi)部發(fā)生的事情興趣不大。首先，因為心理學(xué)試圖與哲學(xué)及其對大腦的研究方法保持距離；其次，因為成都軟件開發(fā)沒有工具來測量大腦如何處理信息。
因此，心理學(xué)轉(zhuǎn)向計算機科學(xué)和信息理論來尋找解決方案。就像算法可以對過程進行建模而無需準確傳達CPU如何處理信息一樣，心理學(xué)家創(chuàng)建了模型來解釋思維如何運作，而無需解釋腦細胞中發(fā)生的事情。
從某種程度上來說，這是解決困擾美國心理學(xué)問題的絕妙方法，但代價是至今仍困擾該領(lǐng)域的偏見。算法和模型傾向于線性和邏輯過程，而無論好壞，人類都是不理性的；因此，當(dāng)成都軟件開發(fā)考慮復(fù)雜的行為和想法時，模型往往會失效。
杰羅姆·布魯納是認知心理學(xué)家之一，他對這一領(lǐng)域不太理想的結(jié)果感到失望，作為回應(yīng)，他在20世紀70年代出版了一本名為《實際心靈，可能世界》的精彩著作。在這本書中，他為基于語言和敘事的全新心靈理論奠定了基礎(chǔ)。
他的想法鼓勵成都軟件開發(fā)批判性地思考人工智能應(yīng)該如何運作。得益于這些新的語言模型，成都軟件開發(fā)看到了像BabyAGI這樣的自主代理的崛起——這是一種具有“內(nèi)在對話”的計算機軟件，同時具有短期和長期記憶。人工智能可以規(guī)劃、確定優(yōu)先級、執(zhí)行和評估。
是的，底層指令仍然是0和1——畢竟這是計算機程序——但成都軟件開發(fā)也可以對大腦活動做出類似的說法。畢竟，成都軟件開發(fā)思想的底層除了大腦中的電活動（至少部分如此）還有什么呢？
人工智能應(yīng)該純粹依賴算法和數(shù)據(jù)模式，還是也必須“理解”故事和背景？一個值得注意的例子是醫(yī)療保健領(lǐng)域的人工智能，了解患者的背景故事（包括生活方式選擇、家族史和文化習(xí)俗）對于確診與解釋醫(yī)療數(shù)據(jù)一樣重要。
布魯納還提倡認知靈活性，這意味著可能的世界（或現(xiàn)實）可以通過改變成都軟件開發(fā)的心智模型來塑造。因此，在使用人工智能時，這種靈活性意味著采用多種建模技術(shù)來適應(yīng)不同的場景，而不是嚴格遵循一刀切的方法。
考慮天氣預(yù)報：雖然成都軟件開發(fā)通常使用基于歷史數(shù)據(jù)的回歸模型來預(yù)測未來情況，但在颶風(fēng)或洪水等不利情況下，成都軟件開發(fā)可能需要不同的模型優(yōu)先考慮實時衛(wèi)星圖像而不是過時的歷史記錄。
此外，布魯納將模糊容忍度視為人類的內(nèi)在屬性——提醒成都軟件開發(fā)與人工智能合作設(shè)計這些系統(tǒng)，使其能夠抵御不確定的數(shù)據(jù)流，而不僅僅是準確的數(shù)據(jù)流。
自動駕駛汽車完美地詮釋了這一原則：雖然在晴朗的天氣條件下駕駛可以通過精確的傳感器和地圖數(shù)據(jù)庫來管理，但在有霧的早晨駕駛需要對模糊的視覺信息有更大的容忍度——這是一種完全不同的策略！
最后但同樣重要的是，文化因素如何影響認知提供了一個有趣的見解，引導(dǎo)成都軟件開發(fā)創(chuàng)造更具文化敏感性的人工智能工具。像谷歌這樣的公司已經(jīng)開始接受這個想法；他們的翻譯軟件現(xiàn)在在翻譯語言時會考慮非正式俚語和官方語言規(guī)則。
但是，像人類一樣工作的解決方案難道不會缺乏邏輯性、準確性和更容易出錯嗎？是的，但這是一個功能，而不是一個錯誤。許多企業(yè)將從實施復(fù)雜的類人代理作為服務(wù)的一部分中獲益；例如，一位藝術(shù)家使用生成式人工智能來創(chuàng)作圖像以獲得靈感，他可能會從“錯誤”中獲得靈感。
想想有多少次你被某人的聰明才智所震驚——例如，孩子們因為不太容易被常識所束縛而創(chuàng)造出奇妙的歷史和藝術(shù)。成都軟件開發(fā)不會使用產(chǎn)生幻覺的人工智能進行高風(fēng)險投資，但對于一個想找人交流想法的作家來說，這是再好不過的事情了。
因此，考慮到這些想法，讓成都軟件開發(fā)來討論一下工具以及它們?nèi)绾螏椭啥架浖_發(fā)創(chuàng)建類似人類的代理。
什么是Pinecone？Pinecone是專為機器學(xué)習(xí)應(yīng)用而設(shè)計的托管矢量數(shù)據(jù)庫。它基本上就像對成都軟件開發(fā)的LLM解決方案進行了一次甜蜜的升級——就像從自行車變成了滿載的跑車。
現(xiàn)在，如果你不知道Pinecone是什么，別擔(dān)心；你并不孤單。很多人覺得它就像成都軟件開發(fā)在晨報上看到的填字游戲一樣令人困惑。但成都軟件開發(fā)在這里是為了消除這些困惑。
Pinecone是專為機器學(xué)習(xí)應(yīng)用設(shè)計的矢量數(shù)據(jù)庫。簡單來說，矢量數(shù)據(jù)庫是一種軟件，旨在處理人工智能和機器學(xué)習(xí)應(yīng)用中常見的大量多維數(shù)據(jù)。
想象一下，你正在網(wǎng)上購買一雙新運動鞋，網(wǎng)站會根據(jù)你的搜索和偏好推薦商品。這基本上就是一個被稱為“推薦引擎”的人工智能功能。這些引擎會從大量數(shù)據(jù)中抽取相關(guān)商品來推薦?，F(xiàn)在，數(shù)據(jù)方面需要做很多繁重的工作！這時，成都軟件開發(fā)的主角Pinecone就會開始行動。它可以更有效地索引高維數(shù)據(jù)，使“推薦引擎”等人工智能平臺更高效地工作。很棒，對吧？
Pinecone編織了一個更具技術(shù)性的層，它使用稱為“向量空間”的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。想象一個浩瀚的宇宙，其中每顆恒星都是一個數(shù)據(jù)點。其中一些恒星是近鄰，而另一些則是遙遠的星系。恒星之間的接近度決定了它們的關(guān)系或相似性。
Pinecone有助于高效準確地找到這些鄰居。這種能力構(gòu)成了推薦系統(tǒng)、搜索引擎、個性化和異常檢測算法的支柱，其中數(shù)據(jù)點關(guān)系是它們的核心。
還記得有一次你搜索了一段貓咪視頻，然后在接下來的一個小時里陷入了無數(shù)可愛寵物視頻的泥潭嗎？這就是人工智能推薦系統(tǒng)發(fā)揮作用的典型例子，它由Pinecone等機制實現(xiàn)。
利用Pinecone的第一個技巧是拋棄傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫解決方案，轉(zhuǎn)而采用相似性搜索。Pinecone使用向量嵌入，這使成都軟件開發(fā)能夠根據(jù)關(guān)系相似性而不是精確匹配來檢索項目。這意味著成都軟件開發(fā)的LLM解決方案可以以前所未有的方式理解上下文。
讓成都軟件開發(fā)來描繪一下。想象一下，在一個大衣柜里找一雙藍色的鞋子。傳統(tǒng)的方法需要成都軟件開發(fā)檢查每一雙鞋子。而Pinecone則不同！它可以在幾秒鐘內(nèi)找出成都軟件開發(fā)所有的藍色鞋子。
接下來，成都軟件開發(fā)來談?wù)凱inecone提供的可擴展性。成都軟件開發(fā)知道，擴展機器學(xué)習(xí)能力是一項艱巨的任務(wù)。然而，Pinecone讓成都軟件開發(fā)能夠輕松地進行水平擴展，從而能夠在不犧牲速度或效率的情況下處理大量數(shù)據(jù)。
此外，Pinecone通過實時處理賦予成都軟件開發(fā)巨大的權(quán)力。因此，成都軟件開發(fā)無需等待系統(tǒng)處理完成都軟件開發(fā)通常的一批數(shù)據(jù)（例如一晚上連續(xù)觀看一整季節(jié)目）才能獲得結(jié)果，而是可以快速實時地獲得結(jié)果（例如直播一場激動人心的體育比賽）。
最后，Pinecone的易用性不容小覷。畢竟，成都軟件開發(fā)希望把時間花在開創(chuàng)性的想法上，而不是解決實施問題。借助其托管服務(wù)方法，Pinecone消除了復(fù)雜性。非常簡單，對吧？
在《意義的行為》中，布魯納解釋說，人類天生就是講故事的人。成都軟件開發(fā)不會記住完美的圖畫之類的東西，而是記住信息片段，并按照作者寫故事的相同原則將它們聯(lián)系在一起。反過來，這些故事又深受社區(qū)共享的思想和概念的影響。
那么，這對成都軟件開發(fā)的人工智能意味著什么？很簡單。假設(shè)你喜歡電子游戲，并在YouTube上觀看有關(guān)該主題的視頻。現(xiàn)在，一個簡單的推薦系統(tǒng)會不停地向你推送電子游戲內(nèi)容。但如果系統(tǒng)檢測到你喜歡特定類型的電子游戲視頻怎么辦？例如，專注于游戲哲學(xué)基礎(chǔ)的視頻。
突然，你看到一個哲學(xué)頻道的推薦，但怎么回事？你從來都對哲學(xué)不感興趣，對吧？好吧，你玩了一下，發(fā)現(xiàn)自己被內(nèi)容吸引住了。人工智能只是做了一個近似猜測，幫助你發(fā)現(xiàn)了一個你不知道自己有的興趣。
Pinecone讓軟件開發(fā)能夠以非常自然的方式存儲語言，而不是依賴表格。成都軟件開發(fā)可以擁有不同對話和搜索結(jié)果的文檔，并且成都軟件開發(fā)使用這種動態(tài)搜索樣式按接近度查找結(jié)果。
不，成都軟件開發(fā)在這里并不是在創(chuàng)造意識；我們想說的是，有一個絕佳的機會來重新思考如何將人工智能視為產(chǎn)品和服務(wù)——一種更像人類的產(chǎn)品和服務(wù)，一種帶來另一種形式的、不基于邏輯和理性的理解信息的服務(wù)。
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