法学硕士学位风靡一时，但其周围出现的生态系统为构建人工智能解决方案的新方法打开了大门。
说人工智能已经颠覆了世界，这绝不是轻描淡写。无论好坏，ChatGPT的发布为更广泛的受众打开了大门。如今，你会发现人们谈论人工智能就像谈论政治、爱好或最新趋势一样。是的，是的，成都软件开发都知道人工智能不仅仅是NLP和生成转换器，但成都软件开发不能否认ChatGPT（以及Bard和Bing）在用户眼中是人工智能的杀手级应用。
OpenAI已向所有用户开放了GPT-4的API，Meta已根据市场上最全面（虽然不完全开放但仍然非常灵活）的许可证之一发布了Llama2，Huggingface的用户数量比以往任何时候都多，微软正在竭尽全力将Azure定位为AI应用的唯一真正解决方案。而这只是冰山一角。成都软件开发生活在一个充满机遇的时代，成熟企业和初创公司都可以尝试AI并将其融入自己的产品中。
但是从哪里开始呢？生成式人工智能并不是一个魔盒。它不能将自己写入一个功能齐全的应用程序（目前还不能！）。你也不能扔出一个简短的脚本，向服务器发出API调用来生成某些东西，然后就完事了。几年前，当聊天机器人被贴上“配套应用程序”的标签时，这种方法可能还有效。即便如此，大多数这些应用程序也需要具有一定程度的复杂性，以便添加上下文、记忆和其他因素，使对话可行。
今天，成都软件开发将讨论配套软件，这些解决方案是在AI热潮中发展起来的，可以帮助每个人（从高级开发人员到无代码爱好者）构建适合其需求和项目的AI解决方案。但在开始之前，成都软件开发应该先谈谈一个叫杰罗姆·布鲁纳(JeromeBruner)的关键人物。
虽然本文的本质是探索和了解成都软件开发可以使用哪些工具来构建更好的AI解决方案，但成都软件开发认为首先思考如何使用这些工具非常重要。
说白了，AI本身并不是一个解决方案。你需要明确目标，更重要的是，你需要有一个能够管理项目范围和意图的技术栈。
那么，心理学与人工智能有什么关系呢？实际上，关系很大。首先，像OpenAI这样的人工智能实验室使用行为心理学原理来教导他们的机器；强化学习是一项应用技术，很大程度上归功于BFSkinner的大量工作。
但今天，成都软件开发不打算讨论行为主义的原理。那本身就是一个话题。不。今天成都软件开发要讨论的是认知心理学，这一领域很大程度上归功于计算机科学，反过来，它在以新的方式处理信息方面有很多东西可以教给成都软件开发。
在20世纪上半叶，心理学专注于行为的观察和分析。人们对大脑内部发生的事情兴趣不大。首先，因为心理学试图与哲学及其对大脑的研究方法保持距离；其次，因为成都软件开发没有工具来测量大脑如何处理信息。
因此，心理学转向计算机科学和信息理论来寻找解决方案。就像算法可以对过程进行建模而无需准确传达CPU如何处理信息一样，心理学家创建了模型来解释思维如何运作，而无需解释脑细胞中发生的事情。
从某种程度上来说，这是解决困扰美国心理学问题的绝妙方法，但代价是至今仍困扰该领域的偏见。算法和模型倾向于线性和逻辑过程，而无论好坏，人类都是不理性的；因此，当成都软件开发考虑复杂的行为和想法时，模型往往会失效。
杰罗姆·布鲁纳是认知心理学家之一，他对这一领域不太理想的结果感到失望，作为回应，他在20世纪70年代出版了一本名为《实际心灵，可能世界》的精彩著作。在这本书中，他为基于语言和叙事的全新心灵理论奠定了基础。
他的想法鼓励成都软件开发批判性地思考人工智能应该如何运作。得益于这些新的语言模型，成都软件开发看到了像BabyAGI这样的自主代理的崛起——这是一种具有“内在对话”的计算机软件，同时具有短期和长期记忆。人工智能可以规划、确定优先级、执行和评估。
是的，底层指令仍然是0和1——毕竟这是计算机程序——但成都软件开发也可以对大脑活动做出类似的说法。毕竟，成都软件开发思想的底层除了大脑中的电活动（至少部分如此）还有什么呢？
人工智能应该纯粹依赖算法和数据模式，还是也必须“理解”故事和背景？一个值得注意的例子是医疗保健领域的人工智能，了解患者的背景故事（包括生活方式选择、家族史和文化习俗）对于确诊与解释医疗数据一样重要。
布鲁纳还提倡认知灵活性，这意味着可能的世界（或现实）可以通过改变成都软件开发的心智模型来塑造。因此，在使用人工智能时，这种灵活性意味着采用多种建模技术来适应不同的场景，而不是严格遵循一刀切的方法。
考虑天气预报：虽然成都软件开发通常使用基于历史数据的回归模型来预测未来情况，但在飓风或洪水等不利情况下，成都软件开发可能需要不同的模型优先考虑实时卫星图像而不是过时的历史记录。
此外，布鲁纳将模糊容忍度视为人类的内在属性——提醒成都软件开发与人工智能合作设计这些系统，使其能够抵御不确定的数据流，而不仅仅是准确的数据流。
自动驾驶汽车完美地诠释了这一原则：虽然在晴朗的天气条件下驾驶可以通过精确的传感器和地图数据库来管理，但在有雾的早晨驾驶需要对模糊的视觉信息有更大的容忍度——这是一种完全不同的策略！
最后但同样重要的是，文化因素如何影响认知提供了一个有趣的见解，引导成都软件开发创造更具文化敏感性的人工智能工具。像谷歌这样的公司已经开始接受这个想法；他们的翻译软件现在在翻译语言时会考虑非正式俚语和官方语言规则。
但是，像人类一样工作的解决方案难道不会缺乏逻辑性、准确性和更容易出错吗？是的，但这是一个功能，而不是一个错误。许多企业将从实施复杂的类人代理作为服务的一部分中获益；例如，一位艺术家使用生成式人工智能来创作图像以获得灵感，他可能会从“错误”中获得灵感。
想想有多少次你被某人的聪明才智所震惊——例如，孩子们因为不太容易被常识所束缚而创造出奇妙的历史和艺术。成都软件开发不会使用产生幻觉的人工智能进行高风险投资，但对于一个想找人交流想法的作家来说，这是再好不过的事情了。
因此，考虑到这些想法，让成都软件开发来讨论一下工具以及它们如何帮助成都软件开发创建类似人类的代理。
什么是Pinecone？Pinecone是专为机器学习应用而设计的托管矢量数据库。它基本上就像对成都软件开发的LLM解决方案进行了一次甜蜜的升级——就像从自行车变成了满载的跑车。
现在，如果你不知道Pinecone是什么，别担心；你并不孤单。很多人觉得它就像成都软件开发在晨报上看到的填字游戏一样令人困惑。但成都软件开发在这里是为了消除这些困惑。
Pinecone是专为机器学习应用设计的矢量数据库。简单来说，矢量数据库是一种软件，旨在处理人工智能和机器学习应用中常见的大量多维数据。
想象一下，你正在网上购买一双新运动鞋，网站会根据你的搜索和偏好推荐商品。这基本上就是一个被称为“推荐引擎”的人工智能功能。这些引擎会从大量数据中抽取相关商品来推荐。现在，数据方面需要做很多繁重的工作！这时，成都软件开发的主角Pinecone就会开始行动。它可以更有效地索引高维数据，使“推荐引擎”等人工智能平台更高效地工作。很棒，对吧？
Pinecone编织了一个更具技术性的层，它使用称为“向量空间”的数据结构。想象一个浩瀚的宇宙，其中每颗恒星都是一个数据点。其中一些恒星是近邻，而另一些则是遥远的星系。恒星之间的接近度决定了它们的关系或相似性。
Pinecone有助于高效准确地找到这些邻居。这种能力构成了推荐系统、搜索引擎、个性化和异常检测算法的支柱，其中数据点关系是它们的核心。
还记得有一次你搜索了一段猫咪视频，然后在接下来的一个小时里陷入了无数可爱宠物视频的泥潭吗？这就是人工智能推荐系统发挥作用的典型例子，它由Pinecone等机制实现。
利用Pinecone的第一个技巧是抛弃传统的数据库解决方案，转而采用相似性搜索。Pinecone使用向量嵌入，这使成都软件开发能够根据关系相似性而不是精确匹配来检索项目。这意味着成都软件开发的LLM解决方案可以以前所未有的方式理解上下文。
让成都软件开发来描绘一下。想象一下，在一个大衣柜里找一双蓝色的鞋子。传统的方法需要成都软件开发检查每一双鞋子。而Pinecone则不同！它可以在几秒钟内找出成都软件开发所有的蓝色鞋子。
接下来，成都软件开发来谈谈Pinecone提供的可扩展性。成都软件开发知道，扩展机器学习能力是一项艰巨的任务。然而，Pinecone让成都软件开发能够轻松地进行水平扩展，从而能够在不牺牲速度或效率的情况下处理大量数据。
此外，Pinecone通过实时处理赋予成都软件开发巨大的权力。因此，成都软件开发无需等待系统处理完成都软件开发通常的一批数据（例如一晚上连续观看一整季节目）才能获得结果，而是可以快速实时地获得结果（例如直播一场激动人心的体育比赛）。
最后，Pinecone的易用性不容小觑。毕竟，成都软件开发希望把时间花在开创性的想法上，而不是解决实施问题。借助其托管服务方法，Pinecone消除了复杂性。非常简单，对吧？
在《意义的行为》中，布鲁纳解释说，人类天生就是讲故事的人。成都软件开发不会记住完美的图画之类的东西，而是记住信息片段，并按照作者写故事的相同原则将它们联系在一起。反过来，这些故事又深受社区共享的思想和概念的影响。
那么，这对成都软件开发的人工智能意味着什么？很简单。假设你喜欢电子游戏，并在YouTube上观看有关该主题的视频。现在，一个简单的推荐系统会不停地向你推送电子游戏内容。但如果系统检测到你喜欢特定类型的电子游戏视频怎么办？例如，专注于游戏哲学基础的视频。
突然，你看到一个哲学频道的推荐，但怎么回事？你从来都对哲学不感兴趣，对吧？好吧，你玩了一下，发现自己被内容吸引住了。人工智能只是做了一个近似猜测，帮助你发现了一个你不知道自己有的兴趣。
Pinecone让软件开发能够以非常自然的方式存储语言，而不是依赖表格。成都软件开发可以拥有不同对话和搜索结果的文档，并且成都软件开发使用这种动态搜索样式按接近度查找结果。
不，成都软件开发在这里并不是在创造意识；我们想说的是，有一个绝佳的机会来重新思考如何将人工智能视为产品和服务——一种更像人类的产品和服务，一种带来另一种形式的、不基于逻辑和理性的理解信息的服务。
