无代码、可重用的认知科学将如何跨越认知科学的鸿沟

理和正文数据库、受训仿真和核查受训仿真。如果受训后的仿真展现不佳，则所均需多次重复整个每一次，直到受训后的仿真合格为止。

然而，大多数组织起来没有内部人工智能自然科学管理学知识或十分复杂的 IT 团队，越来越引人注意受训人工智能自然科学现职所均需的大量受训数据库。这将使此类组织起来不能运运用于人工智能自然科学的产品，从而引发潜在的人工智能自然科学国界。

多级可冷落、基于仿真的层面人工智能自然科学

为了让人工智能自然科学方才最常的技术的发展，一种的产品是可不受训人工智能自然科学仿真，这些仿真可以前提冷落或快速定制以适应不尽相同的API。与其几乎从头开始框架仿真，不如将其从可不制部件补足起来不会越来越容易、越来越快捷，就像运运用于发动机、车轮、传动装置和其他模组成品车也一样。

在框架人工智能自然科学现职的文化背景下，示意图 4 表明了一个基于仿真的层面人工智能自然科学虚拟化，其中不会三层人工智能自然科学模组相互间叠加。每一层的人工智能自然科学模组都可以可不先受训或可不先框架，然后冷落或精彩定制以支持者不尽相同的人工智能自然科学API。

示意图 4. 基于仿真的层面人工智能自然科学虚拟化，在多个并不一定中不会有着可冷落的人工智能自然科学

冷落可不受训的人工智能自然科学仿真和汽缸(人工智能自然科学现职的为基础)

以外人工智能自然科学现职在内的任何人工智能自然科学管理系统都建立在人工智能自然科学 / 机器研修仿真之上。根据仿真的运用于或受训方式为，它们可分为两大类：

可运用于不尽相同人工智能自然科学API的统一标准人工智能自然科学仿真; 经过受训的公用人工智能自然科学仿真或汽缸特定的人工智能自然科学技术的发展。不会话代理是统一标准人工智能自然科学的一个都是，而物理人工智慧是公用人工智能自然科学的一个都是。 人工智能自然科学或机器研修仿真以外数据库尤其设计的中枢神经系统(研修仿真或符号仿真。例如，BERT 和 GPT-3 是统一标准的、数据库尤其设计的仿真，通常在维基百科等大量公共数据库上开展可不受训。它们可以在人工智能自然科学API中不会多次重复运运用于来一管控自然词法解读。相比之下，诸如有限状态机之类的符号人工智能自然科学仿真可以做为释义解析器，以标识和提取越来越精确的文档片段，例如，特定概念(并不一定)，例如来自消费者末端匹配的日期或重新命名。

出新于多种原因，统一标准人工智能自然科学仿真通常不足以为特定的人工智能自然科学API备有动力。首先，由于此类仿真是在统一标准数据库上受训的，因此它们显然无法断言特定应用领域的文档。如示意图 5 所示，可不受训的统一标准人工智能自然科学词法仿真显然“显然”解读式 B 越来越像是解读式 A，而本能不会标识出新 B 本来越来越像是解读式 C。

示意图 5. 表明可不受训词法仿真缺陷的范例。在这种原因下，在统一标准数据库上可不受训的词法仿真将解读式 B 断言为与解读式 A 越来越十分相似，将其断言为与解读式 C 越来越十分相似

此外，统一标准人工智能自然科学仿真本身不支持者特定使命，例如管理面对面或从面对面中不会推论消费者末端的均效益和愿望。因此，不能框架公用人工智能自然科学仿真来支持者特定API。

以聊天人工智慧解读方式为的层面人工智能自然科学现职的创建而所例。层面人工智能自然科学现职建立在统一标准人工智能自然科学仿真之上，由三个额外的层面人工智能自然科学汽缸备有支持者，以确保确保安全与消费者末端开展有效和高效的交互。尤其是，主动聆听面对面汽缸使人工智能自然科学现职只能正确地断言消费者末端的匹配，以外过场中不会不完整和恰当的解读(示意图 6a)。它还使人工智能自然科学现职只能一管控任意消费者末端暂时中不会止，并确保面对面过场以顺利进行使命(示意图 6b)。

示意图 6a. 范例展览了层面人工智能自然科学面对面汽缸如何一管控不尽相同鼓动过场中不会的相同消费者末端匹配

示意图 6b. 展览了层面人工智能自然科学面对面汽缸如何一管控面对面中不会的消费者末端暂时中不会止并只能确保过场和聊天逆的一个范例

虽然面对面汽缸确保确保安全了富有成效的交流，但自已洞察悬疑汽缸则可以越来越系统地地认识每个消费者末端，并实现越来越系统地的个病态化参与。作为自已研修伙伴或自已保健现职的人工智能自然科学现职可以鼓励其消费者末端根据他们独特的个病态相似性坚持研修或研究课题授课，这是他们的独特之一处(示意图 7)。

此外，面对面特定的词法汽缸可以试图人工智能自然科学现职在面对面每一次中不会越来越好地表述消费者末端解读。例如，情感分析汽缸可以则会核查消费者末端匹配中不会解读的情感，而解决办法核查汽缸可以标识消费者末端匹配是解决办法还是所均需人工智能自然科学现职做出新鼓动的请求。

框架在这里描述的任何人工智能自然科学仿真或汽缸都所均需不小的能力和努力工作。因此，并不所均需使此类仿真和汽缸可多次重复运运用于。通过十分相似和试行，发表意见过的所有层面人工智能自然科学汽缸都可以冷落。例如，主动倾听面对面汽缸可以用面对面数据库开展可不受训，以核查不尽相同的面对面过场(例如消费者末端早就发觉借口或澄清解决办法)。该汽缸可以可不先框架优化逻辑，在一管控消费者末端暂时中不会止时自始至终想法平衡消费者末端体验和使命顺利进行。

同样，结合项目反应理论 (IRT) 和大数据库分析，自已洞察汽缸可以根据自已数据库开展可不受训，这些数据库体现了他们的沟通的系统与其独特相似性(例如，交友不当或现实世界的指导之间的间的关系展现)。然后，只要面对面是用自然词法开展的，就可以冷落该汽缸来推论任何面对面中不会的自已见解。

冷落可不建的人工智能自然科学机制一个大(人工智能自然科学现职的机制)

统一标准人工智能自然科学仿真和特定人工智能自然科学汽缸可以为人工智能自然科学现职备有为基础智能，而完整的人工智能自然科学的产品所均需顺利进行特定使命或备有特定增值。例如，当人工智能自然科学试演官就特定主旨(如示意图 1 所示)与外派聊天时，其尽显然是从外派那里借助有关该主旨的全面性文档，并运运用于整理到的文档来评量外派是否适合某个指导主角。

因此，所均需各种人工智能自然科学机制一个大来支持者特定的使命或增值。在层面人工智能自然科学现职的文化背景下，一种增值是与消费者末端交互并充分利用他们的均效益(例如顺利进行交易)。例如，可以框架特定主旨的人工智能自然科学因特网一个大，每个一个大都可以让人工智能自然科学现职与消费者末端就特定主旨开展交逆。因此，面对面戈将包含多个人工智能自然科学因特网一个大，每个一个大都支持者特定使命。

示意图 7 表明了一个范例人工智能自然科学因特网一个大，它使人工智能自然科学现职只能与消费者末端(例如外派)就特定主旨开展面对面。

示意图 7. 以人工智能自然科学因特网一个大为例，它使人工智能自然科学现职只能与其消费者末端发表意见特定主旨。它以外多个状况操纵(鼓动)，人工智能自然科学现职可以根据消费者末端在发表意见期间的操纵来督导这些操纵。在这里可以核查消费者末端手部，并且只能运运用于可不受训的词法仿真(例如虚拟化上部两层提到的仿真)转化人工智能自然科学手部

在基于仿真的虚拟化中不会，可以对人工智能自然科学机制一个大开展可不受训以前提冷落。它们也可以通过合并更进一步状况和相应的手部来组合或延展。

多次重复运运用于可不先框架的人工智能自然科学的产品(人工智能自然科学现职)

基于仿真的层面人工智能自然科学虚拟化的四楼是一个大末端到末端的人工智能自然科学的产品常量。在摄制层面人工智能自然科学现职的文化背景下，这个四楼由各种人工智能自然科学现职常量组成。这些常量可不先定义了人工智能自然科学现职要督导的特定使命逆，以及在交互每一次中不会支持者人工智能自然科学机制的全面性知识戈。例如，人工智能自然科学求职试演常量以外一个大人工智能自然科学现职与外派聊天的试演解决办法，以及运用于问道与指导全面性的相似解决办法解答的知识戈。类似地，人工智能自然科学自已保健管理员常量可以概述人工智能自然科学现职所均需督导的一个大使命，例如核查保健状况以及备有医疗明确指出或提醒。

这样的常量可以前提冷落以创建人人工智能自然科学现职，还可以快速定制以充分利用特定均效益。

可冷落的人工智能自然科学支持者无编译器人工智能自然科学

在创建人人工智能自然科学的产品时，可冷落的人工智能自然科学模组或管理系统不仅可以费时段和全身心，还可以快速、无编译器地定制可冷落的模组。由于每个人工智能自然科学的产品都显然所均需开展某些定制，因此无编译器人工智能自然科学进一步有助于人工智能自然科学的技术的发展，并加快了人工智能自然科学管理系统的主板时间段。以下是几个无均需解码才不会定制可冷落人工智能自然科学模组的范例。

人工智能自然科学的产品常量无编译器定制

论点公共政策招募管理人员决心创建人人工智能自然科学试演官。招募管理人员可以多次重复运运用于人工智能自然科学试演官常量，即编辑常量中不会的试演解决办法或与指导全面性的相似解决办法解答以框架定制人工智能自然科学试演官(示意图 8a)。常量冷落和无编译器定制极大地重构了末端到末端人工智能自然科学的产品的创建人，尤其是对于不其实如何解码或缺乏分不开 IT 能力的指导管理人员来说。

示意图 8a. 人工智能自然科学试演官常量的无编译器定制，因此人工智能自然科学可以追问公共政策招募管理人员设计的特定解决办法。在这里，招募管理人员替换成了“你众所周知迄今指导中不会的什么?”这个解决办法，整体的人工智能自然科学因特网一个大将则会一管控有关此主旨的发表意见

人工智能自然科学机制一个大无编译器定制

在此期间以上面的都是为例，论点招募管理人员决心人工智能自然科学试演官问外派这个解决办法 “你众所周知迄今指导中不会的什么?”，如果应聘者的问道是“与消费者交流”，那么招募管理人员决心人工智能自然科学试演官提议一个先前解决办法，“你能举一个害羞与消费者交流的都是吗?”

由于没有任何可不先框架的人工智能自然科学因特网一个大一管控这种特定原因，招募管理人员将所均需定制人工智能自然科学因特网。如示意图 8b 所示，招募管理人员可以通过指示消费者末端鼓动和相应的人工智能自然科学试演官操纵，以外先前解决办法来精彩算是这一点。同样，所有定制都可以在没有解码的原因下顺利进行。

示意图 8b. 人工智能自然科学因特网一个大的无编译器定制。在这里，如果消费者末端在“你众所周知迄今指导中不会的什么?”解决办法的问道像是“消费者交互”，则人工智能自然科学试演官不会问道并提议先前解决办法

上述范例展览了可冷落人工智能自然科学常量或模组的无编译器定制如何让任何非 IT 管理人员快速创建人定制的人工智能自然科学的产品。

无编译器、可冷落人工智能自然科学的将来发展一段距离

无编译器、可多次重复运运用于的人工智能自然科学使强悍的人工智能自然科学的产品的创建人和运运用于本土化，无均需雇佣人工智能自然科学管理学管理人员或运运用于效率昂贵的 IT 资源。为了使无编译器、可冷落的人工智能自然科学带进共同开发和运运用于人工智能自然科学的产品的主要的系统，不能在多个应用领域取得实质性。

第一个应用领域是使可多次重复运运用于的人工智能自然科学模组和管理系统极为可断言。为了试图非 IT 管理人员冷落可不先受训或可不先框架人工智能自然科学模组和的产品，至关重要的是弹出“黑盒”并断言每个模组或的产品内部的内容，以外优缺点。可断言的可冷落人工智能自然科学不仅可以试图本能越来越好地明白和运用整体的人工智能自然科学模组和管理系统，还可以试图避免潜在的人工智能自然科学陷阱。例如，公共政策招募管理人员在运运用于这种人工智能自然科学能力来推论外派的见解以后，认识如何推论自已见解不会很有试图。

第二个全面性是支持者则会人工智能自然科学调试。随着人工智能自然科学的产品极为越来越十分复杂，在丰富多彩和十分复杂的原因下不能人工核查潜在的人工智能自然科学不当。非 IT 消费者末端尤其所均需试图来评量人工智能自然科学的产品(例如人工智能自然科学现职)并在正式部署以后对其开展改进。尽管有一些关于分析人工智能自然科学现职的初步研究课题，但将来还所均需做越来越多的研究课题。

第三个应用领域是确保确保安全坚信地运运用于人工智能自然科学，尤其是考虑到人工智能自然科学的本土化。例如，如果有人可以单纯地冷落人工智能自然科学机制一个大来从消费者末端那里借助敏感文档，那么谁来前提措施消费者末端及其敏感文档，如何开展前提措施?除了测量准确病态和稳健病态等典型的人工智能自然科学病态能之外，还所均需运运用于更进一步措施和运运用于指南，以确保确保安全创建人和部署许多人信赖和确保安全的人工智能自然科学的产品。

原文标题：How no-code, reusable AI will bridge the AI divide，作者：Michelle Zhou

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