无代码、可重用的人工智能将如何穿过人工智能的鸿沟

将使此类有组织不太不太可能采行人脑高效率，从而造成潜在的人脑界限。

多级可倚重、基于仿真的知觉人脑

为了让人脑得以广泛的应用，一种高效率是亦同体能训练人脑仿真，这些仿真可以直接倚重或更快内置以为了让多种不同的操作系统。与其完全重来重构仿真，不如将其从亦同制装配拼凑大大的不太可能会愈来愈容易、愈来愈快捷，就像采行增压器、车轮、制动器和其他接口组装的汽车一样。

在重构人脑文员的背景下，平面图 4 表明了一个基于仿真的知觉人脑的系统，其中不太可能会三层人脑接口相互振荡。每一层的人脑接口都可以先行体能训练或先行重构，然后倚重或轻松内置以默许多种不同的人脑操作系统。

平面图 4. 基于仿真的知觉人脑的系统，在多个层次中不太可能会兼具可倚重的人脑

倚重亦同体能训练的人脑仿真和涡轮引擎(人脑文员的基本)

以外人脑文员在内的任何人脑子系统都创设在人脑 / 机器进修仿真之上。根据仿真的用途或体能训练方式，它们可分为两大类：

可可用多种不同人脑操作系统的CE人脑仿真; 经过体能训练的配有人脑仿真或涡轮引擎特定的人脑应用。不太可能会北京话全权负责是CE人脑的一个都是，而物理AI是配有人脑的一个都是。 人脑或机器进修仿真以外原始数据驱动的神经(进修仿真或符号仿真。例如，BERT 和 GPT-3 是CE的、原始数据驱动的仿真，上会在维基百科等大量公共原始数据上来进行亦同体能训练。它们可以在人脑操作系统中不太可能会多余来所在位置理过程自然母语表述。相比之下，诸如有限状态机之类的符号人脑仿真可以用途句法解析器，以鉴别和提取愈来愈精确的电子邮件片段，例如，特定术语(实体)，例如来自操作系统读写的时间表或名称。

造出于多种原因，CE人脑仿真上会足以为特定的人脑操作系统备有动力。首先，由于此类仿真是在CE原始数据上体能训练的，因此它们不太可能无法表述特定领域的电子邮件。如平面图 5 上图，亦同体能训练的CE人脑母语仿真不太可能“认为”运算符 B 愈来愈类似于运算符 A，而人类文明不太可能会鉴别造出 B 实际上愈来愈类似于运算符 C。

平面图 5. 表明亦同体能训练母语仿真缺失的下述。在这种情况下，在CE原始数据上亦同体能训练的母语仿真将运算符 B 表述为与运算符 A 愈来愈相近，将其表述为与运算符 C 愈来愈相近

此外，CE人脑仿真本身不默许特定使命，例如管理谈北京话或从谈北京话中不太可能会推定操作系统的需求量和盼望。因此，不必重构配有人脑仿真来默许特定操作系统。

以聊天AI形式的知觉人脑文员的创建者为例。知觉人脑文员创设在CE人脑仿真之上，由三个额外的知觉人脑涡轮引擎备有默许，以保证与操作系统来进行有效和高效的交互。特别是，及早聆听谈北京话涡轮引擎使人脑文员必须恰当表述操作系统的读写，以外情节中不太可能会不比较简单和直截了当的表述(平面图 6a)。它还使人脑文员必须所在位置理过程给定操作系统中不太可能会断，并维护谈北京话情节以进行使命(平面图 6b)。

平面图 6a. 下述展示了知觉人脑谈北京话涡轮引擎如何所在位置理过程多种不同自发情节中不太可能会的相同操作系统读写

平面图 6b. 展示了知觉人脑谈北京话涡轮引擎如何所在位置理过程谈北京话中不太可能会的操作系统中不太可能会断并必须维护情节和聊天漂的一个下述

虽然谈北京话涡轮引擎保证了富有成效的体验，但一个人揭示解答涡轮引擎则可以愈来愈熟悉地认识到每个操作系统，并实现愈来愈熟悉的个性化参与。作为一个人进修好朋友或一个人健康文员的人脑文员可以鼓励其操作系统根据他们独特的个性特征坚持进修或深入研究课程，这是他们的独特之所在位置(平面图 7)。

此外，谈北京话特定的母语涡轮引擎可以试图人脑文员在谈北京话反复中不太可能会愈来愈好地解读操作系统表述。例如，悲灵分析涡轮引擎可以自动检测操作系统读写中不太可能会表述的悲灵，而解决办法检测涡轮引擎可以鉴别操作系统读写是解决办法还是必需人脑文员做造出自发的请。

重构在这里说明了的任何人脑仿真或涡轮引擎都必需愈来愈大的技巧和努力。因此，相当必需使此类仿真和涡轮引擎可多余。通过精悲设计和出台，探讨过的所有知觉人脑涡轮引擎都可以倚重。例如，及早倾听谈北京话涡轮引擎可以用谈北京话原始数据来进行亦同体能训练，以检测多种不同的谈北京话情节(例如操作系统打算回来借口或澄清解决办法)。该涡轮引擎可以先行重构改进逻辑，在所在位置理过程操作系统中不太可能会断时始终尝试平衡操作系统体验和使命进行。

除此以外，结合项目反应理论 (IRT) 和大原始数据分析，一个人揭示涡轮引擎可以根据一个人原始数据来进行亦同体能训练，这些原始数据体现了他们的沟通模式与其独特特征(例如，社群暴力行为或现实世界的管理工作之间的关系乏善可陈)。然后，只要谈北京话是用自然母语来进行的，就可以倚重该涡轮引擎来推定任何谈北京话中不太可能会的一个人见解。

倚重亦同建的人脑基本功能区块(人脑文员的基本功能)

CE人脑仿真和特定人脑涡轮引擎可以为人脑文员备有基本智能，而比较简单的人脑高效率必需进行特定使命或备有特定咨询服务。例如，当人脑试音官就特定主旨(如平面图 1 上图)与招聘交谈时，其期望都是招聘那里给与有关该主旨的涉及电子邮件，并适用收集到的电子邮件来审计招聘是否适合某个管理工作主角。

因此，必需各种人脑基本功能区块来默许特定的使命或咨询服务。在知觉人脑文员的背景下，一种咨询服务是与操作系统交互并满足他们的需求量(例如进行买卖)。例如，可以重构特定主旨的人脑通讯区块，每个区块都可以让人脑文员与操作系统就特定主旨来进行交漂。因此，谈北京话库将包含多一个人脑通讯区块，每个区块都默许特定使命。

平面图 7 表明了一个下述人脑通讯区块，它使人脑文员必须与操作系统(例如招聘)就特定主旨来进行谈北京话。

平面图 7. 以人脑通讯区块为例，它使人脑文员必须与其操作系统探讨特定主旨。它以外多个不必操纵(自发)，人脑文员可以根据操作系统在探讨之后的操纵来分派这些操纵。在这里可以检测操作系统特技，并且必须适用亦同体能训练的母语仿真(例如的系统下方两层提到的仿真)转换成人脑特技

在基于仿真的的系统中不太可能会，可以对人脑基本功能区块来进行亦同体能训练以直接倚重。它们也可以通过分割一新不必和除此以外的特技来组合或扩展到。

多余先行重构的人脑高效率(人脑文员)

基于仿真的知觉人脑的系统的低层是一组端到端的人脑高效率堆栈。在摄制知觉人脑文员的背景下，这个低层由各种人脑文员堆栈组成。这些堆栈先行定义了人脑文员要分派的特定使命漂，以及在交互反复中不太可能会默许人脑基本功能的涉及知识库。例如，人脑求职试音堆栈以外一组人脑文员与招聘交谈的试音解决办法，以及可用看看与管理工作涉及的类似解决办法解答的知识库。类似地，人脑一个人健康管理员堆栈可以概述人脑文员必需分派的一组使命，例如检查健康以及备有护理说明或提醒。

这样的堆栈可以直接倚重以创建者人脑文员，还可以更快内置以满足特定需求量。

可倚重的人脑默许无标识符人脑

在创建者人脑高效率时，可倚重的人脑接口或子系统不仅可以节省时间和精力，还可以更快、无标识符地内置可倚重的接口。由于每一个人脑高效率都不太可能必需来进行某些内置，因此无标识符人脑进一步促进人脑的应用，并加快了人脑子系统的并购时间。所列是几个不用序列方能自定义可倚重人脑接口的下述。

人脑高效率堆栈无标识符内置

假设人力海洋资源聘请工作人员希望创建者人脑试音官。聘请工作人员可以多余人脑试音官堆栈，即编辑堆栈中不太可能会的试音解决办法或与管理工作涉及的类似解决办法解答以重构自定义人脑试音官(平面图 8a)。堆栈倚重和无标识符内置极大地重构了端到端人脑高效率的创建者，特别是对于不知道如何序列或依赖深厚 IT 技巧的第一时间来说。

平面图 8a. 人脑试音官堆栈的无标识符内置，因此人脑可以问起人力海洋资源聘请工作人员设计的特定解决办法。在这里，聘请工作人员移除了“你最喜欢现阶段管理工作中不太可能会的什么?”这个解决办法，基本的人脑通讯区块将自动所在位置理过程有关此主旨的探讨

人脑基本功能区块无标识符内置

再次以前面的都是为例，假设聘请工作人员希望人脑试音官问招聘这个解决办法 “你最喜欢现阶段管理工作中不太可能会的什么?”，如果应聘者的看看是“与顾客体验”，那么聘请工作人员希望人脑试音官提造出一个紧接著解决办法，“你能举一个喜欢与顾客体验的都是吗?”

由于不能任何先行重构的人脑通讯区块所在位置理过程这种特定情况，聘请工作人员将必需自定义人脑通讯。如平面图 8b 上图，聘请工作人员可以通过示意操作系统自发和除此以外的人脑试音官操纵，以外紧接著解决办法来轻松算是这一点。除此以外，所有内置都可以在不能序列的情况下进行。

平面图 8b. 人脑通讯区块的无标识符内置。在这里，如果操作系统在“你最喜欢现阶段管理工作中不太可能会的什么?”解决办法的看看类似于“顾客交互”，则人脑试音官不太可能会看看并提造出紧接著解决办法

上述下述展示了可倚重人脑堆栈或接口的无标识符内置如何让任何非 IT 工作人员更快创建者内置的人脑高效率。

无标识符、可倚重人脑的下一代拓展方向

无标识符、可多余的人脑使强大的人脑高效率的创建者和采行民主化，不用雇主人脑经验工作人员或采行效率比起的 IT 海洋资源。为了使无标识符、可倚重的人脑踏入开发和采行人脑高效率的主要模式，不必在多个领域取得进展。

第一个领域是使可多余的人脑接口和子系统变得可表述。为了试图非 IT 工作人员倚重先行体能训练或先行重构人脑接口和高效率，至关重要的是打开“黑盒”并表述每个接口或高效率之下的段落，以外优缺点。可表述的可倚重人脑不仅可以试图人类文明愈来愈好地理解和利用基本的人脑接口和子系统，还可以试图避免潜在的人脑蜘蛛网。例如，人力海洋资源聘请工作人员在适用这种人脑能力来推定招聘的见解以前，认识到如何推定一个人见解不太可能会很有试图。

第二个总体是默许自动人脑调试。随着人脑高效率变得更为适合于，在独有和适合于的情况下不太不太可能人工检查潜在的人脑暴力行为。非 IT 操作系统尤其必需试图来审计人脑高效率(例如人脑文员)并在正式部署以前对其来进行改进。尽管有一些关于分析人脑文员的初步深入研究，但下一代还必需做愈来愈多的深入研究。

第三个领域是保证诚实地适用人脑，特别是考虑人脑的民主化。例如，如果有人可以直观地倚重人脑基本功能区块来从操作系统那里给与尖锐电子邮件，那么谁来管控操作系统及其尖锐电子邮件，如何来进行管控?除了测量准确性和稳健性等典型的人脑机动性都是，还必需采行一新举措和适用指南，以保证创建者和部署没人信赖和安全的人脑高效率。

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

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