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扣子智能体搭建

Answer

扣子是字节跳动旗下的 AI 应用开发平台，搭建扣子智能体的门槛较低，无论有无编程基础都能快速搭建基于 AI 模型的多样化问答 Bot。以下是关于扣子智能体搭建的一些信息：

  1. 菠萝作词家智能体：是一款专为音乐创作设计的智能辅助工具，能理解和分析用户输入的提示词、情感基调、歌曲主题等信息，生成符合要求的歌词内容。创建时需想一个名字，写一段详细介绍，然后点击确认。
  2. 竖起耳朵听智能体：创建需三步，首先起一个智能体的名称，然后写一段简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像。
  3. Bot 智能体：在信息时代，可利用扣子这样的 AI agent 产品搭建 bot 智能体，根据个人需求抓取、整理资讯并推送到多个平台交互。其体现了 AI Agent 跨平台、多模态的自动化价值。您可通过以下链接查看相关演示和体验：

扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强 Bot 的能力和交互性。同时，AI 智能体的出现是为了解决如胡编乱造、时效性、无法满足个性化需求等问题，它包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。扣子官网：https://www.coze.cn/

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References

扣子初体验——菠萝作词家

原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7388812375032430611作者:小哆啦[heading1]扣子是个啥[content]扣子是字节跳动旗下的AI应用开发平台，在这个平台上开发自己的智能体的门槛非常低，不管我们是否有编程基础，都可以在扣子平台上快速搭建基于AI模型的多样化问答Bot。扣子还提供了丰富的插件、工作流、知识库等功能来增强Bot的能力和交互性。[heading1]菠萝作词家解决的痛点？[content]菠萝作词家智能体，是一款专为音乐创作而设计的智能辅助工具。旨在帮助音乐人、作词家以及音乐爱好者轻松、高效地创作出高质量的歌词作品。它能够理解并分析用户输入的提示词、情感基调、歌曲主题等信息，然后运用其独特的算法和创意生成技术，快速生成符合要求的歌词内容。不管你是专业的音乐人还是刚开始尝试作词的朋友，菠萝作词家智能体都能成为你创作路上的好帮手。它会带给你全新的创作体验，帮你轻松解决创作的难题，让你的每首歌曲都充满灵感和魅力。[heading1]开始创建[content]扣子智能体的创建比较简单，首先我们需要想一个智能体的名字，然后写一段该智能体的介绍，越详细越好，因为它会根据你的介绍智能生成符合主题的图标。最后点击确认，一个新的智能体就诞生了。

我用扣子做一个简单的智能体——竖起耳朵听

原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7386988670428905510作者:法医[heading2]爆火的AI Agent[content]AI Agent也就是我们所说的AI智能体，那什么是AI智能体呢？简单来说就是拥有各项能力的打工人来帮我们做特定的事情。目前有不少大厂推出自己的AI智能体平台，像字节的扣子，阿里的魔搭社区等等，体验过GPT或者文心一言大模型的小伙伴应该都知道，现在基本可以用自然语言来编程了，相当于降低了编程的门槛，另外之前在使用GPT或者文心一言大模型的时候会出现胡编乱造的情况以及时效性、无法满足个性化需求等问题，如果这些不解决的话，AI很难被真正广泛应用，而AI智能体的出现正是解决这些问题的绝佳方式，AI智能体包含了自己的知识库、工作流、还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，就可以完成比较复杂的工作。所以AI智能体的出现就是结合自己的业务场景，针对自己的需求，捏出自己的AI智能体来解决自己的事情。[heading2]扣子Coze[content]📢扣子官网：[https://www.coze.cn/](https://www.coze.cn/)扣子（Coze），作为字节跳动旗下的新一代一站式AI Bot开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于AI模型的各类问答Bot。这些Bot的功能涵盖了从解决简单问答到处理复杂逻辑对话的广泛范围。当我们开发完成后，还可以将自己构建的Bot发布到各种社交平台和通讯软件上，让更广泛的用户群体能够与这些Bot进行交互聊天。[heading2]竖起耳朵听的创建[content]我们可以通过简单3步创建智能体，首先我们要起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用AI创建一个头像即可。

Bot智能体 | 用Coze实现【多模态资讯的跨平台推送】

原文链接：https://developer.volcengine.com/articles/7388464468457750591作者:AI研究室-宇哥[heading1]一【Bot简介】[content]在信息爆炸的时代，怎么破除信息茧房，高效获取到一手的最新资讯，实时跟进各行业的发展动向无疑是很重要的，同时也具有挑战的一件事情。现在有了扣子这样的AI agent产品，我们可以快速去搭建一个bot智能体，根据每个人不同需求和情况，去完成各种最新最热的资讯抓取，整理成文并推送到多个平台进行交互。真正体现AI Agent跨平台，多模态的自动化价值。Bot视频演示地址:[https://www.bilibili.com/video/BV1RLaGeAE7Z/?vd_source=baeb68724c9458d179387d4bce43931c](https://www.bilibili.com/video/BV1RLaGeAE7Z/?vd_source=baeb68724c9458d179387d4bce43931c)Bot体验地址:[https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019](https://www.coze.cn/store/bot/7386884942153957391?panel=1&bid=6d2j6kkj04019)

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有扣子智能体搭建相关的课程吗
以下是与扣子智能体搭建相关的课程信息： 1. 无企业资质也能 coze 变现！手把手教你通过卖 Key 方式：Zion 威少模板跟着搭——支持上架多个智能体。上节课分享了如何用 Zion 把您的 Coze bot 打造成能赚钱的工具，包括前端页面设计和用户支付链路搭建等。点击回顾往期内容👉🏻，内含变现案例实操分享。针对常见难题，本期特别邀请了 Coze+Zion 独立开发者威少（B站：赛博画手威少@wei）开发的一个“Coze 变现模板（多智能体版）”，无需企业支付宝账号，个人用户也能轻松实现变现和收款。模板页面演示：https://coze.weishao.vip/ 。 2. 扣子案例合集社区内容分享： 3. 02 基础通识课： 智能纪要：本章节主要对整节分享进行复习。内容包括模型中数据集的清洗、抽取，rag 基于知识库存储数据到向量数据库方便检索，IAG 快速检索数据，编辑生成平台构建 prompt 的技巧，agent 概念，插件 pragin，运维平台，缓存机制，还提到大模型接入多家模型，以及 AI 改变工作流等。 智能章节：本章节主要介绍 AI 工程平台在日常生活中的帮助及使用方法。以扣子平台为例，其新版本有很多模板帮助学习。如名画照相馆工作流，能进行名画换脸操作。平台中的工作流程包含很多节点，且有多种插件工具，像必应搜索、链接读取、代码执行器等可供使用。本章节主要讲述代码方面更高阶需求可编写自己代码，提到知识库可存储文稿信息。重点介绍了一个名画处理工作流，包括开始节点的输入内容如用户照片、名画内容、性别等，工作流中涉及大模型意图分析、结构化整理、历史撰写以及图像生成模型等操作。
2025-01-04
扣子智能体搭建教程
以下是扣子智能体的搭建教程： 扣子是字节跳动旗下的新一代一站式 AI Bot 开发平台，无论用户是否具备编程基础，都能在该平台上迅速构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。 搭建步骤如下： 1. 创建一个 Bot： 系统默认创建了一个 Personal 的个人团队，该团队内创建的资源例如 Bot、插件、知识库等无法分享给其他团队成员。您也可以创建团队或加入其他团队，更多信息，请参考。 进入团队空间后，默认打开 Bots 页面。 在 Bots 页面，单击创建 Bot。 输入 Bot 名称和介绍，然后单击图标旁边的生成图标，自动生成一个头像。 单击确认。Bot 创建后，您会直接进入 Bot 编排页面。您可以在左侧人设与回复逻辑面板中描述 Bot 的身份和任务。单击复制可使用模板格式添加描述。您可以在中间技能面板为 Bot 配置各种扩展能力。在右侧预览与调试面板中，实时调试 Bot。 2. 编写提示词： 配置 Bot 的第一步是编写提示词（Bot 的人设与回复逻辑功能）。提示词是给大型语言模型（LLM）的指令，以指导其生成输出。Bot 根据 LLM 对提示词的理解来回答用户的问题。提示越清晰，就越符合预期。 在 Bot 配置页面的人设与回复逻辑面板中输入内容。例如：您可以单击优化，让大语言模型优化为结构化内容。更多详细信息，参考。 此外，通过简单 3 步也可以创建智能体：首先要起一个智能体的名称，然后写一段智能体的简单介绍，最后使用 AI 创建一个头像即可。创建时，智能体的介绍越详细越好，因为它会根据您的介绍智能生成符合主题的图标。
2025-01-04
类似扣子的智能体创建平台还有哪些
以下是一些类似扣子的智能体创建平台： 1. 海外版 Coze（coze.com） 2. 百度 AppBuilder 3. 阿里通义千问 4. 智谱 AI 5. Dify.AI 此外，目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，比如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。智能体的出现旨在结合自身业务场景和需求，解决如 GPT 或文心一言大模型存在的胡编乱造、时效性及无法满足个性化需求等问题。它包含了自身的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，能够完成较为复杂的工作。
2024-12-31
类似扣子的智能体创建平台还有哪些
以下是一些类似扣子的智能体创建平台： 1. 海外版 Coze（coze.com） 2. 百度 AppBuilder 3. 阿里通义千问 4. 智谱 AI 此外，还有 Dify.AI 等平台。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，可以完成比较复杂的工作。
2024-12-31
类似扣子的智能体创建平台还有哪些
以下是一些类似扣子的智能体创建平台： 1. 海外版 Coze（coze.com） 2. 百度 AppBuilder 3. 阿里通义千问 4. 智谱 AI 此外，还有 Dify.AI 等平台。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，可以完成比较复杂的工作。
2024-12-31
类似扣子的智能体创建平台还有哪些
以下是一些类似扣子的智能体创建平台： 1. 海外版 Coze（coze.com） 2. 百度 AppBuilder 3. 阿里通义千问 4. 智谱 AI 此外，还有 Dify.AI 等平台。目前有不少大厂推出了自己的 AI 智能体平台，如字节的扣子、阿里的魔搭社区等。智能体包含了自己的知识库、工作流，还可以调用外部工具，再结合大模型的自然语言理解能力，可以完成比较复杂的工作。
2024-12-31
RAG工作流搭建
RAG（检索增强生成）工作流搭建主要包括以下步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如非结构化的 PDF 数据、结构化的 SQL 数据、代码等，LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割：文本分割器把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 是一种结合了检索和生成的技术，其基本流程为：首先，给定用户输入，如问题或话题，从数据源中检索出相关文本片段作为上下文。然后，将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型，并包含提示指导模型生成期望输出。最后，从大模型输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 此外，您还可以通过以下方式学习 RAG： 1. 观看视频演示，如： 2. 利用相关 Bot 进行学习，如： Query 改写效果对比 Bot：https://www.coze.cn/store/bot/7400553639514800182?panel=1&bid=6dkplh1r43g15 RAG 全流程学习 Bot：结合大模型，模拟 RAG 的离线存储和在线检索全流程。 您还可以参考如何使用 LangChain 开发一个简单的 RAG 问答应用。
2025-01-06
知识库搭建流程
搭建知识库的流程通常包括以下几种情况： 本地部署大模型及搭建个人知识库： 1. 了解 RAG 技术：RAG 是利用大模型能力搭建知识库的应用，在需要依靠不在大模型训练集中的数据时，通过检索增强生成。其过程包括文档加载（从多种来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据及代码）、文本分割（把文档切分为指定大小的块）、存储（将切分好的文档块嵌入转换为向量形式并存储到向量数据库）、检索（通过检索算法找到与输入问题相似的嵌入片）、输出（把问题及检索出的嵌入片提交给 LLM 生成答案）。 2. 文本加载器：将用户提供的文本加载到内存中以便后续处理。 利用 Coze 搭建知识库： 1. 收集知识：确认知识库支持的数据类型，收集知识通常有三种方式，包括企业或个人沉淀的 Word、PDF 等文档，企业或个人沉淀的云文档（通过链接访问），互联网公开的一些内容（可安装 Coze 提供的插件采集）。 2. 创建知识库。 3. 创建数据库用以存储每次的问答。 4. 创建工作流。 5. 编写 Bot 的提示词。 6. 预览调试与发布。 信息管理与知识体系构建： 1. 信息源的选择：明确需求和兴趣点，选择相关信息源，保证信息质量和相关性。 2. 信息通路的建立：通过工具和方法，如浏览器插件、笔记应用等，建立稳定的信息获取和存储机制。 3. 知识结构化：使用笔记方法和工具，对收集的信息分类、标签化和链接，形成结构化知识体系，便于检索和应用。 4. 知识内化与应用：定期复习、思考和实践，将外部信息转化为个人知识，并在实际中应用解决问题。
2025-01-06
dify智能体搭建
搭建 Dify 智能体的步骤如下： 1. 理解智能体母体：智能体母体可视为智能体的原型或基础形式，是创建智能体的原始模板，通过它能衍生出众多子智能体。其设计和功能为子智能体的特定任务和特性提供基础，扩展了应用范围和多样性。 2. 准备提示词：分享了用于构建和定制子智能体的提示词，可直接复制应用到项目中以创建和优化智能体满足特定需求和目标。 3. 实践创建智能体母体： 登录后台系统，点击“工作室”按钮，进入智能体管理界面。 点击“创建空白应用”选项，选择“Agent”，输入智能体名称并点击“创建”按钮。 完成创建后，点击所创建的智能体，进入编排页面。调整模型，选择所需模型并设置温度及输出长度参数（默认输出长度通常为 512，常需调整），然后输入提示词，可使用准备好的提示词模板编排进智能体。 另外，在搭建 AI 智能体时，还可参考以下步骤： 1. 设计 AI 智能体架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据：新建飞书多维表格，根据管理需要定义元数据字段，如“内容”（超链接格式，显示页面标题，可点击跳转具体页面）、“摘要”（总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体）、“作者”、“平台”、“状态”（收藏的默认态为“仅记录”）、“发布日期”、“收集时间”等。为方便操作，可直接复制准备好的模板：
2025-01-06
RAG工作流搭建
RAG（检索增强生成）工作流搭建主要包括以下步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 是一种结合了检索和生成的技术，它可以让大模型在生成文本时利用额外的数据源，从而提高生成的质量和准确性。其基本流程为：首先，给定一个用户的输入，如问题或话题，RAG 会从数据源中检索出相关的文本片段作为上下文。然后，将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入传递给大模型，并包含提示指导模型生成期望输出。最后，从大模型输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 此外，还有相关的学习资源，如用 Coze 学习 RAG 的视频演示，包括 Query 改写效果对比 Bot 和 RAG 全流程学习 Bot 等。同时，也有关于如何使用 LangChain 开发简单 RAG 问答应用的介绍。
2025-01-06
RAG工作流搭建
RAG（检索增强生成）工作流搭建主要包括以下步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如非结构化的数据（包括 PDF）、结构化的数据（如 SQL）以及代码（如 Python、Java 等）。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 RAG 是一种结合了检索和生成的技术，其基本流程为：首先，给定用户输入（如问题或话题），从数据源中检索出相关文本片段作为上下文。然后，将用户输入和检索到的上下文拼接成完整输入，并添加提示传递给大模型（如 GPT）。最后，从大模型的输出中提取或格式化所需信息返回给用户。 您还可以通过以下资源进一步学习 RAG： 视频演示： Query 改写效果对比 Bot：https://www.coze.cn/store/bot/7400553639514800182?panel=1&bid=6dkplh1r43g15 视频演示： RAG 全流程学习 Bot：
2025-01-06
RAG技术路线知识库搭建流程
RAG 技术路线知识库搭建流程主要包括以下步骤： 1. 文档加载：从多种不同来源加载文档，如 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割：文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索：通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 在构建知识库的过程中，还涉及到文档解析环节，即将各种类型的资料（包括但不限于 Word、PDF、Excel 和图片等）转换成文字，为后续流程奠定基础。针对图片一般使用 OCR 图像识别技术，针对文档一般将其转换成 Markdown 格式。文档解析完成之后，要进行预处理。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案，其重要一环是文档切片（Segment），但 RAG 方案存在一些缺点，如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。
2025-01-06
如何从0开始学习人工智能
以下是从 0 开始学习人工智能的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出自己的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，中学生可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来的 AI 发展做好准备。但请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-06
在智能体。目录下的体验地址都打不开。为什么？怎么能打开？
很抱歉，暂时不清楚智能体目录下体验地址打不开的具体原因。可能是网络问题、服务器故障、链接失效等多种因素导致。您可以尝试以下方法： 1. 检查您的网络连接，确保网络稳定畅通。 2. 刷新页面或更换浏览器再次尝试访问。 3. 确认该体验地址是否仍在有效服务期内。 4. 若问题仍未解决，建议您联系相关技术支持人员获取帮助。
2025-01-06
在智能体目录下的体验地址为什么都打不开啊？
智能体快速创建需要以下 3 个步骤： 1. 选择智能体类型： 点击创建智能体。 在“从空白创建”中，选择合适的智能体类型，鼠标悬浮后，点击按钮。 对话型智能体一般用于角色扮演、智能客服、业务助理等场景，以对话形式与用户进行交互，体验链接：https://appcenter.bigmodel.cn/appcenter_v2/chat?share_code=mSBrkrJBKdyKPeeyLHLFi 。 文本型智能体一般用于文本写作、信息抽取、文案生成等场景，提供以单轮、多字段的输入形式进行交互，体验链接：https://appcenter.bigmodel.cn/console/appcenter_v2/chat?share_code=zOro1s77ljW4zqop8vMS 。 2. 在画布上配置节点。 但关于您提到的智能体目录下的体验地址打不开的问题，目前提供的信息中未明确相关原因，建议您检查网络连接是否正常，或者稍后再试。
2025-01-06
人工智能简史
人工智能作为一个领域始于二十世纪中叶。最初，符号推理流行，带来了如专家系统等重要进展，但因方法无法大规模拓展应用场景，且从专家提取知识并保持知识库准确成本高，20 世纪 70 年代出现“人工智能寒冬”。 随着时间推移，计算资源便宜、数据增多，神经网络方法在计算机视觉、语音理解等领域展现卓越性能，过去十年中“人工智能”常被视为“神经网络”同义词。 以国际象棋计算机对弈程序为例，早期以搜索为基础，发展出阿尔法贝塔剪枝搜索算法，搜索策略在对局结束时效果好，开始时因搜索空间大需学习人类对局改进算法，后续采用基于案例的推理，现代能战胜人类棋手的程序基于神经网络和强化学习。 创建“会说话的程序”方法也在变化，早期如 Eliza 基于简单语法规则，现代助手如 Cortana、Siri 或谷歌助手是混合系统，使用神经网络转换语音、识别意图，未来有望出现完整基于神经网络的独立处理对话模型，如 GPT 和 TuringNLG 系列神经网络已取得巨大成功。 最初查尔斯·巴贝奇发明计算机用于按明确程序运算，现代计算机仍遵循相同理念。但有些任务如根据照片判断年龄无法明确编程，因不知大脑完成任务的具体步骤，这类任务是人工智能感兴趣的。 译者：Miranda，原文见 https://microsoft.github.io/AIForBeginners/lessons/1Intro/README.md 。 您还可以思考如果人工智能得以实现，哪些任务可以交给计算机完成，比如金融、医学和艺术领域如今如何从人工智能中受益。
2025-01-06
智能化的前提条件是什么
智能化的前提条件包括以下方面： 以人为本：人工智能应作为人类的工具，最终目的是提高人类福祉，符合欧盟价值观、各项条约和《宪章》所载的基本权利和自由。 风险评估与规则制定：为确保在健康、安全和基本权利方面对公众利益提供一致和高水平的保护，应为所有高风险人工智能系统制定统一的规则，且规则应与《宪章》等保持一致，并应当是非歧视性的，且符合欧盟的国际贸易承诺。 具体应用中的风险控制：在一些具体情况下，人工智能系统不会导致对特定领域法律利益造成重大损害的风险。例如，执行范围狭窄的程序性任务、改进先前完成的人类活动结果、检测决策模式或偏离情况、执行与所列目的相关评估的准备工作等的人工智能系统，因其任务特点带来的风险有限或降低了风险。 对人类思维方式的理解：要实现智能化，需要理解人类的思维方式，包括决策过程，区分下意识和推理过程等。 模拟人类智能的方法：如自上而下的符号推理方法模拟人类通过推理解决问题的方式，自下而上的神经网络方法模拟人脑结构，还有新兴的多智能体系统、进化方法或遗传算法等。
2025-01-06