科技慢半拍

【节目介绍】 在AI时代，当软件从“工具箱”进化成“智能体”，用户的角色正在发生根本变化：我们不再是一步步操作界面的执行者，而变成了定义目标、评估结果的“决策者”。本期节目，我们从用户体验之父的最新思考出发，深入拆解一个关键问题：什么才是“意图驱动”的用户体验？为什么AI无法替你生成意图？以及，人机协作的核心瓶颈，为什么卡在“表达意图”这一环？ 我们不仅提出了一套完整的AI原生交互框架（Intent Fabric），还通过一个真实Demo，带你走完关于意图识别的全过程。AI真正改变的，不只是效率，而是人类思考问题的方式。如果未来最重要的能力，不再是“会不会用工具”，而是“能不能说清楚自己要什么”，那么，这期节目可能正是你升级认知的起点。 【相关节目】 98期 图形用户界面为何成为一种“美妙的诅咒”？ 99期 哪种用户交互方式将成为人工智能时代的未来？ 100期 技术心智模型决定未来的用户交互方式 【时间线】 00:21 引言 02:33 用户体验从UI操作走入意图识别 06:19 什么是意图？ 14:18 AI智能体的为什么不能自主提供意图？ 21:58 四层意图识别框架 22:15 L1 引导层 30:29 L2 意图层 37:16 L3 编排层 43:14 L4 操作层 47:06 场景驱动的交互框架 49:50 在AI原生时代，什么才是好的用户交互体验？ 54:06 总结 【参考资料】 Intent by Discovery: Designing the AI User Experience Demo项目：https://ianwangy.github.io/mind/ux-prototype.html（需要自己提供LLM API，来自于项目https://github.com/ianwangy/mind） 【片头片尾音乐】 供销社乐队 - 交给时间斑驳 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目我们从1981年的RPC讲起,穿越四十余年的集成协议演化史——SOAP的厚重盔甲、REST的极简革命、GraphQL的按需点餐、gRPC的极致性能，再到tRPC让协议本身"消失"的大胆想象。而当我们驶入AI原生时代，两位新主角走上舞台：MCP & CLI。这不只是一场"新贵"与"老炮"的对决,更是"秩序"与"效率"这两种古老诉求的最新回应。面对AI原生应用，我们到底该如何选择？ 【时间线】 00:17 引言 — AI原生系列的收官,集成协议的考古起点 00:59 RPC — 远程过程调用的诞生,让网络"假装不存在" 07:17 SOAP — 厚重盔甲与企业级信任 09:55 REST — 面向资源的极简革命 14:19 GraphQL — 按需点餐的精确查询 17:08 gRPC — 机器友好的高速公路 19:23 tRPC — 让协议本身"消失" 22:08 MCP — AI时代的"USB接口" 29:42 CLI — AI最舒适的母语 37:04 MCP vs CLI — 性能与安全的权衡 44:27 总结 — 从"教机器执行"到"让机器自我修正" 【片头片尾音乐】 Faouzia - Fur Elise 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期节目深入探讨了企业知识管理从工业时代到人工智能时代的演进历程。通过引出彼得·德鲁克的知识工作者概念，并结合SECI模型阐述了隐性知识与显性知识之间循环转化的底层逻辑。接着对比了侧重标准化文档的“图书馆模式”与强调人际互动的“咖啡馆模式”，接着又探讨了知识管理系统从静态知识库、去中心化Wiki到网络化个人笔记的四个发展阶段。最后聊了聊如何利用本体论（Ontology）实现语义建模，从而让知识变得可计算、可推理，并展望了未来AI认知系统将如何把知识转化为数学表达，实现从被动检索向主动生成的范式转变。 【时间线】 00:18 引言 02:42 隐性知识到显性知识 09:09 图书馆模式和咖啡馆模式 11:20 知识库系统的演变 11:59 第一代：知识库 16:10 第二代：Wiki 19:48 第三代：个人知识库 24:43 第四代：本体论 37:02 未来的知识系统 【参考资料】 * The Knowledge-Creating Company（知识创造的公司） - 中郁次郎（Ikujiro Nonaka） * Working Knowledge: How Organizations Manage What They Know（工作中的知识：组织如何管理他们所知道的） - 托马斯·达文波特（Thomas H. Davenport） * How to Take Smart Notes（如何有效整理笔记） - 宋克·阿伦斯（Sönke Ahrens） * Toward Principles for the Design of Ontologies Used for Knowledge Sharing（走向用于知识共享的本体设计原则） - 汤姆·格鲁伯（Tom Gruber） 【片头片尾音乐】 门尼 - 罗曼蒂克乌托邦 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。

【节目介绍】 本期播客回顾了人工智能领域中知识工程与专家系统的发展历程。对比了早期符号主义与现代联结主义在逻辑处理上的根本差异。通过剖析Dendral、MYCIN等经典案例，讨论了专家系统如何利用结构化规则解决医疗与化学等专业问题。接着又谈到了Lisp和Prolog语言的兴起，以及Cyc项目在试图穷尽人类常识时遭遇的“知识工程瓶颈”。 【时间线】 00:24 引言 02:36 什么是专家系统？ 08:48 Dendral 10:00 MYCIN 13:17 Internist-I 14:22 CADUCEUS 17:26 Lisp 和 Prolog 21:58 SID 23:42 XCON 25:50 Cyc 28:29 SCI（战略倡议）计划 31:38 人工智能的第二次冬天 【片尾音乐】 门尼 - 罗曼蒂克乌托邦 【感谢】 特别感谢[AIGC开放社区]和[AI重塑世界]的大力支持，请听友及时订阅微信公众号，查看本播客的文字版内容。欢迎订阅本播客节目，本节目在小宇宙、喜马拉雅、苹果播客、蜻蜓FM、网易云音乐、荔枝FM等平台均已上线。