# Discourse AI + Data Explorer？

**URL:** <https://meta.discourse.org/t/discourse-ai-data-explorer/274011>\
**Category:** Feature\
**Tags:** data-explorer, completed, ai, ai-bot\
**Created:** [2023年八月4日 18:54 UTC](https://meta.discourse.org/t/discourse-ai-data-explorer/274011 "2023-08-04T18:54:32Z")\
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**Author:** ![EricGT](https://avatars.discourse-cdn.com/v4/letter/e/f1d935/32.png) [@EricGT](https://meta.discourse.org/u/EricGT)\
**Post date:** [2023年八月18日 05:08 UTC](https://meta.discourse.org/t/discourse-ai-data-explorer/274011/44 "2023-08-18T05:08:56Z")

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@simon

我读了你删除的帖子，并同意那也是我认为非常有潜力的想法之一。

但我认为这还不够。我最近读的一篇论文，同样不是权威性的，但它更详细地阐述了这方面的观点，是

John Chen 和 Uri Wilensky 的《ChatLogo：一个由大型语言模型驱动的混合自然编程语言接口，用于基于代理的建模和编程》（[pdf](https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/2308/2308.08102.pdf)）

对我来说，一些关键的要点是：

> 1. 支持初学者以编程语言和自然语言的混合方式“与计算机对话”。
> 2. 为没有或很少有计算机科学背景的学习者提供一个更友好的界面，让他们通过编程来创造性地表达自己。
> 3. ChatLogo 不会立即编写代码并给出指令，而是试图澄清学习者的需求和意图。
> 4. 它不会直接将大块代码发送给学习者，而是尝试与学习者共同开发 NetLogo 代码。学习者可以自由编辑代码：无论是用 NetLogo，还是通过“Ask”功能用自然语言。
> 5. 它不会过度声称代码的正确性，而是承认可能出错的可能性，并与学习者合作解决潜在问题。

我找不到任何源代码或关于 Chat 如何构建在 NetLogo 之上或如何与 NetLogo 集成的更多细节，但这些想法本身就很有价值。

这又让我想起了飞机上的自动驾驶仪以及我之前提到的那本书。（[参考](https://meta.discourse.org/t/fyi-using-gpt-4-for-content-moderation-an-openai-blog-entry/275349/3?u=ericgt)）当我提到自动驾驶仪时，不要只想到一个二元开关，要想到所有那些向自动驾驶仪提供信息，并告诉自动驾驶仪该做什么和不该做什么的旋钮和开关。

虽然似乎许多其他类似的工具喜欢使用“copilot”这个词，例如谷歌搜索“llm copilot source code”，但我倾向于不同意这种类比，但不得不接受它，因为这就是找到相关想法的方式。

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_[View the full topic](https://meta.discourse.org/t/discourse-ai-data-explorer/274011)._