GPT-4之于皮尔士符号学就像冯·诺依曼计算机之于布尔逻辑。 然而，不同之处在于GPT-4的架构师（与冯·诺依曼不同）并不了解皮尔士符号学。
为何需要符号学（Semiotics）？语义学不行吗？
语义学的概念本身掩盖了太多的细节。 我们需要一种语言来解释意义是如何构建的。
符号学以更精细的细节解构语义学。 它给了你一种表达符号如何演变以产生意义的方式。
符号学是一种新的抽象
计算机科学开发了新的抽象来管理复杂性。这些可以在编程语言的抽象中找到。
计算机科学中管理复杂性的抽象概念是：松耦合。
在计算机科学中，我们可以根据它们的耦合来区分复合算子。
软件工程已经开发出了一些方法，将意大利面条式代码转换为设计为灵活和可适应的框架。这就是松耦合原则所实现的。
符号学引入了一种新的耦合：溯因耦合
'演绎Deduction' vs. '归纳Induction' vs. '溯因Abduction'
溯因耦合是一种更高层次的耦合，溯因推理是一种来自演绎和归纳的更高层次的推理。
生成式 AI 的模式语言
通过“生成 AI 的模式语言”释放 GPT-4 的全部潜力。这些模式将彻底改变您与尖端 GPT-4 语言模型的交互方式。
在“生成式 AI 的设计模式”中，您将发现一系列强大的技术来帮助您：
- 从 GPT-4 中提取显式和隐式信息，改进您的提示以最大限度地提高清晰度和精确度。
- 掌握基于类比的解释、重构和视角转换的艺术，以丰富您对复杂概念的理解。
- 探索假设场景、道德困境和反事实思维的世界，挑战您的先入之见并激发您的想象力。
- 培养头脑风暴、横向思维和问题重述的能力，以激发创新想法并发现隐藏的解决方案。
- 深入研究错综复杂的跨学科见解、比较分析和角色扮演，以开阔视野并培养同理心。
- 拥抱讲故事、叙事技巧和创意限制的力量，以吸引您的观众并有效地传达您的信息。