计算机历史上，有三次界面革命：批处理、基于命令的交互，和即将到来的基于「意图」的交互。

从这个角度来看，除了 AI 本身的技术之外，如何让这种技术和用户更好交互，也会成为一个巨大的竞争优势。因为在任何一个新领域早期，少数公司决定了标准的 UI 界面 —— 想想 iPhone 之后所有图标形状的变化，以及手势操作的习惯等。

从这个角度来看，可能更好理解为何 Ivan 认为他们在 Notion 中添加 AI ，重要的不是背后的技术，而是如何为 AI 设计更好的交互 —— 比如通过 AI 来自动化填充，而非使用命令行。

范式 1：批处理

• 从 1945 年计算机诞生开始出现的用户界面；
• 在这种模式下，用户指定一个完整的工作流程，包括希望计算机完成的一切。然后把这批指令提交给数据中心（多数时候是一堆穿孔的卡片），然后等待在某个时间被批量处理。
• 当被批处理完成后，他们能拿到这批输入的输出结果 —— 一大摞打印纸。但也有可能再次提交打孔卡片，因为如果这批命令包含任何错误，要么没有输出结果，要么结果毫无意义。
• 从用户界面来看，批处理基本上不涉及人机之间的交互操作。用户界面的唯一触点是那批打好孔的卡片。可用性相当糟糕，且通常需要许多天时间来进行微调处理，才能使其在执行过程中产生预期结果。

范式 2：基于命令的交互设计

• 从 1964 年开始的大型机分时共享，导致出现了第二次用户界面范式革命：基于命令的交互。
• 在这种模式下，用户和计算机一次一个命令，进行轮流交互。这种范式从诞生到今天，主导着计算机界面设计长达 60 年 —— 从命令行（Dos/Unix）、全屏文本（IBM 大型机）、图形用户界面（Mac/Win 以及今日所有的智能手机平台）。
• 和范式 1 相比，优点在于，每条命令被执行后，用户可以重新评估情况，并修改接下来交互时发布的命令，以便使结果达到自己的预期。
• 多数时候，用户并不需要一个完全明确的目标，因为可以根据和计算机交互的结果中，调整处理手头问题的方法。
• 早期的命令行系统不支持显示状态，所以可用性很糟糕。比如在 Unix 系统中，只有命令错误时才能从系统中得到反馈，这让用户很难持续编写命令。而图形界面的魅力在于，能在每个命令之后显示状态，从 1984 年 Mac 普及图形界面以来，这种范式一直主导着计算机。