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聊聊GPT：人工智能工具

有时人工智能是担忧和恐惧的根源，有时又是希望的根源，人工智能通常不会让任何人无动于衷。 最近几周，其中一个吸引了所有人的目光：ChatGPT。

如果您曾经使用过 Siri 或 Alexa 等语音助手，那么您已经体验过 ChatGPT 的样子。 但与那些语音助手不同的是，ChatGPT 是一种实时对话工具，可以让你像与朋友交谈一样与它交谈。

让我们仔细看看这一新现象，它再次拓宽了人工智能提供的可能性领域。

在本文中，我们首先澄清一些概念。 什么是人工智能？ 他们的具体应用，我们还定义了 ChatGPT 工具如何适应这些定义。

然后，我们深入问题的核心，解释 ChatGPT 的实际工作原理、其局限性，并尝试预测未来潜在的改进。 然后，我们将了解使用该工具时应遵循的最佳实践，最后是充分利用该工具的不同方法。

打开人工智能之门：人工智能背后是什么？

人工智能（通常缩写为AI）可以定义为机器表现出类似人类能力的能力，例如推理、学习、计划和创造力。

人工智能使技术系统能够感知环境、处理所感知的内容、解决问题并采取行动以实现特定目标。 计算机接收已经准备好的或通过自己的传感器（例如相机）收集的数据，对其进行处理并做出响应。

大多数时候，人工智能系统能够通过分析先前行为的影响并自主工作，在一定程度上调整自己的行为。

一些人工智能技术已经存在多年，但近年来计算能力的进步、海量数据的可用性和新算法带来了人工智能的重大突破。

人工智能的类型 ：

人工智能主题已被广泛记录和研究。 为了提供一个易于理解和简洁的主题愿景，我们将通过提及人工智能有两种：弱人工智能和强人工智能来讨论该主题。

弱人工智能

这些技术也称为狭义人工智能或狭义人工智能 (ANI)，用于执行简单的任务。 这种形式的智能通过算法发挥作用。 这些由人类编程的算法允许机器人在协助下模拟智能。

因此，所谓的“弱”人工智能定义了一种模拟智能以执行特定任务的程序。 换句话说，弱人工智能执行预定义的任务。 当它收到任务时，机器会对其进行分析以解决问题。 然后，这将被转录成算法。 因此，“狭义人工智能”这个词会更准确，因为这种类型的人工智能一点也不弱。 它是当今我们周围最常见的人工智能。 它支持一些非常强大的应用程序，例如苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa 和自动驾驶汽车。

强人工智能

为了感受真实的感受，“强人工智能”在于让机器理解是什么导致它执行动作。 通过这种方式，该系统以相同的方式再现了人类认知系统的功能。 这种类型的人工智能是指机器具有与人类相同（或至少非常接近）的智能的模型。 它将具有自我意识，有能力解决问题、学习和规划未来。

因此，尽管机器被剥夺了生物体特有的自然意识，但它获得了一种经验，使其能够修改自己的功能。 换句话说，学习过程源于接收基本数据并导致最初未编程的反应。 虽然强人工智能仍然完全是理论性的，目前还没有实际使用的例子，但这并不意味着人工智能研究人员没有也在探索它的发展。

深度学习和机器学习，让我们说得更清楚 ：

当我们研究人工智能问题时，还有两个我们经常遇到的概念。 首先，我们可以肯定，深度学习和机器学习都是人工智能的子领域，深度学习实际上是机器学习的一个子范畴。

机器学习是一种可以在最小的人为干扰下自动适应的人工智能，而深度学习是机器学习的一个子集，使用神经网络来模仿人脑的学习过程。

这两个概念有几个主要区别。 深度学习需要大量的训练数据，但可以从自身的环境和错误中学习。

相反，机器学习允许在较小的数据集上进行训练，但需要更多的人工干预来学习和纠正其错误。

就机器学习而言，人类必须干预来标记数据并表明其特征。 另一方面，深度学习系统试图在没有人工干预的情况下学习这些特征。

举一个更具体的例子，机器学习就像一个遵循指令的机器人。 它着眼于信息中的模式来执行诸如预测接下来可能发生的事情之类的事情。 深度学习就像一个更聪明的机器人。 它可以找出更复杂的模式，并对可能发生的情况做出自己的决定。

如果我们现在回到 ChatGPT，它使用一种称为 Transformer Networks 的深度学习形式。 Transformer Network 基于一种称为注意力机制的技术，该技术使聊天机器人能够理解对话的上下文并更准确地做出响应。

AI使用的具体例子 ：

人工智能的用途极其广泛且多样。 因此，它们在许多领域的应用似乎是无穷无尽的，充满希望，扩大了可能性的领域，并预示着光明的未来。 例子很多，清单很长，让我们简单地举一些不同活动领域的例子。

在医疗保健领域，人工智能可用于诊断和治疗医疗问题、分析患者数据、提供个性化医疗保健以及自动化管理任务……

在教育领域，人工智能有助于提供个性化学习体验、自动评分和优化课程。

在交通运输领域，人工智能可用于实现运输流程自动化、交通管理和提高安全性。

对于制造业来说，人工智能可用于实现生产过程自动化、提高产品质量并优化供应链。

在金融领域，人工智能可实现投资组合自动化、提供个性化财务建议、检测欺诈并改善客户服务。

在零售行业：人工智能可用于个性化产品推荐、自动化库存管理和优化客户体验。

ChatGPT，解读新现象。

ChatGPT 自 2022 年 11 月底推出以来一直很受欢迎。不到一周的时间，该平台已经拥有超过 100 万注册用户，数百张对话截图在 Twitter 上疯传。 用户在测试该工具时度过了愉快的时光，将其推向极限（我们将在本文中进一步分析），通常表现出巨大的创造力，并对这个新工具的强大功能感到惊讶。

ChatGPT 是 Chat Generative Pre-trained Transformer 的缩写，是一种自然语言处理 (NLP) 技术，使机器能够理解并响应人类语言。 它由美国公司OpenAI开发，是一种人工智能（AI）系统，利用深度学习算法以自然语言生成类似人类的对话。 简而言之，它是机器与人类之间基于文本的交互形式。

正如本文前面详细介绍的，它基于 Transformer 模型，使用大量数据构建可以理解并响应自然语言的深度学习模型。

该模型是使用互联网上的文本数据库进行训练的。 其中包括从互联网上的书籍、网络文本、文章等中获取的高达 570GB 的数据。 更准确地说，系统中输入了3000亿个单词。

该平台是专门为理解和生成自然语言而设计的。 这使得它与许多其他聊天机器人不同，后者通常被设计为对特定输入提供预先确定的响应或执行特定任务。 它能够记住您之前提出的问题并做出不同的回答，这使其在所有其他聊天机器人中脱颖而出。 与更经典的聊天机器人给出的答案相比，答案也不太“对话”。

尽管网络界面是英语，但 ChatGPT 可以理解并以多种语言进行响应，包括法语、德语、俄语和日语。

经典搜索引擎的终结？

它能够以简单的方式回答问题、释义和解释某些概念，有人说 ChatGPT 能够让 Google 从第一的地位跌落。 事实上，根据一些专家的说法，人工智能文本生成器有潜力超越谷歌的搜索引擎，因为它们在解释和响应自然语言查询方面的熟练程度不断提高。 与主要依赖于关键字搜索的 Google 提供的结果相比，这可以产生更精确和相关的结果。 随着时间的推移，这些工具很可能会得到改进，因为它们会接触更多的数据，逐渐更好地捕捉用户需求和上下文。
目前还不确定人工智能文本生成器是否会取代搜索引擎，但它们已经影响了在线信息的定位和体验方式。

这将如何继续增长？

从工具本身来看，很难准确预测 ChatGPT 的未来，因为它取决于许多考虑因素，例如技术进步和 OpenAI 开发团队的目标。 然而，它很可能会通过不断的学习和新元素的整合而不断得到改进。 它有可能在未来得到更广泛的利用，帮助组织在线回答客户查询，或者为日常生活中需要的人提供远程帮助。 它还可以合并到新的平台或程序中，使用户能够以更舒适的方式使用它。 此外，ChatGPT 很可能会进一步完善其识别人类语言的能力并生成更符合逻辑和中肯的回复。 通过利用更新的机器学习技术并根据新的数据集训练模型，它可能会变得更加“智能”，并且更擅长回答更广泛的查询和请求。 因此，ChatGPT 未来的发展还有很多潜在的可能性，见证该应用程序的不断发展和改进是令人兴奋的。

但在允许用户与人工智能系统对话并让它执行命令的工具领域，ChatGPT 并不是唯一的工具。 我们可以提到其他工具，例如 Jasper 、 Paragraphai 或 Rytr 。

这些技术的发展可能会让我们相信，未来此类人工智能将变得更加“智能”。 例如，您不必在YouTube上搜索“如何正确击打网球”等特定视频，只需输入您的目标“我想提高我的网球触感”，系统就会为您提供定制的视频课程。

从基于内容的查询转向更高阶的基于目标的查询，可以概括为“3P”模型：个性化、可预测性和主动性。 这样，ChatGPT 或类似技术的改进版本将根据个人及其需求进行定制，在用户许可的情况下共享知识或采取行动，而不需要明确的查询。

最后一点，评估 ChatGPT 的盲点并了解它如何被用于有害目的可能是 OpenAI 在互联网上免费提供它的原因之一。 下一个版本肯定是付费版本。 这家初创公司的首席执行官 Sam Altman 表示，OpenAI 将通过每次聊天收取几美分的费用来寻求该模型的货币化。 他还补充说，由于“计算成本过高”，货币化变得尤为重要。 目前，围绕 ChatGPT 引起的热议不仅让 OpenAI 拥有了免费的测试人员来帮助改进该工具，而且还有助于说服新投资者投资这个极具前景的项目。

工具的限制。

我们对这个工具最重要的保留肯定在于内容本身的质量。 OpenAI 联合创始人兼首席执行官 Sam altman 在 12 月 11 日的推文中警告用户注意该工具提供的数据。

该信息也在 OpenAI 网站的主页上转发，指出聊天机器人可以生成“不正确的信息”或“产生危险的指令或有偏见的内容”。

事实上，ChatGPT 通过文本来阐述其答案，这些文本很可能被人类识别为答案。 然而，人工智能无法回答问题的情况并不少见。 当被问到问题时，它将根据“学习数据”中的可用内容构建文本。 当问题很“简单”时，换句话说，如果它的学习数据库中有很多文本可以回答它，那么它的答案很有可能是事实正确的。 另一方面，一旦您稍微偏离简单的情况，ChatGPT 就会通过发明它所缺少的内容来填补空白。

其次，我们可以提到版权问题。 该系统从真实文本中获得灵感来生成内容。 因此，很难交叉核对信息以找到原文并引用其作者。

然后，ChatGPT 拒绝选边站队。 当面对敏感问题时，它会谨慎而外交地处理它。 开发人员已经采取了许多保障措施，防止该工具回答与种族主义、政治或其他攻击性爆发相关的问题。 如果它仍然就这些敏感问题之一发表意见，您将得到各方观点的公正总结。

最后，一些持怀疑态度的分析师质疑该工具的深度学习机制。 他们认为，现在断言 ChatGPT 是高级深度学习的一个例子还为时过早，这表明机器有能力自我改进。

据他们介绍，目前ChatGPT在这方面不具备任何特殊能力。 该工具无法触及自己的代码，也无法自主执行任何操作。 目前它的所有“改进”都来自人类反馈，这些反馈告诉它答案何时错误或何时令人信服。 一些观察家甚至声称，OpenAI 的目标是围绕该工具的发布引起轰动，以便所有用户免费提供大量学习数据，如果他们必须花钱请人来做这件事，他们将花费数百万美元……

简而言之，我们建议用户使用该工具作为创作灵感的来源，提出想法并作为后来主要是人类工作的起点。 换句话说，ChatGPT 可以提供很多想法，这些想法将是现有事物的混合体，并且可能会带我们走向一个我们单独想到的方向。
归根结底，ChatGPT是一个可以帮助用户日常生活的工具，但它永远不会取代人类所能带来的附加价值。

合理使用 ChatGPT 的实际示例。

也就是说，并不是所有的东西都必须扔掉。 该工具对于某些任务非常有用，但请求必须遵守一些基本技巧，以便充分利用其功能。

我们可以给出的第一个建议是为查询添加上下文并且要具体。 通过这种方式，用户更有机会获得更多相关的、定制的和有价值的答案。
因此，建议在查询中添加参数：提出问题，最后添加限制或要求。 例如：“文本必须包含 200 个字”、“文本中必须包含建筑师一词”、“给我一个逐步的细节”、“将项目控制在 500 欧元以下”……

然后，由于这是一个对话工具，因此可以通过评论收到的答案来修改您得到的答案。 示例：使其更有趣、更长、更具技术性、使用更少的形容词、添加更多主题标签……

此外，为未来做好准备意味着理解未来。 因此，建议尝试破解该工具并观察它的各种缺陷：偏见、数据隐私、准确性、依赖、抄袭……

最后，很高兴知道，可以要求该工具以表格、列表、图表甚至代码的形式提供答案。

以下是一些示例，说明如何充分利用该工具以及如何提高生产力和创造力。

作为客户服务中的聊天机器人。

如前所述，ChatGPT 可以根据用户输入的几个单词生成对话。 这使得它非常适合用于聊天机器人、虚拟助手等应用程序。 因此，该工具在客户服务应用程序中特别有用，因为它可以快速生成对客户查询的自然语言响应。 这使客户能够获得所需的帮助，而无需等待人工代理响应。
同样，可以让工具回答社交媒体评论和评论。

编码和调试。

软件开发人员肯定会高度赞赏的另一项技能是该工具编写代码行的能力。 如果用户正确描述问题陈述，ChatGPT 可以编写代码片段。 但这还不是全部，ChatGPT 只需单击一下即可帮助您推断代码中的错误。 它不仅会突出显示错误，还会向您提供修复该错误的详细解决方案。

总结和释义。

完全可以复制粘贴文本并让 ChatGPT 对其进行总结或释义。 例如，当收到一份长报告来总结会议记录时，这可能非常有用。
此外，ChatGPT 的机器人能够解释技术概念（例如与数学、科学或工程相关），并将其翻译成每个人都简单易懂的术语

增强创造力并获取想法

有时很难找到晚餐做什么、圣诞节送什么礼物或者在社交网络上发布什么内容。 ChatGPT 提供了各种具体的答案，为我们节省了大量时间。 当我们缺乏灵感时写一封电子邮件，或者更有创意地为孩子们写一个故事时，也是如此。 互联网上存在许多示例，用户根据提供给工具的几个关键字生成完整的故事。
体育课也是如此。 人工智能能够开发出详细且超全面的程序。

对于营销人员

该工具提供的另一个有趣的机会是可以生成一个关键字列表，以便在搜索引擎上很好地引用，并增强 SEO 策略。 此外，让 ChatGPT 根据给定内容生成元标题和元描述也很有用。

对于生成文章的结构也非常有用。 该工具能够对想法进行优先级排序，并找出最相关的内容和不太相关的内容。 因此，它为我们提供了 H1、H2、H3……。
对于产品页面，它可以编写销售宣传或完整的产品描述。 另外，为什么不把常见问题解答写出来呢？

对于项目经理ChatGPT 可以生成时间表的初稿。 会议结束后，该工具可以总结笔记并在必要时创建行动项目。 最后，它可以帮助确定任务的优先级，以平衡多个利益相关者及其需求。
例如，我们可以问：“制定一个时间表，以便在 2023 年 12 月 1 日之前推出我的新初创公司，为公司提供碳中和个性化产品。请包括可交付成果、时间表、应急计划、团队凝聚力、休息、集思广益和用户测试。 ”

总结一下 ：

最后，这是最后的想法。 人工智能固然很好，但我们这里讨论的是哪种智能呢？

对这项新技术充满热情是合理的，但重要的是要退后一步，质疑它是如何工作的，以便充分利用它并保持批判性的眼光。

GPT 是一台智能机器，但从调动知识的智能的意义上来说，它本身就简化为语言集。 因此，这里的智能是一种分析符号、文字并根据统计规律将它们组合起来的智能。

然而，众所周知，这种智力不能简化为这种数学组合的艺术。 智力是多种的：有敏感的智力，有直觉的智力，有道德的智力……当我们做出判断时，当我们表达意图、信念、感受时……我们依次调动这些智力……所有这些判断，GPT都无法写出他们下来了。 因此，重要的是要明白，我们的智力不仅是计算问题，而且是主观奇点。 这让我们能够质疑自己、保持批判性、掌握情绪的特定推理。

因此，我们进入了一个新的领域，即人工智能与我们自己、多重生命智能之间的对话。 目前，人工智能仍然是可以用来提高生产力甚至创造力的工具，但永远无法取代人类具有敏感性和多元智能的工作。

因此，随着生成式人工智能的兴起，批判性思维变得至关重要。 我们能给出的最好建议是尝试和探索这些技术，并意识到它们的局限性。 在涉及偏见、数据隐私和创建者的目标时要小心谨慎。