第102章 ChatGPT
好長時間沒有更新公眾號了，今天也順應一下時代，我也來說說我對當代人工智慧的看法，我也是照貓畫虎，就是看了相關的書籍，也是從不同的大咖的講授中習得了一點皮毛，總結一下就當我的學習成果了，也是學習筆記了，可能就只能是為了自己的學習成長而寫的一點點的心得體會。
我第一次接觸ChatGPT的時候還在農村執教，那時候我的老主任有一天告訴我，說小張你知道嗎？人類要進行第四次革命了，這一次革命就是人工智慧革命，我以前的認知中，人工智慧還是停留在語音互動，像家裡的小愛同學、蘋果手機的sirui，以前總愛和Windows的小冰聊天，以前總是停留在這些方面，後來逐漸的一些詞語出現在我的生活中，比如「深度學習」、「腦機接口」「大語言模型」、「智能體」「卷積神經網絡」，以前這些只是一些詞語，這些詞語給我們帶來的是一些可以理解，也可能無法理解的，這需要時間。
我第一次接觸ChatGPT的時候，到處開始宣揚其的神奇之處，我作為一個新時代的終生學習者怎麼可能落後呢？剛開始發布的ChatGPT-1的時候就需要預約和排隊，就算是註冊上了也要等待時間，就想看看是個什麼鬼，這麼吸引這些技術大牛，等我第一次有機會嘗試的時候已經經過了很長時間，我第一次時候就是為了讓其回答問題，我問什麼CHatGPT回答什麼，有時候回答的很讓我滿意，因為這和我們平時從網頁上搜索的內容不同，網頁上可能搜索到的是各種各樣的回答，你需要一個信息整合的過程。而CHatGPT給出的是一個整合過的答案，或者說是方案。
從我的理解來理解CHatGPT，首先存在即合理，人工智慧已經通過各種各樣的計算機領域大牛努力，才長成現在這個樣子，在我的身邊有很多質疑的聲音，有一天CHatGPT不可控怎麼辦？自主意識無法被遏制怎麼辦？出現人工智慧倫理問題怎麼解決等問題，這些問題都是需要思考的，這些問題也是亟需解決的，但是我們擔心CHatGPT就不來了嗎？慢慢的從一個小孩子開始長成巨無霸，我們擔心自己的工作會被人工智慧擠占，會搶我們的飯碗。
CHatGPT的底層邏輯非常的複雜，它慢慢的開始從簡單的參數，到幾十億，幾百億的參數開始為之賦能，從我們每一個簡單的個人要擁有自己的智能體開始，就開始用文本、數據、視頻、動畫等這些資料不斷地餵養它，讓智能體不斷地學習，這個學習的過程就是深度學習，其實我們更應該擁有的就是深度學習，我們把我們自己日常的學習稱之為淺表學習，而深度學習就是我們常說的透過事實看本質，是一個思維疊代的過程，我們學習一本書好長時間，但是你將一本書餵養給你的智能體他可能幾分鐘時間就會深度學習完，還會針對你餵養的內容進行整理你想要的答案，如果你長期餵養它，它的思想會逐漸趨向你的思維邏輯。
前天一個老師再給教師們講授關於人工智慧課程，雖然理念很多地方很新，但都是淺表化，真正的內容沒有放在課堂上去講，就像一個計算機老師在講授計算機課程一樣，這一步怎麼做，下一步應該幹嘛了，其實我們最想聽的就是CHatGPT對未來的影響，以及我們現在人應對的方法，NLP是最重要的，就是模擬人類的自然語言，而GPT是深度學習的預處理。
未來以來，在未來我會持續撰寫我對CHatGPT的認識，請大家留言區互相討論。
我第一次接觸ChatGPT的時候還在農村執教，那時候我的老主任有一天告訴我，說小張你知道嗎？人類要進行第四次革命了，這一次革命就是人工智慧革命，我以前的認知中，人工智慧還是停留在語音互動，像家裡的小愛同學、蘋果手機的sirui，以前總愛和Windows的小冰聊天，以前總是停留在這些方面，後來逐漸的一些詞語出現在我的生活中，比如「深度學習」、「腦機接口」「大語言模型」、「智能體」「卷積神經網絡」，以前這些只是一些詞語，這些詞語給我們帶來的是一些可以理解，也可能無法理解的，這需要時間。
我第一次接觸ChatGPT的時候，到處開始宣揚其的神奇之處，我作為一個新時代的終生學習者怎麼可能落後呢？剛開始發布的ChatGPT-1的時候就需要預約和排隊，就算是註冊上了也要等待時間，就想看看是個什麼鬼，這麼吸引這些技術大牛，等我第一次有機會嘗試的時候已經經過了很長時間，我第一次時候就是為了讓其回答問題，我問什麼CHatGPT回答什麼，有時候回答的很讓我滿意，因為這和我們平時從網頁上搜索的內容不同，網頁上可能搜索到的是各種各樣的回答，你需要一個信息整合的過程。而CHatGPT給出的是一個整合過的答案，或者說是方案。
從我的理解來理解CHatGPT，首先存在即合理，人工智慧已經通過各種各樣的計算機領域大牛努力，才長成現在這個樣子，在我的身邊有很多質疑的聲音，有一天CHatGPT不可控怎麼辦？自主意識無法被遏制怎麼辦？出現人工智慧倫理問題怎麼解決等問題，這些問題都是需要思考的，這些問題也是亟需解決的，但是我們擔心CHatGPT就不來了嗎？慢慢的從一個小孩子開始長成巨無霸，我們擔心自己的工作會被人工智慧擠占，會搶我們的飯碗。
CHatGPT的底層邏輯非常的複雜，它慢慢的開始從簡單的參數，到幾十億，幾百億的參數開始為之賦能，從我們每一個簡單的個人要擁有自己的智能體開始，就開始用文本、數據、視頻、動畫等這些資料不斷地餵養它，讓智能體不斷地學習，這個學習的過程就是深度學習，其實我們更應該擁有的就是深度學習，我們把我們自己日常的學習稱之為淺表學習，而深度學習就是我們常說的透過事實看本質，是一個思維疊代的過程，我們學習一本書好長時間，但是你將一本書餵養給你的智能體他可能幾分鐘時間就會深度學習完，還會針對你餵養的內容進行整理你想要的答案，如果你長期餵養它，它的思想會逐漸趨向你的思維邏輯。
前天一個老師再給教師們講授關於人工智慧課程，雖然理念很多地方很新，但都是淺表化，真正的內容沒有放在課堂上去講，就像一個計算機老師在講授計算機課程一樣，這一步怎麼做，下一步應該幹嘛了，其實我們最想聽的就是CHatGPT對未來的影響，以及我們現在人應對的方法，NLP是最重要的，就是模擬人類的自然語言，而GPT是深度學習的預處理。
未來以來，在未來我會持續撰寫我對CHatGPT的認識，請大家留言區互相討論。