从2012开始执笔写部落格岁月悠悠转眼十年已过从，部落格见证了文字媒体到影音的转变，人也从而立迈向不惑，于是可以更加随心所欲的我笔写我口我口说我心，过往旅游美食达标的将依旧奉上，此外继【For Life 人生系列】之后再来一波【半退休部落客闲聊系列】，纯粹从旁观者观察家的角度随便和大家唠唠，虽然是半退休系列首发但聊的依然是挺与时俱进的科技类题材，退休但依然走得很前面啊 呵呵~
来说说Chat GPT(Generative pre-trained transformer)~
从ELIZA到ALICE，基于pattern-matching的机器人对话聊天模式已经行之有年（其实也不算‘人’，但确实是能回溯好几个十年；ELIZA, 1964——1966, Prof. Joseph Weizenbaum, MIT），然而时至今日一般网站或app上chatbot的最大问题就在于其根本的关键字对应模式，简单来说机器人它压根儿就不了解你在说什么，一切答案都是预先写好的程序，想当然回答也就很机械化的总让人觉得差了点人味（）。然而 然而 然而（很重要所以要说三次）Generative pre-trained transformer（GPT）的横空出世仿佛把印象中很未来的AI直接摆到了你的眼前，有使用过ChatGPT的同学们应该都会觉得此子无论天文地理医学数学甚至哲学他都能与你对答如流，无论你问什么问题他都丝毫不会觉得厌烦而且还能无时无刻地和你聊个天荒地老，虽然答案在专门课题的准确性以及及时性还有待商权但他的强大从短时间内几何式的用户增长及触及率确实叫人惊叹（月活用户破亿时间如下），而且看着自己问题的答案一个字节一个字节的被生成仿佛人为输入的般感觉还挺诡异的 >_____<
虽然目前进化到3.0版本的ChatGPT有着不少进步空间但其所展现的强大愿景及触及率已经让人不禁感叹科技的强大与神速。
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| 网络平台月活用户破亿时间 |
从年初发布至今ChatGPT的月活用户触及率只用了短短两个月便突破一亿，由上可见谷歌、Insta、TikTok再火看到ChatGPT也得叫声大哥，而且打从ChatGPT（OpenAI）2023年初获得微软加码注资造势搜索引擎大哥谷歌甚至发布了code red红色警报还把退休了的创始人邀回商讨对策这就不一般了。那么，这个让人不禁联想到变形金刚（电机男可能会觉得是变压器但变形金刚真的比较酷啊XD）的ChatGPT是怎么做到像人一般聊天的呢？
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer结构的大型自然语言生成模型，它是通过大量的文本数据进行训练，从而具有了类似于人类的自然语言处理能力。GPT通过对大量文本数据进行学习，学习到了语言的语法、词汇、语义等知识，并且可以根据前面的对话内容进行推断和回答。这些训练数据可以来自于多个渠道，例如网络上的文章、书籍、新闻等。GPT在训练过程中，会尽可能多地尝试模仿人类的说话方式和思维模式，从而使得它能够像人一般地理解和产生语言。具体来说，GPT将文本数据转换成向量表示，并且利用神经网络模型进行学习和推断。当用户输入一段话时，GPT会将其转换成向量表示，并且基于前面的对话内容，生成一段新的回答。这个过程类似于人类的思考和回答，通过理解上下文和语义关系，产生合理的回答。同时，GPT模型还通过自我监督学习的方式不断地改进自身。在训练过程中，模型会根据前面的文本序列预测下一个单词，然后通过比较预测值和真实值之间的误差来更新模型参数。这种方法可以让模型更好地理解语言的结构和规律，并且生成更加合理的回答。总之，GPT通过大量的文本数据训练，并且结合强大的神经网络模型和自我监督学习的方法，实现了类人类的自然语言处理/应答能力。
更简单的说法是，ChatGPT就像是我们常玩的联想或文字接龙游戏，更具前词对应出合理的下一个词汇慢慢串联成有意义的句子，从输入端到生成端会经过复杂的类人脑神经网络式演算但最终呈现的只有一个类人类解答，中间的过程就仿佛人脑思考过程般——复杂且难以百分百具象化描述。
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| Artificial Neural Network示意图 |
由于是基于逻辑推演得出答案，那么要以ChatGPT为助力其中最重要的便是输入端的指令咯——也就是要会问对的问题或提出具体细节指令啦。简单举例，平庸的船长只会提指使船员搜集木材按图造船，伟大的船长则会向水手们具体描述碧远方的波万顷以及彼岸的青山远列激励大家想方设法航向星辰大海，提问也是一门艺术啊 ;)
想要干货的同学们这里为大家归纳出ChatGPT的应用概念：
- 把问题具象化结构化，由主题面向再到各个细节（Begin with The End in Mind/reverse engineering)
- 设订有效框架，为问题提供有效、简洁、可操作的相关信息（Defining the variables/scope/parameters）
- 追问及引导方向（The Funnel Effect-asking open, probing and closed questions）
- 想进一步了解ChatGPT实用法推荐阅读商周文章‘ChatGPT實用方法大公開’
虽然目前的ChatGPT 3.0版本仍是以文字对答为主并由其局限性，譬如学习资料只到2021年，更专注于给出类人类答案而非准确答案，偏高的演算成本等，但在本文编写间微软已经将此技术整合入其自家产品（Bing，MS Teams等），而且据说可能有多媒体图像影音输出的ChatGPT 4.0也已在赶来的路上，觉得和人类沟通很心累吗？来和AI聊聊吧或许能蹦出些新火花 ;)
最后的最后，你会如何分辨这篇文章是由部落客所写又或者由ChatGPT所生成的呢 ;)
AI的崛起是否同时意味着人类的陨落呢，那又是另一个故事了~
ps: 文章亮褐色部分为ChatGPT对应问题‘ChatGPT是怎么做到像人一般聊天的呢’所生成。
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