关于真人工智能技术专题
自己是一个硕士到博士一直都在做AI之类技术研究的学生，两三家大厂实习过也发表过学术论文。从刚开始觉得做AI有意思挺神奇，到现在越来越觉得无聊。手头上的任务或者研究始终围绕着分类、检测、分割这几个问题万变不离其中的进行着，我越来越不觉得自己做的东西智能，只有无尽的人工设计，也觉得我永远做不出什么智能。
不过Chatgpt是一个让人眼前一亮的东西，貌似给人一种看到希望的感觉。因此我开始慢慢阅读类似的工作和论文，说不定啥时候我就能脱离传统CV不用天天对着分类、检测、分割打转了，希望自己能做一些有趣的事情吧，起码做不了能看看也不错。因此，这个专题会记录我在探索真人工智能的问题上的一些阅读笔记、感想、牢骚等，当然是一个菜鸟的这些，要是有人看也不要抱太大期望哈，我的水平，我心里有数哈哈哈哈哈哈，当个花边新闻看看就行，具体理论知识、观点还是自己去确认，我不保真。我菜啊（当然，我深深地认为，真人工智能还没出现，挺期待它能出现的）
关于Chat GPT人工智能的详细了解
"ChatGPT是指使用深度学习、自然语言处理等技术实现的智能聊天机器人。这种机器人通过对自然语言的理解和生成，可以与人类用户进行实时对话，并根据用户提供的信息和问题做出相应的回复和行为。
以下是一些常见问题和解释：
1.ChatGPT 如何理解自然语言？
聊天机器人的自然语言理解（NaturalLanguageUnderstanding，简称NLU）主要基于深度学习模型，通过对大量的语料库进行训练，使得机器能够理解人类的语言，并将其转化为可处理的结构化数据，如意图、实体等。
2.ChatGPT 如何生成自然语言？
聊天机器人的自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，简称NLG）主要基于生成式模型，利用编码器-解码器架构将上下文信息编码为一个向量，然后通过解码器生成自然语言文本作为回复输出。
3.ChatGPT 如何处理多轮对话？
多轮对话的处理通常需要利用对话管理（DialogueManagement）技术，它可以帮助机器人理解上下文信息，记忆之前的交互历史，并根据用户意图生成相应的回复和行为。其中，一种常见的方法是使用有限状态机（FiniteStateMachine，简称FSM）模型，将对话分为不同的状态，并根据用户的输入和状态转移规则进行相应的回复与行为。
4.ChatGPT 中如何进行情感分析？
情感分析（SentimentAnalysis）是指对文本中表达的情感进行分类和分析的过程。聊天机器人需要实现情感分析，可以使用自然语言处理技术和深度学习模型，如卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，简称CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，简称RNN），对用户的输入进行处理，并将其归为正面、负面或中性情感类别。
5.ChatGPT 如何解决知识匮乏的问题？
在聊天机器人中，知识库（KnowledgeBase）是非常重要的一个组成部分。当聊天机器人无法回答用户的问题时，它通常会从事先构建好的知识库中查找相关信息以回答用户的问题。此外，还可以利用网络爬虫等技术来扩充知识库中的信息，并使用自然语言处理技术提取有用信息，帮助机器人更好地回答用户的问题。