ChatGPT史上最强AI，即将取代人类
ChatGPT史上最强AI，即将取代人类？ChatGPT这款AI聊天机器人，最近越来越火，并且这个火的势头，经久不衰。
ChatGPT是什么？ChatGPT，美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。
ChatGPT会取代哪些工作？以上是ChatGPT认为会取代的工作。那么ChatGPT会取代编程之类的技术工作者吗
的确，ChatGPT会取代一些基本的编码操作，但是编码一般都是创造性的。
诚然，这是一些基本的编码操作
但是对于更具有创造性的问题，他的结果并不一定是我们所想要的
也就是说，以后的编码类的技术工作者将更加去关注于更有难度的技术和业务。ChatGPT或将是我们人类飞速发展的一大步。
ChatGPT为什么这么火ChatGPT之所以非常火，主要是因为它代表了一种新型的人工智能技术——自然语言处理（NLP）。随着人们越来越依赖计算机和互联网，对于语言处理的需求也越来越大，而NLP技术的出现则使得机器可以像人类一样理解和使用语言，为人们提供了更加便捷和高效的交互方式。
ChatGPT是由OpenAI发布的一种基于深度学习的自然语言处理模型，它可以模拟人类的语言交流方式，能够自动回答人类提出的问题、生成文本等。该模型基于大规模语料库进行训练，具有强大的泛化能力，能够应对各种不同领域和主题的问题。
另外，ChatGPT还有一些其他优势，例如：
开放源代码：OpenAI将ChatGPT的源代码公开发布，使得更多的开发者可以基于其进行二次开发和应用，从而促进了NLP技术的普及和发展。自我学习能力：ChatGPT是一种基于深度学习的模型，它具有一定的自我学习能力，在使用过程中可以根据反馈和数据进行优化和改进，提高了其应用的效率和准确性。可定制性：由于ChatGPT的开放性和可扩展性，用户可以基于其进行定制化开发，根据不同的需求和场景进行优化和改进，从而提高其应用的适用性和灵活性。综上所述，ChatGPT之所以火，是因为它代表了NLP技术的最新成果，具有很强的实用性和应用前景，可以为人们提供更加便捷、高效和智能的语言交流方式，因此备受人们的青睐。
ChatGPT的弊端尽管ChatGPT在自然语言处理方面表现出色，但是它仍然存在一些弊端和局限性，主要包括以下几点：
数据偏差：ChatGPT是通过大规模语料库进行训练的，但是语料库的质量和数量可能存在一定的偏差，例如可能存在样本不均衡、噪声干扰等问题，导致模型的性能受到影响。缺乏常识：ChatGPT的自然语言处理能力主要基于大规模的语言数据学习，而缺乏对于真实世界的实际理解和推理能力，也就是说它缺乏人类的常识和逻辑推理能力。容易被攻击：由于ChatGPT学习语言数据的特性，它可能容易受到有意的攻击和误导，例如通过注入有害的文本数据来欺骗模型，导致模型的输出结果不准确或者产生误导性的信息。需要大量计算资源：由于ChatGPT是基于深度学习算法实现的，因此需要大量的计算资源进行训练和应用，这也限制了它在某些应用场景下的使用。缺乏情感表达：尽管ChatGPT可以模拟人类的语言交流方式，但是它仍然存在一定的缺陷，例如在表达情感方面的能力较为欠缺，无法像人类一样表达情感、态度和意图等方面的细微差别。综上所述，尽管ChatGPT在自然语言处理方面取得了很大的进展，但是它仍然存在一些弊端和局限性，需要结合实际应用场景进行适当的应用和优化。
据业内人士分析，ChatGPT是AI（人工智能）技术和市场累积到一定程度的产物。
与传统的的聊天机器人不同，ChatGPT拥有语言理解和文本生成能力，除了模拟类似于真实人类那样聊天交流，它还能够智能生成文本。
人工智能到底是什么它会取代人类吗一篇文章讲透AI的那些事，会有智械危机吗
人工智能（AI）的发展，让机器替代人工的新闻越来越多：
在家用轿车之后，特斯拉发布了纯电动无人驾驶卡车，未来AI将全面取代司机。
亚马逊和阿里都搞了无人商店，超市门口扫码收钱的阿姨没了，拿货直接走人，钱从支付宝上自动扣。
就连医生、律师、记者这些专业能力要求高的工作，都可以用AI高效完成。
人们越来越担忧，我们今天的工作会被AI取代吗？人类的未来将何去何从？这些问题，在《机器新脑》这本书中都有解答。
01
人工智能是如何被发明的？
很长时间以来，我们对人脑的认识都停留在想象阶段，直到19世纪70年代神经元染色技术的出现才开启了现代神经科学。
人脑中有1000亿个神经元，这个数量超过整个银河系所有恒星的总数。如果以集成电路作类比，2019年华为海思发布的ARM架构手机芯片“麒麟990”，晶体管数量103亿。
单比复杂度，手机芯片刚勉强达到人脑十分之一的水平。
再对比性能，每个神经元平均有5000个突触连接着其他神经元，每秒可产生约1000个脉冲信号。
如果把每次神经信号传输等价为一次“计算”的话，人脑的最大计算能力是50亿亿次，换算成衡量CPU性能的每秒浮点运算次数（FLOPS），相当于5亿GFLOPS。
就算世界排名第一的超级计算机——“天河二号”5000万GFLOPS的恐怖算力，也只有人脑的十分之一。
大脑中不同的数据分布在千亿个神经元组成的庞大网络中，彼此之间相互连接，这就是大脑的底层原理——神经网络。
神经元的结构很简单，中间一只球形的细胞体，一头长出许多细小而茂盛的神经纤维分支（称为树突），用来接收其他神经元传来的信号，另一头伸出一根长长的突起纤维（称为轴突），用来把自己的信号传给别人。
神经元运作的原理可以抽象为一个水桶，当树突灌进足够多的水（信号），使得水位上升到足够高（阈值）时，轴突这根水管才会喷发出水来（激发），而喷出来的水流进了下一只水桶（传输）。射完后，水位突然下降，要休息一段时间才能再次喷射（不应期）。
用计算机也可以模拟神经网络模型，哪怕一个神经元也可以当作一个决策系统。
比如出去吃还是叫外卖，这个决策模型通常取决于3个因素：下雨吗？远不远？和谁去？每个因素可以根据程度不同，用一个小数表示。
比如第一项因素：X1=1.0代表晴空万里，X1=0.5是多云转小雨，X1=0代表瓢泼大雨，其他因素依次类推，最后设置阈值T=5，只要输入总和大于T值，就决定出去吃；否则就叫外卖。
只要有足够的神经元，只要这些神经元组成足够多的层级，再加上恰到好处的模型参数，神经网络可以把任何输入变成任何输出。神经网络的潜力远远超出基于逻辑门电路的传统计算机。
用硅晶和电力运行的机器版神经网络，可以模仿依靠生物细胞构成的大脑版神经网络，只是现在大部分情况下还没能超过大脑的实力，但这孕育了无限的潜力。
02
玩世界上最难的游戏，机器比人强吗？
围棋被认为是世界上最难的游戏，因为下围棋共有种可能性，无异于探索思维的宇宙。
2016年“阿尔法狗”与李世石的人机大战，以4：1比分结束。这一刻标志着，从五子棋、魔方到象棋、围棋等一切智力游戏，人类已经没有一项是机器的对手。
仅半年后，最新版本的AlphaGo——Master战胜了十多位中韩世界冠军，取得了60连胜。
这一切源于2014年，谷歌收购位于伦敦的人工智能公司DeepMind，一年后AlphaGo诞生。
AI是怎么下棋的呢？
从最简单的井字棋为例，第一步共有三种走法，对于这三种走法中的每一种，对手又会有各种应对结果，从而产生更多数量的棋局。
电脑只需要一步步计算下去，把每种局面都推演一遍。井字棋总共只有26830种棋局，电脑很容易将每一种情况都推演到底，并记录下输赢结果（穷举），下棋时尽量选择自己能获胜的分支就可以了。
而国际象棋有64棋格，电脑每往下推演一个回合就要计算一千种可能的情况，每多推演一个回合计算量就会增加一千倍。无论什么样的超级计算机，都扛不住这样指数级增长的庞大计算量。
而这就用到了评分算法，对每一种棋局进行优势评估，并得出量化的分值。AI不需要知道究竟走哪步棋能赢下比赛，只需要知道现在走哪步可以使得下一步的局面评分最高（优势最大）即可。
而AlphaGo并不是用国际象棋一样的评分算法下棋的，它是在用人类的方法下棋——学习。
第一步是模仿人类。
把3000万步海量人类棋局做样本，训练出一个可以模拟人类下棋方式的深度神经网络，学会人类的思维模式，根据棋局的变化主动变通。
第二步是自我进化。
用随机的方式AlphaGo一天和自己下100万盘棋。随机的次数越多，偶然的成分越少。
AlphaGo不断探索棋盘上每一点、每一步的胜率，而在下一次模拟中，更加频繁使用那些已知胜率较高的走法。每一次模拟后，AlphaGo都会比上一次聪明一点，这就是进化。
而在Master横扫人类后，DeepMind开发最新版AlphaGoZero，尝试在没有模仿人类的前提下，用自我迭代的方式，从零开始进化，纯靠自我博弈。40天后，它超越了过去所有版本AlphaGo，成为当之无愧的围棋之神。
很多人已经感受到，未来被AI支配的恐惧。
DeepMind官网披露的下一个项目DeepMindHealth，它能够检查肾病病人的验血结果，并量身定制治疗方案。可以通过普通X光片，自动检测患者是否患有早期乳腺癌。
一切职业做的事无非是学习和决策，没有什么在理论上不可能被机器取代的职业。谷歌和DeepMind团队的目标就是，研发解决一切问题的“强人工智能”。
03
人工智能时代，人类命运将何去何从？
20世纪80年代，美国加州的高科技密集地区，被一个神秘的连环杀手频繁袭击。
炸弹狂魔一共寄出16枚炸弹，炸死3人，炸伤23人，但破案一直没有任何线索。直到1995年，连环杀手要求在《纽约时报》和《华盛顿邮报》上发表一篇文章，题目是《工业社会及其未来》。
他描绘了工业社会发展带来的悲观结局，他认为强人工智能会统治世界自主决策。
“随着社会及其面临的问题变得越来越复杂，而机器变得越来越聪明，人们会让机器替他们做更多的决策，仅仅因为机器作出的决策会比人做的决策带来更好的结果。最后，维持体系运行所必需的决策已变得如此之复杂，以致人类已无能力明智地进行决策，机器实质上已处于控制地位。人们已无法把机器关上，因为我们已如此地依赖机器，关上它们就等于自杀。”
炸弹狂魔叫卡辛斯基，他后来被逮捕判终身监禁。但二十多年后，他的预言已经逐渐变成现实。我们能在网上搜索信息，但能搜到什么，不能搜到什么，是由搜索引擎的算法决定的。
我们在购物网站上看到的商品，是机器根据我们的浏览偏好数据生成的。毫不夸张地说，今天看到的信息世界，就是机器造出来给你看的世界。
很多人觉得，目前我们是能够关掉机器的，但我们已经越来越不愿关掉机器了，我们已经严重地依赖互联网。
也许有一天，我们会变得真的不能关掉机器，淘宝这样级别的大型互联网服务的背后，是上万台乃至百万台服务器集群构成的云计算平台，一台服务器宕机不会对网站整体造成任何影响。
如果把云计算平台和能源系统对接到一起，让机房学会自己发电、充电、维护、升级，那么即使想关掉机器，机器也不会让我们关。
如果真到了“人类的命运全凭机器发落”的时候，我们完全无法预知，这种智力无限超越人类，而基因上没有任何亲缘关系的物种，究竟会如何对待我们。
而眼下机器正在取代人类的工作，司机、售货员、股票交易员、推销员、搬运工、医生、记者、律师这些职业，已经成为濒临灭绝的高危职业。
从长期看，只有在某学科天赋异禀、深耕前沿领域的“专才”，和学习能力超强、十八般武艺融会贯通的“通才”，才能够在弱人工智能时代立于不败之地。
如果继续发展人工智能，我们会被机器取代，而如果停止发展，我们就会被那些发展人工智能的人取代。
为了争夺巨大的竞争优势和丰厚的利润，世界各地正在爆发军备竞赛般的技术热潮。
无论前方是刀山还是火海，会有越来越多的人前赴后继地奔赴新世界。因为对于我们，落后无异于死亡。
那个属于人类的真正命运，是由我们自己亲手写就的，而它尚未注定。