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撰稿/资料整理：楷文

什么是ChatGPT？

什么是ChatGPT呢？如果你上维基百科，它会告诉你，这是一个聊天生成预训练转换器。这是一家名为OpenAI公司所开发的人工智慧聊天程序。如果你百度一下，它会告诉你，ChatGPT的全名是Chat Generative Pre-trained Transformer，是一种是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够基于在预训练阶段所见的模式和统计规律，来生成回答，还能根据聊天的上下文进行互动，正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，写论文等等的任务。

如果你问ChatGPT：“什么是ChatGPT？”它（ChatGPT）会回答你。

ChatGPT可以进行自然语言处理，理解和生成人类语言。它通过在大规模文本数据上进行预训练，学习了丰富的语言知识和模式。这让它能够回答问题、参与对话、产生创造性的文本、完成任务和执行其他自然语言处理任务。ChatGPT的设计使其特别适用于对话系统和生成性任务。用户可以向ChatGPT提出问题或提供上下文，然后它会生成回复。在开放式对话中，它可以像一个智能对话伙伴一样进行互动。在特定任务中，它可以根据指定的提示生成相应的输出。先撇开回答的质与量，无可否认ChatGPT的回答是快速并且对答如流，只要是文字能表达的，ChatGPT几乎没有不能完成的任务。其实聊天机器人的历史可以追溯到1950年，计算机科学之父艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日~1954年6月7日，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父）。经过45年的发展，到了1995年的时候就发展到模式匹配的阶段。简单的理解，就是当机器人听到一个预设的关键词，它就会调出已经预设好的模版。就比如说，你问机器人：“你好！”它就会回应你说：“你吃了吗？”它听见你说：“妈妈”，就会让你谈谈有关家庭的事。其实今天我们在购物平台或者是银行的客服网站，当中的客服机器人，所采用的大部分就是这一种匹配模式的技术。例如你输入“我要退款” 它就给你发一堆退款手续的步骤或者流程。你输入遗失了银行卡，它就给你弹出报失的程序与步骤。所以其实你使用下来，并不是那么的愉悦，甚至觉得亲自到银行走一趟还要来得有效率。虽然匹配模式称不上智能，但确实减少了许多需要大量机械性的人力之重复回答。缺点就是我们所能预设的模版很有限，不太可能可以穷尽所有的答案。

到了2001年的时候，有一个叫作 Smart Child的诞生。那可以说是机器人自我学习的先锋，也可以说是ChatGPT的爷爷。撇开回答的质量，但是只要你输入问题，它总能和你聊上两句。那时候风靡全球，有三千万的用户，每天的信息接收的信息就高达十亿条。到了2007年这家公司就被微软（Microsoft）给收购了。这一小段历史让我们看见微软在这么早的时候就开始觊觎这个领域了。虽然Smart Child已经很能聊了，但是距离人工智能还有很大的距离，你只要多问两个问题你就清楚知道回答你的是机器人。
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人工智能的萌芽就在2010年，那时候有一个新的概念叫做「人工神经网络」，这个概念的灵感来自于人的大脑构造。我们的大脑是藉着一百亿个神经元透过网状链接来判断和传递信息的。虽然每一个神经元都很简单，但是因为数量很多，当他们组合起来就可以判断非常复杂的信息。简单的理解，人工神经网络就是想模拟人脑的操作模式。当信息输入之后，透过大量的神经节点判断（类似神经元），然后就可以输出结果。

上文所言，其实在1960年代就已经有了这方面的知识与理论。但是当时没有两样非常关键的东风：即庞大的数据库与计算能力，故这事就一直搁在一旁。一直到2010年，进入互联网年代，这时候数据有了，计算机能力也日渐强大。神经网络在这个时候迅速崛起。人们立马意识到，这个技术特别适合解决一眼看了就能判断的事情。比如说你看到一张脸，你就能知道他是谁。在这之前，电脑几乎不可能可以判断这个人是谁。这也是今天你我熟悉的人脸识别、声音识别或者自动驾驶。不知道你记得几年前打败围棋冠军柯洁的AlphaGo，这些都是采用相同的人工智能技术。

到了2017年，另一家网络巨头谷歌（Google）发表了一篇论文，提出一个全新的学习框架，那就是Transformer，这个技术能让机器人学习大量的文字。所以ChatGPT的 “T”就是Transformer。2015年美国几位商业巨头包括了马斯克（Elon Reeve Musk）一起注资十亿美金成立了OpenAI，也就是ChatGPT的母公司。
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