In letzter Zeit, als ChatGPT aus dem Kreis gerissen wurde, wurden im Internet verschiedene Debatten über ChatGPT fortgesetzt. Einige Leute betrachten es als einen fortschrittlicheren Chat-Roboter, andere sind gespannt auf die Möglichkeiten für Unternehmertum, während andere es tun Es gibt viele Bedenken hinsichtlich seiner Arbeit, Menschen zu ersetzen. Ist es also ein Instrument zur Förderung des kontinuierlichen Fortschritts der Gesellschaft, oder ist es ein T-1000, der versucht, die menschliche Gesellschaft zu untergraben? In diesem Artikel werfen wir einen detaillierten Blick auf ChatGPT.
Wenn wir über ChatGPT sprechen, sprechen wir über die Freude am Chatten, die Sorge über Arbeitslosigkeit und die Zukunftsvision.
ChatGPT scheint plötzlich über Nacht populär geworden zu sein, aber tatsächlich handelt es sich nicht um ein neues Konzept. Die früheste künstliche Intelligenz lässt sich bis ins Jahr 1950 zurückverfolgen. Alan Turing veröffentlichte das wegweisende Papier „Computing Machines and Intelligence“, auch bekannt als „Can Machines Think?“ „In diesem Artikel wurde erstmals ein sehr philosophisches Konzept vorgeschlagen: das Nachahmungsspiel, das auch als berühmter Turing-Test bekannt ist. Es war dieser Artikel, der Turing den Titel des Vaters der künstlichen Intelligenz einbrachte. Lorbeerkrone.
Der Turing-Test besteht darin, den Tester und die zu testende Person (eine Maschine oder eine Person) einander gegenüberzustellen und den Tester einige Testgeräte (z. B. eine Tastatur) verwenden zu lassen, um Fragen zu stellen Wenn mehr als 30 % der Antworten der Testpersonen den Tester nicht dazu bringen können, zu bestätigen, welche die menschliche Antwort und welche die maschinelle Antwort ist, dann hat die Maschine den Test bestanden Turingmaschine, und eine Turingmaschine ist nur eine Idee, keine echte Maschine.
Turing-Test
Tatsächlich haben wir festgestellt, dass der Turing-Test keinen Einfluss hat Künstliche Intelligenz Definieren Sie direkt, was als künstliche Intelligenz gilt, halten Sie sich jedoch nicht an komplizierte Prozesse und orientieren Sie sich daran, welche Ergebnisse erzielt werden können (Täuschung der Tester). ; Manchmal können wir bei schwierigen Problemen auch unsere Denkweise ändern und die Ergebnisse als Ausgangspunkt für die Lösung des Problems nutzen.
In dem biografischen Film „The Imitation Game“ wurde die Idee dieses einsamen Genies auch dargestellt. Als Turing vom Polizeidetektiv im Verhörraum eingesperrt wurde, schlug der Detektiv eine bedeutungsvolle Frage vor: Können Maschinen denken? Turing schlug vor, ein Spiel zu spielen (den Turing-Test); am Ende lächelte Turing und hatte das Gefühl, dass der Detektiv die Spielregeln verstand.
Nachdem der Turing-Test vorgeschlagen wurde, starteten viele Wissenschaftler und Labore 1966 auch einen Angriff auf diesen Test, und das MIT-Labor brachte einen echten Test hervor Chatbot Eliza wird als Psychotherapeutin positioniert.
Eliza
Elizas Hauptstrategie besteht darin, Fragen zu stellen und das, was Benutzer sagen, neu zu formulieren Bitten Sie die Benutzer daher, das Problem genauer zu beschreiben. Wenn Sie ihm zum Beispiel sagen: „Ich habe heute Kopfschmerzen“, wird er Ihnen sagen, dass Sie einen Arzt aufsuchen sollen, um Medikamente zu bekommen, wenn Sie heute Kopfschmerzen haben, dann wird er sagen, dass er gehört hat, dass Sie es sind unglücklich, was bedeutet, dass es sehr traurig ist. Wenn Sie sagen, dass meine Mutter sich um mich kümmert, wird gefragt, wer sich sonst noch um Sie kümmert.
Eliza zerlegt die Eingabe anhand von Schlüsselwort-Übereinstimmungsregeln und generiert dann Antworten basierend auf den Reorganisationsregeln, die den Zerlegungsregeln entsprechen. Für Laien bedeutet dies, dass sie die Schlüsselwörter im Satz erfassen, beispielsweise das dort finden ist Mutter im Satz. Mit diesem Schlüsselwort wird sie sagen: Erzähl mir von deiner Familie; tatsächlich stecken dahinter viele Wenn/Sonst-Codes.
Inspiriert von Eliza entwickelte Richard Wallace 1998 einen Chatbot Alice, der 1998 als Open Source verfügbar war. Die technischen Prinzipien von Alice basieren hauptsächlich auf der Verarbeitung natürlicher Sprache. Der Zweck besteht darin, die natürliche Sprache des Menschen zu imitieren und sinnvolle Gespräche mit Benutzern führen. Es kann Fragen zu verschiedenen Themen wie Wetter, Nachrichten, Sport usw. beantworten und auch interessante Chats mit Benutzern führen.
Alice
Aber in diesem Stadium, egal ob es Eliza oder Alice ist, ihre Prinzipien Sie basieren alle auf dem Mustervergleich (Pattern Matching), indem Schlüsselwörter extrahiert und voreingestellter Text aufgerufen werden, um zu antworten.
Obwohl diese Konversationsroboter einfache Sprachinteraktionen durchführen können, mangelt es ihnen an tiefgreifenden Verständnis- und Argumentationsfähigkeiten für Sätze, und es ist schwierig, sie mit menschlichen Konversationsniveaus zu vergleichen.
Aber dieses Modell ist nicht ohne Nutzen. Es kann viele sich wiederholende Arbeiten vermeiden, ist aber auch bei uns weit verbreitet. Wenn Sie beispielsweise auf gängigen Shopping-Websites, Bank-Websites oder Apps usw. die Chat-Oberfläche betreten, werden Sie zunächst von einem begeisterten Chatbot begrüßt, der eine Reihe von Schlüsselwörtern auflistet und Sie fragt, was Sie tun möchten.
Wir haben oben auch erwähnt, dass die Maschine die wahre Bedeutung von immer noch nicht verstehen kann, egal wie viel if/else-Code in der Mustervergleichsmethode geschrieben wird Satz. Einfache Antwort, also entstand ein neues Paradigma, nämlich: maschinelles Lernen.
Wie der Name schon sagt, schreibt es keine künstlichen Fragen und Antworten vor, sondern gibt der Maschine eine Reihe vorgefertigter Fälle zum Lernen. Diese Methode entspricht auch eher den kognitiven Gesetzen des menschlichen Lernens.
Der derzeit bekanntere Chatbot ist SmarterChild, der 2001 von ActiveBuddy Co., Ltd. entwickelt wurde. Dieser Chatbot wird im alten Instant Messaging AIM verwendet und kann interessante Gespräche führen und schnell auf Daten zugreifen von anderen Diensten wie Wetter-, Aktien- und Filmdaten; man kann es sogar beschimpfen und es ihm schwer machen, und es scheint immer zu wissen, wie es reagieren soll.
SmarterChild war auch einer der ersten Chatbots, der in Instant-Messaging-Plattformen integriert wurde. Er sorgte damals schnell für Aufsehen, da er 2006 von mehr als 30 Millionen Nutzern übernommen wurde Wird auch im MSN Messenger verwendet.
SmarterChild
Aber nach SmarterChild wurde der Chatbot für mehrere Jahre aufgegeben, Microsoft Auch die Hightech-Abteilung von SmarterChild wurde geschlossen.
Mit der Explosion künstlicher neuronaler Netze (ANNs), einem Bereich des maschinellen Lernens, leitete die künstliche Intelligenz im Jahr 2010 eine beispiellose Entwicklung ein.
Inspiriert durch die Biologie haben wir in Biologielehrbüchern der Mittelstufe gelernt, dass das neuronale Netzwerk von Tieren eine große Menge komplexer Informationen verarbeiten kann, die über etwa 100 Milliarden miteinander verbundene Neuronen Funktionen ausführen ; Was künstliche neuronale Netze tun müssen, ist die Grundeinheiten im Gehirn zu simulieren: Neuronen.
Künstliche neuronale Netzwerke sehen sehr leistungsfähig aus, aber in Wirklichkeit handelt es sich im Wesentlichen um einen kontinuierlichen Prozess zum Extrahieren von Merkmalen. Er ähnelt sehr der Art und Weise, wie wir in jungen Jahren gelernt haben, Dinge zu erkennen, nämlich die Merkmale zu finden von verschiedenen Dingen; künstliche neuronale Netze werden erhalten Nach einer Reihe von Beispieldaten lernt es auch, die Merkmale jedes Teils des beobachteten Dings zu extrahieren, ordnet die Merkmale zu und gibt dann durch wiederholtes Training schließlich die richtige Antwort aus.
Durch diesen Prozess können wir auch feststellen, dass künstliche neuronale Netze ein massives Datentraining und eine leistungsstarke Rechenleistungsunterstützung erfordern, sodass große Datenmengen kein Problem mehr darstellen.
Siri wurde 2007 gegründet und 2010 für 200 Millionen US-Dollar von Apple übernommen. Zunächst konzentrierte es sich auf Text-Chat. Später kooperierte es mit Nuance, dem weltweit größten Hersteller von Spracherkennung, und Siri erkannte Die Spracherkennungsfunktion wurde 2011 auf dem iPhone 4S eingeführt und sorgte damals für Aufsehen, und auch das iPhone 4S wurde zu einer Wundermaschine.
Siri verwendet ein tiefes Faltungsnetzwerk, um Ihre Stimme zu erkennen. Dabei handelt es sich auch um eine Art künstliches neuronales Netzwerk. Das iPhone verfügt über einen dedizierten Prozessor mit geringem Stromverbrauch, um dieses neuronale Netzwerk auszuführen Ab einem bestimmten Schwellenwert wird Siri aktiviert.
Siri auf der offiziellen Website beworben Im Jahr 2017 war es soweit, gab Google bekannt „Aufmerksamkeit ist alles, was Sie brauchen“ hat ein neues Modell für maschinelles Lernen veröffentlicht: das Transformer-Modell. Dieses Modell wird hauptsächlich verwendet, um das Problem zu überwinden, dass die herkömmliche Netzwerktrainingszeit bei maschineller Übersetzung zu lang ist und es schwierig ist, paralleles Rechnen gut zu erreichen. Traditionelle Verarbeitung natürlicher Sprache (wie Spracherkennung, Sprachmodellierung, maschinelle Übersetzung) basiert auf dem Recurrent Neural Network (RNN), das Schleifen verwendet, um sequentielle Operationen auszuführen, d Nachteile einer zu langen Einarbeitungszeit und Schwierigkeiten beim parallelen Rechnen. Das Transformer-Modell gibt die traditionelle zeitliche Struktur auf, verarbeitet alle Wörter oder Symbole in der Sequenz parallel und verwendet den Selbstaufmerksamkeitsmechanismus, um den Kontext mit entfernten Wörtern zu kombinieren Wenn der beste Schüler das Buch Wort für Wort liest, hat er bereits zehn Zeilen und mehrere Absätze auf einen Blick gelesen. Diese Lerneffizienz ist natürlich sehr gut. Microsofts GPT-Modell und Googles BERT-Modell, das T in beiden steht für Transformer-Modell. Wir haben ein Muster entdeckt. Die Entwicklung und der Fortschritt von Wissenschaft und Technologie gehen immer mit Vorschlägen und Durchbrüchen in der theoretischen Forschung einher.❝
Die Einführung von Siri markiert auch, dass die Chatbot-Technologie in eine neue Ära eingetreten ist,
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Da das Modell nun verfügbar ist, muss es ein Unternehmen geben, das es vermarktet. Sprechen wir zunächst über die Muttergesellschaft von ChatGPT, OpenAI. Sie wurde 2015 von einer Gruppe von Technologiemagnaten aus dem Silicon Valley gegründet, darunter der bekannte Tesla-Gründer Elon Musk andere bestätigten zu Beginn die Hauptziele des Unternehmens:
Einschließlich der Schaffung „universeller“ Roboter und Chatbots, die natürliche Sprache verwenden.
Im Jahr 2018 veröffentlichte OpenAI ein generatives vorab trainiertes Sprachmodell (Generative Pre-trained Transformer, GPT-1), das auf dem Transformer-Modell basierte. Allerdings erschien bald sein alter Rivale BERT von Google und seine Leistung übertraf GTP völlig.
Die Entwicklungsgeschichte von ChatGPT
Natürlich wollte es sich nicht von seinen Gegnern übertreffen lassen, also gab es wie verrückt Geld aus, erhöhte den Trainingsdatensatz und veröffentlichte nacheinander GPT-2- und GPT-3-Modelle Die Anzahl der Parameter des Modells steigt ebenfalls schnell von 125 Millionen in GPT-1 auf 175 Milliarden in GPT-3. Es kann ein natürlicherer Text generiert werden.
Die umfangreichen Modellparameter ermöglichen es GPT-3, bei einigen komplexeren Problemen eine sehr gute Leistung zu erbringen, z. B. beim Schreiben einiger Arbeiten im Namen von Menschen und sogar beim Schreiben von SQL-Anweisungen, JavaScript-Codes usw.
Im Jahr 2021 modifizierte und verbesserte OpenAI das GPT-3-Modell, passte die Modellparameter an, fügte Trainingsdaten hinzu und veröffentlichte Ende des Jahres GPT-3.5, das Originalmodell des derzeit beliebten ChatGPT.
Im November 2022 gewann ChatGPT innerhalb weniger Tage, nachdem es online ging, eine Million Nutzer. Innerhalb von zwei Monaten nach der Online-Schaltung erreichten die monatlichen aktiven Nutzer erstaunliche 100 Millionen und wurden damit zur Verbraucheranwendung mit der am schnellsten wachsenden Nutzerbasis in der Geschichte.
Wie viele Monate dauert es, bis jede App 100 Millionen aktive Benutzer pro Monat hat? In einer Forschungseinrichtung, die ein solch komplexes GPT-3.5-Modell betreibt, beträgt die Anzahl der erforderlichen GPU-Chips bis zu 20.000, und professionelle Grafikkarten verwenden laut Daten einer Einkaufswebsite im Allgemeinen den Preis einer A100-Grafikkarte 100.000 Yuan sind in China immer noch unbezahlbar; eine grobe Berechnung. Als nächstes belaufen sich allein die Investitionen in Grafikkarten auf mindestens 2 Milliarden; es fallen noch andere weiche Kosten wie Datenerfassung, manuelle Annotation und Modellschulung an .
Registrierungsstrategie
Der Mindestbetrag für die Kontoaufladung beträgt 1 US-Dollar, was nach dem aktuellen Wechselkurs etwa mehr als 7 Yuan entspricht; wir können zuerst 1 US-Dollar aufladen. Wählen Sie links das Land aus, suchen Sie dann nach „OpenAI“ und klicken Sie auf „Mieten“. Die Preise in verschiedenen Ländern sind hier im Allgemeinen ebenfalls unterschiedlich billiger, aber jetzt nutzen mehr Leute sie. Es besteht die Möglichkeit, dass sie von OpenAI blockiert werden oder dass es in anderen europäischen und amerikanischen Ländern relativ teuer ist und möglicherweise keinen Dollar kostet Wahl, kostet satte 2 Dollar.
❝Sie können verschiedene Ländernummern ausprobieren. Wenn Sie innerhalb von vier Stunden keine SMS erhalten, können Sie eine Rückerstattung erhalten
Nachdem die Mobiltelefonnummer vorbereitet ist, können wir uns registrieren. Nach Eingabe der E-Mail-Adresse, des Passworts und der Bestätigungs-E-Mail gelangen wir zur Seite zur Bestätigung der Mobiltelefonnummer Mieten Sie die Mobiltelefonnummer, fügen Sie die Nummer ein und klicken Sie auf Senden.
Beim Einfügen der Mobiltelefonnummer müssen Sie die internationale Vorwahl davor löschen.
Handynummer bestätigen
Zurück zur SMS-Aktivierungsseite, wir haben eine hinterlassen Nachricht Sie können den empfangenen OpenAI-Code sehen und einfügen.
Bestätigungscode erhalten
Nach Abschluss der Registrierung öffnen wir chat.openai. com /chat kann verwendet werden.
Hauptschnittstelle
Es ist auch sehr einfach zu verwenden, geben Sie das Feld unten ein Geben Sie Ihre Frage in das Feld ein, klicken Sie auf die Schaltfläche „Senden“ und Sie erhalten einen gesprächigen Roboter, der alles über Astronomie und Geographie weiß.
Anwendungsszenario
So viele Technologieriesen haben zig Milliarden ausgegeben, um ChatGPT zu entwickeln. Ist es nur unsere Aufgabe, zu chatten? Um dieses Problem zu verstehen, könnten wir genauso gut ChatGPT selbst fragen.
Anwendungsszenario
Chatbot
Indeed, Using ChatGPT als Chatbot ist in der Tat etwas übertrieben; werfen wir jedoch zunächst einen Blick auf diesen Overkill. Ist er schnell genug, um ein Huhn zu töten? Wenn wir etwas tun wollen, müssen wir die API aufrufen, und OpenAI hat erst kürzlich Zugriff auf API-Schlüssel bereitgestellt, mit denen ChatGPT in unsere Anwendungen und Dienste integriert werden kann. Besuchen Sie platform.openai.com, klicken Sie auf die Schaltfläche „API-Schlüssel => Erstellen“ und kopieren Sie die Schlüssel in das angezeigte Popup-Fenster.
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Nachdem das Popup-Fenster ausgeblendet ist, ist der API-Schlüssel nicht mehr sichtbar und muss neu generiert werden. ❞#🎜🎜 #
API-Schlüssel generieren
Nach erfolgreichem Kopieren wird der Wechatbot Hier wird empfohlen, dass Personal WeChat mit ChatGPT verbunden ist. Es kann auf der Basis des Quellcodes oder auf Basis von Docker ausgeführt werden Spezifische Ausführungsmethoden finden Sie in der Projektbeschreibung, die hier nicht erweitert wird. Wenn Sie sich mit Docker nicht auskennen, können Sie diesen Artikel lesen. Nachdem das Projekt ausgeführt wurde, scannen Sie einfach den Code zum Anmelden mit WeChat. Anschließend stellt unsere WeChat-ID automatisch eine Verbindung zum ChatGPT-Chat her. Die Verwendungsmethode ist ebenfalls sehr einfach Diese WeChat-ID antwortet direkt, die Gruppe benötigt @ dieses WeChat-Konto.❝
Wichtiger Hinweis: Bei Missbrauch besteht die Gefahr, dass Sie von WeChat ausgeschlossen werden. Für diesen Artikel wird keine Verantwortung übernommen . 🎜 🎜#Aber Sie müssen aufpassen. Ja, die API-Aufrufe für jedes Konto sind derzeit auf 5 US-Dollar begrenzt und es gibt noch ein Ablaufdatum. Freunde, die die Konditionen haben, können aufladen. Arbeits- und Studienassistent Es wird nicht nur zum Chatten verwendet, sondern ist auch bei vielen Studenten und Berufstätigen während der Arbeit und im Studium sehr gefragt. Als ein Philosophieprofessor an einer ausländischen Universität benotete, war ich sehr überrascht, eine Arbeit zu lesen, die „die beste in der Klasse“ war. Die Arbeit behandelte jedoch ein philosophisches Thema mit prägnanten Absätzen, passenden Beispielen und strengen Argumenten Als nächstes gab der Student zu, dass die Arbeit mit ChatGPT geschrieben wurde. Bei der Arbeit hat ChatGPT auch den Haaransatz vieler Fachleute gerettet. Es wurde zur Erstellung von Produkten verwendet, darunter unter anderem: Führungsreden, Medienmitteilungen, Gruppenprofile, Preisreden und Toasts. B. Broschüren usw., selbst Kleinigkeiten wie wöchentliche und monatliche Berichte, Gründe für den Urlaubsantrag usw., es kann die Dinge für Sie erledigen.Urlaubsgrund
Beim Textpolieren steht ChatGPT den professionellen Redakteuren in nichts nach. Bei wöchentlichen, monatlichen oder sogar jährlichen Berichten ist dies durchaus praktisch und für jeden verständlich.
wöchentlich
Für einige einfache Toolfunktionen können wir problemlos ChatGPT generieren Wenn ich beispielsweise eine Funktion zum Ausblenden einer Mobiltelefonnummer benötige, beschreibe ich einfach die Funktion dieser Funktion, die mit dem Kontext verknüpft werden kann, was bisher mit künstlicher Intelligenz nicht möglich war.
Javascript-Funktion generieren
ChatGPT hat uns nicht nur bei der Lösung des Problems geholfen, sondern auch Erklären Sie die Logik hinter dem Problem mit Beweisen. Der Autor ist beispielsweise letzte Woche bei der Verwendung der KeepAlive-Komponente in Vue3 auf ein Problem gestoßen. Obwohl es viele Antworten gab, müssen wir noch eine sekundäre Überprüfung für eine große Anzahl durchführen Letztendlich sind die Lösungen, die möglicherweise ausgesiebt werden, alle gleich (voneinander kopiert), und die Benutzererfahrung ist wahrscheinlich sehr unfreundlich einen halben Tag, um das Problem zu lösen.
Fehlerfall
Zum Beispiel in diesem Artikel gefunden von Baidu, wenn Sie Für die Schreibmethode im roten Wireframe verursacht Vue-Router verschiedene seltsame Fehler, und die angezeigten Fehlermeldungen können überhaupt nicht durchsucht werden.
Aber wenn der Autor ChatGPT verwendet, um Fragen zu stellen, sehen wir, dass die Logik klar ist und es bestimmte Fälle und Tipps gibt, auf die wir achten müssen include attribute; in its Mit Hilfe glaubt der Autor, dass ich damals aus der falschen Logik herausspringen und die Zeit zur Lösung des Problems erheblich verkürzen konnte.
ChatGPTs Antwort
ChatGPT ist auch ein guter Player in der Texterstellung; Wenn wir Wenn Sie mit einem leeren Dokument zu kämpfen haben, können wir genauso gut ChatGPT öffnen, unsere Anforderungen beschreiben, ganz einfach eine Rohkopie erstellen und sie auf dieser Grundlage erneut bearbeiten, um Zeit und Stress zu sparen.
Wir haben ONLYOFFICE im vorherigen Artikel über Office-Software vorgestellt. Laden Sie die Desktop-Version kostenlos auf der offiziellen Website von ONLYOFFICE herunter oder registrieren Sie sich kostenlos für die persönliche Online-Version, um schnell Texte zu erstellen .
Nachdem Sie den Code auf Github geklont haben, suchen Sie nach /sdkjs-plugins/content/openai/, wählen Sie alle Dateien aus, die Sie der ZIP-Datei hinzufügen möchten, und ändern Sie dann die Dateiformat für das Plugin; Öffnen Sie die Dokumentschnittstelle, suchen Sie das Plugin => Einstellung => Plugin hinzufügen, wählen Sie unsere Plugin-Datei aus und das Plugin wird erfolgreich installiert.
Plugin hinzufügen
Geben Sie dann den oben erhaltenen API-Schlüssel ein, unser Plugin Die Aktivierung ist fertig; beschreiben Sie den zu kopierenden Inhalt im Textfeld und klicken Sie auf die Schaltfläche „Senden“. ChatGPT verarbeitet die Anfrage, gibt innerhalb weniger Sekunden eine Antwort zurück und fügt sie als Klartext in das Dokument ein.
Kopie generieren
Ersetzbarkeit
viele Meine Freunde werden auf jeden Fall staunen, wenn sie das sehen: Dieses ChatGPT ist wirklich großartig! Viele meiner Programmierfreunde beklagen sich auch: Werden wir arbeitslos sein, aber es scheint, dass wir noch nicht arbeitslos sind. Schließlich sind die Schulungskosten tatsächlich hoch und die Implementierung der Anwendung ist nicht einfach.
Arbeiter ersetzen
Aber einige Positionen, wie zum Beispiel Kundendienstpositionen, sind mehr Es ist leicht, beeinflusst zu werden; ich glaube, dass mit dem Aufkommen von ChatGPT in Zukunft jeder bestimmte Arten von Roboter-Kundendienstanrufen erhalten sollte, die bestimmte Schlüsselwörter erkennen, festen Verfahren folgen und in einem Satz antworten sollten Der Kundenservice wird in der Lage sein, mehr zu bewältigen. In komplexen Szenarien können wir die Kundenbedürfnisse genauer verstehen und flexibler reagieren.
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Wird ChatGPT den Job des Programmierers vollständig ersetzen?
In Bezug auf die Programmierung ist ChatGPT der Meinung, dass ChatGPT zum jetzigen Zeitpunkt Programmierer nicht vollständig ersetzen kann. Obwohl es bei der Generierung von Codefragmenten gut implementiert werden kann, ähnelt es in gewisser Weise dem vorherigen Copilot ChatGPT kann die Notwendigkeit, die Bedeutung verschiedener Dateimodule zu verstehen, um sie aufzurufen, nicht ersetzen. Es kann keine Arbeitsarbeit ersetzen, die Organisation und Koordination erfordert, wie z. B. Code-Bug-Reparatur, gemeinsames Front-End- und Back-End-Debugging, Cross- Abteilungskoordination und Andocken von Geschäftsreisen.
Der Autor glaubt, dass ChatGPT weitere Verbesserungen bei der Programmiereffizienz mit sich bringt; zum Beispiel die Menge an Arbeit, die wir ursprünglich an einem Tag erledigen mussten, mit seiner Hilfe können wir einige sich wiederholende und einfache Module direkt ausführen Wenn er generiert wird, kann die Fertigstellung in weniger als einem halben Tag erfolgen.
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Vorsitzender von SenseTime: 80 % des zukünftigen Softwarecodes könnten durch KI generiert werden.
Obwohl es derzeit keinen vollständigen Ersatz zu geben scheint, da die Kosten für maschinelles Lernen aufgrund der kontinuierlichen Reduzierung der Hardwarekosten und der Verbesserung der maschinellen Lernfähigkeit niedriger sind als das Gehalt der Programmierer; Glauben Sie, dass Kapitalisten die Wahl haben zwischen Ihnen, die fünf Versicherungen und eine Wohnungsbaukasse bezahlen und von Zeit zu Zeit angeln müssen, und einer Maschine, die 30 bis 40 Cent pro Kilowattstunde kostet und 24 Stunden am Tag läuft? Ich glaube, dass die Forschungs- und Entwicklungsabteilung, die ursprünglich Dutzende von Mitarbeitern benötigte, in Zukunft nur noch drei oder vier Kerningenieure benötigen wird, um den normalen Geschäftsbetrieb aufrechtzuerhalten.
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Wie wählen wir die Beschäftigung in der Zukunft aus? #Zukunft Obwohl ChatGPT einige Low-End-Jobs ersetzen wird, wird es sicherlich weiterhin neue Jobs schaffen; so wie das Aufkommen von Computern Schreibkräfte eliminiert hat, aber eine große Anzahl von Programmiererjobs geschaffen hat, hat künstliche Intelligenz viele neue Jobs geschaffen, wie zum Beispiel The Prompt Der Wortberater (die eigene Vorstellungskraft des Autors) ist beruflich dafür verantwortlich, entsprechende Kopien oder Materialien für ChatGPT-Fragen zu erstellen. Dies ist ein unvermeidlicher Trend des sozialen Fortschritts und zwingt uns, die wir durch den allgemeinen Trend der Geschichte gezwungen werden, dazu, weiter zu lernen Fortschritt.Programmierer ersetzenIn Bezug auf das Frontend werden viele Junior-Programme dies definitiv tun Die Hemmschwelle für Programmierer sinkt ständig. Daher müssen wir weiter lernen und Fortschritte machen, bevor künstliche Intelligenz uns in Bezug auf WebGL immer noch nicht ersetzen kann der Ästhetik, so dass die kleinen Front-End-Partner versuchen können, in diesem Bereich voranzukommen, und der leitende Architekt ist auch eine gute Richtung.Zusammenfassung und Ausblick
Ich glaube, dass ChatGPT uns in naher Zukunft dabei helfen kann, die Produktivität und Lerneffizienz erheblich zu verbessern, wenn es um neue Technologien oder neue Artikel geht Vollständigkeit: Zum Lesen kann ChatGPT die Gliederung und den Hauptinhalt des Artikels generieren, damit wir beim Schreiben von Dokumenten schnell lernen können. Es kann auch verwendet werden, um schnell einen schönen geschriebenen Inhalt zu generieren.Wir befinden uns in einem Moment, in dem wir Zeugen der Geschichte sind. Niemand kann angesichts der historischen Flut der künstlichen Intelligenz allein bestehen, wird die Eliminierung nur beschleunigen Roman „Das Drei-Körper-Problem“ So:
❝Schwäche und Unwissenheit sind keine Hindernisse für das Überleben, Arroganz schon 🎜#❞#🎜 🎜#
Im Film The Wandering Earth 2 fragte Liu Peiqiang Moss: Können Menschen überleben? Moss sagte, dass das Schicksal der Menschen von ihren eigenen Entscheidungen abhängt; genau wie wir jetzt fragen, ob ChatGPT Programmierer ersetzen wird, obwohl es uns sagt, dass es nicht vollständig ersetzt werden kann, hängt die Art und Weise, wie man Entscheidungen trifft, vom Schicksal eines jeden von uns ab ; und Wenn das Rad der Geschichte langsam vorbeizieht, müssen wir nur versuchen, ihm vorauszueilen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonChatGPTs Weg in den Wahnsinn. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!