科技的發展過程，就是不斷打破人與自然之間的界線。
chatGPT的出現，打破了人與電腦之間的語言障礙。
電腦是基於數位電路的，而人是基於生物化學的，二者之間的底層機制並不一樣。
雖然不管是電腦還是人腦都能用於資訊處理，但要打破它們之間的語言障礙並不容易。
C語言出現於1970年，是一門類似英語的程式語言，但它的語法比人類語言要嚴格的多，不存在任何的模糊語意。
而模糊語義，是人類語言的基本特徵之一。
在chatGPT之前，任何用於跟電腦溝通的「語言」都必須是嚴格精確的。
不管是C/C 還是java / python / js / php，它們都能轉換成二進位碼，並且與數位電路的狀態一一對應。
總之，之前都是程式設計師去遷就電腦，而電腦沒辦法去遷就人類。
自然語言處理（NLP）發展了這麼多年，也無非就是匹配一些關鍵字而已，在chatGPT之前並沒有突破性的進展。
人與自然之間的界限並不是第一次被打破，實際上之前已經被打破很多次了。
例如，18世紀的人們認為尿素（H2N-CO-NH2）只能由生物的新陳代謝產生，而無法透過化學手段合成，所以這類物質都叫有機物。
但到了19世紀，化學家就用二氧化碳和氨氣合成了尿素，這是人類第一次合成有機物。
尿素的合成，打破了人與自然之間的“有機界限”，即生物在自然界裡並不是特殊的，生物能合成的物質也可以通過化學手段合成。
當然現在尿素只是一種很普通的化肥，但在它剛被化學合成的那刻，還是非常震撼人心的，因為人做為生物的「優越感」被化學家們給挑戰了
化學方法可以合成有機物之後，還有什麼是人能做到而化學做不到的呢？
邏輯能力，人有邏輯思考能力，能夠做出if else判斷，而任何的機械設備在19世紀都不可能有邏輯判斷能力。
然後，電子三極體出現了。
到了1946年，ENAIC電腦被發明出來了，它可以運行機器碼寫成的邏輯指令，而且速度比人快得多。
1947年電晶體出現之後，摩爾定律被開啟，電腦的效能開始了快速的迭代！
然後，人們又要找一種人能做到、而電腦做不到的事來重新建立自己的「優勢」。
在1970年之前，什麼是人能做到而電腦做不到的呢？
電腦只能理解機器碼和組合語言，理解不了（類似人類語言的）高階語言。
接著出現了一堆的高階語言，例如forturn，pascal，C，C ，java，perl，python，js。
電腦可以辨識高階語言程式碼，但電腦沒辦法看東西（CV），也沒辦法看懂真正的人類語言（NLP），這大概是1980年前的狀況。
有這麼一個笑話：產品經理請程式設計師寫一段程式碼去識別顏色，而程式設計師回答說，「你以為App是狗呢，訓練一下就會識別顏色了”
這個笑話說明了早期的CV模型效果非常的差，別說跟人比了，跟動物都沒法比。
2016年後隨著深度學習的發展，透過CV模型對複雜物體的分類取得了非常大的進展，人臉辨識的準確率得到了極大的提高，但是對語言的識別一直沒有像樣的突破。
chatGPT出現之前，沒有人願意跟電腦聊天，因為聊上幾句電腦就不會回答了。
但是現在chatGPT出現了，它可以回答大多數的常見問題，甚至可以給出一些演算法題的C程式碼。
人類的語言優勢受到了科技進步的又一次挑戰，矽基智能又朝著「矽基生物」的方向前進了一大步。
一個物體一旦具有了“真正智能”，那麼沒有“人”會甘於只當輔助。
「魔獸世界」裡的萊斯霜語變成了巫妖，他到底是活著還是死了？
也難怪馬斯克等人對繼續訓練更強大的AI模型而擔憂了。
以上是ChatGPT打破了人類和電腦之間的語言障礙的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
