更新一个最新消息（2023年2月8日）
本文由
和 ChatGPT共同完成。我问ChatGPT，我们有必要去了解ChatGPT及同类工具吗？
ChatGPT回答：
答案是肯定的，因为ChatGPT和其他类似工具是一种用于实现自然语言理解和生成的强大工具，它们可以帮助用户更轻松地创建智能聊天机器人，实现更真实的对话体验。因此，学习这些工具可以更好地了解自然语言处理技术，从而提高自己的技能水平。显然，ChatGPT记住了我前两天和TA一直讨论技术方面的问题，默认给出了一个TA认为和我有关，能够引起我的思考，或者让我们两个产生共鸣的回答。
TA告诉我要去学习这些东西，从而提高自己的技能水平。
然后，我将标题中的空填上“普通人”，并将「作为一个普通人，我们有必要去了解ChatGPT及同类工具吗？」为问题，咨询了一下ChatGPT，对方是这样回答我的：
是的，你有必要去了解ChatGPT及同类工具，它们给了我们更加直观的交互方式，可以让你更快地获得所需信息。它们不仅可以提供更好的天气预报，还可以提供对数据分析领域有益的深入了解。你发现，TA开始一本正经的「胡说八道」了。不仔细阅读，你会被TA「形像神不像」的回复迷住了双眼。
所以，作为一个普通人（等一系列可以填写在这个横线上的角色），我们有必要去了解ChatGPT及同类工具吗？
我给你一个回复：有必要，但需要继续探索ChatGPT及同类工具，如何融入自身所在领域，从而以人机协作的方式，创造新的、更多的价值。
本文目录：
ChatGPT是什么？ChatGPT的名字从何而来？ChatGPT可以干什么？ChatGPT用到了哪些人工智能技术？ChatGPT的局限性是什么？为什么各大搜索引擎都在布局ChatGPT融合或上线同类产品？我们需要对ChatGPT的出现表示担忧、害怕和恐惧吗？作为一个___，我们有必要去了解ChatGPT及同类工具吗？人工智能技术的未来是什么？推荐几篇个人认为教育技术专业学生值得阅读的论文接下来，我将用人机协同的方法，和ChatGPT一起，共同回答以上问题。
让我们开始吧！
1.ChatGPT是什么？
以下这段引用文字，是ChatGPT对这个问题的回答。
ChatGPT是一种大型语言模型，由OpenAI训练而成，用于处理长文本，准确地回答问题，并进行自然语言对话。它可以帮助开发者快速了解及掌握自然语言处理技术。自2022年11月底，OpenAI，这家位于美国的人工智能研究及应用公司，发布了迄今为止月活用户史上最快达1亿[1]的产品，ChatGPT。一经发布，在互联网上引发了社会各界的广泛关注。
近日，比尔·盖茨在接受福布斯采访时表示，ChatGPT的意义不亚于PC和互联网诞生[2]。中央广播电视总台财经频道也在2023年2月7日中午的「天下财经」节目中，展现了世界各国投资者对ChatGPT等这类AIGC领域的关注[3]。
也有调查发现，89%的美国大学生已经在用ChatGPT写作业。这就意味着，ChatGPT已经可以从事初级的乃至更高水平的学术研究[4]。当然，全球各行各业对ChatGPT仍然处于谨慎观望的态度，高等教育中已有学校将「禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具提交作业」，这不乏世界著名大学。两周前，巴黎政治大学（Sciences Po）宣布，该校已向所有学生和教师发送电子邮件，要求禁止使用ChatGPT等一切基于AI的工具，旨在防止学术欺诈和剽窃[5]。
ChatGPT是一个由OpenAI训练的大型语言模型。在其2020版的初代GPT-3中，已经使用了3000亿单词的预料上预训练拥有1750亿参数的模型[6]，并使其拥有语言生成、上下文学习和世界知识存储。
简要来说，ChatGPT是一个人工智能对话机器人。
2.ChatGPT的名字从何而来？
以下这段引用文字，是ChatGPT对这个问题的回答。
ChatGPT（Conversational Generative Pre-trained Transformer）的名字来源于OpenAI的语言模型，叫做Generative Pre-trained Transformer（GPT）。GPT是一种基于自然语言处理和机器学习的模型，可以自动生成高质量的文本。ChatGPT是GPT的一种应用，其目的是为了在聊天机器人中使用GPT，以便实现更多复杂的对话。ChatGPT是一个人工智能对话机器人。如果将其名字分开来看，能够得到Chat和GPT两部分。
Chat代表它可以进行聊天和对话，明确展现了其功能和交互方式；GPT展现了它生成内容的方式，使用Generative Pre-trained Transformer[7] 的方法生成内容。
目前在自动文本生成方面，还有 BERT/BART/T5 等模型，但GPT和他们之间的区别可以用跨越式来形容。在这里不做过多的解读，有兴趣的小伙伴可以自行查阅相关资料。
3.ChatGPT可以干什么？
以下这段引用文字，是ChatGPT对这个问题的回答。
ChatGPT是一种大型语言模型，由OpenAI训练而成，它可以用来生成自然语言文本，回答自然语言问题，理解语义，情感分析，对话管理，语种句子，情绪分析等等。它可以用来编写大量聊天对话，帮助构建企业机器人、预测用户语句并广泛应用于各种聊天机器人和自然语言处理应用。我个人认为上述的回复是较为严谨的。
目前看到很多演示ChatGPT功能的视频、博文或者相关介绍，展现了ChatGPT协助写宣传文案、协助生成代码、协助修改代码错误、协助提供咨询意见、协助生成图片等功能。但总的来看，上述这些功能都属于AIGC（AI Generated Content，即利用人工智能生成内容）的范畴。
教育技术领域的相关学者，如华南师范大学焦建利教授，已经为一线教师应用ChatGPT提供了指南，详细可以阅读《中小学教师 ChatGPT的30种用法》。
4.ChatGPT用到了哪些人工智能技术？
以下这段引用文字，是ChatGPT对这个问题的回答。
它的技术架构包括深度学习、自然语言处理等方法。关于以上两个技术的具体内容，在这里不做赘述，提供一些可以参考阅读的文献。
深度学习：深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法，深层神经网络是目前的主要形式，其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织[8]。
自然语言处理：自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法[9]。
5.ChatGPT的局限性是什么？
以下这段引用文字，是ChatGPT对这个问题的回答。
ChatGPT的局限性包括：1、它无法把一段文本转换为一种可以供机器执行的指令；2、它不能处理抽象、多层次的问题；3、它不能处理非语言相关的问题；4、它不能处理复杂的知识推理和问题解决。尤其对于需要严格推理的问题仍无法处理。
6.为什么各大搜索引擎都在布局ChatGPT融合或上线同类产品？
除了将ChatGPT引入Bing必应搜索外，微软还计划将ChatGPT融入更多的应用之中。据外媒此前报道，微软可能会将OpenAI的ChatGPT整合到Word、PowerPoint、Outlook和其他应用程序中，以便客户可以使用简单的提示自动生成文本，此举可能会改变超过10亿人编写文档、演示文稿和电子邮件的方式[10]。
谷歌内部启动了「Red Code（红色警报）」，围绕 ChatGPT，全面调整了明年在 AI 领域的工作[11]。
百度也宣布，将在3月上线一款AI工具“文心一言”[12]，英文名ERNIE Bot，这项信息被视为“中国版ChatGPT”即将产生。
苹果等其他科技公司也注意到ChatGPT所带来的可能影响，并进行了或正在进行相关评估。与ChatGPT的能力相比，Siri就显得稍有逊色。
综合上述信息，我们可以发现一点，曾认为不可被替代的「搜索引擎」，目前都面临着ChatGPT带来的挑战。近期的新闻报告大部分都表达出ChatGPT势必取代搜索引擎的观点。
分析来看，人们使用搜索引擎的目的在于寻找信息，寻找有效用的信息，寻找对自己有效用的信息。相比多大几十页的链接列表而言，人们更喜欢输入一个关键词或问题后，直接获得具有针对性的答案。
而ChatGPT通过人机对话的形式，将人们所需要的答案直接给出，并能够“引经据典”，并将这样的能力展现给每个个体。就如同当年伯纳斯李创造的HTTP协议，让互联网属于全体人类一样，ChatGPT将背后的能力传递给每个个体，这将极大地改变人们在数字时代中的认知过程，倒逼“只罗列”的搜索引擎变革。
7.我们需要对ChatGPT的出现表示担忧、害怕和恐惧吗？
正因为ChatGPT和近年来其他进入大众视野的人工智能应用，有着较大的提升，或者说是跨越式的发展，部分学者对ChatGPT的出现表示担忧，甚至害怕和恐惧。
很多短视频博主，都将ChatGPT作为一个新的内容生产点，做出了自身对ChatGPT的认知和评判。加之推荐算法的应用和信息茧房效应的放大，ChatGPT在一定程度上有被妖魔化的趋向。
总的来说，技术的进步是一个必然的方向。通过技术的进步，倒逼社会现有的行业进行转型，不是现在才有的事情，这是一直以来的规律。但对于数字化转型的当下而言，利用技术的投入来帮助一个企业，一个行业找到新的增长趋势，新的实践赛道甚至新的商业空间，要比打磨出一个商业模式成本更低，成效更显著。
降本增效与高质量发展的诉求，会使得技术接纳生命周期曲线中的狂热者、天使用户和早期大众，更快地适应社会数字化转型的方向，并找到立足点和查分点。
所谓担忧、害怕和恐惧等负面的情绪，大多和情绪主体对引起其情绪反应客体的不了解、不信任等有关。我们需要了解ChatGPT能干什么与不能干什么，知道其提出的建议仅供参考，帮助自我解放束缚创新的各项枷锁，加快创新的效率，以人机协作的思维方式，面对未来的世界。
8.作为一个___，我们有必要去了解ChatGPT及同类工具吗？
ChatGPT已经回复了这个问题。
很巧，我和ChatGPT的看法一致——这是肯定的。
当新技术开辟出新领域、新空间和新赛道后，原有的工作形态、生活方式等会消失、改变，新的工作形态会产生和迭代，个体的智力、算力和记忆力是有限的，利用ChatGPT及同类工具实现人机协同，形成人在回路，可以应对世间的各种变化。
人机协同是今后一段时间内，社会各行各业发展的形态之一。这会形成一个新的浪潮，让人回归人，回归人的生命、生活、角色和使命，推动社会进步和人类文明。
9.人工智能技术的未来是什么？
以下这段引用文字，是ChatGPT对这个问题的回答。
人工智能技术的未来将会应用于更多的领域，比如自然语言处理、计算机视觉、模式识别、智能交互、智能感知、智能分析等领域，为人们的学习和生活提供全新的体验和方式。从学术上看，对于目前的人工智能来说，大多为弱人工智能，即不具有真正智能、自主意识的机器智能，表现的形式大多为图像、语音、文本等模式识别。
人工智能的三大基石为算法、数据和算力。目前常用深度神经网络模型作为人工智能算法的常用模型。但这种算法模型参数和所需的数据量越来越大，所消耗的算力和其他资源也会越来越多，这与绿色低碳的发展方向背道而驰。所以，目前对人工智能算法的研究正在从单一的深度神经网络转向非深度神经网络。
现有研究也在探索知识数据双驱动的人工智能。纵观人工智能的发展历程，以知识驱动和数据驱动为特征划分的两代人工智能已广泛深入应用，并在逐步走向知识数据双驱动的第三代人工智能。知识驱动的人工智能具有很好的解释性，但完全依赖专家知识；数据驱动的人工智能只需通过大数据训练即可达到甚至超过人类的感知或识别水平，具有通用性强、端到端的特征，但始终是个“黑箱”，依赖高质量、带有标记的数据和强大的算力，鲁棒性差、不可解释、不太可靠是其瓶颈问题。
所以，目前正在探索第三代人工智能[13]，即将知识驱动和数据驱动结合起来，充分发挥知识、数据、算法和算力四要素作用，建立可解释的鲁棒AI理论。
人工智能的未来发展趋势包括：绿色低碳更灵巧的人工智能、知识数据双驱动的人工智能、人机物融合的混合人工智能、可信可靠可解释的人工智能、非深度神经网络的人工智能和开放环境自适应的人工智能[14]。
10.推荐几篇个人认为教育技术专业学生值得阅读的论文
仅供参考。
钟义信. 信息转换原理:信息、知识、智能的一体化理论[J]. 科学通报,2013,58(14):1300-1306.钟义信. “信息-知识-智能”生态意义下的知识内涵与度量[J]. 计算机科学与探索,2007,(02):129-137.钟义信. 论“信息-知识-智能转换规律”[J]. 北京邮电大学学报,2007,(01):1-8.钟义信. 关于“信息-知识-智能转换规律”的研究[J]. 电子学报,2004,(04):601-605.钟义信. 知识论:核心问题——信息-知识-智能的统一理论[J]. 电子学报,2001,(04):526-530.钟义信. “知识论”基础研究[J]. 电子学报,2001,(01):96-102.钟义信. 知识论框架 通向信息-知识-智能统一的理论[J]. 中国工程科学,2000,(09):50-64.Wu, C., Liang, J., Ji, L., Yang, F., Fang, Y., Jiang, D., & Duan, N. (2022, October). Nüwa: Visual synthesis pre-training for neural visual world creation. In Computer Vision–ECCV 2022: 17th European Conference, Tel Aviv, Israel, October 23–27, 2022, Proceedings, Part XVI (pp. 720-736). Cham: Springer Nature Switzerland.余胜泉,王琦. “AI+教师”的协作路径发展分析[J]. 电化教育研究,2019,40(04):14-22+29.周飞燕,金林鹏,董军. 卷积神经网络研究综述[J]. 计算机学报,2017,40(06):1229-1251.余凯,贾磊,陈雨强,徐伟. 深度学习的昨天、今天和明天[J]. 计算机研究与发展,2013,50(09):1799-1804.
