ChatGPT:人工智能技术在聊天机器人中的应用

释放双眼,带上耳机,听听看~!
本文介绍了ChatGPT在人工智能技术中的应用,以及AIGC在不同领域的影响。同时讨论了人工智能在日常生活中的应用场景,以及其对未来职业发展的影响。

谈到ChatGPT,可能大家现在都不陌生,这是近两年来讨论最热门的话题。

ChatGPT全称叫做Chat Generative Pre-trained Transformer,中文名称叫做「聊天生成式预训练模型」,它是一种可以以对话的方式进行交互的AI模型。

简单来说,我们可以狭义地理解ChatGPT是一个基于人工智能的聊天机器人,它能够模拟人类大脑的深度神经网络的思维方式,来与用户进行对话。比如你问它一个问题,它会告诉你答案,并且会给出你思考的过程。如图1-1所示:

ChatGPT:人工智能技术在聊天机器人中的应用

图1-1 聊天机器人

在了解ChatGPT及其原理之前,我们先来了解下一个基础的概念:人工智能。

1.1 什么是人工智能?

早在1943年人们就开始研究神经网络,到了1956年,出现了最早的“人工智能”的概念。那么什么是人工智能?我们来举几个日常生活中遇到的案例。

现在步入普通家庭生活的新能源汽车,像特斯拉,像国内的比亚迪、小鹏、蔚莱。我们如果驾驶过这一类型的新能源汽车,我们可能体验过它的自动驾驶或者辅助驾驶,它是多种人工智能技术组合的技术,比如计算机视觉、动态感知,可以快速识别障碍和在复杂的路段进行高精度智能控制。如图1-2所示:

ChatGPT:人工智能技术在聊天机器人中的应用

图1-2 自动驾驶示例图

在硬件的支撑,以及人工智能技术的加持下,慢慢地开车会变得更加的简单和更加安全。

再者我们每天都会接触到的手机短视频,很多人打开抖音或者小红书就会停不下来,刷一晚上哪怕是困了都不愿意睡去,其实在这背后也有人工智能的影子。如图1-3所示:

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图1-3 抖音海外版示例图

在移动媒体上,我们每个用户看到的资讯或者视频都是个性化的内容,也就是专门为你所定制的,背后运作的内容推荐算法也是基于人工智能的技术。它会收集个人的数据,比如你的阅读时长、阅读的内容的标签等等,来判断你的个人喜好,然后帮助这些媒体推送个性化的内容分发给你浏览的列表中。

最后还有我们习以为常的人脸识别,无论是手机上的人脸识别解锁,或者是在银行办理业务时的拍照,也都是通过人工智能相关的技术。如图1-4所示:

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图1-4 FaceID识别示例图

通过不断识别人脸的特征,构建你面部的三维模型,在每一次识别后不断更新面部的特征点,来做到快速识别的功能。像使用iPhone的用户,使用的FaceID技术甚至可以做到你带着口袋也可以进行人脸识别。

因此,在我们日常生活中,人工智能或者人工智能技术无处不在,它影响并且占据了我们生活的绝大部分场景,给予人们更加便利快捷的生活方式。

1.2 什么是AIGC?

在了解了人工智能的概念之后,我们来聊聊AIGC。

在以往的生活中,我们学习或者创作一项内容可能需要花费大量的时间,而且很多技能的学习可能还需要天赋的因素存在。

比如我们需要创作一张画作,我们需要了解和掌握画面构图、色彩使用、情景搭配等等。我们需要书写一篇文章,需要考虑文章结构、段落衔接、语句流畅,甚至用词等等。如图1-5所示:

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图1-5 写作示意图

2022年,AIGC(生成式人工智能)受到了全世界的广泛关注, AIGC正在开始改变着每个职业的未来。

以ChatGPT为例,我们可能只需要简单地描述想要的内容,通过几句话,AI就可以帮助我们快速生成内容、绘图、音乐、视频等等。

比如我们只需要在屏幕中输入几个问题的关键字,GPT就可以马上生成理想中的结果。如图1-6所示:

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图1-6 ChatGPT演示示例

生成式AI,也就是AIGC,是一种生成内容的人工智能。与其他人工智能相比,AIGC更加关注于对已有数据的整理、分类和识别。

我们思考一下,我们是如何知道身边的每一个事物,或者每一种动物叫什么的?在还是在孩童时期的时候,走在路上,我们对所有的事物都保持着好奇,特别是牙牙学语的时候,我们会指着路上看到的事物,说出这个东西的名字。比如这是猫猫,这是只小狗,这是斑马线等等。如图1-7所示:

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图1-7 猫咪识别图

而随着我们输入内容越来越多,我们还可以从动物中分辨出品种,比如这是只布偶猫,这是只加菲猫,而且我们还可以增加一些形容词帮助我们增强记忆,比如白色的、好大啊。

正如人类是如此学习新事物的,AIGC通过成百上千,甚至上亿的数据进行输入学习,我们将数以亿计的数据喂给AI,然后教会AI怎么回答问题。

AIGC的底层是科学家们研究的生成性人工智能模型,类似于人类的大脑,用于解决某一类具体的问题。我们可以理解为一种数学公式,输入问题,得到结果。当我们将无数个数学公式进行整合,然后为这些数学公式输入不同的数据的时候,智能模型就可以输出不同的结果。

1.3 什么是ChatGPT

ChatGPT,是美国OpenAI公司开发的一种基于神经网络的预训练模型,它预先内置了1750亿的参数,我们可以理解为1750亿个数学公式,并且通过数以亿计的数据进行预先训练。

从1.0版本开始,ChatGPT还只会通过大量数据进行学习,进行上下文补齐。我们举一个例子,如图1-8所示:

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图1-8 ChatGPT1.0问答

ChatGPT会从已经训练好的数据中查找答案,比如找到的数据中,回到“绩效管理”比较多,那么ChatGPT会给出回答“绩效管理”。这类似于稍微智能一点的搜索引擎,这是ChatGPT1.0做的事情,基于上文和下文出现的概率来给出答案。

到了2.0版本,ChatGPT已经可以熟练掌握填空题、判断题、问答题、或者帮助你查找错别字这种基于上下文处理的工作事项。

而2.0版本则增加了“多任务”的概念,这意味着ChatGPT可以同时做多个任务,当我们抛给GPT一个问题,它可以从多个方面回答这个问题,达到举一反三的效果。如图1-9所示:

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图1-9 多任务处理

1.0版本和2.0版本看似已经非常强大了,但却存在一个很大的问题,即数据标识的问题。我们前面说过,ChatGPT是预训练模型,就像一个小孩子,它的学习过程需要大人引导输入数据,比如告诉它这是猫,那不是猫,ChatGPT才能在学习大量数据后,判断出这是不是猫。

由此暴露出的问题是,我们要给ChatGPT输入的每一项内容都做好标识,这在自然语言学习的领域称之为“监督学习”。监督学习海量的数据,那么就需要海量的人工去把数据做好标识,才能给到ChatGPT进行学习,这种方式的工作量和成本无疑是很可怕的。如图1-10所示:

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图1-10 数据标注

到了ChatGPT3.0版本,科学家们提出了一个“小样本学习”的概念,即先给GPT少量的已经标识好的数据进行学习,后面使用大量没有标识的数据进行测试。这在自然语言学习的领域称之为“无监督学习”。和我们小时候学习的概念类似,老师先教概念,再举一些例子,后面由学生自主学习。

到了3.5的版本,ChatGPT在“监督学习”的基础上增加了“强化学习”的概念,即回答出的问题让用户进行打分,通过大量用户的使用和打分,将评分结果返过去再确认结果的准确性。

随着这一创新性的技术升级,自从2022年11月30日OpenAI开放ChatGPT以来,在短短的1周内就获得了全球100W的用户,而目前更是超过10亿的用户和月活1亿的用户,一跃成为了全球最热门的公司。如图1-11所示:

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图1-11 OpenAI官网

1.4 不断演变的职场趋势

当今社会已然经历了几次重大的社会变革,首先是03年,以桌面PC和Web网站为主的桌面互联网开启了新的网络纪元。随后是08年的移动互联网技术的迭代,进一步将我们的身体从固定的办公环境中释放出发,职场办公也不再收到地点、距离的限制。

而现在,随着AIGC或者ChatGPT席卷而来的AI浪潮,我们的思维也将不再设限,不再止步于原本重复麻木的工作,GPT可以帮助我们写报告、写邮件、读论文……

我们已经可以在各大招聘网站看到AI工程师、提示词工程师的新生岗位,也可以看到越来越多的岗位要求中,希望应聘者在工作中使用过AI相关地应用。如图1-12所示:

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图1-12 AIGC招聘

那么未来的职场或者就业市场会因此而改变吗?是的。每一项新技术的产生和应用,势必会改变现有的环境和原本的工作模式,当你的工作的事项不再需要进行深入的思考时,这项工作也就失去了它的价值,也就注定被时代淘汰。

而AI,仅仅是这个时代中出现的工具罢了。

因此,在时代浪潮来临的时候,我们需要做好准备迎接新事物的到来。如图1-13所示:

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图1-13 GPT颠覆办公

我们要知道,旧的工作模式的消亡,随即带来的是新工作的产生。AI或者说ChatGPT仅仅是一项工具罢了,就像是Office办公软件,它可以帮助我们高效处理一些业务逻辑和重复计算的工作,帮助我们提高效率和创作价值。

只不过,GPT它比Office更加容易使用,也更加好用。

在2023年3月,Office母公司微软正式宣布将最新版本的GPT4接入到Office全家桶中,往后无论是word、ppt、Excel,借助于GPT4强大能力,真正做到解放我们的思维,做到”动动嘴”就可以完成工作。如图1-14所示:

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图1-14 微软Office接入GPT4

在未来,我们的办公模式将会发生翻天覆地的变化。而在那变化来临之前,确定不来先了解下ChatGPT这一未来的办公方式么?

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