人工智能( )，是一個以計算機科學（ ）為基礎，由計算機、心理學、哲學等多學科交叉融合的交叉學科、新興學科，研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學，企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等 。
能幫助我們寫爆款標題、視頻腳本、直播話術、寫小說、寫論文、寫報告甚至能寫代碼 ， 查找代碼的bug 。幾乎你問它的問題它都知道 ， 是一個記憶能力超強，可以持續對話，并能聯系上下文進行回復的智能AI，頂流網紅特斯拉的CEO馬斯克也忍不住發了多條的圖文夸贊它;比爾蓋茨盛贊：“AI將成為2023年最熱門的話題，那是合適的 。這(AI)與 PC 和互聯網一樣重要…這讓我能一窺未來，整個平臺的方法和創新速度都令我印象深刻 。”
一、是何方神圣?
是由Open AI公司在2022年11月推出的一個智能聊天機器人程序，是一款人工智能技術驅動的自然語言處理工具 。GPT全名為“ Pre- ”，即“生成型預訓練變換模型”，這種模型是Open AI公司的技術底座 。簡言之，這是一種強化過的人工智能深度學習模型 ， 可大幅提高AI的思考力，并在人機對話中提升準確性和可控性 。
二、和傳統智能語音機器人等AI應用有何區別?
微軟的小冰、蘋果的Siri乃至百度的小度都已經面世很多年，這一款新的智能聊天機器人又有什么不一樣?
雖然官方對的定義是一個用于對話的優化語言模型 ， 但并不像Siri、小冰那樣做了很多語態上的擬人處理，的輸出風格更像是一個公事公辦的辦公助手 ， 它邏輯清晰、在多輪交互中能進行連續推演、能輔助生產完整代碼，甚至能在輸入語料的訓練下生成新的代碼語言 。從現有的情況來看，它是真的能夠解放生產力、發展生產力，把以前需要一個組織、一個團隊完成的工作 ， 化身成但凡有創意就可以“一個人就是一支軍隊” 。
三、背后的核心技術
在一篇主題為《 is all your need》的科研論文中有詳細介紹，的計算邏輯來自于一個名為的算法 。作者在論文中提出了的核心算法結構：
據悉，是一種更高級的神經網絡深度學習算法，對數據量有很高要求，這也催生了從小數據如何快速產生大數據的算法，比如GAN對抗網絡等 。這也是AIGC領域的核心技術 。解決數據量不足問題 ， 除了更高效率抽象小數據的信息，也多了把小數據補足成大數據的方法，而且這些方法在快速成熟 。
除了以外，還有一種是技術發展非常重要的現象級算法Bert 。此外，的成功還源自于大量的數據訓練，不過目前還只是覆蓋到簡單對話互動或者翻譯，一旦出現大篇幅回答甚至論文級別的答案，那么還是十分缺乏樣本數據的 。
四、看似AI ， 實際上并不簡單
根據目前了解到的信息，出現后，被廣泛應用在了聊天機器人、編寫和調試計算機程序、文學相關領域的創作，以及教育、考試、回答測試問題等場景中 。
不難發現人工智能 高清，跟前兩年AI技術盛行的時候的一項技術AIGC（AI——人工智能自動生成內容）非常相似，AIGC是繼專業生產內容（PGC）、用戶生產內容（UGC）之后的新型內容創作方式，主要用在文字、圖像、視頻、音頻、游戲以及虛擬人物等 。而可以說是屬于 AIGC的一個典型應用 。
之前出現過的智能客服、智能助手，比如QQ聊天機器人小Q、微軟小冰等等，其實都是聊天機器人 。但與相比 ， 這些聊天機器人雖然存在一定的智能化成分 ， 但還談不上強大，用戶體驗下來也經常出現答非所問、言語混亂等問題 。
而的優勢在于，接受了大量數據訓練人工智能 高清，可以做到用人們能理解的方式解釋概念、傳遞事實，甚至產生“新想法” 。
不過，也存在著局限性，模型仍有優化空間 。因為模型的能力上限很大程度是由獎勵模型決定，該模型需要巨量的語料來擬合真實世界，這樣就給了標注員們巨大的工作量要求 。因此，當前的也可能會出現“創造不存在的知識”、“主觀猜測提問者意圖”等低級錯誤 。
【橫空出世，火爆全球的人工智能AI——chatGPT到底是什么？】本文到此結束 ， 希望對大家有所幫助 。

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