前言
近一段时间在学Prompt，刚好学到了ChatGPT的一些发展史，因此沉淀一些相关的概念内容。
以下开始本文的讲解~👨🚀
一、AI简述
人工智能发展史上的三次浪潮：
人工智能、机器学习和深度学习的关系：
- 人工智能是指利用计算机模拟人类智能的理论、方法、技术和应用系统的总称。
- 机器学习是一种人工智能技术，通过对数据进行训练和学习，让计算机能够数据中学习并自动改善算法的性能，以达到特定的目标。
- 深度学习机器学习的一个分支，利用深度神经网络模型来学习和识别复杂模式及其关系，以实现更高层次的抽象和推理。
- 三者的关系：人工智能包含机器学习，机器学习包含深度学习。
计算机视觉、自然语言处理、自动语音识别与人工智能的关系：
- 人工智能与人类认知世界的维度一致，即主要通过图像、文本和声音这三个维度进行感知和交互。
- 图像、文本和声音，分别对应计算机视觉CV、自然语言处理NLP、自然语音识别ASR这三个重点领域。
- 计算机视觉 指的是能够模拟和实现人类视觉的感知和理解能力的计算机技术，包括图像处理、图像识别、目标检测、视频分析等分支，可应用于人脸识别、自动驾驶、智能安防等场景。
Midjourney是AI在计算机视觉领领域的应用之一。 - 自然语言处理是指处理 、理解和生成人类语言的计算机技术，包括文本分类、文本生成、机器翻译等分支，可应用于聊天机器人、智能客服、自动摘要等场景。比如，我们把知识就是力量这句话翻译成Knowledge is power，这个过程就是机器翻译的过程。
- 自动语音识别是指将人类语音转换成可识别的文本的计算机技术。自动语音识别经常与自然语言处理相结合，应用于语音助手、智能客服、智能家居等领域。比如，Siri、小度机器人和小爱机器人等都是自动语音识别与自然语言处理结合的对话机器人。
二、AIGC简述
1、产消合一
产消合一：产品的消费者本身也是产品的生产者。
"产消合一"的趋势不仅出现在产品生产领域中，而且在内容创作领域同样如此。AI作为新兴生产力，能够自动生成、高效提供编辑成本更低的内容，更符合人们对个性化、定制化的需求，从而创造出独特价值的独立视角。
AI的应用逐渐从单纯的"降本增效"转向了更为复杂、高级的"创造价值"。
2、生成方式解读
内容领域生产的几种方式👇🏻：
AIGC目前主要包括几种生成方式👇🏻：
- 文本生成图像
- 图像生成文本
- 文本生成音频
- 文本生成视频
- 文本生成代码
- 文本生成三维模型
红杉资本公布的AI应用生态图👇🏻：
3、AI、AIGC、ChatGPT之间的关系
AI、AIGC、ChatGPT的整体关系：
三、ChatGPT简述
用户与对话机器人之间的交互感知是否智能，主要来源于两部分的评估：听得懂、答得好。
对于传统的Siri、小度、小爱等，主要做到了**「答得好」。但它们并不理解用户说的话，尤其是在多轮多花和复杂对话中。而ChatGPT的惊艳表现主要来自「听得懂」**。
AI三要素 ------ 数据、算法和算力，这三个是AI飞速发展的基石。
四、GPT简述
GPT是一个底层的Transformer结构的模型，ChatGPT是一个基于GPT模型的AI应用。
1、GPT系列模型
GPT系列模型经历了1代、2代、3代、3.5代，到现在是GPT-4。下面列出每一代模型的特点：
2、团宠模型的优缺点
（1）GPT3.5的优点
经过了多代的发展与迭代，基于GPT3.5的ChatGPT终于迎来了爆火，开启了AI新纪元。相较于 GPT-3，ChatGPT具有以下几个主要优点：
- 更强大的模型 ：
ChatGPT采用了更大的模型和更多的训练数据，这意味着它可以更好的理解输入，生成更准确和更高质量的回答。 - 更精细的调优 ：
ChatGPT进行了更多的针对性调优，使其更适合解决各种实际应用场景中的问题，从而更有效地满足用户需求，提供更优秀的用户体验。 - 更好的上下文理解 ：
ChatGPT对上下文的理解能力得到了显著的提高，可以更准确的跟踪对话的进展并做出合适的回应。 - 持续更新和改进 ：作为一款持续更新和改进的产品，
ChatGPT在不断地学习，适应新的知识和场景，以便更好地满足用户的需求。 - 广泛的应用场景 ：
ChatGPT可以应用于各种场景，如客户服务、教育、创意写作、知识问答等等，能够为不同领域的用户提供有价值的帮助。 - 开发者友好 ：
ChatGPT提供了API和工具，使得开发者可以轻松的将其集成到各种应用当中，从而创造出更多有趣实用的产品和服务。
（2）GPT4的优点
GPT-4在GPT-3.5的基础上有了进一步的提升，在很多任务上的性能都优于GPT-3.5，包括处理复杂问题、生成自然文本和理解语境等方面。对比GPT3.5，GPT4的主要提升如下：
- 模型规模 ：规模更大，拥有比
GPT-3.5更多的参数，从而具备更强大的处理能力。 - 训练数据：使用了更丰富的训练数据，使其具备更广泛的知识。
- 零样本学习：在零样本学习方面的性能更优，因为它能够更好的泛化到新任务。零样本学习指让模型只根据任务描述完成任务，使用者不给模型提供任何事例。
- 容错性：更擅长纠正输入中的错误，使生成的文本更自然、更流畅。
- 其他方面：多模态任务、生成控制、强化学习、安全性、可靠性和对话能力等方面也有所改进。
（3）GPT3.5和GPT4的缺点
无论是基于GPT3.5还是GPT4，ChatGPT仍然有三大类不足：
- 回答的内容有真有假
- 不是实时的内容
- 复杂任务处理能力有待提升
五、用上ChatGPT
- ChatGPT官网 → https://chat.openai.com/
- New Bing → 基于GPT4系列模型
- Poe → IOS聊天应用
六、结语
在上面的文章中，我们了解了关于人工智能的前世今生，同时也了解了关于ChatGPT在发展过程中的一些关键节点。以上就是本文的全部内容，我们下期见~🍻
彩蛋One More Things
参考资料：