一、源起
1950年，计算机科学之父艾伦·麦席森·图灵发表了一篇论文《COMPUTING MACHINERY AND INTELLILGENCE》(《计算机器与智能》)提到了一个词**The Imitation Game(模仿游戏)**。
原始游戏是这样的：玩家A是男性，玩家B是女性，玩家C（扮演审讯者的角色）可以是任何性别。在模仿游戏中，玩家C看不到玩家A或玩家B（并且只知道他们是X和Y），只能通过书面笔记或任何其他不会透露其性别细节的形式与他们交流。通过向玩家A和玩家B提问，玩家C试图确定两者中哪一个是男人，哪个是女人。玩家A的角色是诱骗审讯者做出错误的决定，而玩家B则试图协助审讯者做出正确的决定。
图灵提出游戏变体：有三个参与者：一台计算机，一个人类和一个（人类）法官，三个参与者在孤立房间中。人类法官可以通过在终端中输入来与人和计算机交谈。计算机和人类都试图说服法官他们是人类。如果裁判不能始终如一地分辨出哪个是哪个，那么计算机就赢得了比赛。
即一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答，如果在相当长时间内，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么，就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是智能的。
这篇论文提出了著名的图灵测试，奠定了后来人工智能的理论基础。
二、语言学习发展
2.1 匹配模式
1966年Joseph Weizenbaum（维森鲍姆）开发了一个名为ELIZA的机器人，实现了计算机与人通过文本沟通交流。用户与ELIZA的沟通，看似两个人在对话，但实际上它只不过是颠倒一下谈话人的语序，它会在对方的言语中进行关键词扫描，为其中的某些“关键词” 匹配上合适的“对应词” ， 然后再返回给谈话人。例如，用户输入:“我的头很疼。”它会反问:“你为什么会头疼呢?”它还能用“这个问题很有趣吗”、“说点儿其他的吧”等方式达到展开话题的效果。
受到ELIZA聊天机器人的启发，Richard S. Wallace（理查德·华勒斯）在1995年开发了ALICE系统，ALICE相比ELIZA更强大，但是他的本质依然是通过启发式的Pattern Matching（模式匹配）规则来实现与人类的对话程序。就像现在那些客服机器人一样，通过匹配关键词做出相应的回答。但是这样的匹配规则再多再复杂，也不可能穷举出所有答案，所以基本上不可能通过Pattern Matching变成真正的“智能”。
2.2 机器学习
于是在语言学习里面提出了一个新的学习方式–Machine Learning（机器学习）。
机器学习顾名思义，就是让机器去学习，人不再给出相应的匹配规则，而是给出相应的例子，由机器主动发现其中规律。
2001年出现了SmartChild机器人就是基于机器学习开发的，基于先进的计算模型，他得聊天更加自然，和谁都可以聊几句（但多聊几句你就可能发现它是一个机器），直到2007年被微软收购。
2.3 人工神经网络
2010年机器学习出现了一个新发领域–人工神经网络。
人的大脑有超过100亿个神经元，这些神经元通过网状链接，组合起来就可以判断和传递相当复杂的信息，人工神经网络就是模仿人脑。
这个神经网络的想法可以追溯到1943年，但是需要两样东西：海量数据+强大算力。而这些在之前都是不具备的，只能纸上谈兵。
到了2010年代，互联网的时代，数据飞速暴涨，算力也在指数级持续提升，神经网络逐渐应用起来，出现了人脸识别、声音识别、AlphaGo、自动驾驶等等应用，神经网络在这些领域迅速发展，但是在文字领域因为使用Recurrent Neural Networ（简称RNN，循环神经网络），需要对文本中的词一个一个处理，进行大量文本学习时效率很低，直到2017年Google发表了一篇论文，提出了一个新的学习框架–Transformer。
2.4 Transformer
Transformer可以让机器同时学习大量的文字，之前要一个一个学，现在可以同时学，即由串行变成并行。大大的提高了学习效率。现在很多自然语言学习模型都是在这个transformer的基础上构建的。
chatGPT的全称是chat Generative Pre-trained Transformer（生成型预训练变换模型），其中GPT的T就是Transformer。Google的BERT也是Transformer(BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，预训练的语言表征模型)。
三、OpenAI
3.1 OpenAI发展历程
- 2015年由马斯克、美国创业孵化器Y Combinator总裁阿尔特曼、全球在线支付平台PayPal联合创始人彼得·蒂尔等硅谷科技大亨创立。
- 2016年6月21日，OpenAI宣布了其主要目标，包括制造“通用”机器人和使用自然语言的聊天机器人。OpenAI研发主管伊利娅·苏特斯科娃(Ilya Sutskever)、OpenAI CTO格雷格·布劳克曼（Greg Brockman）硅谷知名创业加速器Y Combinator总裁萨姆·阿尔特曼（Sam Altman）以及连续创业家埃隆·马斯克等人联合发表博文称：“我们正致力于利用物理机器人（现有而非OpenAI开发）完成基本家务。
- 2019年7月22日，微软投资OpenAI 10亿美元，双方将携手合作替Azure云端平台服务开发人工智能技术。
- 2020年6月11日，OpenAI宣布了GPT-3语言模型，微软于2020年9月22日取得独家授权。
- 2022年6月，量子计算专家、ACM计算奖得主Scott Aaronson宣布，将加盟公司。
- 2023年1月30日，微软宣布已与OpenAI扩大合作伙伴关系，声明称，作为两家公司合作伙伴关系的第三阶段，微软将向OpenAI进行一项为期多年、价值数十亿美元的投资，以加速其在人工智能(AI)领域的技术突破。
- 2023年2月2日，OpenAI宣布推出ChatGPT Plus订阅服务，可以让用户在高峰期优先使用人工智能聊天机器人 ChatGPT。
- 2023年2月7日，微软发布NewBing，基于ChatGPT3.5模型。
- 2023年2月8日，谷歌内部发布红色预警，应对微软的竞争压力，发布Bard服务，基于对话机器人LaMDA开发。谷歌股价大跌，蒸发1000亿美元。
- 2023年2月16日消息， OpenAI 豪掷千金，将超优质域名 AI.com 链接跳转到了 ChatGPT。
3.2 OpenAI研究原则
OpenAI的使命是确保通用人工智能 (Artificial General Intelligence, AGI)，即一种高度自主且在大多数具有经济价值的工作上超越人类的系统，将为全人类带来福祉。我们不仅希望直接建造出安全的、符合共同利益的通用人工智能，而且愿意帮助其它研究机构共同建造出这样的通用人工智能以达成我们的使命。为了达到这个目标，我们制订了如下原则：
广泛造福社会
我们承诺在通用人工智能的开发过程中，将利用所有可获得的影响力，确保它可以造福全人类。我们将避免把人工智能或通用人工智能的技术置于损害人类或过度集中权力的事业中。
我们的首要任务是对人类文明负责。我们预计需要调用大量资源来完成这一使命。同时，我们会积极行动以减少雇员和利益相关者间的利益冲突，确保大多数人可以受益。
关注长远安全问题
OpenAI致力于进行能够确保通用人工智能安全的研究。我们力求在整个人工智能研究领域内推动这类研究项目的广泛应用。
我们担心通用人工智能在发展后期将演变成一场激烈的竞赛，导致缺乏充足的时间进行安全防范。因此，如果一个与人类价值观相符、注重安全的项目领先于我们将近达成通用人工智能，我们承诺将停止竞赛，幷转而协助这个项目。我们会针对个别情况设计具体的合作方案。不过，一个典型的触发条件可能会是「这个项目在未来两年内能够成功研发通用人工智能的概率超过一半」。
引领技术研究
为了能有效地促进通用人工智能对社会的正面影响，OpenAI必须站在人工智能技术研究的前沿。我们认为仅做政策和安全性的倡导是过于单薄的。
我们相信人工智能在达成通用人工智能之前便会产生广泛的社会影响。OpenAI希望在符合我们的使命和专长的领域中努力保持领先地位。
保持合作意愿
我们会和其它研究机构以及政策制定机构积极合作。我们希望可以建立一个国际化的社区，共同应对通用人工智能的全球性挑战。
我们致力于研发公共物品，以帮助社会走向与通用人工智能共处的时代。目前这包括公开发表大多数的人工智能研究成果。OpenAI预料未来对安全和安保的考虑将会使我们减少发表传统的研究成果，而更注重分享安全、政策和标准化相关的研究。
3.3 OpenAI的特色产品
ChatGPT
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与ChatGPT聊天，成为大家讨论的火爆话题。
DALL·E 2
DALL·E 2是一个新的人工智能系统，可以根据自然语言的描述创建逼真的图像和艺术。
Whisper
Whisper是一个自动语音识别系统（ASR），对从网络收集的68万小时的多语言和多任务监督数据进行训练。使用这样一个庞大而多样的数据集可以提高对口音、背景噪声和技术语言的健壮性。
四、ChatGPT
4.1 ChatGPT发展历程
- 2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，迅速在社交媒体上走红，短短5天，注册用户数就超过100万。
- 2023年1月4日，微软公司正计划推出新版必应搜索引擎，使用聊天机器人ChatGPT背后的人工智能(AI)技术。
- 2023年1月28日，人工智能聊天机器人ChatGPT已经被亚马逊用于许多不同的工作职能中，包括回答面试问题、编写软件代码和创建培训文档等。一名员工在Slack上表示，亚马逊Amazon Web Services（AWS）云部门已经成立了一个小型工作组，以更好地了解人工智能对其业务的影响。通过测试，该团队发现ChatGPT在回答AWS客户支持问题方面“做得非常好”。
- 据英国《每日邮报》报道，2023年1月30日，哥伦比亚加勒比市的法官加西亚成为全球第一位在法律裁决工作中利用ChatGPT的法官。在审理一宗自闭症儿童家庭诉保险公司的案件中，加西亚请ChatGPT列出了全国早前同类案件的判例，并引述了相关法律条条文。最终，结合自己的观点和ChatGPT的回答，法官加西亚做出了判决。
- 2023年2月2日，美国人工智能（AI）公司OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划——ChatGPT Plus。ChatGPT Plus将以每月20美元的价格提供，订阅者可获得比免费版本更稳定、更快的服务，及尝试新功能和优化的优先权。
- 2023年2月2日，微软官方公告表示，旗下所有产品将全线整合ChatGPT，除此前宣布的搜索引擎必应、Office外，微软还将在云计算平台Azure中整合ChatGPT，Azure的OpenAI服务将允许开发者访问AI模型。
- 2023年2月3日，IT 行业的领导者们担心，大名鼎鼎的人工智能聊天机器人 ChatGPT，已经被黑客们用于策划网络攻击时使用。 黑莓 (Black Berry) 的一份报告调查了英国 500 名 IT 行业决策者对 ChatGPT 这项革命性技术的看法，发现超过四分之三 (76%) 的人认为，外国已经在针对其他国家的网络战争中使用 ChatGPT。近一半 (48%) 的人认为，2023 年，将会出现有人恶意使用 ChatGPT 而造成“成功”的网络攻击。
- 2023年2月3日，ChatGPT的开发公司——美国人工智能公司OpenAI顺势推出了这一应用程序的付费订阅版本——ChatGPT Plus。ChatGPT Plus将以每月20美元的价格提供，订阅者可获得比免费版本更稳定、更快的服务，及尝试新功能和优化的优先权。
- 2023年2月4日消息，以色列总统艾萨克·赫尔佐格(Isaac Herzog)周三发表了部分由人工智能(AI)撰写的演讲，成为首位公开使用ChatGPT的世界领导人。
- 2023年2月7日，微软宣布推出由ChatGPT支持的最新版本人工智能搜索引擎Bing（必应）和Edge浏览器。微软CEO表示，“搜索引擎迎来了新时代”。
- 2023年2月8日凌晨，在华盛顿雷德蒙德举行的新闻发布会上，微软宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中，微软称之为“普罗米修斯模型”，并表示它比GPT 3.5更强大。
4.2 ChatGPT带来的变革
ChatGPT横空出世，发展速度迅疾，用户注册破亿所用时间打破了TikTok在美国的记录，带热了整个AIGC概念。
ChatGPT对于整个人工智能相关行业是一个极大的鼓舞，对于人工智能行业的科技公司和从业者来说，都有必要深入地思考未来在技术生态链中的定位，以及公司未来在研究方向和业务应用方向的定位与布局。
ChatGPT代表了未来AI的发展趋势。
与传统的语音交互、图像识别等AI应用类似，ChatGPT也是一种人机交互。人通过文字和机器对话，获得内容。但ChatGPT的突破之处在于，它可以基于大数据集自己生成内容，而不是简单的比对和匹配。这意味着AI掌握了一定的自学习能力，技术迭代的速度大幅提升。
在所谓的AI 1.0时代，人们使用语音交互时，获得的内容是技术人员提前预设的，AI只是在海量数据库中做快速比对，如果数据库中并没有对应内容，AI无法自己生成内容。因此，ChatGPT的诞生也被市场认为是AI 2.0时代到来的象征，未来会影响到各行各业。
新一代操作系统平台的雏形
多语言撰写充满想象力的诗歌，编写可运行的程序，快速生成论文摘要，自动制作数据表格，纠正文章中的语法和表达错误，把一周大事写成新闻综述……ChatGPT不仅能理解很多人类问题和指令，流畅展开多轮对话，也在越来越多领域显示出解决多种通用问题的能力。
ChatGPT还轻松通过一些对人类难度较高的专业级测试：它新近通过了谷歌编码L3级（入门级）工程师测试；分别以B和C+的成绩通过了美国宾夕法尼亚大学沃顿商学院MBA的期末考试和明尼苏达大学四门课程的研究生考试；通过了美国执业医师资格考试……业界形容它的诞生是人工智能时代的“iPhone时刻”，意味着人工智能迎来革命性转折点。
引发新一轮人工智能科技竞赛
ChatGPT的问世正在人工智能领域引发新一轮科技竞赛。北京时间2月8日凌晨，微软推出由ChatGPT支持的最新版本必应搜索引擎和Edge浏览器，宣布要“重塑搜索”。微软旗下Office、Azure云服务等所有产品都将全线整合ChatGPT。
北京时间2月7日凌晨，谷歌也发布了基于谷歌LaMDA大模型的下一代对话AI系统Bard。同一天，百度官宣正在研发的大模型类项目“文心一言”，计划在3月完成内测，随后对公众开放。阿里巴巴、京东等中国企业也表示正在或计划研发类似产品。
“出主意”式产业变革
如果说此前的信息和大数据技术，例如基于信息搜索的互联网系统，本质上是执行工具，也就是按决策人的指令提供所需信息，其所具有的人工智能主要体现为“听指令”高效行事，那么ChatGPT则转变为可以“出主意”的帮手。
一旦实现“听指令”向“出主意”的决定性飞跃，就可以向“担主角”的方向发展。凭借其强大的数据处理能力，在与人的信息交换中，ChatGPT所出的“主意”，例如咨询意见、设计方案、客户沟通、文稿创作等，可不断提高这些工作的质量。在任何特定领域，ChatGPT所提供的“主意”如果成为富有建设性的意见，且难有更高水平的方案替代，那么ChatGPT实际上就具备了一定的决策功能。“帮手”不仅可以出主意，而且能够拿“主见”。
这样，引入了ChatGPT的产业及职业行为就有可能发生实质性变化，发生职能转换。智能机器人的主动性将更强。其操控者则“坐享其成”，似乎可以进入美好的舒适境界，让生活变得更加便捷。
ChatGPT在技术上激发和导致人工智能体的主动化和主体化，各类产业和职业形态就有望朝着软件技术和硬件技术深度融合的方向发展。
可以预见，未来大多数产业的发展都将融入人工智能技术。以硬件设备为主体的产业，例如制造业、采掘业、基础设施等，将更多加入人工智能软件系统；以软件和人力为主的产业，比如各类服务业将更多加入人工智能设备来替代人工。这些产业新形态的出现，自然是不难预见的前景，人们的生活将因之而变。
4.3 ChatGPT应用
- 办公类：用GPT构建企业知识库，直接通过问答获取知识，比如Slite、Question Base；会议纪要、生成会议总结，比如Vowel AI；
- coding工具：Waylay用GPT-3达成用低代码的方式实现、控制物联网；
- 财务金融类：金融领域的问答机器人，比如Rupert.finance；智能化财务服务，AI预测现金流、识别电子账单等；股票交易、股票分析；
- 创意生产类：GPT提供产品创意、创业想法、营销灵感（Inspo、IdeasAI）；
- 法律类：用GPT-3专用于在法律内容的应用，能够解答问题；将拗口的法律文书转换成通俗易懂的语言，可以生成总结文字；将法律文本转化为易读的文本、摘要；为律师行业服务的搜索平台，用于快速搜索法律条文和生成法律文件；利用AI自动分析证人证词，并生成交叉盘问大纲。用GPT-3根据笔录和要求自动生成交叉验证的问题；
- 广告类：自动生成社交媒体、营销内容、网站、产品描述等文案；（Copy Shark）
- 教育类：提供语法更正，帮助语言学校；与机器人聊天学习语言；（Speak、Polyglot AI）
- 决策类：给出结构化的利弊分析，辅助决策；
- 聊天机器人：Twitter ChatGPT bot、Quotes by Lila、Kibo、Jasper Chat、Koko、Maslo等
相信随着科技的不断发展，人工智能会借入我们生活的方方面面。
在这个世界上，恐惧是我们无法避免的现实。不论是人工智能技术的迅速发展带来的未知挑战，还是那些纷繁复杂的人际关系，都会让我们感到迷茫和害怕。
然而，面对恐惧，我们不能退缩，也绝不能放弃。唯有直面恐惧，才能更好地超越自我，实现自己的价值。
鲁迅先生曾说：“目前生活中所遇到的，若被认为是恐惧，就更要去了解，不要逃避。”这句话意味深长，意味着我们需要敢于正视自己的弱点和对未知的恐惧，而不是躲避或回避。
当我们勇敢面对自己的恐惧时，我们可以从中汲取力量，变得更加坚强和成熟。我们可以学会接受自由和命运的摆布，面对人生的起起伏伏，发掘出我们内在的潜力，积极应对生活的挑战。
勇敢面对恐惧，我们才能真正地成长和进步。我们不必害怕人工智能技术的发展，因为它们是我们自己创造的工具，助力我们以更高效、更精准的方式来处理问题。只要我们保持警惕和谨慎，明确自己的目标和原则，从而达到最大化的价值，相信我们一定能够在这个新时代里勇往直前，迎接更多的挑战和机遇。
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