对于ChatGPT来说，相信各位最近都被它铺天盖地的新闻报道所淹没，肯定还有不少人已经体验到了ChatGPT，大有人工智能已经高度进化之势。ChatGPT的出现，好像已经对当今互联网产生了巨大的影响，如果在这么发展下去，甚至看到了在未来能代替不少职业的趋势，比如客服、编程、广告、秘书工作等等。
什么是ChatGPT呢？ChatGPT，是美国OpenAI研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是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。
首先
笔者认为不要轻视ChatGPT的出现，它不仅仅是一个会陪你聊天的AI机器人，或是什么新一代的AI搜索引擎，现在的ChatGPT已经可以帮你编程，帮你搭建一个论文、文章框架。虽然，目前ChatGPT的回答多少还是能看出一些机器人的痕迹，但是随着全世界上亿人对它不断的问答训练，它的迭代升级速度肯定也是十分惊人的。
其次
我们也不要过分神化ChatGPT，它现在离无所不能的状态还差得很远，目前的ChatGPT还是处在一种“很会唬人”的状态，乍一看它给出的答案十分厉害，但是一旦深入阅读就会发现，ChatGPT是一个给文章“注水”的高手，内容十分空洞，它只会单纯的填充内容，和我们人类的创作差距还有很大。
最后
合理使用ChatGPT确实可以帮助我们极大的减少工作量，比如让它为论文搭一个框架，我们再在这个框架之上进行修改，就可以让写论文这件事轻松不少；甚至，还可以利用ChatGPT去编写一些模块化的代码，程序员再做一些对应的修改，也会使得编程工作轻松不少。总之，合理使用ChatGPT可以让机械式的工作轻松不少，但是目前依然不能代替人来进行一些工作。我们不要神话它，但也不要轻视它，ChatGPT背后的人工智能AI，确实是下一个时代发展的趋势，我们一定要重视。本篇文章，笔者想重点聊一聊，AI中的自然语言处理。
自然语言处理
在于ChatGPT的交流之中，最令人印象深刻的就是它所给出的答案，对比于其它AI聊天软件来说，更像人类一些，甚至可以联系上下文进行流畅的交流，而做到这一切，就不得不提一项在人工智能中主要的领域——自然语言处理（NLP）。
对于自然语言处理而言，我们在理解这个概念的时候，不妨把这个词拆开来看。所谓“自然语言”就是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维。比如，您现在在读的这篇文章，我就是在用自然语言书写，因此，世界上所有的人类使用的语言都是自然语言。我们为什么要强调“自然”呢，因为它要区别于计算机语言，计算机毕竟不是人，无法像人一样处理文本，需要有自己的处理方式，因此，所谓自然语言处理，简单来说，就是让计算机接受用户自然语言形式的输入，并在内部通过人类所定义的算法进行加工、计算等系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回用户所期望的结果。自然语言处理是人工智能下各个小领域的十字路口，是人工智能最重要的领域之一，被誉为“人工智能皇冠上的明珠”。
最早的自然语言处理需求源自美苏冷战时期，20世纪50年代，由于美苏之间有大量的外文翻译需求，而在美国精通俄语的人才数量有限，又赶上计算机刚刚开始发展，因此，使用计算机来翻译文件的项目就被提上了日程。但是，随着研究的开展，相关人员马上就发现了让计算机理解人类语言的困难极大。同一种语言下的句子都有不同的歧义，有着复杂丰富的文化因素，充斥着各种无规律的、约定俗成的俗语；再加上词与词之间、句与句之间都有复杂的逻辑关系，让当时算力孱弱的计算机完成这种工作，无疑是天方夜谭，就更不用说还要在不同的语言之间进行翻译了。因此最后，人们也只搞出了一种只能一词一词对应翻译的机器，与其说是翻译机，更不如说是早期的电子辞典。
直到90年代，IBM才提出了新一代的翻译模型——基于统计的机器翻译。简单来说，就是通过大量的样本数据，加以分析，统计词与词如何搭配概率最大，以此来找出词与词之间的关系。这样做有一种好处，就是可以让机器产生一种类似于人类的“语感”。比如，当统计了足够大的句子之后，当“芒果”和“吃”一起出现的时候，计算机很可能就会知道，这句话指的是水果，这时语言的准确性就会大大提高。但是，这里还有一个致命的问题：这种模型对于句子的顺序不敏感，也就是说它很可能给出你一个丝毫没有语法逻辑的结果。比如“What’s your name?”所得到的翻译结果很可能是“什么是你的名字？”读起来就十分怪异。
为了解决这个问题，那便要引入一个全新的AI算法——神经网络。虽然，其底层本质还是统计概率，但是它可以让计算机逐渐开始“理解”句子的含义。从此，自然语言处理将会逐步跳出翻译领域，开始逐渐拥有“智能”。具体的神经网络算法我们在这篇文章就暂时不展开了，感兴趣的各位可以移步这篇文章：
https://toutiao.le365.cc/127088.html
词向量
在这里，笔者只想说明一个概念，那就是：词向量。在人类眼中，当看到“苹果”二字时，可能想到的是一种红色或绿色的水果，也有可能是某科技公司；但是在计算机的世界中，它们只是一串毫无意义的0和1，计算机不会记录意义，它也不会理解意义，它只需要让操作它的人理解其中的意义就可以了。到了人工智能这里，对于计算机有了新的要求，它需要“理解”意义。那计算机如何才能“理解“呢？答案就是：向量化。
如何向量化呢？打个比方，就是“苹果”这个词，形状是球形的指数是0.9，味道是甜的指数是0.8，得到的坐标就是[0.9，0.8]；“桃子”这个词，形状是球形的指数是0.8，味道是甜的指数是0.9，得到的坐标就是[0.8，0.9]，那么这样它们就能在极坐标轴上被表示出来，就会很容易的看到，桃子和苹果，在坐标轴上关系很近，那它们很可能就有某些直接联系。当然了我们可以也可以添加更多维度的特征量，比如颜色、重量、体积等等，随着维度的增加，描述也会更加精确，计算机也就会逐渐“理解”一件事物，甚至能明白事物与事物之间可能的联系。就如同马克思所说：“人是一切社会关系的总和。”在计算机的世界里，词语也是一样的，我们往往用其他的词语来定义另一种词语，当计算机精确的知道了词与词在坐标系中位置，它也就能确定每个词之间的关系，那么计算机就能知道每个词之间的语义联系，也就“理解”了语言。
现在，还有一个问题，那么词之间的位置怎么确定呢？让我们来看看著名的词向量算法word2vec是怎么做的。其实，答案十分简单粗暴，就是通过大量的“完型填空”来训练人工智能。比如，先给人工智能一句话“我喜欢吃苹果”，然后隐藏掉“喜欢”，变成“我____吃苹果”，让人工智能去猜中间是什么，这时词向量的值都是随机生成的，人工智能自然猜不对，以此往复，直到猜中“喜欢”，这时随机出的词向量的数值就更加接近正确的值，就这么训练上几百、几千亿次，词向量的数值就会逐渐正确，从而AI的回答就会越来越智能。这时一个词就完成了词的向量化，这一过程，还有一个专有名词叫做“词嵌入”。
而本次大火的ChatCPT，则是基于谷歌改良的自然语言处理算法Transformer的底层魔改的产物，简单来讲，就是通过算法模拟人类的“注意力”，从而极大的提升了AI理解语义的精准程度，就像谷歌自己论文的标题所说“Attention is all you need（注意力是你的全部所需）”，而具体的Transformer模型概述，各位可以移步这篇文章：
https://www.jianshu.com/p/b40deff0ca63
写在最后
随着ChatGPT的讨论持续升温，现在在互联网上也出现了许多担心未来自己的工作会被AI取代的声音，就目前的情况来看，笔者认为还差得远，但是一定会出现善于使用ChatGPT辅助自己工作，从而极大提升自己工作效率的情况。当然，发展AI是未来的趋势，随着AI的迭代，一定会有大量从事琐碎的、重复的、机械式工作的人将会被取代，这是未来的趋势，我们任何人，都只能去拥抱这样一个时代趋势，也只能顺势而为。这样的AI替代，必然是有争议的，但好不好，都不影响AI发展的趋势。我们能做的只有积极学习AI、接受AI，让AI帮助自己更好地工作；同时努力提升自己，积极从事一些个人创造力占比大的职业。
祝各位都有一个光明的未来。
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