和ChatGPT的一番对话

试用了一下ChatGPT，问了几个问题，虽然对人工智能充满信心，但是ChatGPT给我的感觉还没有形成气候。TA的很多回答是基于一些网络信息进行的糅合，甚至只是简单的复制。不过，毕竟还是处在发展的初级阶段，存在一些问题也是正常。

不妨看一下我们之间的对话吧！

我的第一个问题是灵魂之问，朋友你从哪来？

TA的回答很官方，提到了自己的功能就是信息查询和语音交互。目前我们对人工智能的理解其实也是建立在语言的自动交流上，尽管人工智能是新生事物，大家眼中的高科技，但人类制造的初衷还是希望为我们服务。而提供服务的基础功能，就是语言的交流。

我看过一部电影，名字记不清楚了，哥伦布第一次到达美洲大陆的时候，与当地土著（印第安人）的第一步也是解决语言交流问题。好在经过一段时间的相处，大家手舞足蹈总算能理解对方的意图。可能现在人工智能的语言表达能力与人类差别不大，甚至在学习能力上更胜一筹，但是创造力上未必。

ChatGPT对自己的介绍与百科中基本是一致的，不知道谁抄袭的谁。他提到自己的历史可以追溯到20世纪50年代，我在杨立昆教授的书《科学之路》中也找到了答案。那是“1956年夏，新罕布什尔州汉诺威附近的达特茅斯学院，两位人工智能领域的先驱马文·明斯基和约翰·麦卡锡组织了一场会议。参加此次会议的研究人员大约有20位，其中包括任职于贝尔实验室的电气工程师、数学家克劳德·香农,IBM公司的内森·罗切斯特，以及机器学习理论的先驱雷·所罗门诺夫。

他们就新兴的计算机科学和控制论带动下的某些全新的领域交换了意见，它们包括自然与人工系统之间的规则、复杂信息的处理、人工神经网络、自动机器的理论等。这次小规模会议起草了一份原则声明,该声明标志着由约翰·麦卡锡提出的“人工智能”一词正式进入人们的视野。”--《科学之路》杨立昆

还是回到与TA的对话，接下来问的几个问题都是关于我所从事的行业，包括新能源、电力等等，到了专业方面，ChatGPT就不那么专业了。

首先是关于中国新能源发展的前景，TA的回答很直接，自己不具备预测能力，而后面提供的资料也相对老旧，也可能我用的版本老旧，AI能追溯的信息只能到两三年前。

关于生物质发电前景，TA的回答相对客观，也符合自己没有评价和预测能力的特点。但是其中有些用词比如“农业废弃物”、“森林废弃物”其实在官方文件中很少这么用，也不知道TA的信息来源在哪。

关于生物质发电的前景，我昨天在另外一个版本AI也问过，回答是这样的。

看得出来，ChatGPT也不在不断训练自己的模型，即便同一个问题，出现不同的回答也是有可能的。这其实比较符合人的不确定性特点，人类也是如此，同一个问题，不同的人答案会不一样。同一个问题，不同的时间，同一个人的回答也有差别。如果每次回答都一样，反而会质疑TA的智能性。

我还询问了一个当下比较热火的话题，什么是CCER（中国核证自愿减排量）？TA的回答基本是语无伦次的，当然TA也知道这个东西是干嘛的，只是表达不清楚而已，像极了小学生背课文前言不搭后语的样子。

我还问了一个更专业的问题，什么是火电厂协调控制系统？关于这个问题，想必同行都能背的滚瓜烂熟，但是在TA这里成了难题。

TA的回答是一个全厂协调的概念，而实际上我们所谓的CCS一般指的机炉协调，TA回答的部分都对，但是显然与我想要的答案不太贴切。于是，我再次追问。

我只能说，TA回答的内容都对，但是与我们实际接触的内容有所不同。全厂协调当然涉及到了燃料、锅炉、汽机、发电机、烟气排放，但我们日常所指主要是机炉协调。

于是在我的继续追问下，TA基本上词穷了，只是把之前的内容重新加工了一遍。

之后我又问了几个不痛不痒的问题，比如仙童公司的介绍。TA的回答居然是不知道，作为美国历史上著名的科技公司，ChatGPT不可能不知道，如果我问FAIRCHILD，他应该会更明白一些。

我还把福楼拜的名言贴给TA，结果反馈给我的是这样的结果。

应该说，目前的ChatGPT正处在模型训练阶段，他的根本理论包括了大数据、人脑仿真、深度学习、卷积神经等。

1950年，图灵的开辟性论文《计算机与智能》提出，“真正的智能机器必须具有学习能力，制造这种机器的方法是：先制造一个模拟童年大脑的机器，再教育训练它。”按照这个理论，目前的ChatGPT就是一个童年大脑机器，而日常我们与TA对话的过程，就是不断训练和纠正的过程。

我看到一些报道，有一些国家在禁用ChatGPT，人类对于未知的探索，同时也夹杂着恐惧。但是面对未知，想要不恐惧，选择性的忽视不是好的方法，前面我说的，主动拥抱才有未来！

2023年4月2日于上海！

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