《这就是ChatGPT》读后感：这篇文章讲述了ChatGPT的创新之处和影响。ChatGPT是一种基于人工智能技术的聊天机器人，它能够模拟人类的对话方式，并提供准确且流畅的回答。文章介绍了ChatGPT的训练方式、应用领域以及存在的挑战。它的出现使得人机交互更加自然，但也引发了社会和伦理问题的讨论。总之，ChatGPT的出现为人类带来了新的可能性，但也需要我们审慎应用和探讨其潜在影响。
这就是ChatGPT读后感篇一
本来买这书是冲着沃尔夫拉姆的名头去的，结果刚看到“导读序”把我恶心了一次。第一次见书里面，印个二维码，带货卖课的。这还是图灵公司的前总编，图灵公司的联合创始人，美团技术学院院长的刘江写的序。 还没阅读正文呢，给我恶心一次。
还有就是那些刷好评的，你们亏心不亏心啊，豆瓣书评被你们败坏完了。
这就是ChatGPT读后感篇二
“奇事+奇人，本书当然可谓奇书了”，不是，导读叔叔你认真的嘛么？ 第一篇作者浅入浅出的用深度神经网络唠叨了GPT的机理，但是对于数据集，模型结构，模型训练蜻蜓点水，对于非专业领域的读者太专业，对专业的读者又没有满足探究的欲望。接着探讨了宏观层面GPT对于语言学规律的启发与可能性，这一点确实让人耳目一新，也是作者多年探究语言底层逻辑的沉淀与畅想。可能对大部分读者来说是篇晦涩了些的爽文，最后陪着作者乐呵了一番未来。 第二篇满篇是作者对于wolfram语言的推介，作者在计算范式和计算语言上深耕多年，他的理想与目标之一是“直接把ChatGPT的类人世界和Wolfram语言的精确计算世界结合起来”，所以一直把GPT和wolfram语言放一块做比较拍合照，也即第二篇文章的主旨与情调。 两篇文章目的性明确，人文启发性惊人的强，但是编一起叫这就是chatGPT的技术类书籍，小人哭着闹着不想接受。 总体来说，技术细节很弱，做入门读物也还不如去某站看三两靠谱视频来的快活肆意。
这就是ChatGPT读后感篇三
近期，ChatGPT火爆出圈，GPT3.5上线仅仅2个月，使用用户就突破一亿。体验过ChatGPT的网友纷纷感叹，“只有你想不到，没有ChatGPT办不成的”。 《这就是ChatGPT》这本书从ChatGPT的底层原理讲起，通过一步步引导，让读者了解ChatGPT的核心。书中解释到，GPT-3是一种语言生成模型，它能理解和生成人类语言。它的训练数据包括了大量的互联网文本，因此它具有丰富的知识和广泛的语言表达能力。在这个基础上，ChatGPT通过强化学习的方法，学习了如何进行有效的对话。 例如，在使用中，ChatGPT能理解用户的输入，根据上下文生成连贯、有意义的回答。例如，如果你问ChatGPT“今天的天气如何？”，它可能会回答“我无法获取实时的天气信息，但我可以告诉你如何查询天气。”这种人性化的交互体验让ChatGPT在用户中赢得了极高的评价。 本书从不同的例子中然后读者能够声临其境感受到其强大之处。另外，书中还通过演示不同的提示语来进行问答，可以看出不同的命令执行的效果不一样。书中最值得读者去深究的是如何从实际情况出发来理解ChatGPT给人类带来的好与坏。当今人工智能正在席卷各行各业，包括制造、家居、金融、医疗、教育、零售、农业和交通等领域。在这些领域中，人工智能技术被广泛应用于数据分析、自动化流程、智能决策等方面，为各个行业带来了巨大的变革和创新。在AIGC时代发展过程中，每个人必须掌握AI的使用，不然将会被时代所抛弃。
这就是ChatGPT读后感篇四
ChatGPT是由包括Elon Musk在内的人工智能公司OpenAI开发的一个模型，用全名来解释刚好Generative Pre-trained Transformer生成式·预先训练的·改变模型。从22年底横空出世开始引发了前所未有的讨论度。虽然时间很短，书也很快的印刷出版，但丝毫不用怀疑内容的丰富性。本书只由写于2023年3月之前的两篇文章构成。我看的资料不算多，目前为止兼具准确与通俗两方面最好的科普。看到导读说作者是个天才的时候我还没有注意到作者的姓，他就是Mathematica中所用的Wolfram语言的开发者。
用第一性原理解释ChatGPT在做什么…为什么他这样是有效的？这就是英文书名，
通过ChatGPT已经公开的旧版本可以窥见它的运作方式，当然本文也是从GPT-2来举例的，它在做的根本事情是“合理的延续”即续写，从庞大的数据库中得到下一个位置上出现词语的概率，一定程度的随机性是点睛之笔，解决了答案总是普通且唯一的问题。
机器如何“理解”文字内容曾经是很多人试图攻克的难题，记得吴军在数学之美中讲谷歌直接改用猥数据的方式，让机器自己学习反而取得了更好的效果，所以以强大的运算力为基础，“理解”这一行为似乎是不必要的。
两份作业微软的New Bing和百度的文心一言（别管好不好，你就收快不快吧）相继而出。模型虽然强大，距离自我意识还远，图灵测试都还没过去，在中文语境下或许弱智吧问题是最后的逻辑防线。（未完）
这就是ChatGPT读后感篇五
图灵社区又出新书了，还是跟Chatgpt相关，更是Mathematica发明人Wolfram写的。作为一个对新技术较为关注的人，我立马入手了一本，打算尝尝鲜。
一开始我还有点忐忑，因为虽然我也是搞技术的，也搞过一段时间的NLP，但是我并不打算逐字逐句去理解chatgpt的原理，大概看一看就好。因为太深的话，不仅牵扯到许多新名词、新计算，心理上也会很有负担。如果不能把这本书当成一本科普的“闲书”来看，学习的效果就会大打折扣。作为一个程序猿，我更希望能从中了解到这样的系统是如何实现的，又能给生活带来怎样的改变，我们又能利用其做些什么。
但当我真正读起来，的确感觉这本书与市面上的其他书存在很大的不同。这是从一个技术人员的角度去写的科普读物，从设计、过程、意义、未来几个角度都为chatgpt下了一个较为明确的定义，并准确回答了我所提出的问题。其他的书可能想介绍“How”，而这本书却主要集中在“Why”和“What”。有时候，了解边界比具体去实现重要的多。在读完这本书以后，我就更能理解我能通过gpt去做些什么，而不是应该输入怎么样的prompt更有效。这对于一个想要去创业、去做点感兴趣的人，是弥足珍贵的。只能说太值了！
然而，仍有一点遗憾，就是chatgpt的联动部分介绍仅介绍了与Wolfram相关语言的搭配和合作，其他联动还得靠读者自己去发掘。
这是一本有效、有趣、有深度、有展望的书。人对未来的憧憬和创业的野心在此刻蓬勃生长，如鸟一般被放飞。
这就是ChatGPT读后感篇六
《这就是ChatGPT》最初是我在豆瓣上面推送看到的，是由专业深耕信息技术领域的人民邮电出版社出版的。在ChatGPT兴起之初，我国互联网行业社区内已经涌起了对ChatGPT的热烈探讨，并且无论是在学术界还是企业界，我身边都已经有许多人拥抱了ChatGPT这个新颖的技术工具，当起了第一批吃螃蟹的人。虽然我由于时间精力有限，没有第一时间接触这项技术工具，但是我周围学术界和企业界的同事朋友们都给我一致好评力推，因此我对ChatGPT也是兴趣浓厚，通过利用空余时间阅读这本书，使我这个还没有真正使用过ChatGPT的科研工作者都对ChatGPT的设计原理以及工作过程有了较为全面的理解和认知。因此，我认为《这就是ChatGPT》适合所有想要较为深入了解ChatGPT的科研人员、学校师生以及相关爱好者阅读。
本书主要分为两篇：第一篇是介绍ChatGPT的设计原理和模型的训练方法，其中主要采用了类人任务模型和神经网络模型，并且真正让ChatGPT发挥作用的是计算语言对语义语法、意义空间、语义运动的分析处理。通过第一篇的阅读即可对ChatGPT的内部原理和训练方法有一个宏观而深入的理解，从而理解大语言模型的设计思路，读者通过学习书中相关理论，最终可以具备分析通用人工智能此项科技浪潮的能力。第二篇首先分析Wolfram|Alpha为ChatGPT赋予计算知识超能力的思路过程，作者后续通过一些生动形象的例子解读了ChatGPT和Wolfram|Alpha的关联性。
我认为本书在针对ChatGPT的实践过程，尤其是针对于不同学科，不同领域的用法技巧，后续做一些对应的补充加强，应该对读者的后续实践操作大有裨益。
这就是ChatGPT读后感篇七
这本书是我在社交媒体上得知的好书。通过图灵社区资深编辑的朋友圈推荐，我发现这是一本中文版的沃尔夫勒姆大作，并迫不及待地在京东预定了一本。貌似我是国内第一批拿到这本书的人，我当然要和大家分享一下。阅读完整本书后，我对ChatGPT技术有了更深入的了解。特别是刘江老师为书写序言，内容非常长，前两天还有他的直播，总的来说，这让我在自然语言处理方面的技能有了提升。我学到如何进行基本对话和语言生成等任务，并且书中还提供了一些独特的见解，对我的工作和学习有很大的帮助。当然，沃尔夫勒姆本人也夹带了不少私货，懂的人都懂，毕竟谁的孩子谁不爱呀。不过我感觉沃尔夫勒姆可能也有一些巧妙之处，因为对于大型模型来说，训练语料等因素仍然是有统计意义的，只要语料足够多，结果必然会很好。相比市场上其他类似的书籍，我发现这本书的最大优点在于作者的声望和经验。沃尔夫勒姆作为该领域的专家，对ChatGPT技术的理解和应用非常深入。他将复杂的概念和原理解释得非常清晰易懂，使得读者能够更好地理解和应用ChatGPT技术。虽然我本人也有一些了解，但书中的一些图片实在是让我耳目一新，特别是一些可能是沃尔夫勒姆|Alpha绘制的图片。O(∩_∩)O哈哈~然而，这本书还有待加强的地方是实践指导。虽然在讲解ChatGPT技术方面做得很好，但我认为书中的示例基于小众的Mathematica（或者现在叫Wolfram|Alpha了？），而在实际应用中，更多会直接面向ChatGPT技术，即与提示词的工程相联系。如果能将实际应用中的问题和解决方案更多地融入书中，那就更好了。当然，这要看沃尔夫勒姆是否会有时间再写一篇这样的博客了，尽管我感觉大概率不会。总而言之，我会向我的朋友和同事推荐这本书。无论是初学者还是有一定经验的人（包括我），阅读这本书都能提高自己在自然语言处理领域的技能。而且据我观察，这本书的价格似乎也不贵，对吧？
这就是ChatGPT读后感篇八
今年从年初开始ChatGPT就特别火了，休闲时间也经常和同事朋友们聊起这个话题。看到图灵出版了这本书，于是果断买来看了看。读完《这就是ChatGPT》后，我感到非常震撼和兴奋。这本书详细地介绍了ChatGPT这一人工智能语言生成模型的强大能力和潜在应用，让我对未来的科技发展和人工智能技术有了更加深刻的认识。
书中的各种描述让我对ChatGPT这一技术的智能和逼真度感到十分惊叹。它不仅能够生成准确、有逻辑的回答，还能模拟出不同的人物角色，从而实现更加个性化的对话体验。我在阅读书中举的案例时，发现ChatGPT可以变身为历史人物、名人或虚构角色，让我仿佛与那些人物亲密接触。这种模拟对话的能力让我感受到了人工智能技术的独特魅力和潜在应用的无限可能性。
此外，作者还对ChatGPT可能带来的社会和伦理问题进行了深入探讨。我意识到，虽然ChatGPT具有强大的智能和创造力，但它仍然只是一个机器学习的模型，存在一定的局限性和缺陷。它可能会出现数据偏见、无法理解或不准确回答某些复杂问题的情况。这引发了我对于人工智能技术的可信度和可靠性的思考，以及我们如何在使用它时保持警惕和谨慎。阅读《这就是ChatGPT》让我对人工智能技术和其潜在应用充满了期待。我相信，未来我们将能够利用这项技术在许多领域取得突破，如智能助手、教育和医疗等。然而，我也认识到我们应该在使用这项技术时保持控制和思考，以避免其滥用和可能带来的问题。
这本书让我对人工智能技术有了全新的认识和理解。它展示了ChatGPT这一语言生成模型的强大能力和潜在应用，并引发了我对于技术的进一步思考和关注。我期待着未来人工智能技术的发展，同时也警惕着它所带来的挑战和责任。这本书给予了我对未来科技的兴奋和思考，让我更加热衷于探索和了解人工智能的种种可能性。
这就是ChatGPT读后感篇九
在人工智能领域，ChatGPT无疑是一个具有里程碑意义的突破。这本书详细地介绍了GPT的发展历程、原理、应用以及未来趋势，对于那些对AI技术感兴趣的读者来说，是一本不可多得的好书。
首先，作者从大模型的基本概念入手，解释了为什么需要大模型以及它们在自然语言处理等领域的重要性。随着数据量的不断增加，传统的机器学习方法已经无法满足复杂的任务需求。而大模型通过并行计算和更强大的神经网络结构，能够捕捉到更多的信息，从而提高模型的性能。此外，作者还强调了大模型在解决一些复杂问题上的优势，如图像识别、语音识别等。
接下来，作者详细介绍了大模型的发展历程。从最初的循环神经网络(RNN)到长短时记忆网络(LSTM),再到后来的Transformer结构，作者通过生动的例子向读者展示了每一代模型的特点和局限性。这些发展历程不仅让读者了解了大模型的技术演进，还有助于读者更好地理解当前AI领域的研究热点。
在介绍完大模型的基本知识和发展历程之后，作者开始探讨大模型的应用。这部分内容涵盖了很多实际案例，如谷歌的BERT模型在自然语言处理任务上的突破、微软的ALBERT模型在文本分类任务上的优化等。通过这些案例，作者向读者展示了大模型在各种场景下的实际效果，以及它们在推动AI技术发展方面所发挥的关键作用。
最后，作者展望了GPT大模型的未来发展趋势。随着技术的不断进步，大模型将会变得越来越强大，同时也将面临着更多的挑战。例如，如何降低大模型的计算资源需求、如何提高模型的可解释性以及如何防止模型产生偏见等问题。这些问题将是未来研究的重点，也是决定大模型发展方向的关键因素。
总之，《这就是ChatGPT》是一本内容丰富、观点鲜明的书。作者以通俗易懂的语言向读者介绍了大模型的概念、发展历程、应用以及未来趋势，使得这本书不仅对于专业人士具有很高的参考价值，同时也适合广大对AI技术感兴趣的读者阅读。
这就是ChatGPT读后感篇十
在图灵编辑部公众号了解到沃尔弗拉姆写的这本《这就是ChatGPT》后，果断下单，一是因为在读论文的时候了解过沃尔弗拉姆所创立的“计算等价原理”，是很有意思的理论，知道他是位大牛，二是ChatGPT也已经火了一段时间了，它的英文写作真的很高效，让我受益颇多。但由于我不是算法方向，没怎么去研究大模型方向的论文，技术细节是完全没有了解。个人感觉，这本书能让我们这些做Web方向的，在学术上做一些引导。
由于之前有些机器学习的基础，我一直到本书第61页开始，才看到GPT的与众不同，基于获取的文本，生成嵌入向量来表示，所以严格来说，ChatGPT并不像其他模型来处理词，而是直接处理“标记token“，这是一种更加直接的方法，绕过语言语义的繁琐规则。这种嵌入会不断的衍生，从而达到新的嵌入。加上权重的重新加权，这样对单词的处理才能达到智能，我想这也是ChatGPT超越之前的会话机器人的关键所在。
这是一种触及到人类大脑在生成语言时所做事情的本质的研究，这种训练模式，再加上它们的网络规模和训练数据的规模，才能够做到及时反馈，及时切换权重。从第90页开始，本书用图表的形式，非常形象的意义空间和语义运动规律，我觉得非常有效，在没有NLP基础的情况下，也能理解其中的关联。
ChatGPT的成功，更加体现了人类大脑的精妙之处，“类人“也许是一条更加清晰的道路，也会再将来带动更多的模型产出，嵌入再嵌入，最终我们可以期待更加神奇的AI，可以说ChatGPT是一抹亮色，揭开了黑夜的一角。而本书是了解它最快捷的方式。
这就是ChatGPT读后感篇十一
ChatGPT 是一种大型语言模型，可以接受用户的输入，并生成相应的自然语言响应。该模型是通过使用大量的文本语料库进行训练而生成的，并且可以用于各种自然语言处理任务，例如语言理解、文本生成、机器翻译等。 在如今的高度信息化的时代，日新月异，稍有不慎便会落下，成为“关怀版用户”。作为学生或者以后的IT人员，我一直想具体细致地了解ChatGPT，便从网上搜索关于chatGPT的内容，可是现在网上的信息杂乱冗余，无法从中提取出有用信息。直到我发现这本OpenAI的CEO，ChatGPT之父Sam Altam说“这是我见过的对ChatGPT原理最佳的解释”的《这就是ChatGPT》。 《这就是ChatGPT》由伊利诺斯大学物理学、数学和计算机科学教授·沃尔弗拉姆编写，全书采用通俗易懂的语言配上精美的图例，深入介绍了ChatGPT的原理，全书采用彩色印刷，类似于读杂志般舒适，填补了我对ChatGPT这方面知识的空白。 《这就是ChatGPT》分为两篇，第一篇介绍了ChatGPT 在做什么？它为何能做到这些？ 第二篇为利用Wolfram|Alpha 为ChatGPT 赋予计算知识超能力。我觉得第一篇对我来说是最有用的，他从概率、模型开始，再到机器学习、神经网络，引领我了解ChatGPT的原理，并说了ChatGPT 在做什么，希望我在未来工作中发挥出来，解决问题^^。 我觉得本书作为市场上为数不多的介绍ChatGPT原理的书，并且还是被ChatGPT之父称赞推荐的，还是很值得学生、IT人员收藏阅读的，这样子才能在面临时代浪潮时，不被淹没。
这就是ChatGPT读后感篇十二
人工智能是当今科技领域最热门的话题之一，而ChatGPT则是人工智能的最新成果，它能够自动生成一些表面上看起来像人类写出的文字的东西，让人惊叹不已。那么，它是如何做到的呢？又是为何能做到的呢？《这就是ChatGPT》这本书就会给你答案。
这本书是由世界顶级的科学家、计算机先驱斯蒂芬·沃尔弗拉姆所著，他用深入浅出的方式，向我们介绍了ChatGPT的内部原理和工作机制。他从神经网络、自然语言处理、数学、物理、哲学等多个角度，解释了ChatGPT是什么、它是如何做到的、它能做什么、它不能做什么、它会给我们带来什么。他用简单易懂的语言，配合生动有趣的例子和图表，让我们既能跟上他的思路，又能感受到他的热情和幽默。
这本书不仅是一本科普书，也是一本启发书。它让我们对人工智能有了更深刻的认识和理解，也让我们对人类思维和语言有了更多的思考和探索。它让我们看到了人工智能的可能性和潜力，也让我们意识到了人工智能的局限和挑战。它让我们对未来充满了好奇和期待，也让我们对未来有了责任和担忧。
我是在知乎上看到这本书的推荐，对ChatGPT感到好奇，就去京东上买了一本。阅读完这本书之后，我对ChatGPT有了更多的收获和启发。我认为这本书相比市场上的同类书或者课，最大的优点是作者的权威性和风趣性。作者不仅是一个在科学技术领域有着丰富经验和创新精神的专家，而且是一个擅长用生动有趣的语言和例子，向普通读者解释复杂抽象的概念和问题的作家。我也觉得这本书还有一些地方需要加强。比如，这本书虽然提供了一些ChatGPT的应用案例，但没有给出具体的操作步骤或代码，让我感觉有些遗憾。如果能够增加一些实践指导或资源链接，让读者能够亲自尝试使用ChatGPT，那就更好了。另外，这本书虽然涉及了一些ChatGPT可能带来的伦理、社会、法律等方面的问题，但没有深入探讨或给出建议，让我觉得有些缺乏深度。如果能够多一些对这些问题的分析和讨论，那就更有价值了。
如果你想了解ChatGPT是什么、它是如何做到的、它能做什么、它不能做什么、它会给我们带来什么，那就不要错过这本书！它是一本让你对人工智能有全新认识和启发的科普书，也是一本让你对未来有更多思考和担当的启发书。如果向朋友同事推荐的话，我会说：《这就是ChatGPT》是一本由世界顶级科学家斯蒂芬·沃尔弗拉姆所著，用通俗有趣的语言，向你揭秘ChatGPT背后的原理和奥秘的科普书。你一定要读一读！
这就是ChatGPT读后感篇十三
本书试图用第一性原理解释 ChatGPT 的工作原理，以及它为何奏效。可以说这是一个关于技术的故事，也可以说这是一个关于科学的故事、一个关于哲学的故事。为了讲述这个故事，我们必须汇集数个世纪以来的一系列非凡的想法和发现。
看到自己长期以来感兴趣的众多事物一起得到突飞猛进的发展，我感到非常兴奋。从简单程序的复杂行为到语言及其含义的核心特征，再到大型计算机系统的实用性，所有这些都是 ChatGPT 故事的一部分。
ChatGPT 的基础是人工神经网络（本书中一般简称为神经网络或网络），后者最初是在 20 世纪 40 年代为了模拟理想化的大脑运作方式而发明的。我自己在 1983 年第一次编写出了一个神经网络，但它做不了什么有趣的事情。然而 40 年后，随着计算机的速度提高上百万倍，数十亿页文本出现在互联网上，以及一系列重大的工程创新，情况已然大不相同。出乎所有人意料的是，一个比我在1983 年构建的神经网络大 10 亿倍的神经网络能够生成有意义的人类语言，而这在之前被认为是人类独有的能力。
本书包含我在 ChatGPT 问世后不久写的两篇长文。第一篇介绍了ChatGPT，并且解释了它为何拥有像人类一样的生成语言的能力。第二篇则展望了 ChatGPT 的未来，预期它能使用计算工具来做到人类所不能做到的事，特别是能够利用 Wolfram|Alpha 系统对知识进行计算（computational knowledge，在后文中简称为计算知识）的“超能力”。
虽然距离 ChatGPT 的发布仅过了三个月，我们也才刚刚开始了解它给我们的实际生活和思维能力可能带来的影响，但就目前而言，它的到来提醒我们，即使在已经发明和发现一切之后，仍有收获惊喜的可能。
斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆
2023 年 2 月 28 日
这就是ChatGPT读后感篇十四
随着时代的发展，人工智能越来越高级，越来越普遍，前段时间非常流行的ChatGPT，一个通用聊天机器人，它能够通过理解和学习人类语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，甚至能完成撰写文案、翻译等任务，或许你可以找它帮你写论文（虽然这是不对的）。 本书是目前第一部讲述ChatGPT内部原理的权威之作，主要包括两篇文章:第一篇介绍了ChatGPT，并且解释了它为何拥有像人类一样的生成语言的能力；第二篇则展望了 ChatGPT 的未来，预期它能使用计算工具来做到人类所不能做到的事。作者通过第一性原理解释 ChatGPT 的工作原理以及它为何奏效，作者通俗易懂地介绍了与ChatGPT相关的技术原理，让我对ChatGPT有更深刻的认识。 本书的作者是“第一个真正实用的人工智能”搜索引擎WolframAlpha发明人斯蒂芬·沃尔弗拉姆，他是世界顶级AI学者、科学和技术领域重要的革新者。他可谓是当今活着的最聪明的人之一、比肩康德，最硬核的思考者，这本书正是他对ChatGPT最本质的原理的解构。 在看此书前，虽然 ChatGPT 很流行，但我对它却没有多大的兴趣，也没有想去了解它，但通过此书，从中了解到ChatGPT最底层的原理以及谜团，真正理解了语言模型的厉害之处。 人工智能将不断发展，这是大势所趋，我们也要紧跟时代潮流，真正深入了解这些人工智能。ChatGPT的出现意味着通用人工智能时代的序幕在慢慢揭开，这对世界的影响是巨大的，将对许多行业的产品形态都将产生深远的影响。 如果你对 ChatGPT 不了解，或者不懂它的原理，都可以来看看这本书，本书真的非常适合想了解ChatGPT的所有人阅读，会帮助你弄清自己的疑惑。
这就是ChatGPT读后感篇十五
我是个文科生，到现在对于编程之类的东西一窍不通。拿到这本《这就是ChatGTP》时，我心里还犯嘀咕是否能看明白。现在读完了，我不敢说我全部都读懂了，但是感谢这本书的巧妙比喻，ChatGTP的基本原理我已经基本清楚了。
对ChatGTP的横空出世，我个人的感情十分复杂。人工AI吆喝了这么多年，唯独这项发明的意义是跨时代的——在某种程度上，它可以替人类思考，并完成很多创造类的工作。我坚信，假以时日，如果能得到良好的利用，这项发明对人类社会的改变将是巨大的。
同时，我所在的媒体行业受这项技术冲击特别大。AI将来会不会取代我的饭碗，现在看的确有点悬——从目前ChatGTP生成的新闻来看，至少基础的“5W1H”要素完备，投喂之后产出的内容完全达到见报标准的。如果沉浸在现在的“短平快”里挣工分，将来就只有被淘汰这一条路可以走。
这本书有两点个人认为最有价值。第一自然是ChatGTP的“成长”过程。神奇的是，这本书只用了100页不到，就简洁明快地讲清了来龙去脉，关键词句就是第一个小标题“它只是一次添加一个词”。
人工智能的原理非常复杂，但再复杂的内容都需要基础和构成元件。从一个词，到多个词；从最简单的指令，到逐渐复杂、多样化的指令——这讲述的既是ChatGTP的发展历史，同样也是原理介绍。如果上来就讲编程的一二三，我很快就会陷入一片迷云之中。但这种友好的比喻，完全抛弃了枯燥的编程基础理论，让人很快就抓住设计理念中最核心的概念，进而对ChatGTP有了初步但比较全面的了解。
人脑的“进步”离不开学习。我们从出生以来，不断接触外界，正是从一个又一个词语（或者说概念）的添加，慢慢理解这复杂的世界。人工AI走的也是这条路——它们拥有更强大的计算能力，更好的记忆力，就有了很好的内容生产基础。加上他们的学习能力通过硬件提升和软件升级而不断增强，至少现在来看，在知识广度上超过普通人是完全可以理解的。
那么，如何“应对”ChatGTP对行业的入侵，或者说在ChatGTP未来大规模应用的情况下如何保住自己的饭碗，这是另外一个有价值的探讨。作者认为，ChatGTP从未“真正理解”过事物，而是只“知道如何产生有用的东西”。换言之，ChatGTP的“思考”是浅层次的，因此在涉及个性化的问题时，它往往很难给出精准的答案。这样，文学和艺术的殿堂对于它们来说还是太难了，涉及医疗、情感等复杂多变的领域，它们短期内也很难独自挑大梁。对于我们媒体从业人员来说，更具深度的思考能力是必须的，从纷杂的信息中准确识别正确或理性的内容也是保证饭碗的因素。当然，相较于编辑，记者的优势更是显而易见的——新华社很多年前就使用写稿机器人，但记者在一线的观察力和洞察力仍是无法取代的。“从知识执行转向知识战略”，说到底还是需要“管理型人才”，面对机器人的竞争，大家努力学习吧！
