前言
最近，有一个人工智能框架很火，那就是ChatGPT。
无论是程序员的群，还是职场成长群，甚至是讲商业的公众号，都在讨论这个词。
带着好奇心，我来体验一下。
上手体验
趁着周末，试用了接入ChatGPT的微信小程序，看看这AI有多强。
作为安卓开发，提问了两个问题。这些问题，高级安卓开发才需要考虑，截图如下
作为新手奶爸，问了一个育儿问题，截图如下
看来，在问题明确的情况下，ChatGPT做得不错
现实世界的开发问题，并不简单。
我给ChatGPT出了一个开发需求，它能做到以下程度
我作为历史爱好者，提问了几个有关二战的问题，回答结果如下
从以上回答可以看出，ChatGPT在人文历史方面，有很多疏漏错误的地方。
使用体验
- 在理工方面，ChatGPT表现不错，能做半个专家。
- 面对真实世界的开发需求，只能给个提纲。
- 不客气的说，人文历史方面，就是个弟弟。
思考
AI（人工智能）有以下五个要素
- 算法 -- 能产生输出结果的一套逻辑，是AI大牛们的范畴
- 模型 -- 场景抽象，包括数据语言和机器语言
- 算力 -- 简而言之，是CPU和GPU提供的计算能力
- 数据 -- 各种的文本、图片、视频等形式的信息
- 场景 -- 应用场景，如聊天场景等
AI模型，会被以下因素卡脖子
- 算力 (每一代CPU的性能提升，包括耗电效能比、计算能力，都是缓慢爬坡的过程)
- 算法（再进一步提升需要很大代价）
- 数据（数据量少，算法表现结果会有偏见）
ChatGPT也有以下局限
- 在缺乏训练的领域，会一本正经的说瞎话
- 无法处理特别专业 or 复杂冗长 的语言
- 需要大量算力（芯片）
- 无法及时将新知识纳入其中
- 黑盒模型（不知内在逻辑）
误区澄清
很多人对ChatGPT有各种误解，经过思考和查资料后，得出以下汇总。
| 序号 | 误解 | 真相 |
|---|---|---|
| 1 | AI革命 | 模型和场景应用的成功案例 |
| 2 | 会淘汰人类 | 不会用AI的会被淘汰 |
| 3 | 新瓶装旧酒 | 大大降低入门门槛 |
| 4 | 会干掉搜索引擎 | 语义理解和数据才是关键 |
| 5 | 很难盈利 | 有很多方式变现 |
结论
试用ChatGPT的过程中，情绪从惊讶，到鄙视，再感到可笑。
发出的笑声差点让家里人以为我发疯了。
用到最后，一想到底层原理，就释怀了。
也深感这AI有潜力，因为在指出哪里出错后，它会根据上下文，找到更贴合事实的知识来回答。
程序员通过这AI，可达到以下目的
- 提出一些问题明确但难以找到答案的技术问题，让它帮忙回答
- 与外国同事/客户打交道，需要用到英文等外语，语言掌握不熟练时，可以用来纠正语法错误
- 根据行业及业务特点，接入ChatGTP，调用相关API，为业务端提速增效
