近日，由人工智能实验室OpenAI发布的对话式大型语言模型ChatGPT在各大中外媒体平台掀起了一阵狂热之风。短短4天时间，其用户量到达百万级，注册用户之多导致服务器一度爆满。
继AI绘画之后，由OpenAI上线的ChatGPT成了新的流量收割机，也引发了网友的一系列“花式整活”。那么，未来随着ChatGPT等AI技术的普及，您觉得人类的突出创新、实践智慧和动手及解决复杂问题的能力等会退化吗？《共绘网》也斗胆问一下：ChatGPT能解答《共绘网》的问题吗？过分依赖其获得答案和解决方案则人类还会深度思考吗？因为连马斯克都认为“我们离强大到危险的AI不远了”......对此，您怎么看呢？如果您还有良知，是为公平、正义和共建美好世界而来，那就请你将《共绘网》转发出去，让更多人受益吧！
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深度学习。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。 深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法： (1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。 (2)基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码( Auto encoder)以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类( Sparse Coding)。 (3)以多层自编码神经网络的方式进行预训练，进而结合鉴别信息进一步优化神经网络权值的深度置信网络(DBN)。 通过多层处理，逐渐将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示后，用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。由此可将深度学习理解为进行“特征学习”（feature learning）或“表示学习”（representation learning）。 深度学习典型模型： 1.卷积神经网络模型。在无监督预训练出现之前，训练深度神经网络通常非常困难，而其中一个特例是卷积神经网络。卷积神经网络受视觉系统的结构启发而产生。第一个卷积神经网络计算模型是在Fukushima(D的神经认知机中提出的，基于神经元之间的局部连接和分层组织图像转换，将有相同参数的神经元应用于前一层神经网络的不同位置，得到一种平移不变神经网络结构形式。后来，Le Cun等人在该思想的基础上，用误差梯度设计并训练卷积神经网络，在一些模式识别任务上得到优越的性能。至今，基于卷积神经网络的模式识别系统是最好的实现系统之一，尤其在手写体字符识别任务上表现出非凡的性能。 2）深度信任网络模型。 DBN可以解释为贝叶斯概率生成模型，由多层随机隐变量组成，上面的两层具有无向对称连接，下面的层得到来自上一层的自顶向下的有向连接，最底层单元的状态为可见输入数据向量。DBN由若2F结构单元堆栈组成，结构单元通常为RBM（RestIlcted Boltzmann Machine，受限玻尔兹曼机）。堆栈中每个RBM单元的可视层神经元数量等于前一RBM单元的隐层神经元数量。根据深度学习机制，采用输入样例训练第一层RBM单元，并利用其输出训练第二层RBM模型，将RBM模型进行堆栈通过增加层来改善模型性能。在无监督预训练过程中，DBN编码输入到顶层RBM后，解码顶层的状态到最底层的单元，实现输入的重构。RBM作为DBN的结构单元，与每一层DBN共享参数。 3）堆栈自编码网络模型。 堆栈自编码网络的结构与DBN类似，由若干结构单元堆栈组成，不同之处在于其结构单元为自编码模型( auto-en-coder)而不是RBM。自编码模型是一个两层的神经网络，第一层称为编码层，第二层称为解码层。（AI科技在线 ）
(0)我们需要链接力。 大部分工作给机器人做了，人也许终于可以释放出大量的时间去和人沟通，去和人链接。虽然真实的情况很可能是人沉湎在机器创造的虚拟现实中，抗拒和现实世界的沟通。 但正因为如此，有链接能力的人，擅长理解别人，陪伴别人，感知别人情绪的人，会在未来的人工智能世界成为更受欢迎的人。 虽然理解和判断人的情绪，现在已经不是机器的禁区。但是我还是相信在很长一段时间内，人对人情绪理解的直觉，是机器短期内很难通过算法取代。 再智能的机器，也抵不过有缺陷的人，因为人的服务有温度。人毕竟是社会性物种，基因决定了人需要群体活动，擅长链接别人的人会成为人群中的核心节点，甚至是领袖。（秋叶大叔）
(0)我们已经将我们以前模型在现实世界中使用的经验教训应用到 GPT-4 的安全研究和监控系统中。与 ChatGPT 一样，随着越来越多的人使用它，我们将定期更新和改进 GPT-4。（3）GPT-4 辅助的安全研究。 GPT-4 的高级推理和指令遵循能力加快了我们的安全工作。我们使用 GPT-4 帮助创建用于模型微调的训练数据，并在训练、评估和监控过程中迭代分类器。 在 OpenAI 的内部测试中，GPT 4 被“诱导”回复出不当答案的几率下降了 82%，聊起敏感话题时（如医疗、法律等），它的回复合规性也提高了 29%。局限性。当然目前GPT-4仍存在一定的局限性，这点在大家惊呼之余也需要了解。OpenAI也警告称，GPT-4还不完美，在许多情况下，它的能力不如人类。该公司表示：“GPT-4仍有许多已知的局限性，我们正在努力解决，比如社会偏见、幻觉和对抗性提示。”（FreeYouth）
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