ChatGPT：人工智能聊天的奇迹

《这就是ChatGPT》

[美] 斯蒂芬·沃尔弗拉姆 著

WOLFRAM传媒汉化小组 译

图灵｜人民邮电出版社出版

这是我国首个由全球顶级AI专家、科技领域的创新重要推动者以及“人工智能领域第一个真正实用化”的搜索引擎 WolframAlpha 的创始人斯蒂芬·沃尔弗拉姆所创作的ChatGPT作品。ChatGPT是由 OpenAI 开发的一款人工智能对话机器人程序，于2022年11月亮相，具备自动生成看似由人类编写的文字的能力，这一成就令人瞩目且超出预期。接下来，我们将探索ChatGPT是如何实现这一功能的，并深入研究它为何能生成出我们认为是具有实际意义的文本。本书将揭示ChatGPT的工作原理，并进一步探讨其背后的机制，让我们深入了解这款人工智能程序是如何运作的。

>>内文选读：

ChatGPT 的基本原理可以简要概括为：通过从互联网和书籍等来源收集大量人类生成的文本样本，训练一个神经网络以生成类似于这些文本的文本。更为重要的是，该模型具备从单一提示出发，生成与训练数据相似的文本的能力。

ChatGPT中的神经网络基础部分非常简洁，尽管其包含数十亿个元素。其核心操作十分基础，可以概括为对每一个新生成的词汇（或词汇片段），都依据当前生成的文本，按照顺序将输入传递给其所有的神经元。这种传递过程没有循环等复杂操作，使得整个网络的运行效率极高。

值得注意的是，令人意外的是，这一过程能够成功生成类似于互联网、书籍等内容的文本。ChatGPT不仅具备生成流畅的人类语言的能力，而且还能够在阅读过内容的基础上，按照提示进行相应的表述。然而，需要注意的是，它并非始终能够说出具有全局意义的语句，这主要是因为它仅仅是根据训练材料中的内容，以听起来相似的方式来说出看起来正确的语句。换言之，如果没有利用Wolfram|Alpha的计算优势，它的表述可能只是“听起来正确”，而在全局上并无实际意义。

ChatGPT 的具体工程引起了广泛的关注。然而，在其具备运用外部工具的能力之前，ChatGPT仅仅是依赖其积累的大量统计数据来生成一些连贯的文本信息。然而，这种方法所产生的人类般的文本质量已经足以让人感到惊喜。

如我所说，这揭示了至少在科学领域具有重大意义的真相：人类语言及其背后的思维模式在结构和规律性方面比我们想象的更为简单。ChatGPT早已暗示了这一事实。然而，我们可以通过语义语法和计算语言等方法来揭示其真正含义。

ChatGPT在文本生成领域展现了卓越的能力，其生成的结果往往与人类创作的文本极为接近。这不禁令人思考，ChatGPT的工作机制是否类似于人类大脑？实际上，ChatGPT的底层架构基于人工神经网络，而这一技术正是对理想化大脑的模拟。换言之，当人类进行语言创作时，很多方面都呈现出一定的相似性。

在探讨学习的过程中，我们不得不承认，人脑与当前计算机在“硬件”配置以及部分尚未开发潜力的算法思想上存在显著差异。这使得ChatGPT在学习过程中不得不采用一种可能在某种程度上与大脑工作方式截然不同的策略，而在某些效率方面的表现可能并不理想。

另一项值得关注的事实是，ChatGPT内部的计算方式与传统的算法计算存在显著差异。在这个系统中，并没有发现类似于“循环”或“重新计算数据”的过程。这无疑对其计算性能产生了限制，而这种限制不仅适用于当前的计算机，就是在相比之下，也与大脑的运作方式相去甚远。

我们尚不清楚如何在“修复”这个问题的同时仍然让系统以合理的效率进行训练。但这样做可能会使未来的ChatGPT能够执行更多“类似大脑的事情”。当然，有许多事情大脑并不擅长，特别是涉及不可约计算的事情。对于这些问题，大脑和像 ChatGPT 这样的东西都必须寻求“外部工具”，比如Wolfram语言的帮助。

但是就目前而言，看到ChatGPT已经能够做到的事情是非常令人兴奋的。在某种程度上，它是一个极好的例子，说明了大量简单的计算元素可以做出非凡、惊人的事情。它也为我们提供了 2000多年以来的最佳动力，来更好地理解人类条件（human condition）的核心特征——人类语言及其背后的思维过程——的本质和原则。

作者：斯蒂芬?沃尔弗拉姆

编辑：周怡倩

责任编辑：朱自奋