《ChatGPT：神秘的“魔法”功能大揭秘》

抛给 ChatGPT 一个需求，它只能给你一堆运行效果未知的代码？

作为一名文章写作高手,我能够理解ChatGPT的重要性和实用性。现在,只需对其进行一些简单的修改,ChatGPT不仅可以将您的文字需求转化为代码,而且还能够为您运行一遍,并将输出结果反馈给您!这种能力对于任何需要频繁编写代码或处理复杂计算的人来说都是非常重要的。

这个秘诀就是代码解释器插件。

作家 Andrew Mayne（现已加入 OpenAI）拿到了内测资格，并上手试了试，效果让他直呼 ” 魔法 ” ——

我曾请求ChatGPT编写一个AI人脸检测程序，然后上传了一张自己照片。令人惊讶的是，该程序迅速成功地识别出了我的面部。

再试试让它写个迷宫生成算法，并把通路做成吃豆人动画，完全没问题：

有网友看到这篇内测文章后感叹：

这太疯狂了，它将改变一切。

来看看 Andrew Mayne 在内测中都发现了什么神奇 ” 魔法 “。

发现了什么神奇 ” 魔法 “？

作为当前最受瞩目的 ChatGPT 插件之一，代码解释器是一个在沙盒、防火墙执行环境中工作的 Python 解释器，包含一些临时磁盘空间。

在简明扼要地概括一下，ChatGPT 的功能相当强大。它不仅可以为你撰写代码，而且可以运行代码并解释每一行代码，最后将结果呈现给你。这使得 ChatGPT 成为了一位非常实用的编程助手。

ChatGPT 在生成内容方面表现出色，其处理能力涵盖了文字、图像和声音等多种形式。此外，它还能应对各种复杂的棋类游戏引擎和基本的 AI 算法。

文字图像声音处理

先来看看图像的生成和处理效果。

例如，把 ChatGPT 把克苏鲁图像转换成 ASCII：

生成戴着帽子叼着烟斗的猫（有点抽象）：

生成网站二维码：

做一份比较简单的动画也没问题，例如 ” 暴风雪 “：

再来听听声音。

例如，生成谢泼德音调（一段听起来像是在不断升高或降低的音调，但其实只是一段音调的无限循环）：

不仅给出了解释，还生成了一段音调，听起来似乎真有点那个意思了：

最后是文字处理，以OCR算法为例，这是个将图片识别成一段文字的算法：

上传一张旧照片后，AI 很快识别出了对应的文字并转换成了 .txt 文件，看起来也还不错：

那么，再进一步，试试用 ChatGPT 写算法？

写 AI 算法

在本篇中，除了最初提及的人脸识别技术外，Andrew Mayne此次还涉猎了自然语言处理（NLP）领域。

具体来说，就是给出一半的句子，让 AI 预测下一个词，ChatGPT 很快给出了代码：

看起来不错，生成效果如何？

Andrew Mayne 试了一句：

They went to the ……（他们去了……）

在文章中，我们通常会提供一个具体的地点名词，如沙滩或教堂等，以便让读者更好地理解所描述的场景。然而，在某些情况下，AI算法可能会在经过一番思考后，选择了一个出人意料的词组，比如在这个例子中，选择了“shoulders”。这让人不禁好奇，这个AI算法是如何得出这样的结论的呢？它是否考虑了相关的语境和逻辑关系？又或者，这是否是AI算法在训练过程中所学到的的一种新型表达方式？尽管我们无法完全了解AI算法的内部运作，但我们可以从这次选择中看到，AI正在不断探索和尝试新的表达方式，以便更好地理解和适应不同的场景。

They went to the shoulders.（他们去了肩膀）

对此 Andrew Mayne 调侃，不用担心 ChatGPT 写出个 GPT-4 了。

生成游戏引擎

最终，我们来看看游戏引擎的创建过程。Andrew Mayne对此表示“毫无问题”，然而，却没有提供ChatGPT的具体操作步骤。

这是生成一个跳棋引擎的效果（此外，还能生成象棋引擎）：

还可以让它生成一个细胞自动机（Game of Life）：

写的程序并非 100% 正确

有网友看完后表示，代码解释器插件很好地填补了 ChatGPT” 数学差 ” 的漏洞：

ChatGPT 几乎没啥数学技能，但它能轻松地通过生成 Python 代码来完成这件事。

但也有不少网友在这次演示中，发现了不少 Bug。

例如，虽然都是能运行的 Python 程序，仔细一看基本都有显而易见的小错误，包括：

生成谢泼德音调的方法是错误的，不仅得调振幅，还得调频；

生成的谢泼德音调本身也有问题，正常来说最后一个音应该与第一个音相同，使得循环可以无限期地继续；

用细胞自动机生成的二维码图像，其背后实际上隐藏着二维码图像所代表的编码信息。换言之，我们不是直接将细胞自动机的输出作为二维码图像，而是通过分析二维码图像的编码信息，进而生成相应的细胞自动机输出。在这个过程中，作者也承认他“教导”ChatGPT作弊了，因为ChatGPT可以根据训练数据预测出最可能的输入，从而生成符合要求的二维码图像。

行星轨道模拟中的轨道都是圆形轨道，从科学角度来说应该是很明显的椭圆形。

图形生成其实也有小 bug，不一一列举。

不过，” 这些显而易见的 bug 反而不需要太担心。”

有网友感觉，真正需要担心的是 ChatGPT” 叠加错误 ” 的问题。

一旦 ChatGPT 写的东西有 bug，就必须立刻重启新会话，否则它的错误就会开始成倍叠加：

这种感觉就像是它试图在掩饰什么，非常奇怪。

最后，虽然 ChatGPT 已经能写出象棋引擎了，不过有眼尖的网友发现，它依旧不会下象棋。

例如，突然用马吃掉自己的兵。（手动狗头）

参考链接：

[ 1 ] https://andrewmayneblog.wordpress.com/2023/03/23/chatgpt-code-interpreter-magic/

[ 2 ] https://news.ycombinator.com/item?id=35312609

[ 3 ] https://twitter.com/peteskomoroch/status/1639894112307679232