有问题就有答案
如何看待微软基于Chat GPT推出的新款必应和Edge
微软基于Chat GPT推出的新款必应和Edge受到了广泛的关注，这是一个有趣的发展，改进了微软现有的搜索产品、Web 浏览器和Web 服务体验，提供了更加寓教于乐的体验。Chat GPT 将搜索功能与营销定位和营销计划大幅度集成，既可以提供搜索结果，也可以筛选出最佳选择，从而为用户提供更准确的结果。
ChatGPT爆火，谷歌投资其竞品公司，谷歌创始人亲自下场改代码，这场AI风暴对巨头们有何冲击
Open AI和Chat GPT，两个关键词，就已经将今年以来最火爆的人工智能新软件描绘出来，简单说就是前者开发的后者，前者是公司，后者是软件。包括《比较》杂志总编陈永伟在内的很多专家，都已经系统介绍了这个公司和软件，以及硅谷正在发生的新的变化和投资趋势。一边是科技公司的寒冬还没有过去，一边是新技术可能带来的颠覆性发展，已经如火如荼在路上。有的大V甚至认为这是美国新的一轮科技领先的象征。从技术上来看，ChatGPN确实算是最先进的语言训练系统，已经有数亿人关注了这个软件，月活也进入了世界排名前十。原理并不复杂，就是人机对话，不过不同于小爱同学，车载导航之类的简单指令，Chat GPN已经可以自动生成非常复杂的文本，甚至是学术论文。我觉得加以训练，特别是更多的用户使用，这即将对现有得科技巨头布局形成新的冲击！
为什么这次chatGPT又诞生在美国，互联网的创新呢
别太高看这个chatGPT，超过人类智商····ChatGPT并不会真正的思考，只是对根据搜索到的内容，依据一些算法进行重新整理。它是一个更强大的搜索引擎，它可以进行一些简单的文字，资料收集，查询的事情。但是它是无法做出数学题，哪怕是小学应用题。因为它不会真的去思考。那么在某些方面，如医疗资料，法律资料收集，自动翻译，学习等方面更加的快捷。如今AI的画像已经让很多美术绘图工作者惊呼快失业了，实际上，他只会成为画图创作者的很好的工具。未来可能往更多设计工作者应用。例如工程师的设计，建筑师通过关键词，功能要求设计一座楼宇···但是要说大量的应用，尤其商业级应用，恐怕很难实现。其次有些问题，我不知道目前ChatGPT，会怎么表现？例如美国的各种政治正确，LGBT等方面会不会干扰ChatGPT？会不会形成恐怖活动？例如，如何制造一枚凝固汽油弹/爆破成型弹？至于国内，各大互联网公司，平台，都逐渐形成自己的信息孤岛，而基于数据搜集的ChatGPT，能否获得足够的数据？这也算工业革命？这大佬们是不是对工业革命有什么误解？当年的3D打印就有人惊呼是工业革命。实际上那只是丰富了人类工业制造模式而已。受到基础材料所限，3D打印并不能代替传统的工业制造。至于互联网创新这个东西，难在方向选择上；难在不知道往那个方向上创新；更不知道，能否有经济价值。
ChatGPT是技术创新的结果还是大力出奇迹的结果
这是一个很有意思的问题，结合当前人工智能技术的研究现状和ChatGPT所采用的策略，可以说既有技术上的创新也有强大资源的支撑。从科研的角度来说，强大的资源支撑也是不断推动技术团队创新的一个重要原因，这一点在人工智能领域有着非常明显的体现，当前很多高校和科研院所的中小团队根本无法开展类似ChatGPT的大模型研究，因为根本没有相应的算力来做支撑。在科技领域大力确实能够出奇迹，这也是为什么强国会大力发展超级计算机的原因，算力始终是开展科研活动的重要基础，如果没有强大的算力作为支撑，很多领域的研究很难开启，而当前拥有大算力的互联网公司正在借助人工智能领域的持续创新来构建新的生态护城河。从人工智能技术的基础理论体系来看，在深度学习之后并没有太大的革新，虽然一些框架平台的出现能够让深度学习的效率和效果更好，但是这通常需要大量算力和数据的支撑，所以当前说深度学习已经进入了大力出奇迹的时代也有一定的道理。从目前的创新趋势来看，由于大模型的边界效应还没有出现，而且有可能长时间也不会出现，所以大模型依然是人工智能产品发展的重要方向，ChatGPT所取得的成绩可以说就是大模型成功应用的典型代表。接下来ChatGPT可以结合具体的应用场景来做技术资源的整合应用，这大概率会重塑当前很多领域的传统技术体系，从浏览器、办公软件、终端应用到操作系统，都可能会全面整合ChatGPT，而且基于ChatGPT会打造出一个新的生态环境，这个生态环境最大的想象空间并不在消费互联网领域，而是在工业互联网领域，所以当前对于很多头部大厂来说，如果不能开发出对标ChatGPT的产品，未来在工业互联网时代就会陷入被动。虽然很多人认为ChatGPT是大力出奇迹的结果，但是我并不这么认为，早期很多大厂都在堆大模型，但是并没有做出类似ChatGPT这样的产品，所以技术创新才是大力出奇迹的基础，而人工智能领域基础理论上的持续创新也会推动大模型走得更远。虽然ChatGPT取得了成功，但是我依然希望在大学和科研院所这些课题组里的同学能把注意力放在基础理论体系的突破上，如果大家都在做基于ChatGPT的创新，未来想做一个自己的ChatGPT，或者说想颠覆ChatGPT就很难了。目前我联合多名国内外知名大学的导师和互联网大厂的企业导师，共同搭建了一个技术论坛，在持续开展人工智能、大数据、物联网相关的科研实践和成果分享等活动，感兴趣的同学可以联系我申请参加，相信一定会有所收获。最后，如果有人工智能领域的问题，或者需要我的帮助，欢迎跟我交流。
ChatGPT掀起硅谷新一轮“AI革命”，科技公司跟还是不跟
就目前chatGPT已经表现出来的能力来看，毫无疑问将引发人工智能的一次“竞赛”，科技公司至少有三个理由必须得跟，而且势必要保持与美国的同水平竞争。第一个理由，chatGPT最大的革新是对效率质的提升。OpenAI最早是把它作为一个聊天机器人投放在互联网上的，但是网友们很快就发现，这个聊天机器人完全称得上“多才多艺”，除了数据库中所储存的海量数据信息它可以调取出来提供给用户以外，最大的惊喜是它能精准辨别用户的需求核心，并且将用户需要的东西以最合理的形式展示出来。比如说你需要一个实现某种效果的代码，你可以明确说出这个代码的作用，然后chatGPT很快就提供给你：或者你需要写作某种应用文，把需求提出来，它就可以根据你的需求和数据库内的信息给你“创作”一篇应用文，而且可用性很高。它不是以前那种需要你发出具体指令然后直接给出数据库储存信息的人工智能，它拥有非常高效的理解能力，同时还有信息加工能力。对于科研人员、软件工程师、行政人员、新闻工作者、法律工作者乃至工厂管理人员来说，都是一种能够大大提升工作效率的“神器”，如果chatGPT之后能够大量应用于科研、编程等领域，必然会加速进度，量变引发质变，让科技水平获得大举提升。它拥有这样的前景，对于一个亟需提升科技水平的国家来说，显然更加重要，所以我认为国内科技企业包括国家都会大力支持和投入此类研究。第二个理由：具备唯二发展人工智能的先天优势。对于人工智能的进化和发展，有两个关键性制约因素，一个是算力，它主要由硬件实现并决定其上限；另一个是大数据，它主要依赖互联网场景所催生的海量数据。对于人工智能来说，它拥有越出众的算力，那么它就能更快地消化数据，自我进化；而它消化的大数据池子越大越多样化，那么它就更“全能全面”，也更高效。目前来看，从算力来说仅次于美国，但是因为芯片受制约的情况正在加重，未来这方面可能面临挑战；从大数据来说同样仅次于美国，在移动互联网时代，得益于在通信领域的基础设施建设，我国的互联网用户迅速提升，如果只论单一市场互联网数据规模，应该是世界第一，但是美国的网络数据从来不仅仅限于本土，相比它最大的数据优势还在于多样性。相比之下，应该仅次于美国，而远远领先于其他国家。综合来讲，对于类似chatGPT这样的人工智能而言，它还有着非常大的提升空间，它需要大数据驯化以及算力上的支持，而我们在算力和大数据两方面都拥有着发展人工智能的先天优势。第三个理由：chatGPT代表着一次商业革命，科技公司肯定不能错过这场盛宴。chatGPT不仅对于国家的发展战略和科技水平提升有着不一样的意义，在商业领域，它的革命性意义同样非常出众，美国硅谷有人将它的出现等同于“乔布斯第一次推出iPhone”，可见其在软件领域的巨大商业价值。目前微软已经拿出100亿美元与OpenAI展开全面合作，其搜索引擎必应和办公软件Office也已经开始深度整合chatGPT，据第一批使用者所说，其使用体验非常棒。这也让谷歌感受到了威胁。作为chatGPT的归属方，OpenAI现在已经成为最炙手可热的人工智能初创公司，这款产品同时也创造了互联网产品用户数扩张的记录，目前发行不到半年，已经有超过1亿用户，而且其付费版本也有了大量的用户，其商业潜力可见一斑。对国内来说，互联网平台型企业对这种人工智能产品都有需求，包括百度、字节跳动等在内的互联网科技企业对人工智能的探索也一直没有停下，相信chatGPT的火爆出圈，肯定会加速相关企业的研发投入，百度目前已经宣布将于3月推出版的“chatGPT"项目——文心一言。而且大概率这个产品会应用于百度搜索，随后其他搜索产品如头条搜索等都会很快推出相应产品，让我们拭目以待吧。写在最后chatGPT的火爆出圈，其实也再次向我们展露了一个或许让很多国人无法接受的现实：目前美国依然是全球科技的引领者，无论从硬件还是软件出发，我们仍然是个追赶者，而且这个距离可能比我们预想的还要大。我们应该正视这个差距，并且仍然应该极力促进两国之间的科技交流，虚心学习美国人在科技领域取得的成就，以及他们之所以在科研领域能够取得这些成就所依靠的科研制度建设。而且我们更应该明白，chatGPT并不是中美之间科技领域的竞争核心，芯片制造能力才是，所以在追逐热点的同时，我们更不应减少哪怕一点的对于半导体行业发展的投入——这才是未来人工智能真正的依靠。