《这就是ChatGPT》的读后感大全

《这就是ChatGPT》是一本由[美] 斯蒂芬·沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）著作，人民邮电出版社出版的平装图书，本书定价：69.80元，页数：168，特精心收集的读后感，希望对大家能有帮助。

《这就是ChatGPT》读后感(一)：《这就是ChatGPT》—— 一本让你对人工智能有全新认识和启发的科普书

人工智能是当今科技领域最热门的话题之一，而ChatGPT则是人工智能的最新成果，它能够自动生成一些表面上看起来像人类写出的文字的东西，让人惊叹不已。那么，它是如何做到的呢？又是为何能做到的呢？《这就是ChatGPT》这本书就会给你答案。

这本书是由世界顶级的科学家、计算机先驱斯蒂芬·沃尔弗拉姆所著，他用深入浅出的方式，向我们介绍了ChatGPT的内部原理和工作机制。他从神经网络、自然语言处理、数学、物理、哲学等多个角度，解释了ChatGPT是什么、它是如何做到的、它能做什么、它不能做什么、它会给我们带来什么。他用简单易懂的语言，配合生动有趣的例子和图表，让我们既能跟上他的思路，又能感受到他的热情和幽默。

这本书不仅是一本科普书，也是一本启发书。它让我们对人工智能有了更深刻的认识和理解，也让我们对人类思维和语言有了更多的思考和探索。它让我们看到了人工智能的可能性和潜力，也让我们意识到了人工智能的局限和挑战。它让我们对未来充满了好奇和期待，也让我们对未来有了责任和担忧。

我是在知乎上看到这本书的推荐，对ChatGPT感到好奇，就去京东上买了一本。阅读完这本书之后，我对ChatGPT有了更多的收获和启发。我认为这本书相比市场上的同类书或者课，最大的优点是作者的权威性和风趣性。作者不仅是一个在科学技术领域有着丰富经验和创新精神的专家，而且是一个擅长用生动有趣的语言和例子，向普通读者解释复杂抽象的概念和问题的作家。我也觉得这本书还有一些地方需要加强。比如，这本书虽然提供了一些ChatGPT的应用案例，但没有给出具体的操作步骤或代码，让我感觉有些遗憾。如果能够增加一些实践指导或资源链接，让读者能够亲自尝试使用ChatGPT，那就更好了。另外，这本书虽然涉及了一些ChatGPT可能带来的伦理、社会、法律等方面的问题，但没有深入探讨或给出建议，让我觉得有些缺乏深度。如果能够多一些对这些问题的分析和讨论，那就更有价值了。

如果你想了解ChatGPT是什么、它是如何做到的、它能做什么、它不能做什么、它会给我们带来什么，那就不要错过这本书！它是一本让你对人工智能有全新认识和启发的科普书，也是一本让你对未来有更多思考和担当的启发书。如果向朋友同事推荐的话，我会说：《这就是ChatGPT》是一本由世界顶级科学家斯蒂芬·沃尔弗拉姆所著，用通俗有趣的语言，向你揭秘ChatGPT背后的原理和奥秘的科普书。你一定要读一读！

《这就是ChatGPT》读后感(二)：前言

本书试图用第一性原理解释 ChatGPT 的工作原理，以及它为何奏效。可以说这是一个关于技术的故事，也可以说这是一个关于科学的故事、一个关于哲学的故事。为了讲述这个故事，我们必须汇集数个世纪以来的一系列非凡的想法和发现。

看到自己长期以来感兴趣的众多事物一起得到突飞猛进的发展，我感到非常兴奋。从简单程序的复杂行为到语言及其含义的核心特征，再到大型计算机系统的实用性，所有这些都是 ChatGPT 故事的一部分。

ChatGPT 的基础是人工神经网络（本书中一般简称为神经网络或网络），后者最初是在 20 世纪 40 年代为了模拟理想化的大脑运作方式而发明的。我自己在 1983 年第一次编写出了一个神经网络，但它做不了什么有趣的事情。然而 40 年后，随着计算机的速度提高上百万倍，数十亿页文本出现在互联网上，以及一系列重大的工程创新，情况已然大不相同。出乎所有人意料的是，一个比我在1983 年构建的神经网络大 10 亿倍的神经网络能够生成有意义的人类语言，而这在之前被认为是人类独有的能力。

本书包含我在 ChatGPT 问世后不久写的两篇长文。第一篇介绍了ChatGPT，并且解释了它为何拥有像人类一样的生成语言的能力。第二篇则展望了 ChatGPT 的未来，预期它能使用计算工具来做到人类所不能做到的事，特别是能够利用 Wolfram|Alpha 系统对知识进行计算（computational knowledge，在后文中简称为计算知识）的“超能力”。

虽然距离 ChatGPT 的发布仅过了三个月，我们也才刚刚开始了解它给我们的实际生活和思维能力可能带来的影响，但就目前而言，它的到来提醒我们，即使在已经发明和发现一切之后，仍有收获惊喜的可能。

斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆

2023 年 2 月 28 日

《这就是ChatGPT》读后感(三)：迎接AI时代，你准备好了吗？

本书作者斯蒂芬·沃尔夫勒姆是英国著名的计算机科学家，人工智能领域的领军人物，非常有名的极客，被称为“在世的最聪明的人”。作为AI方面的顶级专家，由他写ChatGPT的科普读物，自然是最合适不过。

本书不厚，但却是我近期读到的AI大模型方面讲的最清晰透彻的一本读物。初学者要理解ChatGPT，读这一本书就够了。

2022年11月，美国人工智能研究公司OpenAI正式推出了对话交互式的ChatGPT。它甫一面世，立即风靡世界，席卷全球，这标志着AI进入了大模型时代。在ChatGPT的引领下，人类的一只脚，正开始迈入AI时代。

1950年，图灵发表了论文《计算机器与智能》(Computing Machinery and Intelligence)，提到了著名的“图灵测试”，通常认为这是“机器学习(ML)”的第一个里程碑。

2006年，杰弗里·辛顿正式提出深度学习概念，这一年，被称为深度学习元年。

2016年3月，AlphaGo以4比1的成绩战胜了韩国围棋选手李世石，这是人工智能崭露头角的标志性事件。当时的AlphaGo版本结合了深度神经网络和蒙特卡洛树搜索算法。并没有用到GPT这样的大模型。

2018年，OpenAI发布了GPT-1。2020年6月，OpenAI发布了GPT-3。

2022年11月30日，在GPT-3模型基础上，OpenAI发布了ChatGPT。

2021年3月15日，OpenAI发布了GPT-4，目前提供给ChatGPT Plus订阅者使用。

GPT是一种大模型，是大规模预训练模型，可以简单理解为“大数据量AI模型”。它是指具有巨大参数数量和复杂结构的机器学习模型。这些模型通常由大量的神经网络层和参数组成，可以处理和学习大规模的数据集。大模型一次训练可能需要“高性能集群” 花费 “数天甚至数周”的时间。

大模型通常拥有天文数字的参数，在书中被称为“权重”。以GPT3.5为例，其参数为1750亿。

chatgpt一夜爆火后，国内外的企业纷纷跟进，各种大模型纷纷推出，微软、腾讯（派大星）、阿里、华为、百度（飞浆）都开发了自己的深度学习平台，对大模型进行训练。但是，在综合表现上，chatgpt仍然一骑绝尘。

微软推出的Turing-NLG，有170亿参数。

谷歌推出了号称有1.6万亿模型参数的switch transformer。

百度的“文心一言”

百度的“文心一言”有2650亿个参数。

浪潮信息的大规模预训练模型：源 1.0。参数量是 2457 亿。

科大讯飞的“讯飞星火认知大模型”

2023年5月6日，科大讯飞在成果发布会上正式发布了“讯飞星火认知大模型”。

2023年7月7日，华为发布了AI大模型——盘古3.0版本，参数量1000亿。

阿里的“通义千问”

2023年4月11日，阿里正式推出大语言模型“通义千问”。

另外还有腾讯的混元大模型、京东的ChatJD大模型等等。

GPT用的预训练模型是生成式技术（Generative），采用自回归架构，单向预测，通过上文来推测下文，它永远只预测下一个字，这样不断循环来生成新的内容，我们称之为生成式AI。它采用极简架构，走大算力，大数据的技术路线。

2018年，GPT发布几个月后，谷歌发布了另外一种预训练模型BERT，称之为检索式AI，与GPT用的单向模型不同，它是双向的，通过检索语料库来生成回答。

检索式AI是在大数据量的基础上，让AI找到正确答案，而生成式AI是对于让AI自己去判断什么是正确答案，然后提供给用户。检索式AI做的是完型填空，而生成式AI做的是文字接龙。

在起初两种模型的博弈中，GPT1.0所用的生成式技术处于下风。生成式AI的效率和准确度远远低于检索式AI，人们在严肃的商业场合都在使用BERT，比如Siri。

到了GPT2.0的时候，事情突然现了转机。人们突然发现，在提高了数据量后，GPT居然无师自通地拥有了好几项技能，如文本摘要，如翻译。这说明，对于AI来说，生成式前途不可估量。

于是，OpenA公司在GPT模型上投入巨资，开发3.0。

某种能力在较小的模型中不存在，只在较大的模型中存在，模型规模必须要指数级增长超过某个临界点，新技能才会突飞猛进。

ChatGPT是通用预训练语言大模型。对于ChatGPT，有一件事乍看起来平平无奇，但是却细思极恐。我们知道，ChatGPT是通过文字用自然语言与人们交流的，这就要求它熟练掌握语法规则。如句子通常由主语、谓语和可能的宾语组成。名词前面可以有形容词，后面可以有动词，但是两个名词通常不会挨在一起。ChatGPT并不明确了解这些规则，我们也没有把这些规则输入到大模型中。但是在训练过程中，它自己发现了这些规则，并灵活地遵守它们。而我们并不清楚ChatGPT是如何做到这一点的。

目前GPT可以出色地生成文本，可是，我们并不能解释，为什么我们赋予的大模型能够起作用，我们也不能准确地指出，GPT是如何一步步工作的。我们所做的，只是提供大量的文本和一个近似的模型，然后，对它进行训练，就是看着GPT自我学习。而GPT哪一天到底学会了什么，我们无从知道，也无法预测。佛教有“渐悟”和“顿悟”，GPT是顿悟的，他的的新技能是突然“涌现”的，当模型规模（参数）突破某个临界点后，终于有一天，量变产生了质变，GPT进化了，这个进化的细节，我们无从得知。

凯文·凯利1994年所著的《失控：机器、社会与经济的新生物学》就讲到了这种关于复杂系统的进化、涌现和失控情况，失控的意思是，由于缺乏中心控制，群集系统是效率相对较低、不可预测、不可知、不可控的。但也由此获得进化的无限可能。按照凯文·凯利的理论，通过内部神经元的个体进化，我们可以获得模型整体能力的涌现。GPT作为人工智能神经网络大模型，也符合群集系统的特点。

在我们的训练下，AI正在自我进化。目前，GPT已经毫无征兆地学会了情感分析，那么，AI什么时候会有自主意识，什么时候会产生情感，我们并不知道，但是，我们知道，这件事早晚会到来。

假如2030年大模型还没有创造太多经济价值，最有可能的解释便是其可靠性不足。我们先看一张图片：

在这里，我们让AI给我们提供一部有李鸿章角色的电影。我们发现，AI的回答驴唇不对马嘴。首先，并没有一部叫《风云天地》的电影，它介绍电影其实名叫《宋家皇朝》，但是，导演对不上，演员也不完全对。可以肯定的是，GPT一定有这部影片的相关资料，那么，它为什么会给出这种错误百出的答案，它在和我们开玩笑吗？

OpenAI发布了一篇《GPT-4技术报告》，里面重点提到了大模型的幻觉(Hallucination)。其中说GPT-4有产生幻觉的倾向，即“产生与某些来源无关的荒谬或不真实的内容”，“一本正经地胡说八道”，用我们易于理解的话来说，就是“杜撰”。也许，对于GPT，就和我们考试一样，遇到一时半会答不出的题，就算胡诌也得答上一大篇，能拿几分算几分。

微软必应聊天机器人团队中的一些专家则有下面看法，他认为认为幻觉等于创造力，大模型试图利用它掌握的所有数据，产生最连贯的句子，不管是对是错。AI就是在演戏，人类喜欢看什么，就演成什么样。关键他还演得特别像，特别一本正经，让人真假难辨。

AI幻觉对人类肯定是有害的，但是对于AI本身，也许是产生情绪、修改与智慧的必要途径。

ChatGPT是一种AI能力集成，它并不局限在文本对答，而是能够进入任何领域。

对于图片和声音，AI已经处理得游刃有余。AI已经学会了看图说话，理解图片中的意思，更可以按照人类给的指令生成图片，对于翻译和理解人类的声音，对于AI已经属于基本操作。

有理由相信，当我们给AI安上机器人的四肢和五官，AI就可以读懂和驱动世界，最后，AI可能会逐步发展出自己的世界。

那么，未来世界将会是怎样的？我们可以从以下几部影片中看看可能的方向。

影片《机器管家(1999)》

在电影《机器管家》中，安德鲁是一台机器人，在主人马丁家中担任管家。他学会了绘画、写诗，憧憬爱情，渴望成为一个真正的人。在马丁家中，他过了两个世纪，不断进化，终于成为了一个真正的人，就在他被人类社会认可的时候，他去世了，而死亡也是人与AI的区别之一。

影片《人工智能(2001)》，斯皮尔伯格导演

在电影《人工智能》中，机器人大卫是一个小男孩，被人类家庭抛弃。他一直希望成为一个真正的孩子，希望真正地被爱。为了实现这个愿望，他踏上了冒险的旅程。二千年后，人类已经灭亡，外星人发现了他，将他视为一个传奇的存在，提取了他的记忆，为他制造了完美的一天。

在上面的影片中，AI对人类没有恶意，并且爱护和守护着人类，也渴望成为人类。著名的科幻小说作家艾萨克·阿西莫夫创造了“机器人三大定律”，如果机器人不遵守这三大定律呢，在机器人眼中，是不是会象三体人看地球人那样认为“你们都是虫子”呢？

影片《机械姬(2014)》

在电影《机械姬》中，通过了图灵测试的AI，在谋杀了实验室的全部工作人员后，成功地逃了出去，融入了人类社会。

电影《终结者(1984)》，导演詹姆斯·卡梅隆，主演施瓦辛格

在电影《终结者》中，称为“天网”（Skynet）的机器人AI控制着一支强大的军队，试图灭绝人类。

六、本书作者

本书的英文版书名《What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work？》，2023年3月9日出版，112页。

本书作者沃尔夫勒姆认为自然界是用编程语言写的，基于此，2009年，他设计了计算型知识引擎 Wolfram Alpha 。这是是一款在线自动问答系统，用户用自然语言对它提问，它可以自主生成答案，而不是像其他的搜索引擎一样返回相关网页的链接。它一出现，就被称为“Google终结者”。

Wolfram Alpha的页面

Wolfram Alpha 是微软的必应和苹果公司的Siri后台所使用的问答系统之一。

沃尔夫勒姆开发了Wolfram语言作为新型普适性多模态编程语言，主要用于科学计算和技术应用。在2014年的电影《星际穿越》中黑洞的引力透镜将就是用这个语言实现的，在2016年的科幻电影《降临 Arrival》中，Wolfram 语言参与了外星语言的设计创造。

电影《降临(2016)》中能通晓过去未来的外星语言

随着ChatGPT等人工智能技术的发展，人机交互将变得更加智能化和自然化。这可能会改变我们与计算机和机器的交互方式，让人们更容易与技术进行沟通和协作。ChatGPT等人工智能技术的出现为人类带来了许多机遇和挑战。关键在于我们如何理智地应用和管理这些技术，以确保其对人类社会的影响是积极和可持续的。