最近一段時間 OpenAPI 的人工智慧聊天機器人 ChatGPT 火了，在全球擁有百萬使用者，無數投資人的青睞有加，掀起自媒體一場狂歡。在ChatGPT釋出以後，其公司 OpenAI 的市值已經超過了 290 億美元。
在這裡我想簡單地聊一聊 ChatGPT 背後依賴的技術，再暢想一下它對我們這個世界可能帶來的改變。
supervised learning （監督學習）
監督式學習是一種機器學習的正規化，它表示所有的輸入樣本都有標註標籤。以往的一些機器學習應用，例如：識別圖片中的物體，語音轉文字，文字識別等等，大部分是採用了這種學習正規化。
在 ChatGPT 的訓練過程中，工作人員會與AI進行對話，以人工的方式進行標註。
reinforcement learning （強化學習）
強化學習是有別於監督學習的另一種機器學習正規化，它能夠使 AI 自主地尋找最優方案。它的特點是不再需要標註好的樣本，也不需要人工地去糾正行為。AI 會在已知與未知之間找到平衡點。一些對抗性的人工智慧應用，比如：會打Dota的AI，著名的圍棋AI alphago 等等，都是使用這種學習正規化。
在 ChatGPT 的訓練過程中，人類先給 AI 的對話回覆進行打分，之後根據這些打分生成一個評分模型，之後便可以訓練 AI 去獲得更高的評分。
訓練所用的硬體裝置
ChatGPT 的訓練過程是預先完成好的，在微軟的 Azure 雲的超級計算基礎設施上完成。
大型語言模型的降臨
大型語言模型彷彿一種外星生物降臨在地球上，引起了人們的好奇和恐懼。它在博覽群書之後，彷佛已經擁有了人類全部的智慧結晶。但也有人說，ChatGPT 不過是一個只會尋章摘句的書袋子，無法有自己的創新能力。
各種觀點都有道理，我認為大型語言模型的潛力是顯而易見的，它能勝任很大一部分的對話工作，例如：客服，櫃檯服務人員等等。我認為目前對 ChatGPT ，或者所對所有大型AI 的制約主要來自於它們無法像人類一樣接觸現實世界，因為實踐是檢驗真理的唯一標準，AI 從網際網路上獲得的內容是輸入性質的，AI 自己產生的輸出沒有得到現實世界的有效反饋。（據說 ChatGPT 已經在蒐集使用者的對話反饋，或許當反饋達到一定量級之後會產生質變）。
設想一下，假如 AI 能夠實時地觀測現實世界的最新變化，並且參與到社會活動中，例如，進行化學實驗，經營一家公司，做出股票投資，甚至管理一座城市等等。它就能夠從實踐中進行學習，再結合過往的知識，不斷修正，產生新的知識。
我期待看到第一篇由 AI 發表的論文，第一個由 AI 完全負責的基金（如果能推出一定會賣爆，畢竟投資界一貫的格言是要擺脫人性），第一家由 AI 負責決策的公司。當然，這後面必須是有具體的人類進行負責的，例如公司“法人”的概念，畢竟 AI 即便成為犯罪的藉口，也不能代替人去坐牢。
總結
科技發展是一個螺旋上升的路徑，在山重水複疑無路時，會柳暗花明，但在眾人追捧的時候又有可能陷入困境，對 AI 的發展，我們保持樂觀，也保持冷靜。