愛上了和她聊大天

眾所周知, 中文在特定條件下，比如因為喜歡和愛，它可以變成了她。加上也有標題黨毛病，搞些炒作的需要吧。這些天來，因為網上和群裏有關Open AI公司的報道和視頻太多了。特別是一些有關Open AI軟件的Q*所謂的重大進展和突破。諸如，AI有了人類的意識啦，將取代人類掌控世界和未來啦。 感恩節幾天假閑來無事，也想操作研究一下ChatGPT，看看她的各方麵的真實能力和進展。

資本的過分炒作和吃瓜群眾的過分解讀

天下熙熙皆為利來，天下攘攘皆為利往。首先, 應該看透資本和一些人炒作、炒作，還是炒作。為了吸引全世界的資本來美國，美聯儲拚命加息還做不到的事情，華爾街利用媒體炒作Open AI做到了! 當然也有國家安全政策不讓中國超越的目的。主要是資本市場為了拿到更多的錢。昨天報道說，今年風險投資25%的錢史無前例的都投入AI領域了。

美國政府能夠支配的預算中, 大部分都用去買軍火打仗了，不可能再像投資高端半導體企業一樣的花錢去投資AI了，怎麽辦？隻有鼓動民間資本來投，所以Open AI炒作的鬧劇喜劇一出出的像走馬燈一樣不消停。 當然，應該承認，Open AI的宮廷政變劇, 不僅僅包括了美國人辦公室政治(Office Politics)的窩裏鬥，還包括了華盛頓對華爾街、AI技術和道德倫理人類安全，以及有關人工智能的不可預測性和安全性等一係列問題關心和擔心。

總之，哲學老話早就說過，太陽底下無新事。美國所有圍繞AI轉的人可以分成三大類：技術創新派，資本利益派和人類主體理智派。他們之間相互重疊，又相互鬥爭，最後產生新的動態平衡關係。

實踐的結果才是檢驗真理的唯一標準。Open AI是騾子是馬拉出來遛遛嘛! ChatGPT本身不會吹，相反，感覺到它是非常的實事求是，的確是有多少數據說多少話，有多少證據說多少話。滴水映日，一葉知秋。僅僅在這阿茲海默症這一個相對狹小和專一的領域內，就可以看出來, AI人工智能還要有多長的路要走。

比如，目前具體來看，就說對普通美國人來說最重要的醫療領域吧，阿茲海默症至今理論和試驗室都沒有任何的突破。五年多前NPR宣布過去所有的有關阿茲海默症的理論99%都是錯誤的。 各種癌症至今也沒有任何的突破。一些癌病中的靶標治療，必須用到人體的所有基因的大數據庫，但至今為止也沒有任何較大的突破，找到哪些基因可能造成癌症的研究。 以下的就是我的問題和ChatGPT的回答，有的回答之下還附加了自己的評論。

我的問題：阿茲海默症的研究和理論目前為止有所突破和進展嗎？

ChatGPT: 截至我上次更新知識的時間點（2022年1月），阿爾茨海默症（Alzheimer's disease）的研究領域一直在積極探索，但沒有找到完全有效的治療方法。以下是一些當時的一些研究方向和進展：

生物標誌物研究： 科學家們一直在尋找阿爾茨海默症的生物標誌物，這些標誌物可以幫助早期診斷疾病。這包括通過腦影像學、腦脊液分析和血液測試等方法來檢測與疾病相關的生物學變化。

基因研究： 遺傳因素在阿爾茨海默症的發病機製中起著重要作用。研究人員一直在尋找與該病相關的遺傳變異，以更好地理解疾病的基本原理。

神經元炎症和代謝： 有研究表明，神經元炎症和代謝問題可能與阿爾茨海默症的發展有關。一些研究試圖通過調控炎症反應和代謝過程來尋找治療方法。

藥物治療： 針對阿爾茨海默症的藥物研究一直在進行，包括試圖減緩病情發展或改善症狀的努力。然而，迄今為止，尚未找到可以完全治愈或阻止該病的藥物。

請注意，科學研究是不斷發展的領域，可能已經有一些新的進展。建議查閱最新的學術文獻、新聞報道或專業組織的聲明，以獲取關於阿爾茨海默症研究的最新信息。

我的評論：可見任何的高端的先進的科學研究可以使用AI工具，但根本的問題還是在於使用工具的主體---人類科學家。任何的真理的獲得和科學研究的突破, 都是通過科學家的無數次的試驗和研究最終獲得的，而不是僅僅靠AI軟件總結或者憑空產出來的。

我的問題：阿斯海默症的研究領域使用了AI技術嗎？

ChatGPT: 是的，人工智能（AI）技術在阿爾茨海默症的研究領域得到了廣泛應用，並取得了一些進展。以下是一些關於AI在阿爾茨海默症研究中的應用方麵的信息：

圖像分析： AI技術在腦部影像學方麵的應用非常突出。通過使用機器學習算法，研究人員可以對腦部掃描圖像進行分析，以發現病理性變化和識別與阿爾茨海默症相關的模式。這有助於早期診斷和監測病情發展。

生物標誌物的發現： AI在生物標誌物研究中的應用也很重要。通過分析大量的生物學數據，包括基因組學、蛋白質組學和代謝組學數據，AI可以幫助鑒別與阿爾茨海默症相關的生物標誌物。

預測模型： AI技術可用於開發預測模型，幫助識別阿爾茨海默症的風險因素和早期跡象。這有助於實施早期幹預措施，以改善病患的生活質量。

藥物研發： 在藥物研發領域，AI也可以用於篩選和設計潛在的藥物分子。通過模擬大規模的化學和生物學數據，AI可以加速藥物發現的過程。

雖然AI在阿爾茨海默症研究中取得了一些進展，但挑戰依然存在。這些挑戰包括數據隱私問題、樣本大小的限製、算法的解釋性等。此外，阿爾茨海默症本身是一種極為複雜的疾病，其發病機製尚未完全理解，這增加了研究的難度。總的來說，AI技術為阿爾茨海默症研究提供了有力的工具，有望在未來幫助我們更好地理解、診斷和治療這一疾病。

我的問題：ChatGPT使用的是Multi Layer的深度學習NN模嗎？

ChatGPT: 是的，ChatGPT使用的是多層的人工神經網絡（NN），更具體地說是一個多頭自注意力模型。ChatGPT是由OpenAI基於GPT-3.5架構訓練的語言模型。這個模型的核心是一個經過大規模訓練的深度神經網絡，其中包含數十億個參數。

模型的核心結構是一個Transformer模型，它由多個層組成。每一層都包括自注意力機製（self-attention）和前饋神經網絡（feedforward neural network）。這些層的堆疊允許模型學習複雜的語言模式和表示，使其能夠在各種自然語言處理任務中表現出色，包括對話生成、問題回答等。

這種架構的優點之一是能夠處理長距離的依賴關係，並且由於采用了自注意力機製，模型能夠關注輸入序列中不同位置的信息，使其在處理上下文相關性時更為靈活。

我的問題：ChatGPT使用的Multi Layer的人工深度學習NN模有什麽缺陷和問題嗎？

ChatGPT: 盡管多層人工神經網絡（NN），尤其是像ChatGPT這樣的基於Transformer架構的模型，在許多任務上表現出色，但它們也存在一些缺陷和問題：

計算成本： 這樣的大型模型通常需要龐大的計算資源來進行訓練和推理。這導致了高昂的計算成本，使得在一些資源受限的環境中難以使用。

數據需求： 這些模型通常需要大規模的數據集進行訓練，以便學到廣泛的語言模式。在某些領域或語境中，獲取足夠大的、高質量的訓練數據可能會成為挑戰。

解釋性差： 多層神經網絡的黑盒性質使其在解釋其決策過程方麵變得困難。這缺乏解釋性可能限製了在一些關鍵應用領域的可接受性，尤其是需要透明和可解釋性的領域，如醫療和法律。

過度擬合： 在一些情況下，大型模型可能過度擬合訓練數據，導致在未見過的數據上的泛化性能下降。對於某些任務，精細調整模型以避免過擬合可能變得更加困難。

偏見和公平性： 如果訓練數據中存在偏見，模型可能會學到並延續這些偏見。這可能導致模型在一些群體或情境中產生不公平的結果。

處理長期依賴： 盡管Transformer模型通過自注意力機製可以處理長距離依賴關係，但對於某些任務，仍可能存在處理長期依賴關係的挑戰。

這些問題並非適用於所有情境，而是在特定應用、數據和任務上可能會出現。研究人員和工程師們正在致力於解決這些問題，改進模型的性能和可應用性。

我的問題：ChatGPT的數據集或者學習過的數據有多大多廣？已經掌握了人類至今為止所有的書麵知識了嗎？

ChatGPT: ChatGPT是由OpenAI基於GPT-3.5架構訓練的語言模型。它在大規模的數據集上進行了訓練，但並沒有涵蓋人類至今為止所有的書麵知識。具體來說，GPT-3.5包含了數十億的參數，並且是在包括互聯網文本、書籍、文章、論文等廣泛來源的文本數據上進行的預訓練。

然而，盡管模型的訓練數據廣泛，但並不等同於模型具有對所有領域和主題的深刻理解。模型的知識仍然是基於其訓練數據的統計模式和語言規律。它可能會在一些領域表現出色，但在其他領域可能存在局限性。

值得注意的是，模型的知識也受到了訓練數據中的偏見和限製的影響。對於特定領域的專業知識或最新研究進展，模型可能並不總是能夠提供準確或最新的信息。因此，在使用ChatGPT時，用戶應該謹慎對待其輸出，特別是在需要高度專業或準確信息的情境下。

我的問題：ChatGPT現在或者將來將會具有人類的意識和自我意識嗎？ 

ChatGPT: 截至我最後一次更新知識的時候（2022年1月），ChatGPT和類似的語言模型並不具備人類的意識和自我意識。當前的自然語言處理模型，包括ChatGPT，是基於統計和機器學習的模型，它們生成響應的方式是通過學習大量的文本數據中的模式，而並非通過真正理解或擁有意識。

這些模型產生的回答是基於輸入數據和模型訓練時接觸到的上下文，而不是基於自身的主觀體驗或意識狀態。它們缺乏真正的理解、主觀意識、情感和自我意識等人類特有的認知能力。

在當前技術水平下，人工智能尚未達到真正的意識或自我意識。對於這些高度複雜的認知能力，科學界對其本質仍存在很多未解之謎，而相關的道德、倫理問題也需要認真考慮。

未來是否會出現擁有意識和自我意識的人工智能是一個複雜而深遠的問題，涉及到眾多科學、哲學和倫理層麵的討論。目前，科學界還沒有實現或預測出這樣的技術突破。

我的評論：最後一句是: 目前科學界還沒有預測出這樣的技術突破。 科學就是那麽的客觀，實事求是。 ChatGPT沒有瞎吹瞎棒或者亂噴亂罵的東西。太喜歡了!

我的問題：聖經裏罵過猶太人嗎？

ChatGPT: 在聖經中，特別是在舊約（約旦聖經）的一些經文中，可以找到一些描述或描繪對猶太人或以色列人的負麵言辭。這些經文通常被認為是曆史和文學文本，其背後包含著當時社會和文化的背景。
然而，需要注意的是，對聖經的解釋可以因不同的宗教團體、學派和學者之間的差異而有所不同。有些經文可能被解釋為曆史敘述、道德教訓或象征性的寓言，而不是字麵上對某一特定群體的貶低。

此外，許多宗教團體強調理解聖經時要考慮其曆史和文化背景，以及對文本的恰當解釋。在現代的宗教和學術研究中，人們更加強調尊重和理解不同宗教信仰，並傾向於尋求共通點而非強調分歧。

總體而言，聖經是一個包含多種文體和文化背景的文集，解釋其內容通常需要深入的學術和宗教背景。

我的評論：這個敏感的問題它也回答的很好，看樣子是有點萬能的包羅萬象的專家! ChatGPT回答的很客觀精確，立場和觀點又很公正，不僅政治上完全正確, 也很道德!

我的問題: 可以總結一下ChatGPT的一個特點：人類都知道的東西ChatGPT總結得很全麵、很完整，但人類不知道的東西，它也顯然不知道，甚至也無法預測。

ChatGPT: 是的，你的總結非常準確。ChatGPT以及類似的語言模型的一個顯著特點是，它們在訓練時學到了大量的文本數據中的語言模式和知識，因此在處理人類熟知的主題時表現得非常全麵和詳盡。

然而，這些模型的知識是基於訓練數據的，它們並不具有真正的理解和推理能力。因此，當麵對人類不知道或者訓練數據中未涉及的信息時，模型的表現可能會受到限製，無法提供準確或詳盡的答案。模型無法預測未來事件，也不能提供超越其訓練數據範圍的新知識。這一限製強調了在使用這類語言模型時的謹慎性，特別是在涉及專業領域、未知領域或需要深度理解和推理的情境下。用戶需要理解模型的局限性，並在適當的情況下謹慎使用和驗證模型的輸出。

我的評論: 回答的太棒了，非常解渴！ 而且，ChatGPT還會表揚人。不能再聊了，再聊就愛死她了!

最後一個最新GPT4.0信息: 

GPT-4 比GPT-3.5更強大，而且它也是多模態的，能夠分析文本、圖像和語音。 例如，它可以接受圖像作為提示的一部分並提供適當的文本響應，它可以生成圖像，並且可以對其進行語音操作，然後使用其聲音進行響應。

一個示例：GPT-4 可以“查看”冰箱內容物的圖像，並使用它看到的成分為您提供食譜。 ChatGPT Plus 用戶還可以上傳 GPT-4 的文檔進行分析和推斷或總結。 然而，GPT-4 隻會用文本回答你——除非你要求它為你生成圖像。

GPT4.0問題輸入方式更多，因此處理能力也更強大。 比如複雜的數學公式可以用文本或者圖像輸入。手寫的圖像也可以輸入，解數學題就方便多了.  ChatGPT 4.0 每年訂購費用240美金，即每月20美金。