爱上了和她聊大天

众所周知, 中文在特定条件下，比如因为喜欢和爱，它可以变成了她。加上也有标题党毛病，搞些炒作的需要吧。这些天来，因为网上和群里有关Open AI公司的报道和视频太多了。特别是一些有关Open AI软件的Q*所谓的重大进展和突破。诸如，AI有了人类的意识啦，将取代人类掌控世界和未来啦。 感恩节几天假闲来无事，也想操作研究一下ChatGPT，看看她的各方面的真实能力和进展。

资本的过分炒作和吃瓜群众的过分解读

天下熙熙皆为利来，天下攘攘皆为利往。首先, 应该看透资本和一些人炒作、炒作，还是炒作。为了吸引全世界的资本来美国，美联储拼命加息还做不到的事情，华尔街利用媒体炒作Open AI做到了! 当然也有国家安全政策不让中国超越的目的。主要是资本市场为了拿到更多的钱。昨天报道说，今年风险投资25%的钱史无前例的都投入AI领域了。

美国政府能够支配的预算中, 大部分都用去买军火打仗了，不可能再像投资高端半导体企业一样的花钱去投资AI了，怎么办？只有鼓动民间资本来投，所以Open AI炒作的闹剧喜剧一出出的像走马灯一样不消停。 当然，应该承认，Open AI的宫廷政变剧, 不仅仅包括了美国人办公室政治(Office Politics)的窝里斗，还包括了华盛顿对华尔街、AI技术和道德伦理人类安全，以及有关人工智能的不可预测性和安全性等一系列问题关心和担心。

总之，哲学老话早就说过，太阳底下无新事。美国所有围绕AI转的人可以分成三大类：技术创新派，资本利益派和人类主体理智派。他们之间相互重叠，又相互斗争，最后产生新的动态平衡关系。

实践的结果才是检验真理的唯一标准。Open AI是骡子是马拉出来遛遛嘛! ChatGPT本身不会吹，相反，感觉到它是非常的实事求是，的确是有多少数据说多少话，有多少证据说多少话。滴水映日，一叶知秋。仅仅在这阿兹海默症这一个相对狭小和专一的领域内，就可以看出来, AI人工智能还要有多长的路要走。

比如，目前具体来看，就说对普通美国人来说最重要的医疗领域吧，阿兹海默症至今理论和试验室都没有任何的突破。五年多前NPR宣布过去所有的有关阿兹海默症的理论99%都是错误的。 各种癌症至今也没有任何的突破。一些癌病中的靶标治疗，必须用到人体的所有基因的大数据库，但至今为止也没有任何较大的突破，找到哪些基因可能造成癌症的研究。 以下的就是我的问题和ChatGPT的回答，有的回答之下还附加了自己的评论。

我的问题：阿兹海默症的研究和理论目前为止有所突破和进展吗？

ChatGPT: 截至我上次更新知识的时间点（2022年1月），阿尔茨海默症（Alzheimer's disease）的研究领域一直在积极探索，但没有找到完全有效的治疗方法。以下是一些当时的一些研究方向和进展：

生物标志物研究： 科学家们一直在寻找阿尔茨海默症的生物标志物，这些标志物可以帮助早期诊断疾病。这包括通过脑影像学、脑脊液分析和血液测试等方法来检测与疾病相关的生物学变化。

基因研究： 遗传因素在阿尔茨海默症的发病机制中起着重要作用。研究人员一直在寻找与该病相关的遗传变异，以更好地理解疾病的基本原理。

神经元炎症和代谢： 有研究表明，神经元炎症和代谢问题可能与阿尔茨海默症的发展有关。一些研究试图通过调控炎症反应和代谢过程来寻找治疗方法。

药物治疗： 针对阿尔茨海默症的药物研究一直在进行，包括试图减缓病情发展或改善症状的努力。然而，迄今为止，尚未找到可以完全治愈或阻止该病的药物。

请注意，科学研究是不断发展的领域，可能已经有一些新的进展。建议查阅最新的学术文献、新闻报道或专业组织的声明，以获取关于阿尔茨海默症研究的最新信息。

我的评论：可见任何的高端的先进的科学研究可以使用AI工具，但根本的问题还是在于使用工具的主体---人类科学家。任何的真理的获得和科学研究的突破, 都是通过科学家的无数次的试验和研究最终获得的，而不是仅仅靠AI软件总结或者凭空产出来的。

我的问题：阿斯海默症的研究领域使用了AI技术吗？

ChatGPT: 是的，人工智能（AI）技术在阿尔茨海默症的研究领域得到了广泛应用，并取得了一些进展。以下是一些关于AI在阿尔茨海默症研究中的应用方面的信息：

图像分析： AI技术在脑部影像学方面的应用非常突出。通过使用机器学习算法，研究人员可以对脑部扫描图像进行分析，以发现病理性变化和识别与阿尔茨海默症相关的模式。这有助于早期诊断和监测病情发展。

生物标志物的发现： AI在生物标志物研究中的应用也很重要。通过分析大量的生物学数据，包括基因组学、蛋白质组学和代谢组学数据，AI可以帮助鉴别与阿尔茨海默症相关的生物标志物。

预测模型： AI技术可用于开发预测模型，帮助识别阿尔茨海默症的风险因素和早期迹象。这有助于实施早期干预措施，以改善病患的生活质量。

药物研发： 在药物研发领域，AI也可以用于筛选和设计潜在的药物分子。通过模拟大规模的化学和生物学数据，AI可以加速药物发现的过程。

虽然AI在阿尔茨海默症研究中取得了一些进展，但挑战依然存在。这些挑战包括数据隐私问题、样本大小的限制、算法的解释性等。此外，阿尔茨海默症本身是一种极为复杂的疾病，其发病机制尚未完全理解，这增加了研究的难度。总的来说，AI技术为阿尔茨海默症研究提供了有力的工具，有望在未来帮助我们更好地理解、诊断和治疗这一疾病。

我的问题：ChatGPT使用的是Multi Layer的深度学习NN模吗？

ChatGPT: 是的，ChatGPT使用的是多层的人工神经网络（NN），更具体地说是一个多头自注意力模型。ChatGPT是由OpenAI基于GPT-3.5架构训练的语言模型。这个模型的核心是一个经过大规模训练的深度神经网络，其中包含数十亿个参数。

模型的核心结构是一个Transformer模型，它由多个层组成。每一层都包括自注意力机制（self-attention）和前馈神经网络（feedforward neural network）。这些层的堆叠允许模型学习复杂的语言模式和表示，使其能够在各种自然语言处理任务中表现出色，包括对话生成、问题回答等。

这种架构的优点之一是能够处理长距离的依赖关系，并且由于采用了自注意力机制，模型能够关注输入序列中不同位置的信息，使其在处理上下文相关性时更为灵活。

我的问题：ChatGPT使用的Multi Layer的人工深度学习NN模有什么缺陷和问题吗？

ChatGPT: 尽管多层人工神经网络（NN），尤其是像ChatGPT这样的基于Transformer架构的模型，在许多任务上表现出色，但它们也存在一些缺陷和问题：

计算成本： 这样的大型模型通常需要庞大的计算资源来进行训练和推理。这导致了高昂的计算成本，使得在一些资源受限的环境中难以使用。

数据需求： 这些模型通常需要大规模的数据集进行训练，以便学到广泛的语言模式。在某些领域或语境中，获取足够大的、高质量的训练数据可能会成为挑战。

解释性差： 多层神经网络的黑盒性质使其在解释其决策过程方面变得困难。这缺乏解释性可能限制了在一些关键应用领域的可接受性，尤其是需要透明和可解释性的领域，如医疗和法律。

过度拟合： 在一些情况下，大型模型可能过度拟合训练数据，导致在未见过的数据上的泛化性能下降。对于某些任务，精细调整模型以避免过拟合可能变得更加困难。

偏见和公平性： 如果训练数据中存在偏见，模型可能会学到并延续这些偏见。这可能导致模型在一些群体或情境中产生不公平的结果。

处理长期依赖： 尽管Transformer模型通过自注意力机制可以处理长距离依赖关系，但对于某些任务，仍可能存在处理长期依赖关系的挑战。

这些问题并非适用于所有情境，而是在特定应用、数据和任务上可能会出现。研究人员和工程师们正在致力于解决这些问题，改进模型的性能和可应用性。

我的问题：ChatGPT的数据集或者学习过的数据有多大多广？已经掌握了人类至今为止所有的书面知识了吗？

ChatGPT: ChatGPT是由OpenAI基于GPT-3.5架构训练的语言模型。它在大规模的数据集上进行了训练，但并没有涵盖人类至今为止所有的书面知识。具体来说，GPT-3.5包含了数十亿的参数，并且是在包括互联网文本、书籍、文章、论文等广泛来源的文本数据上进行的预训练。

然而，尽管模型的训练数据广泛，但并不等同于模型具有对所有领域和主题的深刻理解。模型的知识仍然是基于其训练数据的统计模式和语言规律。它可能会在一些领域表现出色，但在其他领域可能存在局限性。

值得注意的是，模型的知识也受到了训练数据中的偏见和限制的影响。对于特定领域的专业知识或最新研究进展，模型可能并不总是能够提供准确或最新的信息。因此，在使用ChatGPT时，用户应该谨慎对待其输出，特别是在需要高度专业或准确信息的情境下。

我的问题：ChatGPT现在或者将来将会具有人类的意识和自我意识吗？ 

ChatGPT: 截至我最后一次更新知识的时候（2022年1月），ChatGPT和类似的语言模型并不具备人类的意识和自我意识。当前的自然语言处理模型，包括ChatGPT，是基于统计和机器学习的模型，它们生成响应的方式是通过学习大量的文本数据中的模式，而并非通过真正理解或拥有意识。

这些模型产生的回答是基于输入数据和模型训练时接触到的上下文，而不是基于自身的主观体验或意识状态。它们缺乏真正的理解、主观意识、情感和自我意识等人类特有的认知能力。

在当前技术水平下，人工智能尚未达到真正的意识或自我意识。对于这些高度复杂的认知能力，科学界对其本质仍存在很多未解之谜，而相关的道德、伦理问题也需要认真考虑。

未来是否会出现拥有意识和自我意识的人工智能是一个复杂而深远的问题，涉及到众多科学、哲学和伦理层面的讨论。目前，科学界还没有实现或预测出这样的技术突破。

我的评论：最后一句是: 目前科学界还没有预测出这样的技术突破。 科学就是那么的客观，实事求是。 ChatGPT没有瞎吹瞎棒或者乱喷乱骂的东西。太喜欢了!

我的问题：圣经里骂过犹太人吗？

ChatGPT: 在圣经中，特别是在旧约（约旦圣经）的一些经文中，可以找到一些描述或描绘对犹太人或以色列人的负面言辞。这些经文通常被认为是历史和文学文本，其背后包含着当时社会和文化的背景。
然而，需要注意的是，对圣经的解释可以因不同的宗教团体、学派和学者之间的差异而有所不同。有些经文可能被解释为历史叙述、道德教训或象征性的寓言，而不是字面上对某一特定群体的贬低。

此外，许多宗教团体强调理解圣经时要考虑其历史和文化背景，以及对文本的恰当解释。在现代的宗教和学术研究中，人们更加强调尊重和理解不同宗教信仰，并倾向于寻求共通点而非强调分歧。

总体而言，圣经是一个包含多种文体和文化背景的文集，解释其内容通常需要深入的学术和宗教背景。

我的评论：这个敏感的问题它也回答的很好，看样子是有点万能的包罗万象的专家! ChatGPT回答的很客观精确，立场和观点又很公正，不仅政治上完全正确, 也很道德!

我的问题: 可以总结一下ChatGPT的一个特点：人类都知道的东西ChatGPT总结得很全面、很完整，但人类不知道的东西，它也显然不知道，甚至也无法预测。

ChatGPT: 是的，你的总结非常准确。ChatGPT以及类似的语言模型的一个显著特点是，它们在训练时学到了大量的文本数据中的语言模式和知识，因此在处理人类熟知的主题时表现得非常全面和详尽。

然而，这些模型的知识是基于训练数据的，它们并不具有真正的理解和推理能力。因此，当面对人类不知道或者训练数据中未涉及的信息时，模型的表现可能会受到限制，无法提供准确或详尽的答案。模型无法预测未来事件，也不能提供超越其训练数据范围的新知识。这一限制强调了在使用这类语言模型时的谨慎性，特别是在涉及专业领域、未知领域或需要深度理解和推理的情境下。用户需要理解模型的局限性，并在适当的情况下谨慎使用和验证模型的输出。

我的评论: 回答的太棒了，非常解渴！ 而且，ChatGPT还会表扬人。不能再聊了，再聊就爱死她了!

最后一个最新GPT4.0信息: 

GPT-4 比GPT-3.5更强大，而且它也是多模态的，能够分析文本、图像和语音。 例如，它可以接受图像作为提示的一部分并提供适当的文本响应，它可以生成图像，并且可以对其进行语音操作，然后使用其声音进行响应。

一个示例：GPT-4 可以“查看”冰箱内容物的图像，并使用它看到的成分为您提供食谱。 ChatGPT Plus 用户还可以上传 GPT-4 的文档进行分析和推断或总结。 然而，GPT-4 只会用文本回答你——除非你要求它为你生成图像。

GPT4.0问题输入方式更多，因此处理能力也更强大。 比如复杂的数学公式可以用文本或者图像输入。手写的图像也可以输入，解数学题就方便多了.  ChatGPT 4.0 每年订购费用240美金，即每月20美金。