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在当今迅速演变的科技时代，人工智能已经成为最引人注目的潮流之一。其中，像 ChatGPT 这样的生成式人工智能，不仅能够创作诗歌和故事，还能解答许多疑问，并协助我们处理复杂的任务，仿佛一夜之间改变了我们的生活。很多人对其强大的功能感到震惊，但它究竟是如何运作的呢？背后又隐藏着什么样的秘密呢？
为了探寻这个谜底，新媒网跨境特别整理了几位来自不同背景的科技爱好者的精彩看法。他们以各自独特的方式，深入浅出地解释了 ChatGPT 的基本原理，让我们普通人也能领略到人工智能的智慧光芒。
第一位朋友的独到见解：通过“找规律”游戏理解 AI 的逻辑
“其实，要真正理解 ChatGPT，根本不需要那些复杂的专业术语。我们不妨来玩一个小游戏，保证你能在一分钟内掌握它的精华！”这位朋友直接切入主题。
他提出了一个有趣的“找规律”挑战：
想象你看到以下几个字母组合：
- WSHR2
- WSHR3
- WSHRM
- HRSYHBD
问题是：如果给你一个以“WS”开头的组合，你认为后面最可能接什么？
你可能会凭直觉回答：“我觉得‘WS’后面经常会跟着‘HR’，例如第一和第三个组合。”也许你还会想：“‘WSHR’和‘WSHRM’也有可能吗？毕竟它们紧接着‘WS’。”再大胆一点，或许你会猜测“WS YHBD”也不无可能，因为它可能与“W”无关，主要看后面跟着的“S”是什么，就像第四段中“S”后面的“TB”一样。
然而，无论你怎么猜测，几乎不可能出现“WSBH”或“WSMR”这种完全不切实际的组合，对吧？
听到这里是不是有些迷惑？别着急，接下来我们揭开谜底。这些字母组合实际上是以下句子的拼音缩写：
- 我是好人
- 我是坏人
- 我是好人吗
- 好人是有好报的
那么，我们的问题变成了：“如果只有‘我是’两个字，接下来最可能是什么？”
再看看你的回答，或许会变得更加明确：
第一种可能：“我是好人。”因为在已知句子中，“我是”后面跟着“好人”的频率最高。
第二种可能：“我是坏人”或“我是好人吗”，这些也都有可能，因为它们都紧跟在“我是”之后。
第三种可能：“我是有好报的”，说不定也对，这主要取决于“是”后面的字。
但你几乎不会说出“我是报好”或“我是骂人”这种无意义的词组。
可以看出，即使你最初对这些字母的含义一无所知，但通过仔细观察已有内容，归纳出其中的规律，你依然能够给出语义通顺且相对靠谱的回答。
这位朋友指出了关键：你最初看到的“已知”内容，就如同 AI 在训练过程中获取的大量数据。而你通过观察总结出的规律，正是 AI 经过训练后形成的“模型”。AI 并不真正“理解”你所说的话，对它而言，这些输入的信息可能毫无意义。但正因如此，当人们提出问题时，它能根据之前“观察”到的规律，推测并给出最“可能”是正确的答案。这就是当前生成式 AI 令人叹服的秘密所在。它不求“理解”，而是追求“准确预测”。
第二位朋友的精妙比喻：AI 是“超级抠图王”、“超级电话接线员”和“超级审核员”的结合体
第二位朋友用一种生动的方式描述了 ChatGPT 的原理，仿佛在讲述一个科幻故事。他将 ChatGPT 比作三个“超级英雄”的组合：
首先是“超级抠图王”
我们日常使用修图软件“抠图”，通常是将一个人或物体从背景中提取出来。在计算机眼中，这就像是你画了一条封闭的曲线，然后将曲线内部的所有像素重新标记为“人”或“物体”。而 ChatGPT 的能力远不止于此，它能够为画面中的每一个“像素”赋予一个“名称”，或者说重新定义它们。
这个“超级抠图王”会从整体逐渐拆分成许多细小的部分。随后，它会从自身庞大的“资料库”中迅速找到最合适的“命名方案”，直到拆分过程达到每个像素的极致。此时，一幅图像就被它“抠”得清晰可见。
这个过程在专业术语中被称为“模式识别”。在工程领域，这一技术的实现已经相对成熟。无论是语音转文字，还是摄像头自动识别人物，背后都运用了类似的原理。
然而，如果我们将这个过程反过来呢？如果让你根据“抠”出来的结果，反向恢复出原来的完整画面，那可就难上加难了。比如，语音转文字目前已相当精准，但如果要求电脑根据文字稿来朗读，许多语气和情感细节都无法准确还原。再举个例子，假设我“抠”完一张图，抹去所有细节，只留下每个像素曾经代表的信息，例如“车车车车车人车车车车车”。既然连当时有什么人、有什么车都无法确定，你又如何把画面细节重新补齐呢？
然而，这正是 ChatGPT 的非凡之处。它在处理“逆向还原”的问题上展现了卓越的才能。
接下来是“超级电话接线员”
新媒网跨境了解到，ChatGPT 的研究人员意识到一个重要问题：这种“还原”过程之所以困难，核心原因在于我们未能找到那个曾成功将某张图拆解成输入字词的“老师傅”。
但假如找到了这个“老师傅”呢？只需他翻翻当年的“笔记”，找到曾经的原图，这张图很可能就是你所需要的结果！
设想一下，如果将来无论你输入什么文字或提供什么图片，它总能对应到某几位“老师傅”当年得出的某个结论。那么，只要这群“老师傅”在得出的结论后，都附上各自的“电话号码”，我们是不是只要打个电话，就能找回那张图呢？
从原理上讲，确实如此。只不过，在 ChatGPT 的世界里，你可能需要联系成千上万个“接线员”才能接通这通“电话”。但不管怎样，它最终总能接通。
因此，解决模式识别“逆运算”难题的方法就找到了：那就是不断进行模式识别，并将每次的经验储存起来，形成找到原始图像的“电话号码”。而这种将经验分配“电话号码”的方法，就是我们所称的“神经网络”。它本质上是一个由成千上万个“电话接线员”共同记忆如何打电话的庞大结构。这样一来，每个“接线员”只需记住少量知识，无需博览群书，只需能判断下一个“接线员”是谁即可。
因此，无论分析过程有多复杂，它的“电话号码”多么难以记忆，只要安排足够多的“接线员”，最终总能以极大的概率接通这通“电话”。正是依靠这种方法，ChatGPT 能够用极少量的信息生成高维度的产物，比如用几句话为你创造出一幅复杂的图像。
最后是“超级审核员”
当然，在联系到众多“老师傅”的同时，ChatGPT 还需要一个重要环节：将那些明显不符合人类需求的结果剔除掉。
显然，你提供的信息越少，能联系到的“老师傅”就越多，对吧？这样一来，与你期望的结果不符的信息就更容易淹没你真正想要的答案。此时，ChatGPT 就需要“人工客服”的介入。
实际上，在你使用它之前，人工客服已帮助模型剔除大量不符合要求的结果。而这个“剔除”和“纠正”的过程，机器也能进行自我学习。因此，即使在相对有限的人工干预下，ChatGPT 也能在海量生成结果中筛选掉天文数字般的错误答案。
尽管这个过程中，难免会有“误杀”一些看似合理的答案，但与 ChatGPT 庞大的生成能力相比，这点小瑕疵根本不算什么。
最终，在“超级抠图王”、“超级电话接线员”和“超级审核员”三者的共同努力下，我们得到了一个能够回答各种问题但偶尔也会给出意外答案的“超级大模型”。它并没有那么神秘难懂，且与人类和动物的真正智慧产生模式之间，依然存在显著区别。当然，关于这些更深层次的讨论，我们可以留待下次再细说。
第三位朋友的严谨解读：揭示 ChatGPT 背后的技术基础
经过前两位朋友的精彩讲解，我们对 ChatGPT 的原理有了直观的了解。而第三位朋友则从更技术和严谨的视角，为我们揭示了支撑 ChatGPT 运行的四大核心技术支柱：
1. Transformer 架构：
这是一种在深度学习领域表现出色的模型架构，尤其擅长处理文本等序列数据。其创新之处在于引入了“注意力机制”。这就像一个专注学习的学生，能够灵活地将注意力集中在教材的不同部分，从而更好地理解句子中词语之间的远程联系，形成完整的知识结构。有了它，模型就能“看到”全局，而不仅仅是局部信息。
2. 预训练：
在拥有 Transformer 这样的强大架构后，下一步就是进行大规模的“预训练”。在这个阶段，人工智能将“阅读”大量文本数据，通过学习上下文信息来生成自然的语言响应。它能够理解之前对话的历史，并根据上下文生成连贯、流畅的回答。在这个过程中，ChatGPT 还采用了一种名为“束搜索（Beam Search）”的技术，以选择最有可能的词语序列，确保生成的回答既合理又前后一致。这就好比一个学生，通过大量的阅读和听力练习，逐步提升语言能力，从而自然地学习语言的结构和用法。
3. 无监督学习：
ChatGPT 在预训练阶段主要使用无监督学习模型。这意味着它能够在没有明确标签或指导的情况下，自主从文本数据中发现隐藏的模式和结构。通过这种方式，它学会了如何组织信息以及如何表达思想。就像一个刚学会走路的孩子，经过不断尝试和摸索，逐渐学会用自己的方式表达内心想法，而不需要大人手把手教导每一个字词。
4. 微调：
在完成庞大的预训练后，模型就像一个知识渊博的“通才”。为了让它在特定任务上表现更优越，更符合我们的需求，通常还需进行“微调”阶段。在此阶段，模型将利用带有特定标签的数据进行训练，以便更好地适应具体的应用场景，比如成为专业的聊天机器人、内容创作者或编程助手。这就像学生参加考试，教师会根据学生的答题质量和表现，进行有针对性的辅导与纠正，帮助学生提高成绩，让他们在特定科目上更加精进。
新媒网跨境认为，通过这三位朋友深入浅出的精彩阐释，我们对 ChatGPT 的强大原理有了全面而深刻的认识。它不仅是一种简单的工具，更是人类智慧与科技进步的结晶。从最初的“找规律”游戏，到生动的“超级英雄”比喻，再到严谨的技术解析，我们见证了 AI 如何从海量数据中学习，如何通过精巧的架构与算法进行预测、生成，并不断优化其表现。
人工智能的崛起，正在以前所未有的速度改变我们的世界，展现出在提高生产力、激发创造力、改善生活品质等方面的巨大潜力。我们有充分的理由相信，在积极向上、守正创新的发展理念指引下，人工智能将为人类社会带来更多的福祉，推动我们迈向一个更加智能和美好的未来。
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