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gpt人工智能缩写
GPT是GenerativePretrainedTransformer（生成预训练变换器）的缩写。
数字技术的发展，推动社会经济形态从农业经济、工业经济向数字经济（智慧经济）发展，数字经济直接或间接地利用数据方式推动经济发展。得益于人工智能，数字经济得到了极大的发展，人工智能作为一种日新月异的数字技术在经济领域广泛渗透，其颠覆了传统经济模式，为新经济形式注入活力，加速了生产力的提升。
人工智能之父是谁?
人工智能之父有四个人，他们分别是艾伦·麦席森·图灵、约翰.麦卡锡、马文·明斯基、西摩尔·帕普特。
具体贡献：
1、艾伦·麦席森·图灵。图灵奠定了人工智能的逻辑，并且提出了图灵测试，计算机在5分钟之内回答的问题中，超过百分之三十被认为是人类做出的解答，让人工智能初步得到人们的认可。
2、约翰.麦卡锡。将批处理方式改进成了能够同时允许多人使用的分时方式。
3、马文·明斯基。发明了能够模拟人类活动的机器人，也是最早的能够模拟人类的机器人。
4、西摩尔·帕普特。将儿童和人工智能以非常有趣的方式结合在了一起，从这里开始，科技与教育开始融合，对后来的教育影响非常大。
艾伦·麦席森·图灵（英语：Alan Mathison Turing，1912年6月23日－1954年6月7日），英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
1931年图灵进入剑桥大学国王学院，毕业后到美国普林斯顿大学攻读博士学位，第二次世界大战爆发后回到剑桥，后曾协助军方破解德国的著名密码系统Enigma，帮助盟军取得了二战的胜利。
1954年6月7日，图灵吃下含有氰化物的苹果中毒身亡，享年41岁。2013年12月24日，在英国司法大臣克里斯·格雷灵的要求下，英国女王伊丽莎白二世向图灵颁发了皇家赦免。
图灵对于人工智能的发展有诸多贡献，提出了一种用于判定机器是否具有智能的试验方法，即图灵试验，每年都有试验的比赛。此外，图灵提出的著名的图灵机模型为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
人工智能是谁在1956年提出的?
人工智能是在1956年达特茅斯会议上麦卡锡首先提出的。该会议确定了人工智能的目标是“实现能够像人类一样利用知识去解决问题的机器”。它的初衷是希望能让机器像人类一样，代替人类完成一些任务。
正是有了这一需求，才催生了机器学习（1970s)的出现。人工智能进入了发展的第一个高潮。就在这次会议后不久，麦卡锡从达特茅斯搬到了MIT。同年，明斯基也搬到了这里，之后两人共同创建了世界上第一座人工智能实验室——MIT AI LAB实验室。
人工智能的三次发展高潮
人工智能的第一次高潮始于上世纪50年代。在算法方面，感知器数学模型被提出用于模拟人的神经元反应过程，并能够使用梯度下降法从训练样本中自动学习，完成分类任务。
人工智能的第二次高潮始于上世纪80年代。BP(Back Propagation)算法被提出，用于多层神经网络的参数计算，以解决非线性分类和学习的问题。
人工智能的第三次高潮始于2010年代。深度学习的出现引起了广泛的关注，多层神经网络学习过程中的梯度消失问题被有效地抑制，网络的深层结构也能够自动提取并表征复杂的特征，避免传统方法中通过人工提取特征的问题。
gpt3.5免费了吗
GPT3.5仍然是一个商业产品，需要付费才能使用。根据查询GPT3.5官网显示，GPT3.5是由OpenAI公司开发的一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，具有极高的语言理解和生成能力，可以用于文本生成、翻译、问答等多个领域，然而，GPT3.5的训练成本和技术门槛较高，目前仍然只向企业客户提供服务，并且需要付费才能使用。
ai的鸡汤是不是很厉害
GPT-3是OpenAI最新、最大的语言人工智能模型，由1750亿个参数组成。总部位于旧金山的OpenAI研究实验室今年5月开始逐步推出了该模型，并引起越来越大的反响。这个庞大的语言模型几乎可以胜任所有可以用文字表达的工作：从回答问题、写文章、写诗歌、甚至写代码……无一不包。那么，现实中它究竟有多厉害呢？
最近，国外一名刚入门GPT-3不久的伯克利大学生利亚姆·波尔（Liam Porr），以一个假名，然后用人工智能模型建了一个完全假的博客。不过，这却成功“骗倒”了一大批内容阅读者。
这个充满讽刺性和欺骗性的“AI把戏”很快骗过了Hacker News等科技极客圈子，然后真相曝光——瞬间成为了热点话题——这么多人怎么就被一个完全由AI搭建起来的所谓“博客”给诓了？居然还有不少人“订阅”了上面的消息？
尽管许多人猜测到目前为止最强大的语言生成AI工具——GPT-3会如何影响内容生产，但这种“以假乱真”的程度和效果是他们始料未及的。这是目前唯一一次GPT-3如此真实地展示自己的实力，足以说明这一工具的应用潜力。
在加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)学习计算机科学的波尔说，这次经历中最突出的一点是:“实际上，它超级简单，这是最可怕的部分。”
登上头条狂涨粉的“AI鸡汤文”
虽然GPT-3还没有彻底开放，但波尔却依然轻轻松松获取了接口。波尔提交了一份申请。他填写了一张表格，里面有一份关于他打算使用的简单问卷。但他也没有等上多少时间。在联系了伯克利的人工智能社区的几名成员后，他很快找到了一名已经有此权限的博士生。
这个博士生同意合作后，波尔很快就写了一个小脚本让他运行。它给了GPT-3一个博客文章的标题和介绍，并给出了几个完整的版本。Porr的第一个帖子(在Hacker News上发布的那个)和之后的每一个帖子都是从一个输出中复制粘贴过来的，几乎没有编辑。
他说:“从我想到这个想法并与那个博士生取得联系，到我真正创建了这个博客——这大概只花了几个小时。”
波尔用假名字“adolos”写的第一篇假博客，居然顺顺利利就登上了YC新闻平台Hacker News热门榜第一名！波尔说，他使用了三个独立的账号在Hacker News上提交并投票，试图把他的帖子推得更高。管理员说这个策略不起作用，但他的点击率标题起作用了。
不需要太多编辑就能生成内容的诀窍是——理解GPT-3的优缺点。波尔说:“它很擅长创造漂亮的语言，但不太擅长逻辑和理性。”因此，他选择了一个不需要严格逻辑的流行博客类别——“鸡汤文”，这样就能实现高效和自助式的产出。
然后，他按照一个简单的公式来写他的标题：他在Medium和Hacker News上翻来翻去，看看在这些类别中发生了什么，然后把一些相对相似的东西放在一起。《感觉生产力不高？也许你应该停止思虑过多》“”（Feeling unproductive? Maybe you should stop overthinking）他为其中一篇文章写道。《大胆和创造力胜过智慧》（Boldness and creativity trumps intelligence），他又在另一篇文章中写道。有几次，这些标题并没有起到作用。但只要他坚持正确的话题，这个过程就很容易实现，“鸡汤文”成功地帮着博客蹭蹭蹭狂涨粉。
两周后，他几乎每天都发帖子。随后不久，Hacker News上就有人指责波尔的博客文章是GPT-3写的。另一名用户却回应说，这条评论“不可接受”。甚至有读者读后留言称，“好文！和Ethan Hawke在Ted的演讲一样深刻！”对波尔的假博客持怀疑态度的少数人，居然就这样被社区的其他成员投了反对票，妥妥证明了并非“大众的眼睛都是雪亮的”。
一大部分人愣是没看出来文章不是人类写的，Medium、YC的新闻平台等多家平台都转载刊发了他的第一篇博客、他的博客居然还疯狂涨粉人气居高不下……这让小哥波尔开始感到不淡定了，不过他自己也感到非常惊讶。
波尔说，他想证明GPT-3可以冒充人类作家。事实上，尽管该算法的书写模式有些奇怪，偶尔也会出现错误，但在他在Hacker News上发表的最重要的帖子上，只有三四个人怀疑该算法可能是由某个算法产生的。而且，所有这些评论都立即被其他社区成员否决。
最后，波尔以一条自己写的神秘信息结束了这个项目。标题为《如果我没有道德，我将如何对待GPT-3》，文章将他的过程描述为一个假设。同一天，他还在自己真正的博客上发表了一篇更直白的自白，澄清曝光了“假博客”的始终。
AI语言工具引发担忧与思考
根据OpenAI的算力统计单位petaflops/s-days，训练AlphaGoZero需要1800-2000pfs-day，而OpenAI的GPT-3用了3640pfs-day，看来拥有微软无限算力的OpenAI，现在真的是为所欲为了。
对于专家来说，这一直是这种语言生成算法引起的担忧。自从OpenAI首次发布GPT-2以来，人们就猜测它很容易被滥用。而GPT-3已经成为OpenAI迄今为止推出最新、最大的AI语言模型。在自己的博客文章中，该实验室重点关注了人工智能工具作为大量制造错误信息的武器的潜力。其他人则想知道是否可以用它来大量发布谷歌游戏相关关键词的垃圾帖子。
去年2月，OpenAI的GPT-2(该算法的早期版本)登上了新闻头条，OpenAI宣布将保留该版本，以防被滥用。这一决定立即引发了强烈反响，研究人员指责该实验室在“搞噱头”。到了11月，该实验室终于改变了立场，发布了这个模型，当时还言之凿凿地称“到目前为止没有发现滥用的有力证据”。这不，这回“翻车”翻得有点厉害了。
该实验室对GPT-3采取了不同的方法；它既没有拒绝，也没有允许公众访问。取而代之的是，它将算法提供给了那些申请私有测试的研究人员，目的是收集他们的反馈，并在今年年底将这项技术商业化。
波尔说，他的实验还展示了一个更平凡但仍然令人不安的选择——人们可以使用该工具生成大量的点击诱导内容。他说:“很有可能会出现大量平庸无质量的博客内容，因为现在进入的门槛太低了。”“我认为在线内容的价值将大大降低。”
波尔计划用GPT-3做更多的实验。但他仍在等待OpenAI的介入。他说:“他们可能对我的所作所为感到不满。”“我是说，这有点傻。”
背后的“AI大法”OpenAI
在成立的短短四年时间里，OpenAI已经成为全球领先的人工智能研究实验室之一。与Alphabet旗下的DeepMind等其他人工智能巨头一样，谷歌不断推出引人注目的研究成果，并因此成名。它也是硅谷的宠儿，创始人包括埃隆·马斯克(Elon Musk)和传奇投资者山姆·奥特曼(Sam Altman)。
最重要的是，它因其使命而受到推崇。它的目标是成为第一个创造人工智能的机器——一个具有人类思维的学习和推理能力的机器。其目的不是统治世界；相反，该实验室想要确保这项技术是安全发展的，并且它的好处能均匀地分配给全世界。
这意味着，如果AGI技术的发展遵循阻力最小的道路，那么它很容易失控。围绕在我们身边的那种笨拙的人工智能，就是一个例子。问题是，AGI一直都很模糊。该领域内的共识是，这种先进的能力将需要几十年，甚至几个世纪的时间——如果真的有可能发展它们的话。许多人还担心，过分追求这一目标可能会适得其反。
大多数人第一次听说OpenAI是在2019年2月14日。那天，实验室宣布了一项令人印象深刻的新研究：只需按下一个按钮，就可以生成令人信服的论文和文章。
但也有一个问题：研究人员说，这种被称为GPT-2的模型释放起来太危险了。如果这样强大的技术落入坏人之手，就很容易被“武器化”，制造大规模的虚假信息。这立即引起了科学家们的强烈反对。
在持续不断的炒作指控中，OpenAI坚称GPT-2不是噱头。更确切地说，这是一项经过深思熟虑的实验，经过一系列内部讨论和辩论后达成一致。大家一致认为，即使这次的行动稍微有点过火，但它将为处理更危险的研究开创先例。
但OpenAI与GPT-2的媒体宣传活动也遵循了一种成熟的模式，这种模式让更广泛的人工智能社区产生了怀疑。多年来，该实验室的重大、引人注目的研究公告一再被指责助长了人工智能的炒作周期。批评人士还不止一次地指责该实验室大肆宣扬其研究结果，甚至达到了错误描述的地步。出于这些原因，该领域的许多人都倾向于保持一定的距离。
GPT-2引发如此强烈的反弹还有另一个原因。人们觉得OpenAI又一次违背了它之前关于开放和透明的承诺，并走上了营利的道路。未公开的研究让人们更加担忧和怀疑——会不会是这项技术一直处于保密状态，为将来获得许可做准备?但是人们并不知道，这不是OpenAI唯一一次选择隐藏它的研究。
计算机之父和人工智能之父分别是谁
计算机之父冯·诺依曼，人工智能之父马文·明斯基。
冯·诺依曼，原籍匈牙利，布达佩斯大学数学博士。20世纪最重要的数学家之一，在现代计算机、博弈论、核武器和生化武器等领域内的科学全才之一，被后人称为“计算机之父”和“博弈论之父”。
马文·明斯基是“人工智能之父”和框架理论的创立者。和麦卡锡一起在1956年发起“达特茅斯会议”并提出人工智能概念的计算机科学家马文·明斯基被授予了1969年度图灵奖，是第一位获此殊荣的人工智能学者。
扩展资料：
冯·诺伊曼是二十世纪最重要的数学家之一，在纯粹数学和应用数学方面都有杰出的贡献。他的工作大致可以分为两个时期：
1940年以前，主要是纯粹数学的研究：在数理逻辑方面提出简单而明确的序数理论，并对集合论进行新的公理化，其中明确区别集合与类。
其后，他研究希尔伯特空间上线性自伴算子谱理论，从而为量子力学打下数学基础；1930年起，他证明平均遍历定理开拓了遍历理论的新领域。
1933年，他运用紧致群解决了希尔伯特第五问题。此外，他还在测度论、格论和连续几何学方面也有开创性的贡献；从1936～1943年，他和默里合作，创造了算子环理论，即所谓的冯·诺伊曼代数。
二次世界大战以前，图灵正是在这里开始研究机器是否可以思考这个问题的，明斯基也在这里开始研究同一问题。1951年他提出了关于思维如何萌发并形成的一些基本理论，并建造了一台学习机，名为Snare。
Snare是世界上第一个神经网络模拟器，其目的是学习如何穿过迷宫，其组成中包括40个“代理”（agent，国内资料也有把它译为“主体”、“智能体”的）和一个对成功给予奖励的系统。
参考资料来源：百度百科——马文·明斯基
参考资料来源：百度百科——约翰·冯·诺依曼
