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1、从新一代人工智能教育的角度看ChatGPT谢作如 浙江省温州中学人工智能实验室中国电子学会现代教育技术分会上海人工智能实验室智能教育中心人工智能发展史上的几件大事 2015 年的 ImageNet-视觉识别准确率超过人眼 2016 年的 AlphaGo-战胜人类最后的智力壁垒 2022 年的 ChatGPT-2 个月拥有 1 亿用户获得 1 亿用户需要多少时间？电话：75 年手机：16 年Twitter：5 年苹果应用商店：2 年Instagram：2 年半TikTok：9 个月我的 ChatGPT 测试记录 能够回答高二信息技术试卷（Python）能够给出基本可以直接使用的 Arduino

2、代码 能够帮我调试代码（Python）能够给出很不错的建议（提案）ChatGPT 的技术原理 是 AIGC（内容生成）的代表 核心是 Transformer 模型（GPT）引入“自注意机制”使用人类反馈强化学习（RLHF）台湾大学李宏毅的解读从 ChatGPT 的开发商 OpenAI 官网公布的流程图中，大致可以了解到 ChatGPT 通过人类反馈强化学习“自我完善”的过程。借助 MMEdu 理解文字接龙模型训练计算机视觉-图像分类输入输出床前明月光，前明月光，疑明月光，疑是月光，疑是地文字接龙-自动作诗机输入是图像，输出是标签假设神经网络是一个由很多神秘阀门组成的巨大漏斗神经网络的原理每一张

3、图片（数据）都是一杯液体，流经这个巨大的漏斗，最终到达预设的出口；每一次学习，都要不断调整每一个控制阀门；每一次验证都是测试漏斗的可靠性；数据输入 表：历代 GPT 的发布时间，参数量以及训练量大量的文本数据训练是 AI 掌握语言的关键，ChatGPT 真正做到了“读书破万卷，下笔如有神”。相关资料显示，ChatGPT 的训练使用了约 45TB 的数据，其中包含了多达近 1 万亿个单词的文本内容，约等于 1351 万本牛津词典。截止到 2021 年的海量知识全部被它收入知识库。类似 ChatGPT 的语言模型 国外-谷歌（Bard）-基于对话应用语言模型（LaMDA）-苹果（Siri）-收购多

4、家 AI 公司，期待内部 AI 峰会 国内-百度（文心一格）-京东（ChatJD）-科大讯飞、阿里-yuanChat-小结 ChatGPT 的确让人震撼的；ChatGPT 不是 OpenAI 独有的；ChatGPT 是训练出来的；就底层技术而言，ChatGPT 并不是多么了不得的创新。虽然在公众眼中，它是革命性的，但是我们知道，它就是一个组合得很好的产品，仅此而已。我是想纠正公众和媒体的看法，他们普遍认为 ChatGPT 是一种创新且独特的技术突破，然而事实并非如此。人工智能科学家、图灵奖得主 Yann LeCun（杨立昆）从新一代人工智能角度看 ChatGPT“AI”早就不是你所了解的“AI

5、”，ChatGPT也许仅仅是一次“预警”；-如何认识 AI-如何直面 AI-如何掌控 AI-回顾 AI 的第一次寒冬（50 年前）莱特希尔报告发表（1970 年）两度用“海市蜃楼”来表达对人工智能前景的悲观：-该领域迄今为止的发现尚未产生当时承诺的重大影响。-人工智能研究集中在自动机、机器人和神经系统，其中自动机和神经系统的研究有价值，但进展令人失望，机器人的研究没有价值。-“组合爆炸”类问题难以解决，导致人工智能只能解决“玩具类问题”，而不能解决真实世界中的任务。新一代人工智能的趋势 AI 将越来越有用（走向产业化）AI 的开发门槛将越来越低 AI 的应用场景正在不断拓展 小学生都可以完成的

6、 AI 科创项目从哪里跌倒，从哪里站起来从哪里跌倒，从哪里站起来故事：业余程序员和乳腺癌检测学习简历：南京大学物理系、美国密歇根大学的核工程和放射科学系。人物事迹：2018 年研发了一个 AI 检测乳腺癌平台，从数据到算法模型训练，再到硬件配置，全部由一人完成。问题讨论 姜浩是天才吗？业余程序员为什么能创造奇迹？我们能不能创造类似的奇迹？青少年能不能做类似的研究？经过标注的 CT 片AI 发展需要场景创新任何新技术的发展都需要时间积累，谁都不能清楚地知道这一技术能用在哪里。汽车的红旗法案 iphone 和金刚玻璃 教育者的思考 面向 ChatGPT，我们（教育者）可以做什么？-做吃瓜群众，离教