人工智能（Artificial Intelligence, AI）：

人工智能指的是赋予机器类似于人类的智能的科技领域。这种智能涵盖了理解，推理，学习，沟通甚至可以是感知和运动的能力。根据智能的复杂程度，它可以被分为几个不同类型：

1. 窄人工智能 (Narrow AI 或 Weak AI): 这类AI系统是设计来执行一个特定的任务或一组任务。比如，播放器推荐算法，语音识别系统，甚至是自动驾驶汽车都可以归类为窄AI。
2. 通用人工智能 (General AI 或 Strong AI): 这是一种理论上的AI，其智能水平类似于人类，可以理解，学习和应用知识在各种不同的领域。目前，这种类型的AI还未成为现实。
3. 超人工智能 (Super AI): 当AI的智能超过人类所有智力水平时，它就达到了超人工智能。这也是目前尚未实现的一个概念。

现今的AI大多是窄AI，比如用于图片识别的AI，自然语言处理算法，推荐系统等。

人工智能的核心领域包括：

• 机器学习 (Machine Learning, ML): 这是AI中的一个子领域，它的目标是让机器通过数据学习，而不是人为编程它们的行为。它包括多种技术，比如：
• 监督学习: 机器在明确的输入和输出示例数据集上学习模式。
• 非监督学习: 机器探索没有标签的数据，以发现数据中的结构。
• 强化学习: 机器通过与环境互动来学习最佳行为。
• 自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP): 这是AI领域的一个分支，它致力于使机器能够理解和回应人类语言。

ChatGPT：

ChatGPT，其实有两部分组成，“Chat”和"GPT"。"Chat"就是中文的聊天的意思，而“GPT”，是“Generative Pre-trained Transformer”的缩写，也就是生成式预训练的变革模型。连起来，我们可以简单理解为一个经过大量训练的可以聊天的人工智能助手

近两年来，ChatGPT风靡全球，尤其是在学术方面的使用让原有的学术生态遭到巨大的打击，平时需要大量时间来完成的课程作业，课程设计，甚至于毕业论文都可以使用它来完成。而且chatgpt的出现对it行业也造成了巨大的挑战，平常的重复性工作和重复性的代码不需要程序员再一次次的编写，只需要在对话窗口提出自己的需求，它就可以自动生成可以使用的代码，随着我们不断的提出需求和对代码的修改要求，它最终就会给出一份规范性的可使用代码。看到这，大伙估计要问了，难道它只有坏处没有好处吗？ 答案当然是否定的。

ChatGPT作为一个巨大的科技创新，可以说是人类进入人工智能时代的敲门砖，早在很多年以前，它就已经诞生了，只不过当时的它还很青涩，不能公之于众，直到3.5版本的发行，ChatGPT通过学习终于完成了蜕变，各行各业都开始引进它，从it行业到传统的工业都开始和它展开合作。传统车企奔驰和大众就将在语音助手中引入ChatGPT；IT行业早就开始使用它开发了一系列的代码助手，例如自动补全，模板开发等等；教师行业使用它完成一定量的备课和平时公文的写作；工程建筑行业可以使用它来进行工程计划的写作等等，各行各业都被这股人工智能的风潮裹挟。

可能大伙又要问了，它为什么能爆火呢？因为它的大模型，所以它无所不包，像个万事通，就没有它不知道的事情。当我们以往遇到无解的事时，需要借助度娘、或者去图书馆查阅相关资料等等，现在只需要打开与ChatGPT的对话框，就可以第一时间获得答案。面对互联网上海量的答案，动不动就几十页、上百页的搜索结果，自己看下来头都要大了，ChatGPT可以为你筛选、总结、分析，给出你最想要的内容。它可以节约大量的时间，使我们从繁杂的体力劳动中解放出来，从而完成一些更加复杂的任务，为我们节约了大量的时间。一个软件给人们的生活可以带来如此大的便捷，想不火都难。

不知道大伙看到现在是什么感受，在最开始了解这些时，我其实是有些焦虑的。好像什么都被ChatGPT做了，那我还能做什么呢？好像只剩下被时代淘汰这一项了？然而细想下来，事实并非如此。ChatGPT再厉害，它终归只是一个工具。就像以上任何一项，ChatGPT的工作都离不开人类给它的“提示词”，而答案怎么样，关键也是看“提示词”。所以，不用担心工具会取代我们，工具只会最大限度地赋能我们。让我们从枯燥繁琐的事物中抽身出来，去从事更具创意、更需要思考的事情。而“工欲善其事，必先利其器”，所以，不希望被时代淘汰的我们，眼下需要做的就是拥抱变化，尽快掌握这个工具，让它真正的为我所用。