chatgpt是否通过图灵测试

chatgpt是否通过图灵测试，chatGPT来了？

Chat GPT的出现会对一些行业产生影响，正所谓国内一些城市前几年政策引导的“机器换人”，一些重复性的非需人工参与的行业，将逐步被人工智能所替代。

chatgpt是否通过图灵测试

今天我关注了一个ChatGPT的微信公众号，尝试了解ChatGPT的奥妙之处。最终有惊喜，也有失落，惊喜在于它确实比以往任何Chat机器人更加智能和人性化，失落之处，它的回复内容与专业一词还差之甚远。虽然如此，我对人工智能可以替代人类繁复复杂的劳动，提高劳动效率，节省人工成本等诸多好处及未来发展意义，还是非常赞同的。

首次关注ChatGPT的交互内容

我尝试通过ChatGPT微信号交互窗口发送“帮我写一篇干式熟成牛排的文章”的提问内容，在不到半分钟的时间后，系统自动进行了回复，内容如下：

4次免费试用对话额度交互窗口

干式熟成牛排是传统烹饪中一种特色菜式。它的特色在于牛排的表层受到腌制，使之充分发挥出其原本的魅力，同时又保证内部处于正确的半熟状态。一般情况下，这个特殊的烹饪方法要求将牛排腌制一段时间，这段时间可能数周甚至数月，一般来说，腌制时间与牛排的厚度有关，越厚的牛排腌制时间越长。腌制的牛排要定期抹上油料涂抹，使其表层的油脂受到保护，以免变酸。

干式熟成牛排的烹饪技巧是将熟成的牛排放入高温的平底锅中烹饪，烹饪时间一般控制在几分钟之内，以保持牛排的柔嫩口感，充分释放出牛排的香味。

干式熟成牛排是一种考验厨师技术的特殊烹饪方法，还要根据不同的牛排厚度适当调整烹饪时间，以确保牛排内部熟透，外部微焦，皮酥肉嫩，口感极佳，同时保留其特有的肉香。

对于外行人来说，这段回复已经是“相当专业”，但对于我这位从事干式熟成技术研发多年的专业人士来讲，ChatGPT的回复未免太小儿科了，甚至可以说是“驴唇不对马嘴”，非常的外行，离谱，不着边际，不明所以然。

ChatGPT现在很火很热，但从场景应用和专业性角度来讲，它还有很长的路要走。

有偿对话额度收费标准

我所测试的这个ChatGPT可以免费试用4次提问，超过4次，需要支付一定费用才能使用Chat功能，9.9元20次对话额度，1个月有效；999.99元无限次对话额度，一年内有效。使用的电商平台为WEGO-微购，价格不算太贵，实在有钱没处花的同学，可以尝试支付少量的费用玩一玩，也只能是玩一玩而已。

人工智能机器学习和深度学习的区别是什么？

最近，一份关于那些声称在其产品和服务上使用人工智能的公司滥用人工智能的报告发布。根据Verge的数据，40%的比例声称使用人工智能的欧洲初创公司其实并没有使用这项技术。去年，TechTalks也意外发现了这样的滥用行为，一些公司声称使用机器学习和先进人工智能来收集和检查数千名用户的数据，以增强其产品和服务的用户体验。

遗憾的是，公众和媒对于什么是真正的人工智能，以及到底什么是机器学习，仍然存在很多困惑。这些术语通常被用作同义词。在其他情况下，人工智能与机器学习是相对独立的、互相平行的领域发展进步，而另一些则利用这一趋势来有意炒作和博眼球（刺激），来增加销售量以及收入。

下面我们来看看人工智能和机器学习之间的一些主要区别。

什么是机器学习

什么是机器学习 | Tom M. Mitchell，Machine Learning，McGraw Hill，1997[18]

CMU计算机科学学院临时院长、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前机器学习系主任 Tom M. Mitchell 表示:

科学领域最好由它所研究的中心问题来界定。机器学习领域试图回答以下问题：

“我们怎样才能建立一个随着经验而自动改进的计算机系统，而支配所有学习过程的基本法则是什么？”

机器学习（ML）是人工智能的一个分支，正如计算机科学家和机器学习先驱 Tom M.Mitchell所定义的：“机器学习是对计算机算法的研究，允许计算机程序通过经验自动改进。” —ML是我们期望实现人工智能的方法之一。机器学习依赖于对大大小小的数据集进行研究，通过检查和比较数据来发现共同的模式并探索细微差别。

例如，如果您提供一个机器学习模型，其中包含许多您喜欢的歌曲，以及它们相应的音频统计数据（舞蹈性、乐器、节奏或流派）。它应该能够自动化（取决于所使用的有监督机器学习模型）并生成推荐系统，以便在未来向您推荐您喜欢的音乐（以高概率），类似于Netflix、Spotify和其他公司所做的。

在一个简单的例子中，如果你加载了一个机器学习程序，其中有相当大的X射线图片数据集以及它们的描述（症状、需要考虑的项目和其他），它应该有能力在以后协助（或可能自动化）X射线图片的数据分析。机器学习模型会查看不同数据集中的每一张图片，并在具有可比指征标签的图片中找到共同的模式。此外，（假设我们对图像使用可能的ML算法）当你用新的图片加载模型时，它会将其参数与之前收集的例子进行比较，以揭示图片中包含它先前分析过的任何指征的可能性。

我们前面示例中的机器学习类型，称为“监督学习”，其中监督学习算法尝试对目标预测输出和输入特征之间的关系和依赖关系建模，以便我们可以根据这些关系预测新数据的输出值，它已经从以前的数据集中学习到了反馈。

无监督学习是机器学习的另一种类别，是一类主要用于模式检测和描述性建模的机器学习算法。这些算法在数据上没有输出类别或标签（模型使用未标记的数据进行训练）。

强化学习 | Credits: Types of ML Algorithms you Should Know by David Fumo [3]

强化学习是第三种流行的机器学习类型，其目的是利用从与环境的交互中收集到的观察结果来采取行动，以最大限度地提高回报或降低风险。在这种情况下，强化学习算法（称为agent）通过迭代不断地从环境中学习。强化学习的一个很好的例子是电脑达到了超人的状态，并在电脑游戏中打败了人类。

机器学习可以让人眼花缭乱，尤其是它的高级子分支，即深度学习和各种类型的神经网络。无论如何，它是 "神奇 "的（计算学习理论），不管公众有时是否有观察其内部运作的问题。虽然有些人倾向于将深度学习和神经网络与人脑的工作方式进行比较，但两者之间存在着本质的区别。

什么是人工智能（AI）？

卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授兼院长 Andrew Moore讲解的人工智能全景图｜Youtube

另一方面，人工智能的范围很广。根据卡耐基梅隆大学计算机科学学院前院长Andrew Moore 的说法，"人工智能是一门科学和工程，它让计算机以一种直到最近我们还认为需要人类智能的方式运行。"

这是一个用一句话来定义人工智能的好方法；然而，它仍然显示出这个领域是多么广泛和模糊。50年前，下棋程序被认为是人工智能的一种形式，因为博弈论和游戏策略是只有人脑才能完成的能力。如今，象棋游戏是枯燥而陈旧的，因为它几乎是每个计算机操作系统（OS）的一部分；因此，"直到最近 "是随着时间的推移而发展的东西 [36]。

CMU的助理教授和研究员 Zachary Lipton在Approximately Correct上阐明，AI这个术语 "是一个理想的，是一个动态的目标，一种基于那些人类拥有但机器没有的能力"。AI还包括相当程度的我们所知道的技术进步。机器学习只是其中之一。之前的人工智能作品利用了不同的技术。例如，1997年击败世界国际象棋冠军的人工智能 "深蓝 "使用了一种叫做树搜索算法的方法来评估每一个回合的数百万步。

使用深度优先搜索解决八皇后难题的示例 | 人工智能简介 | . how2Examples

正如我们今天所知道的那样，人工智能的象征是以Google Home、Siri和Alexa为代表的人机交互小工具，以Netflix、亚马逊和YouTube为代表的机器学习驱动的视频推荐系统。这些技术进步正逐步成为我们日常生活中不可或缺的一部分。它们是智能助手，提升了我们作为人类和专业人士的能力--使我们更有效率。

与机器学习相比，人工智能是一个动态的目标，它的定义会随着其相关技术进步的进一步发展而改变。可能在几十年内，今天的人工智能创新进展应该被认为是乏味的，就像现在的翻盖手机对我们来说一样。

为什么科技公司倾向于

将AI和ML交替使用？

"... ...我们想要的是一台能从经验中学习的机器" ~ Alan Turing

"人工智能 "一词是在1956年由Allen Newell和Herbert A. Simon等一批研究人员提出的。从那时起，人工智能的产业经历了许多波动。在早期的几十年里，围绕着这个行业进行了大量的炒作，许多科学家都一致认为人类水平的人工智能指日可待。然而，未兑现的论断引起了行业与公众的普遍不满，并导致了人工智能的寒潮，这一时期，对该领域的资金和兴趣大大消退。

后来，各组织试图将自己的工作与人工智能这个术语分开，人工智能已经成为无事实根据的炒作的同义词，并利用不同的名称来指代他们的工作。例如，IBM将 "深蓝 "描述为一台超级计算机，并明确表示它没有使用人工智能，而它却使用了人工智能。

在此期间，各种其他术语，如大数据、预测分析和机器学习，开始受到关注和普及。2012年，机器学习、深度学习和神经网络取得了长足的进步，并在越来越多的领域得到应用。各机构突然开始使用“机器学习”和“深度学习”来宣传他们的产品。

深度学习开始解决那些基于经典规则编程无法完成的任务。早期的语音和人脸识别、图像分类、自然语言处理等领域突飞猛进，2019年3月，三位最受认可的深度学习先驱获得了图灵奖，他们的贡献和突破使深度神经网络成为当今计算的关键组成部分。

因此，从这个势头来看，我们看到了人工智能的回归。对于那些习惯于使用各种限制的老式软件人来说，深度学习的效果几乎就像 "魔法"一样。尤其是由于神经网络和深度学习进入的一小部分领域被认为是计算机的禁区，而如今，机器学习和深度学习的工程师都能获得高薪，甚至在非营利组织工作，这就足以说明了这个领域的热度。

来源 | 推特 | GPT-2更好的语言模型及其含义，Open AI

可悲的是，这一点媒体公司往往在没有进行深刻考察的情况下就进行报道，并且经常配合人工智能文章中的水晶球（译者注：神奇的事情）和其他超自然描描述。这样的欺骗性行为有助于那些公司围绕他们的产品产生炒作。然而，在以后的日子里，由于未能达到预期，这些机构不得不雇佣他人来弥补他们所谓的人工智能。最终，他们可能会为了短期利益而导致该领域的不信任，并引发另一个人工智能的冬天寒潮。

能否通过图灵测试？

Chat GPT是一个基于机器学习和人工智能的自然语言处理模型，它可以模拟人类的对话和回答问题。尽管Chat GPT是一个强大的模型，但是它可能无法通过图灵测试，因为图灵测试是一个具有挑战性的测试，要求机器人能够以一种完全自然的方式进行对话，几乎达到了与人类对话的水平。

尽管Chat GPT已经非常接近这个目标，但在某些情况下，它可能会暴露出不自然或不符合语境的回答。

因此，Chat GPT还需要进一步发展和改进，才能在更广泛的条件下通过图灵测试。

机器学习与深度学习有什么异同？

下面我们来看看人工智能和机器学习之间的一些主要区别。

什么是机器学习

什么是机器学习 | Tom M. Mitchell，Machine Learning，McGraw Hill，1997[18]

CMU计算机科学学院临时院长、卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)教授、前机器学习系主任 Tom M. Mitchell 表示:

科学领域最好由它所研究的中心问题来界定。机器学习领域试图回答以下问题：

“我们怎样才能建立一个随着经验而自动改进的计算机系统，而支配所有学习过程的基本法则是什么？”

强化学习 | Credits: Types of ML Algorithms you Should Know by David Fumo [3]

什么是人工智能（AI）？

卡耐基梅隆大学计算机科学学院教授兼院长 Andrew Moore讲解的人工智能全景图｜Youtube

使用深度优先搜索解决八皇后难题的示例 | 人工智能简介 | . how2Examples

为什么科技公司倾向于

将AI和ML交替使用？

"... ...我们想要的是一台能从经验中学习的机器" ~ Alan Turing

来源 | 推特 | GPT-2更好的语言模型及其含义，Open AI

考那么多资格证和证书？

谁说考证没用？

哪一位职场人不是拿证到手软,依然没有安全感？

这个周末，和一个在设计圈的朋友微信上闲聊。

朋友向我吐槽：“自己30多岁了，感觉马上步入了中年危机。尤其郁闷的是，今年在公司的内部晋升也失败了。后来发现被提名的是一个刚工作两年的95后小朋友。”

看到这段消息的时候不禁为他感到遗憾，字里行间都透露出难以掩饰的疲累，据说他已经失眠好几个晚上了。

我问：“那个被提拔的90后是因为工作能力好呢?还是因别和领导的关系?”

“能力确实比较强，现在的95后也蛮拼的，不像我们印象的那样只知道耍酷”朋友解释道。

朋友的话让我忽然想起了这两天的热门话题“中国电科员工怒怼领导清明节强制安排加班”，且不论聊天记录的真实性，这场风波能出圈并迅速登上热搜，其实并不令人意外。当无处不在的加班成为隐形“惯例”，同事同行的内卷让人无力抗拒，每一个“整顿职场”的个例或是段子都如一剂打工人的“安慰剂”。

看资历的时代已经成为过去，别人的工作经验虽然短，但是自我迭代的速度可能比你快十倍。信息时代在充分赋能个人的同时，也同样在加速放大每个人的能力。

就像以ChatGPT为首的人工智能一样，如果你还在犹豫不决，那你必将被人工智能所取代。

ChatGPT为代表的人工智能在改变职场据美媒VICE 3月21日报道，ChatGPT的开发公司OpenAI表示，80% 的美国劳动者的工作将受到GPT模型的影响。

报道称，与GPT语言模型的接触率最高的职业包括数学家、报税员、作家、网页设计师、会计师、记者和法律秘书。工作内容与GPT语言模型差异最大或不太可能受GPT影响的职业包括平面设计师、搜索营销策略师和财务经理。

该研究报告还揭示了GPT模型将如何很快成为一种常用工具，如一些初创公司已经在使用GPT-4及其编程能力来减少他们在人类开发人员身上的花费。

另据《经济时报》3月19日报道，当一位用户询问ChatGPT 认为自己可以接管人类的哪些工作，ChatGPT对此给出了一份包含20 种工作的清单，其中包括数据录入员、客户服务代表、校对、律师助理、会计、译员、广告文字撰稿人、市场研究分析师、社交平台运营、行程规划者、电话推销员、虚拟助理、转录员、新闻记者、旅行服务人员、教师、技术支持分析师、电子邮件营销人员、网络版主、招聘人员。

ChatGPT还在对话中表示，聊天机器人可以在某些重复性和标准化的任务上替代人类，这可能会导致一些低技能的工作被机器人所取代。与此同时，聊天机器人可以提高许多行业的工作效率，如在客服行业，聊天机器人可以减少客户等待时间，快速响应并解决一些常见的问题。

可以说，ChatGPT把一个之前就有的问题凸显出来了。就是说我们有太多所谓的知识和学问，其实都是事实性的，而且这个事实还不一定那么可靠，这些东西完全可以放到数据库里，当你需要的时候才去提取。如果用这样的标准来看，我们很多论文，还有所谓的知识，其实真的是过时了，或者本来就无效。

那你可能会说“暂停训练更强大AI”不就能解决这些问题？

但事实上，现实是残酷的：暂停训练更强大AI没意义，ChatGPT让我们有新的真实观。

近日，特斯拉首席执行官伊隆·马斯克等千名科技人士发公开信，呼吁暂停训练比GPT-4更强大的AI系统，暂停时间为6个月。

对此，复旦大学计算机科学技术学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏在近日复旦大学管理学院举办的复旦科创先锋论坛上回应道，“在图灵最早提人工智能概念的时候，其实就写过类似的描述，机器的迭代速度会快于人，在某一天总会超过人的，停止这6个月或者半年没有意义。并且很多时候也很难停下来，从很多公司的商业利益出发肯定会迭代的。”

复旦大学中文系教授严锋持相同的观点，“第一是停不下来，开弓没有回头箭。第二，也不要停。呼吁大家停下来，谁会听呢？只有那些有责任感、有节操的人才会停。可是没有节操、没有责任感的人还会继续，这样一来就糟糕了。有人文情怀的人停下来，那些没有底线的人在疯狂地训练他们的模型，那情况会更糟。”

......

因此，不论从哪个角度来看，以ChatGPT为首的人工智能必将改变职场，只是这个改变的时间可能没有想象中的那么快罢了。

真正厉害的人从来都不是看资历从事创意设计师的人何止千万，像朋友这样疏于学习的又何止一人。毕业之后工作了几年，大多数人早已经被房子、车子、孩子压得精疲力竭，根本没有时间去好好地提升自己，如今升职的机会又从身边溜走，“钱”途无望。

奥斯卡最佳影片《寄生虫》中，有一句台词很扎心：钱，就是熨斗，能烫平人生一切的褶皱。

人生中有很多幸福快乐的事跟金钱没有关系，但大部分人需要一定数量的金钱，才能迈进幸福快乐的门槛。想要获得，你必须为之努力。

从事设计工作，尤其是在当下的环境，新兴媒体种类繁多，各个平台的算法机制和生成式AI都不尽相同，以至于做设计就如逆水行舟一般，不进则退。

3月2日，心动网络创始人黄一孟在社交平台爆料，据他所知有游戏团队把原画外包团队给砍了，“AI已经实际开始影响到很多人的工作岗位了。”

在一家游戏美术外包公司担任技术总监的启强透露，近一个月来，其所在公司已经裁掉了一半的原画师。“原画师利用Al完成方案，工作效率至少能提升50%以上，本来就在减少的甲方需求迅速被消化完。公司肯定不会养闲人，那些手中没有需求的原画师就只能被优化掉了。之前我们公司需要38个原画师，现在已经裁掉了20个人。”

更可怕的是，AI绘图仍在快速进化。3月17日，Midjourney 发布了其商用AI图像合成服务的第5版，在攻克手部细节描绘难题的同时，这一版服务还可以直接生成照片级的图像，乍看之下几乎可以比肩摄影大师的作品。

在我身边就有很多做设计的朋友，不说他们是大咖，在行业内摸爬滚打也有几年了，成绩也有一些。有时我也会和他们简单聊聊天，谈到目前的设计环境，几乎每个人都不否认，内容固然重要，但了解最新的机制和玩儿法同样重要。

说白了，做这一行就是要不安于现状，不学习新的玩儿法，在各个平台“暗改”和“微调”时，你就不能快速的做出反应，最后面临的结果就是流量、展现、阅读等数据变低，最终影响到薪资。

也许有人会说：我接受过新媒体培训，拿到过证书，自我感觉能力还行，全媒体运营师的证书有没有都可以，毕竟现在也没有哪个公司要求必需持证上岗。

乍一看似乎也有道理，但其实并不是这样，证书不是必需，但却必要。

这就像我们毕业时拿的学历证明一样，任何人的学历证明都不会时时展现在人前，但它却是你进入企事业单位或政府机构的敲门砖。

拿到有用的证书真的有用艰难的考证路上，有的人纯自学，但更多的人会参加培训班。说到培训班，职场人遇到的坑就多了，被当成“韭菜”割的故事也时有耳闻。

当然，更多的则还是“以往我们考试取得的***证书，效能仅为能力证书，可以作为***从业人员能力参考的一项依据，而实际上师资、乱收费、课不对版等现象造就了这类证书已被默默的取缔。

那真正有用的证书又该何样呢？

在这里就以Adobe国际认证证书为例，Adobe国际认证证书作为Adobe全球CEO 签发，全球可查的设计师的国际认证，是为了证明个人在使用Adobe软件方面的专业能力而推出的认证考试。

Adobe国际认证考试分为多个级别，从初级到高级，每个级别都涵盖了不同的Adobe软件和技能。通过参加和通过认证考试，个人可以获得Adobe认证证书，证明他们已经掌握了相应的技能和知识。这些证书可以作为个人在求职、升职和获得客户信任方面的资格证明。

同时，Adobe认证还可以帮助个人提高其在设计和数字媒体领域的竞争力，为其未来的职业发展打下坚实的基础。

事实上，实践也证明所言非虚。Adobe国际认证自进入中国以来得到广大的行业及用户认可，被国内达内教育、中公教育、火星时代等众多知名IT培训机构及院校，作为视觉设计、平面设计等专业的培训及技能测评考核的依据及标准。

Adobe国际认证计划覆盖了各种Adobe软件，包括数字媒体、网页设计、视频制作等领域。认证考试包括多项选择题和模拟项目，以测试应试者的能力和技能。考试内容涵盖软件的基础知识、高级功能、工作流程等多个方面，不仅考察应试者的操作技能，还考察其理论知识和创意能力。

Adobe国际认证每科考试由33-50道题组成，包括选择判断题、情景题、实操题，考试时间为50分钟，成绩总分为1000分，获得证书最低成绩分为700分，考完当场出成绩分，获取证书3-5个工作日。

成功通过认证考试的个人和机构将获得Adobe官方颁发的认证证书和徽章，可以在简历、网站等场合展示，证明自己具备使用Adobe软件的专业技能和知识。

当然，对于通过Adobe国际认证的个人和机构也可以获得多方面的收益。

首先，认证可以提高个人和机构的职业竞争力和市场价值。在招聘和求职过程中，拥有Adobe国际认证的人员通常更容易被雇主和招聘者所青睐，因为他们可以证明自己具备使用Adobe软件的专业技能和知识，有更强的工作能力和潜力。

其次，认证可以提高个人和机构的工作效率和生产力。通过认证，人员可以更加深入地理解和使用Adobe软件的各种功能和工作流程，减少犯错和浪费时间的机会，提高工作效率和生产力。

此外，认证还可以提供更多的职业发展机会和提高工资的可能性，帮助人员实现自我提升和成长。

对于企业而言，Adobe国际认证也具有重要的意义。

首先，Adobe国际认证可以帮助企业提高员工的技能水平和工作效率，提高生产力和业务成果。通过认证，员工可以更加深入地了解和掌握Adobe软件的各种功能和工作流程，更加高效地完成工作，提高工作效率和质量。

其次，Adobe国际认证可以提高企业的品牌声誉。从某种意义上说，获得Adobe国际认证是企业实力的一种象征，这也是优胜劣汰、适者生存的一项考验。

注：Adobe Certified Professional 培训认证体系（中文：Adobe国际认证）是Adobe公司CEO签发的权威国际认证体系，面向设计师、学生、教师及企业技能岗位的国际认证及培训体系，Adobe国际认证基于Αdobe核⼼技术及岗位实际应⽤操作能⼒的测评体系得到国际ISTE协会的认证。

请不要相信考证无用论如果是在十几二十年前，我赞成考证没用！你只要有一定的软件实操经验，也非常抢手！因为那时候的设计师是供不应求！只要你会做就行！

虽然G家没有规定设计师要像医生、教师、司机那样强制要求有证，但是在当下供大于求的市场，有证的尚且找不到一份满意的工作，何况你连证都没有！

企业招人就像找对象当看不到对方内在的时候，只能凭第一眼，先看外表。所以，证书绝对不是万能的，但没有证书是万万不能的！

或许，你又该说了：我现在认识的xxx，他什么证都没有，一样是产品经理......

确实，这一部分的人有，但我掐指一算，95%就是一个小公司或者是走后门。

又有人要说：我看抖音，天天都刷到都说考证是没有用的！

说实话，我就服这些人，自己兜里一分钱没有，瞧不起这个，瞧不起那个。你多看看那些设计大咖哪个自己不是一堆证书，哪个会说证书没用？

更何况近年来，由于我国一直在清理违规考试、鉴定、培训、发证等情况，推进解决职业资格过多过滥问题，对从业者的专业技能评价，改为由用人单位和第三方机构组织，实行社会化的职业技能等级认定。

因此，你可长点心吧！

在你还在相信“证书”无用论的时候，拿到证书的工资早就9k起了。

莫道君行早，更有早行人!

请勿轻信那些所谓的证书无用论、证书鸡肋论......