书籍介绍
在2022年11月，OpenAI推出的ChatGPT以惊人的速度席卷全球，迅速成为人工智能领域的焦点。这款能生成流畅、甚至充满情感的文本的聊天机器人，不仅颠覆了人们对AI的认知，更引发了科技、商业乃至哲学层面的深刻讨论。从最初2天突破100万用户到2个月登顶免费App榜，ChatGPT的崛起速度远超任何技术热点，其背后究竟隐藏着怎样的机制？它为何能如此精准地模仿人类对话，甚至超越预期完成任务？
《这就是ChatGPT》将带你深入探索这一AI奇事的本质。作者斯蒂芬·沃尔弗拉姆以清晰的逻辑和丰富的案例，揭示ChatGPT的内部工作原理，剖析其背后的技术突破与争议。从三位图灵奖得主对AI的未来展望，到OpenAI的创立历程与大模型的演化，再到业界巨头如马斯克、黄仁勋等对ChatGPT的截然不同态度，本书不仅解答了技术层面的疑问，更呈现了AI发展背后的权力博弈与伦理挑战。
无论你是科技爱好者、从业者，还是对AI的未来充满好奇的普通读者，这本书都将为你提供一次全面而深刻的阅读体验。让我们一起揭开ChatGPT的神秘面纱，见证这场正在重塑人类与智能关系的伟大变革。
作者简介
斯蒂芬·沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）是一位杰出的计算机科学、数学和理论物理学家，也是科技革新的重要推动者。他创立了全球知名的软件系统Mathematica、Wolfram|Alpha及Wolfram语言，并长期担任Wolfram Research的首席执行官，领导多项科学突破。沃尔弗拉姆15岁发表首篇学术论文，19岁获理论物理学博士学位，与费曼合作研究元胞自动机。其软件公司Wolfram Research的Mathematica对现代科技计算影响深远，使他成为“伟大赞助者”和千万富翁。1981年，他荣获麦克阿瑟“天才人物”奖。2009年推出的WolframAlpha被誉为“第一个真正实用的人工智能”，其知识库支持苹果Siri。沃尔弗拉姆的著作《一种新科学》畅销全球，展现了他深邃的科学见解和前瞻性思维。
推荐理由
《这就是ChatGPT》由斯蒂芬·沃尔弗拉姆所著，深入剖析了ChatGPT的内部机制及其生成人类化文本的原理。本书不仅介绍了ChatGPT的崛起及其对业界的影响，还探讨了三位图灵奖得主对AI的不同看法，以及神经网络领域的天才先驱的悲剧人生。书中详细梳理了OpenAI的创立与发展，以及大模型研究方向的转变，为读者揭示了AI技术背后的故事。本书内容丰富，观点独到，适合对AI技术感兴趣的读者阅读。
适合哪些人读
对人工智能和机器学习感兴趣的技术从业者和研究人员
关注科技发展趋势和AI伦理的社会观察者
对OpenAI及其产品感兴趣的科技爱好者
希望了解大型语言模型如何运作的普通读者
关注科技发展趋势和AI伦理的社会观察者
对OpenAI及其产品感兴趣的科技爱好者
希望了解大型语言模型如何运作的普通读者
书籍脑图
目录
用户评论
从chatGPT语言模型的工作原理入手，展示了千亿简单计算单元联结后量变引起质变的威力。通过和Wolfram对比为例，展示了chatGPT的能与不能，譬如本质上基于概率学习的GPT暂时无法进行深入的思考，非常坦诚而热烈的科普。chatGPT首先颠覆的是语言学，模仿人类构筑的神经网络最终也许能够揭开语言以及思维的秘密，非常神奇的循环。
一点笔记：在处理高维问题时，人工智能/机器还是可以展示出远超人类的能力，人类会在几个变量的纠结之中陷入“山湖”，而出路往往存在于高维变量之间的联动或者要彻底跳出当前思维。
短短100多页的小书，篇幅长度很易读。但不知道是翻译的原因还是个人认知局限，和机器学习领域的一些大部头相比，内容比较晦涩，大量的括号打乱了阅读节奏。算是给出了一些关于ai，关于llm的哲学角度的一些思辨。人类的自然语言是否不过是某种规律的总结提炼，而这种规律恰恰已被飞速发展的人工智能捕捉、学习会了。
2023年第44本。大神写一本如此通俗的书，也是大众之幸了。
已经比较通俗易懂 但对于没有AI相关背景的我来说 还得多查资料理解。ps 作者的带货有点多
初学者要理解ChatGPT，读这一本书就够了。随着ChatGPT等人工智能技术的发展，人机交互将变得更加智能化和自然化。这可能会改变我们与计算机和机器的交互方式，让人们更容易与技术进行沟通和协作。ChatGPT等人工智能技术的出现为人类带来了许多机遇和挑战。关键在于我们如何理智地应用和管理这些技术，以确保其对人类社会的影响是积极和可持续的。
如果不是我已经懂了 我是看不懂的
没有技术基础，读得一知半解的。书写得非常好，深入浅出，平易近人，那些复杂抽象的概念和原理也比较直观的呈现出来了。但并不是方法论，对于AI工具使用方法和技巧（插件使用、提示词编写等）的提升并没有多大的直接帮助。
ChatGPT最长路径百万神经元1750亿个链接即1750亿个权重 只向前 人脑1000亿个神经元100万亿个链接 ChatGPT vs Wolfram即产品经理vs程序员😓 Wolfram用复杂系统逼近生物&社会 和 降临language 太cooool了
Gpt generative pre-training
生成式预训练
Chatgpt本质上是生成语言输出系统，从根本上要做的事情是，针对他得到的任何文本产生“合理的延续”；找到这个文本的所有实例，然后看看接下来出现什么词，以及这些词出现的概率是多少。
Chatgpt是一个庞大的神经网络，能以某种方式捕捉到人类大脑在生成语言时所做事情的本质。神经网络的基本思想是利用大量简单（本质上相同）的组件来创造一个灵活的“计算结构”，并使其能够逐步通过学习样例得到改进。当前神经网络基本上是利用微积分的思想来进行这种逐步的改进。
有意义的人类语言实际上比我们所知道的更加结构化、更加简单，最终可能以相当简单的规则来描述如何组织这样的语言。
挺好的GPT科普;
建议网站上直接看英文文章, 中文版超过正文1/6篇幅的导读不知道是在显摆啥.
书籍解析
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