前言
[美] 斯蒂芬 • 沃尔弗拉姆（Stephen Wolfram）
该思维导图由 AI 生成，仅供参考
本书试图用第一性原理解释 ChatGPT 的工作原理，以及它为何奏效。可以说这是一个关于技术的故事，也可以说这是一个关于科学的故事、一个关于哲学的故事。为了讲述这个故事，我们必须汇集数个世纪以来的一系列非凡的想法和发现。
看到自己长期以来感兴趣的众多事物一起得到突飞猛进的发展，我感到非常兴奋。从简单程序的复杂行为到语言及其含义的核心特征，再到大型计算机系统的实用性，所有这些都是 ChatGPT 故事的一部分。
ChatGPT 的基础是人工神经网络（本书中一般简称为神经网络或网络），后者最初是在 20 世纪 40 年代为了模拟理想化的大脑运作方式而发明的。我自己在 1983 年第一次编写出了一个神经网络，但它做不了什么有趣的事情。然而 40 年后，随着计算机的速度提高上百万倍，数十亿页文本出现在互联网上，以及一系列重大的工程创新，情况已然大不相同。出乎所有人意料的是，一个比我在 1983 年构建的神经网络大 10 亿倍的神经网络能够生成有意义的人类语言，而这在之前被认为是人类独有的能力。
本书包含我在 ChatGPT 问世后不久写的两篇长文。第一篇介绍了 ChatGPT，并且解释了它为何拥有像人类一样的生成语言的能力。第二篇则展望了 ChatGPT 的未来，预期它能使用计算工具来做到人类所不能做到的事，特别是能够利用 Wolfram|Alpha 系统对知识进行计算（computational knowledge，在后文中简称为计算知识）的“超能力”。
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这篇文章以斯蒂芬·沃尔弗拉姆的前言开篇，介绍了 ChatGPT 技术的背景和发展。文章从神经网络的发展历程出发，探讨了 ChatGPT 技术的突破和影响。沃尔弗拉姆指出，ChatGPT 能够生成有意义的人类语言，这在之前被认为是人类独有的能力。他还展望了 ChatGPT 的未来，预期它能利用计算工具做到人类所不能做到的事情，特别是能够利用 Wolfram|Alpha 系统进行计算知识的“超能力”。文章强调了 ChatGPT 技术的意义和潜力，提醒读者即使在已经发明和发现一切之后，仍有收获惊喜的可能。
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