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ChatGPT:AIGC新时代

"轻松掌握AIGC时代的实用技巧,抢占红利先机!挖掘AIGC时代的商业价值;理解AIGC工具的本质和潜能;掌握数百个实用的提示语模板 "

作者:陈世欣 陈格非
定价:109
印次:1-1
ISBN:9787302642039
出版日期:2023.09.01
印刷日期:2023.08.08

本书专注于ChatGPT相关的AI发展历史、趋势及应用等。在书中,作者首先回顾了AI的历史发展和ChatGPT技术的发展历程,重点讲述影响人工智能的关键人物和核心技术。然后,作者分析了ChatGPT对社会各个领域的影响和技术的本质与价值,并探讨了其对具体职业的影响。为了方便读者拿来即用,本书按场景列出了绝大部分使用ChatGPT的场景和提示语模板,分领域介绍了产品和案例,读者不仅能快速尝试AI产品,也能从AI的成功创新中获得启发。最后,作者还探讨了AI和ChatGPT技术的未来发展趋势和产业前景,包括一些争议和风险分析。 本书适用于以下人群: 企业管理层和决策者,可以通过本书了解ChatGPT技术对不同领域的影响和应用,以便更好地利用AI技术优化业务流程、提高生产效率和提升营销效果等。 教育工作者和学生,可以通过本书了解AI技术的发展趋势和应用场景,从中获取灵感和启示,为未来的学习和职业规划做好准备。 对AI和ChatGPT技术感兴趣的读者,可以通过本书了解AI技术的基本原理和发展历程,以及ChatGPT技术的应用场景和未来发展趋势,从中获取更深入的认知。

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前 言 2022年是AIGC(人工智能生成内容)元年。通过AIGC,输入几个关键词就能生成不错的 画作,敲几个音符就能完成编曲,输入几句话就能完成短视频剧本,甚至可以写中文句子完成 程序代码编写。虽然这些生成的内容还需要迭代、优化、润色,但创作门槛的降低与创作效率 的提升,让大家看到了AI(人工智能)对于内容创作领域的巨大价值。 从70多年前艾伦·麦席森·图灵提出图灵测试开始,人类一直在研究AI技术,十几年前 深度学习开始被广泛使用后,AI技术发展飞速,在语音识别、图像识别和无人驾驶等方面不断 取得突破,但一直缺少一个杀手级应用来推动AI技术的普惠化,这就导致许多AI技术和资源 成为“孤岛”,不能被大众所用。很多AI的应用都被戏称为“玩具”,没有太多实用价值。 2022年11月30日,ChatGPT横空出世,带人类进入了AIGC新时代。 ChatGPT是一个具有超大知识库的聊天程序,它的自然语言用户界面,能打通和连接以往 积累的AI系统,并让各类软件升级迭代变得更易用和更自动化。 随着ChatGPT应用及其背后的GPT(生成式预训练转换器)技术迅速在全球普及,AI产业 正经历着一场前所未有的变革。这场变革带来的不仅是技术的进步,更促成了一种全新的生态 系统的形成。人工智能作为一种普惠型的生产要素加入人类社会,对整个社会的影响不亚于工 业革命。 在工业革命时期,机器的发明和使用让工业生产效率得到极大提高,也带来了巨大的经济 效益。随着机器的广泛应用以及工业生产规模的不断扩大,庞大的工业生态系统逐渐形成,在 随后的一百多年影响了全球。 自2020年GPT-3问世,已经有许多行业应用GPT技术产生了巨大的经济效益和社会效益。 预计这次GPT技术带来的革命将会在几年内影响全球,原因有三: 第一,语言是思维的载体,GPT这样的大语言模型能理解和模拟人类的思维,将成为最好 的用户界面。想象一下,从不联网的PC(个人电脑)时代,到互联网时代,再到万物互联的物 联网时代,整个生态的价值以指数级提升。GPT将用自然语言方式全面提升所有软件系统的用 户交互能力以及相互连接的能力,这样创造的价值会增加多少? 第二,AI大语言模型这样的生产要素,是给人类赋能的第二大脑,浓缩了全球信息的语言 模型就是真实世界本身的投射。有了这样的第二大脑,人类的生产力和思考速度将以倍数提升。 第三,杀手级应用推动生态系统的建立。由于ChatGPT这样的杀手级应用出现,一个庞大 ChatGPT:AIGC新时代 II 的AI生态系统正在快速形成,并带来产业的变革。这个生态系统的繁荣将会让AI产业得到更 快速、更健康的发展,也将会为人类社会带来更多的福利和便利。 本书将带领读者深入了解ChatGPT技术的发展历程、本质和应用,以及ChatGPT可能带来 的影响和未来发展前景。 第1章介绍AI的历史发展,引出ChatGPT技术的发展历程。涉及人工智能的起源、两个 主要流派的发展以及大模型的发展过程,重点讲述了影响AI的一些关键人物和核心技术,为读 者进一步了解AI相关技术进行科普。 第2章分析ChatGPT对社会各个领域的影响,并探讨ChatGPT技术的本质和价值。 ChatGPT对整个社会带来的影响类似淹没效应(类似科幻电影中海平面上升,逐渐淹没全球的 小岛和陆地),根据ChatGPT影响的关键因素和行业特点,本章分别讲述了ChatGPT技术可能 对各行业和领域带来的影响,尤其分析了其对典型职业的影响,最后讨论了ChatGPT对社交、 隐私、公平等方面的影响。 第3章是ChatGPT的使用指南。本章先从如何用ChatGPT获得价值的维度解读提示语和 提示语工程,然后结合具体的场景和案例,为读者展示如何在实际应用中更好地使用提示语与 ChatGPT对话,最后介绍了如何用ChatGPT作为工作流的一部分,基于微调GPT定制自己的 ChatGPT,以及开发插件等应用方式。 第4章主要讲述AI应用的案例,包括多个应用方向,介绍如何借助各类AI工具来提高生 产力或解决问题,并介绍了一些公司及产品,方便读者尝试使用。本章对一些代表性的公司和 产品进行了重点讲述,总结其成功的模式和规律,以使读者得到启发。 第5章探讨了ChatGPT技术的未来发展。本章从AI产业的发展趋势以及一些对AI发展的 分歧等入手,着重讨论ChatGPT技术的发展前景和可能的影响,最后对一些热点概念,例如奇 点和AI意识,以及它们可能对ChatGPT技术和人工智能产业的影响进行了阐释。通过这些探 讨,读者可以更好地了解ChatGPT技术的未来发展趋势和产业前景。 本书力求深入浅出,为读者提供全面、实用的ChatGPT技术指南和应用案例,帮助读者更 好地了解和掌握这一重要的AI技术。我们相信,本书能够成为读者学习、研究和实践ChatGPT 技术的有力助手和使用指南。 作者

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  • "陈世欣先生是ahakid(我思科技)公司联合创始人及CTO(首席技术官),毕业于上海交通大学计算机系,硕士学历,有20多年互联网从业经验。他长期专注于创新创业实践,创建了多个产品和技术社区,还在孵化器中心作为创业导师帮助过数十个创业团队。他擅长把复杂的技术讲的通俗易懂,运营了AIGC和Web3领域的两个微信公众号,撰写了70多篇原创文章来分享技术知识。

    陈格非先生目前就读于北京大学图灵班,专攻计算机科学与技术方向。他曾在全国青少年信息学奥林匹克竞赛中获得银牌;在 2020年国际语言学奥林匹克中国区终选中获得团队金奖及个人金奖。目前在北京大学担任学生会的学术部副部长,并在学校里参与多项算法比赛命题。陈格非善于从实践出发,积极研究先进的人工智能相关技术。
    "

  • "本书是一本深入浅出的AI技术指南,通过对AI历史发展过程的阐述,推演了未来的发展趋势和产业前景,重点讲述了ChatGPT对社会各个领域的影响,为读者全面剖析了ChatGPT技术的本质和价值。

    本书不仅具有实用性强的特点,而且在具体的价值说明方面也非常详细,为读者提供了一系列实用的技术指南和应用案例。在具体实践方面,本书不仅详细解释了提示语工程的细节,还提供了适用于32个场景的提示语模板,让读者快速掌握,帮助读者更好地运用ChatGPT技术解决自己的问题。

    此外,本书还提供了一些典型案例,覆盖了各行各业,让从业者都能应用AIGC的各类软件工具,提高工作效率或解决问题。无论是想要了解AI技术的历史发展,还是想要掌握ChatGPT技术的读者,本书都是不可多得的实用指南。
    "

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  • 目 录

    第1章

    ChatGPT发展简史

    1.1 AI的概念和萌芽 ·····························2

    1.1.1 什么是AI? ······································2

    1.1.2 AI的分类 ··········································3

    1.1.3 图灵测试···········································5

    1.1.4 AI的萌芽 ··········································7

    1.1.5 AI学科成立 ·······································7

    1.2 符号主义流派的探索 ······················10

    1.2.1 符号主义的“推理期”(1956—1965年) ···10

    1.2.2 符号主义的低谷(1965—1970年) ·········13

    1.2.3 符号主义的“知识期”(1970—1980年) ···14

    1.2.4 符号主义的“学习期”(1980—1990年) ···16

    1.3 连接主义流派的探索 ······················17

    1.3.1 人工神经元的探索(1943—1967年) ······18

    1.3.2 第二代神经网络(1982—1995年) ·········21

    1.3.3 统计机器学习(199...

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