我可以用AI做什么,帮助自己更强大

引言

人工智能(AI)对话大模型应用ChatGPT发布至今有一年了,但其带来的 AI 浪潮仍然在全球疯狂蔓延。

从今年3月堪称“生成式 AI(AIGC)集体爆发月”。两周内,国外公司争先出场,国内就只有百度的文心一言,

通过我体验使用ChatGPT,让我感觉不可思议,通过扮演不同的角色,回答各类问题、写代码等等,我已经深深感受到,ChatGPT已经让所有创业者焦虑。

从3月至今,国外发展突飞猛进,一步步提升技术,一步步开发应用。在国内ChatGPT在也是紧跟其后,一步步追赶,现在也是各大企业争先出场,推出各类应用。如:AI绘画、AI写作、AI聊天、AI语音合成、AI视频制作、AI智能办公,等等一些辅助我们学习、工作、娱乐、聊天软件。

这些应用使用简单,但是获取符合自己想要的结果是有一定门槛的,这就涉及到如何使用模型能懂的语言与之交流了。

如何去学习对应的知识?如何去应用AIGC?接着就引发我们的思考:“我可以用AI做什么,帮助自己更强大。”

如何去学习AI

大多数人肯定会想到,我们应该从哪里开始学起?

布鲁姆分类法学习路径

我推荐布鲁姆分类法学习路径:

1、记忆:先从AI的历史、基本术语、重要人物、方法和原理等开始了解

2、理解:进一步了解AI领域的主要思想和概念

3、应用:深入了解Prompt,选择适合自己的AI对话、绘画和语音产品,每天都用它,并使用它们来解决实际问题或提升效率

4、分析:大量阅读各类文章、视频以及行业报告,理解各知识之间的关系

5、评价:通过各类课程与书籍更深入学习,判断信息的价值、提出自己的观点和论证

6、创造:将精选AI网站和APP产品、最新前沿产品都试一试,创造你自己的新想法或产品

人工智能和AI绘画历史

人工智能历史:

  • 1945年:艾伦・图灵
  • 1950年:感知机模型
  • 1956年:达特茅斯会议
  • 1966年:经历低潮
  • 1960-1970年代:早期专家系统
  • 1980年:神经网络
  • 1990-2000年代:机器学习
  • 1997年:深蓝赢得国际象棋比赛
  • 2012年:深度学习兴起、AlexNet赢得ImageNet挑战赛
  • 2016年:AlphaGO战胜围棋世界冠军
  • 2022年:ChatGPT问世

AI绘画历史:

  • 1970年:哈罗德·科恩教授的AARON程序
  • 2012年:吴恩达和Jeff Dean用1.6万CPU生成猫脸
  • 2014年:对抗生成网络GAN
  • 2015年:《Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics》论文发表、Google发布Deep Dream
  • 2017年:Google基于RNN的模型、Facebook发布CAN
  • 2019年:《Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution》论文发表
  • 2020年:加州伯克利大学提出了DDPM模型、《Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations》论文发表
  • 2021年:OpenAI开源了CLIP、微软发布LoRA论文
  • 2022年:Disco Diffusion发布、MidJourney V3上线、Stable Diffusion上线并开源
  • 2023年:斯坦福张吕敏发布ControlNet、Meta 发布图像分割 Segment Anything、DragGAN开源、DragDiffusion论文发布

再回头过来看看上面的人工智能历史和AI绘画历史,都能从里面找到划时代的应用,比如现在能耳熟能详的有:ChatGPT、Disco Diffusion、MidJourney 、Stable Diffusion、DragGAN。这些应用产生的结果让你意想不到,想用好这些应用,学好Prompt是必备技能。

我个人先学习的是吴恩达讲的Prompt:

  • 原版网址:https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/

  • B站版本:https://b23.tv/ATc4lX0

  • 对于开发同学来说,使用Jupyter版本学习效率更高:https://github.com/datawhalechina/prompt-engineering-for-developers/

  • 不满足吴恩达讲的Prompt课程的,OpenAI也开源了教程:https://islinxu.github.io/prompt-engineering-note/Introduction/index.html

AI从哪些方面让我们更加强大,如:工作场景、自媒体场景、生活场景、学习/学术场景、艺术/音乐场景、搞钱场景、开发场景、游戏场景、AI工具集、大模型及其他等等。不要想AI那么高大上,其实AI离我们无处不在,前提是你要学好如何与AI沟通的语言prompt。

大家都喜欢搞钱,AI的搞钱场景最明显的就是AI写作,AI绘画,我们学好prompt,能帮助我们省时省力还能高效出结果。