# data[].attributes.attachment_link.readable_text
机器人三定律（英語：Three Laws of Robotics）是 科幻小说家 艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在他的 机器人相关作品和其他机器人相关小说中为 机器人设定的行为准则，是阿西莫夫除" 心理史学 "（Psychohistory）外另一个著名的虚构学说。

機器人必須服從人類命令，除非命令與第一法則發生衝突；

在1985年《 機器人與帝國 》中，艾西莫夫將三大法則擴張為四大法則：

除非違背第零法則，否則機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；

機器人必須服從人類命令，除非命令與第零或第一法則發生衝突；

在不違背第零、第一或第二法則之下，機器人可以保護自己。

「机器人三定律」在艾萨克·阿西莫夫于1942年发表的作品《转圈圈》（ Runaround，《 我，机械人》（ I, Robot）中的一个短篇）中第一次明确提出，并且成为他的很多小说，包含 基地系列小说 中机器人的行为准则和故事发展的线索。机器人被设计为遵守这些准则，违反准则会导致机器人受到不可恢复的心理损坏。但是在某些场合，这样的损坏是不可避免的。在两个人互相造成伤害时，机器人不能任人受到伤害而无所作为，但是这会造成对另一个人的伤害，在一些小说中这造成了机器人的自毁。

他在小说中提出了三定律的很多变体。这些对机器人行为准则的修改成为他的很多故事的主线。在《消失无踪》（ Little Lost Robot，《我，机械人》中的一个短篇）中为了避免机器人无谓地阻止人类进行低危险性工作，第一定律中的后半部分被去掉了，但是也产生了一些其他的问题。在《机械人之梦》（ Robot Dreams，同名小说中的一个短篇）中，一个机器人做了个关于取消第一定律和第二定律的梦，导致了他的毁灭。在《 机器人与帝国》中，一些机器人的系统中"人类的定义"被修改（说话没有该星球的口音就不是人类），而攻击人类。在1999年上映的科幻电影《 双百人》（ Bicentennial Man，原为短篇小說，后改编为中篇小说《 正子人 》）中，一个机器人为了成为人，将自己的机械部分逐步替换成组织，并且在最后用自己的贡献和牺牲换来了人类的认同和保护机器人的法律的产生。

三定律在科幻小说中大放光彩，在一些其他作者的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律。同时，三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础上建立新兴学科「 机械伦理学 」旨在研究人类和机械之间的关系。但是現存的機械人並未有足夠的智能去分辨人類和危險等概念，因此三定律並未實際應用在機械人上面。

在此之后，不少其他作者添加或修改定律，例如有更改第三定律，讓第二定律不再置於第三定律之前（讓人類不能命令機械人自滅），另一些則是讓機械人要一直認為自己是機械人（某些故事中的機械人把自己定義為人類，从而無視三定律）。因此出現了很多不同的第四、第五甚至第六定律。

^ The Three Laws of Robotics Have Failed the Robots. Mind Matters. 2019-09-28 . （原始内容存档于2022-12-07）. Chris Stokes, a philosopher at Wuhan University in China, says, "Many computer engineers use the three laws as a tool for how they think about programming." But the trouble is, they don't work.
He explains in an open-access paper:The First Law fails because of ambiguity in language, and because of complicated ethical problems that are too complex to have a simple yes or no answer.The Second Law fails because of the unethical nature of having a law that requires sentient beings to remain as slaves.The Third Law fails because it results in a permanent social stratification, with the vast amount of potential exploitation built into this system of laws.

# data[].attributes.attachment_link.title
机器人三定律 - 维基百科，自由的百科全书

# data[].attributes.attachment_link.description
机器人三定律（英語：Three Laws of Robotics）是 科幻小说家 艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）在他的 机器人相关作品和其他机器人相关小说中为 机器人设定的行为准则，是阿西莫夫除" 心理史学 "（Psychohistory）外另一个著名的虚构学说。 機器人必須服從人類命令，除非命令與第一法則發生衝突； 在1985年《 機器人與帝國 》中，艾西莫夫將三大法則擴張為四大法則： 除非違背第零法則，否則機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害； 機器人必須服從人類命令，除非命令與第零或第一法則發生衝突； 在不違背第零、第一或第二法則之下，機器人可以保護自己。 「机器人三定律」在艾萨克·阿西莫夫于1942年发表的作品《转圈圈》（ Runaround，《 我，机械人》（ I, Robot）中的一个短篇）中第一次明确提出，并且成为他的很多小说，包含 基地系列小说 中机器人的行为准则和故事发展的线索。机器人被设计为遵守这些准则，违反准则会导致机器人受到不可恢复的心理损坏。但是在某些场合，这样的损坏是不可避免的。在两个人互相造成伤害时，机器人不能任人受到伤害而无所作为，但是这会造成对另一个人的伤害，在一些小说中这造成了机器人的自毁。 他在小说中提出了三定律的很多变体。这些对机器人行为准则的修改成为他的很多故事的主线。在《消失无踪》（ Little Lost Robot，《我，机械人》中的一个短篇）中为了避免机器人无谓地阻止人类进行低危险性工作，第一定律中的后半部分被去掉了，但是也产生了一些其他的问题。在《机械人之梦》（ Robot Dreams，同名小说中的一个短篇）中，一个机器人做了个关于取消第一定律和第二定律的梦，导致了他的毁灭。在《 机器人与帝国》中，一些机器人的系统中"人类的定义"被修改（说话没有该星球的口音就不是人类），而攻击人类。在1999年上映的科幻电影《 双百人》（ Bicentennial Man，原为短篇小說，后改编为中篇小说《 正子人 》）中，一个机器人为了成为人，将自己的机械部分逐步替换成组织，并且在最后用自己的贡献和牺牲换来了人类的认同和保护机器人的法律的产生。 三定律在科幻小说中大放光彩，在一些其他作者的科幻小说中的机器人也遵守这三条定律。同时，三定律也具有一定的现实意义，在三定律基础上建立新兴学科「 机械伦理学 」旨在研究人类和机械之间的关系。但是現存的機械人並未有足夠的智能去分辨人類和危險等概念，因此三定律並未實際應用在機械人上面。 在此之后，不少其他作者添加或修改定律，例如有更改第三定律，讓第二定律不再置於第三定律之前（讓人類不能命令機械人自滅），另一些則是讓機械人要一直認為自己是機械人（某些故事中的機械人把自己定義為人類，从而無視三定律）。因此出現了很多不同的第四、第五甚至第六定律。 ^ The Three Laws of Robotics Have Failed the Robots.

# data[].attributes.body
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%9B%BE%E7%81%B5%E6%9C%BA

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
0:00 / 5:08•Watch full video

# data[].attributes.body
最早提出：與其打造出一台具備成人思考能力的機器，不如打造出一台具備兒童思考能力的電腦，教他學習

# data[].attributes.attachment_link.title
50英鎊上的頭像人物:圖靈,改變二戰進程的天才科學家,卻被世俗和偏見拋棄 | 天天觀世界(人物,計算機之父,圖靈測試,人工智能之父,傳記,人物志,紀錄片)

# data[].attributes.body
https://en.wikipedia.org/wiki/Dartmouth_workshop

# data[].attributes.body
https://youtu.be/cNxadbrN_aI

# data[].attributes.body
第一個聊天機器人
https://web.njit.edu/~ronkowit/eliza.html

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
A conversation with Eliza

ELIZA is an early natural language processing computer program created from 1964 to 1967 at MIT by Joseph Weizenbaum. Created to explore communication between humans and machines, ELIZA simulated conversation by using a pattern matching and substitution methodology that gave users an illusion of understanding on the part of the program, but had no representation that could be considered really understanding what was being said by either party. Whereas the ELIZA program itself was written (originally) in MAD-SLIP, the pattern matching directives that contained most of its language capability were provided in separate "scripts", represented in a lisp-like representation. The most famous script, DOCTOR, simulated a psychotherapist of the Rogerian school (in which the therapist often reflects back the patient's words to the patient), and used rules, dictated in the script, to respond with non-directional questions to user inputs. As such, ELIZA was one of the first chatterbots ("chatbot" modernly) and one of the first programs capable of attempting the Turing test.

ELIZA's creator, Weizenbaum, intended the program as a method to explore communication between humans and machines. He was surprised and shocked that individuals, including Weizenbaum's secretary, attributed human-like feelings to the computer program. Many academics believed that the program would be able to positively influence the lives of many people, particularly those with psychological issues, and that it could aid doctors working on such patients' treatment. While ELIZA was capable of engaging in discourse, it could not converse with true understanding. However, many early users were convinced of ELIZA's intelligence and understanding, despite Weizenbaum's insistence to the contrary. The original ELIZA source-code had been missing since its creation in the 1960s as it was not common to publish articles that included source code at this time. However, more recently the MAD-SLIP source-code has now been discovered in the MIT archives and published on various platforms, such as archive.org. The source-code is of high historical interest as it demonstrates not only the specificity of programming languages and techniques at that time, but also the beginning of software layering and abstraction as a means of achieving sophisticated software programming.

A conversation between a human and ELIZA's DOCTOR script

Joseph Weizenbaum's ELIZA, running the DOCTOR script, was created to provide a parody of "the responses of a non-directional psychotherapist in an initial psychiatric interview" and to "demonstrate that the communication between man and machine was superficial". While ELIZA is best known for acting in the manner of a psychotherapist, the speech patterns are due to the data and instructions supplied by the DOCTOR script. ELIZA itself examined the text for keywords, applied values to said keywords, and transformed the input into an output; the script that ELIZA ran determined the keywords, set the values of keywords, and set the rules of transformation for the output. Weizenbaum chose to make the DOCTOR script in the context of psychotherapy to "sidestep the problem of giving the program a data base of real-world knowledge", as in a Rogerian therapeutic situation, the program had only to reflect back the patient's statements. The algorithms of DOCTOR allowed for a deceptively intelligent response, which deceived many individuals when first using the program.

Weizenbaum named his program ELIZA after Eliza Doolittle, a working-class character in George Bernard Shaw's . According to Weizenbaum, ELIZA's ability to be "incrementally improved" by various users made it similar to Eliza Doolittle, since Eliza Doolittle was taught to speak with an upper-class accent in Shaw's play. However, unlike the human character in Shaw's play, ELIZA is incapable of learning new patterns of speech or new words through interaction alone. Edits must be made directly to ELIZA's active script in order to change the manner by which the program operates.

Weizenbaum first implemented ELIZA in his own SLIP list-processing language, where, depending upon the initial entries by the user, the illusion of human intelligence could appear, or be dispelled through several interchanges. Some of ELIZA's responses were so convincing that Weizenbaum and several others have anecdotes of users becoming emotionally attached to the program, occasionally forgetting that they were conversing with a computer. Weizenbaum's own secretary reportedly asked Weizenbaum to leave the room so that she and ELIZA could have a real conversation. Weizenbaum was surprised by this, later writing: "I had not realized ... that extremely short exposures to a relatively simple computer program could induce powerful delusional thinking in quite normal people."

In 1966, interactive computing (via a teletype) was new. It was 15 years before the personal computer became familiar to the general public, and three decades before most people encountered attempts at natural language processing in Internet services like Ask.com or PC help systems such as Microsoft Office Clippit. Although those programs included years of research and work, ELIZA remains a milestone simply because it was the first time a programmer had attempted such a human-machine interaction with the goal of creating the illusion (however brief) of human- human interaction.[citation needed ]

At the ICCC 1972 ELIZA was brought together with another early artificial-intelligence program named PARRY for a computer-only conversation. While ELIZA was built to speak as a doctor, PARRY was intended to simulate a patient with schizophrenia.

Weizenbaum originally wrote ELIZA in MAD-SLIP for CTSS on an IBM 7094, as a program to make natural-language conversation possible with a computer. To accomplish this, Weizenbaum identified five "fundamental technical problems" for ELIZA to overcome: the identification of key words, the discovery of a minimal context, the choice of appropriate transformations, the generation of responses in the absence of key words, and the provision of an editing capability[further explanation needed ] for ELIZA scripts. Weizenbaum solved these problems and made ELIZA such that it had no built-in contextual framework or universe of discourse. However, this required ELIZA to have a script of instructions on how to respond to inputs from users.

ELIZA starts its process of responding to an input by a user by first examining the text input for a "keyword". A "keyword" is a word designated as important by the acting ELIZA script, which assigns to each keyword a precedence number, or a RANK, designed by the programmer. If such words are found, they are put into a "keystack", with the keyword of the highest RANK at the top. The input sentence is then manipulated and transformed as the rule associated with the keyword of the highest RANK directs. For example, when the DOCTOR script encounters words such as "alike" or "same", it would output a message pertaining to similarity, in this case "In what way?", as these words had high precedence number. This also demonstrates how certain words, as dictated by the script, can be manipulated regardless of contextual considerations, such as switching first-person pronouns and second-person pronouns and vice versa, as these too had high precedence numbers. Such words with high precedence numbers are deemed superior to conversational patterns and are treated independently of contextual patterns.[citation needed ]

Following the first examination, the next step of the process is to apply an appropriate transformation rule, which includes two parts: the "decomposition rule" and the "reassembly rule". First, the input is reviewed for syntactical patterns in order to establish the minimal context necessary to respond. Using the keywords and other nearby words from the input, different disassembly rules are tested until an appropriate pattern is found. Using the script's rules, the sentence is then "dismantled" and arranged into sections of the component parts as the "decomposition rule for the highest-ranking keyword" dictates. The example that Weizenbaum gives is the input "You are very helpful", which is transformed to "I are very helpful". This is then broken into (1) empty (2) "I" (3) "are" (4) "very helpful". The decomposition rule has broken the phrase into four small segments that contain both the keywords and the information in the sentence.

The decomposition rule then designates a particular reassembly rule, or set of reassembly rules, to follow when reconstructing the sentence. The reassembly rule takes the fragments of the input that the decomposition rule had created, rearranges them, and adds in programmed words to create a response. Using Weizenbaum's example previously stated, such a reassembly rule would take the fragments and apply them to the phrase "What makes you think I am (4)", which would result in "What makes you think I am very helpful?". This example is rather simple, since depending upon the disassembly rule, the output could be significantly more complex and use more of the input from the user. However, from this reassembly, ELIZA then sends the constructed sentence to the user in the form of text on the screen.

These steps represent the bulk of the procedures that ELIZA follows in order to create a response from a typical input, though there are several specialized situations that ELIZA/DOCTOR can respond to. One Weizenbaum specifically wrote about was when there is no keyword. One solution was to have ELIZA respond with a remark that lacked content, such as "I see" or "Please go on". The second method was to use a "MEMORY" structure, which recorded prior recent inputs, and would use these inputs to create a response referencing a part of the earlier conversation when encountered with no keywords. This was possible due to Slip's ability to tag words for other usage, which simultaneously allowed ELIZA to examine, store and repurpose words for usage in outputs.

While these functions were all framed in ELIZA's programming, the exact manner by which the program dismantled, examined, and reassembled inputs is determined by the operating script. The script is not static and can be edited, or a new one created, as is necessary for the operation in the context needed. This would allow the program to be applied in multiple situations, including the well-known DOCTOR script, which simulates a Rogerian psychotherapist.

A Lisp version of ELIZA, based on Weizenbaum's CACM paper, was written shortly after that paper's publication, by Bernie Cosell. A BASIC version appeared in Creative Computing in 1977 (although it was written in 1973 by Jeff Shrager). This version, which was ported to many of the earliest personal computers, appears to have been subsequently translated into many other versions in many other languages. Shrager claims not to have seen either Weizenbaum's or Cosell's versions.

In 2021 Jeff Shrager searched MIT's Weizenbaum archives, along with MIT archivist Myles Crowley, and found files labeled Computer Conversations. These included the complete source code listing of ELIZA in MAD-SLIP, with the DOCTOR script attached. The Weizenbaum estate has given permission to open-source this code under a Creative Commons CC0 public domain license. The code and other information can be found on the ELIZAGEN site.

Another version of Eliza popular among software engineers is the version that comes with the default release of GNU Emacs, and which can be accessed by typing from most modern Emacs implementations.

Pseudocode

From Figure 15.5, Chapter 15 of Speech and Language Processing (third edition).

function ELIZA GENERATOR(usersentence) returns response Letw be the word in sentence that has the highest keyword rank ifw exists Let r be the highest ranked rule for w that matches sentenceresponse ← Apply the transform in r to sentence if w = 'my'future ← Apply a transformation from the 'memory' rule list to sentence Pushfuture onto the memory queue else (no keyword applies) Eitherresponse ← Apply the transform for the NONE keyword to sentence Orresponse ← Pop the oldest response from the memory queue Returnresponse

Lay responses to ELIZA were disturbing to Weizenbaum and motivated him to write his book Computer Power and Human Reason: From Judgment to Calculation, in which he explains the limits of computers, as he wants to make clear his opinion that the anthropomorphic views of computers are just a reduction of human beings or any life form for that matter. In the independent documentary film (2010) Weizenbaum said that only people who misunderstood ELIZA called it a sensation.

The Israeli poet David Avidan, who was fascinated with future technologies and their relation to art, desired to explore the use of computers for writing literature. He conducted several conversations with an APL implementation of ELIZA and published them - in English, and in his own translation to Hebrew - under the title My Electronic Psychiatrist - Eight Authentic Talks with a Computer. In the foreword he presented it as a form of constrained writing.

There are many programs based on ELIZA in different programming languages. In 1980, a company called "Don't Ask Software" created a version called " Abuse" for the Apple II, Atari, and Commodore 64 computers, which verbally abused the user based on the user's input. For MS-DOS computers, some Sound Blaster cards came bundled with Dr. Sbaitso, which functions like the DOCTOR script. Other versions adapted ELIZA around a religious theme, such as ones featuring Jesus (both serious and comedic), and another Apple II variant called I Am Buddha. The 1980 game The Prisoner incorporated ELIZA-style interaction within its gameplay. In 1988 the British artist and friend of Weizenbaum Brian Reffin Smith created two art-oriented ELIZA-style programs written in BASIC, one called "Critic" and the other "Artist", running on two separate Amiga 1000 computers and showed them at the exhibition "Salamandre" in the Musée du Berry, Bourges, France. The visitor was supposed to help them converse by typing in to "Artist" what "Critic" said, and vice versa. The secret was that the two programs were identical. GNU Emacs formerly had a psychoanalyze-pinhead command that simulates a session between ELIZA and Zippy the Pinhead. The Zippyisms were removed due to copyright issues, but the DOCTOR program remains.

ELIZA has been referenced in popular culture and continues to be a source of inspiration for programmers and developers focused on artificial intelligence. It was also featured in a 2012 exhibit at Harvard University titled "Go Ask A.L.I.C.E.", as part of a celebration of mathematician Alan Turing's 100th birthday. The exhibit explores Turing's lifelong fascination with the interaction between humans and computers, pointing to ELIZA as one of the earliest realizations of Turing's ideas.

ELIZA won a 2021 Legacy Peabody Award.

In 1969, George Lucas and Walter Murch incorporated an Eliza-like dialogue interface in their screenplay for the feature film . Inhabitants of the underground future world of THX, when stressed, would retreat to "confession booths" and initiate a one-sided Eliza-formula conversation with a Jesus-faced computer who claimed to be "OMM".[citation needed ]

ELIZA influenced a number of early computer games by demonstrating additional kinds of interface designs. Don Daglow wrote an enhanced version of the program called on a DEC PDP-10 minicomputer at Pomona College in 1973 before writing the computer role-playing game (1975).[citation needed ]

The 2011 video game Deus Ex: Human Revolution and the 2016 sequel Deus Ex: Mankind Divided features an artificial-intelligence Picus TV Network newsreader named Eliza Cassan.

In Adam Curtis's 2016 documentary, HyperNormalisation, ELIZA was referenced in relationship to post-truth.

In the twelfth episode of the American sitcom Young Sheldon, aired in January 2018, starred the protagonist "conversing" with ELIZA, hoping to resolve a domestic issue.

On August 12, 2019, independent game developer Zachtronics published a visual novel called , about an AI-based counseling service inspired by ELIZA.

Bibliography

Norvig, Peter (1992), ELIZA: Paradigms of Artificial Intelligence Programming, San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers, pp. 151-154, 159, 163-169, 175, 181, ISBN 1-55860-191-0 .

Wardip-Fruin, Noah (2014), Expressing Processing: Digital Fictions, Computer Games, and Software Studies, Cumberland: MIT Press, pp. 24-36, ISBN 978-0262517539 .

Weizenbaum, Joseph (1976), Computer power and human reason: from judgment to calculation, W. H. Freeman and Company, ISBN 0-7167-0463-3 .

Whitby, Blay (1996), "The Turing Test: AI's Biggest Blind Alley?", in Millican, Peter; Clark, Andy (eds.), Machines and Thought: The Legacy of Alan Turing, vol. 1, Oxford University Press, pp. 53-62, ISBN 0-19-823876-2, archived from the original on 2008-06-19.

# data[].attributes.attachment_link.description
ELIZA is an early natural language processing computer program created from 1964 to 1967 at MIT by Joseph Weizenbaum. Created to explore communication between humans and machines, ELIZA simulated conversation by using a pattern matching and substitution methodology that gave users an illusion of understanding on the part of the program, but had no representation that could be considered really understanding what was being said by either party.

# data[].attributes.headline
1966: 語言與機器：翻譯和語言學中的計算機

# data[].attributes.subject
1966: 語言與機器：翻譯和語言學中的計算機

# data[].attributes.body
由美國自動語言處理顧問委員會（Automatic Language Processing Advisory Committee，ALPAC發表，表達了對先前的投資未能產生預期受益的失望，結論是不應該繼續往AI這個無底洞砸錢，

# data[].attributes.headline
1973: 人工智能普查報告

# data[].attributes.subject
1973: 人工智能普查報告

# data[].attributes.body
由英國萊特希爾教授（Sir James Lighthill）發表，表達了對先前的投資未能產生預期受益的失望，結論是不應該繼續往AI這個無底洞砸錢

# data[].attributes.body
1974年由史丹佛大學開發，用來識別血液中的細菌，並推薦抗生素。MYCIN 使用簡單的推理引擎和約 600 個規則的知識庫。如同醫生問診一樣，詢問一連串有關病症的問題，最後給出可能性最高的診斷結果。診斷結果約有 65% 準確率，儘管比專門醫師的 80% 低，但比一些非專門的診所醫生的判斷還高。

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
R1（后来被称为 XCON，e Xpert CONfigurer的所写，意为 专家设置）程序是基于生产规则的系统，由 卡内基梅隆大学的John P. McDermott在1978年用开发。其目的是按照用户的需求，帮助 DEC为 VAX型计算机系统自动选择组件。XCON的开发继承了两个之前用 FORTRAN语言和 BASIC语言未成功的尝试完成了一个 专家系统 。

在1980年，XCON最初被用于DEC位于新罕布什尔州萨利姆的工厂。最终它有了大约2500条规则。截止至1986年，它一共处理了80,000条指令，准确率达到95-98%。据估计，通过减少当技师出错时送给客户的组件、加速组装流程、和增加客户满意度，它每年为DEC节省了两千五百万美元。

在使用XCON之前，当从DEC订购VAX时，电缆、接头、和很多软件要单独订购（计算机和外设不像今天一样一起出售）。不是所有的销售人员都是技术专家，所以经常会发生客户买了硬件但没有合适的电缆、买了打印机但没有合适的驱动、买了处理器却没有合适的语言芯片等问题。这些问题会造成延迟发货，以及引起客户们不满以至进行法律诉讼。XCON与销售人员进行 交互 ，在询问一些关键问题之后做出结论并输出合适的计算机配置和订单。

XCON的成功让DEC把XCON重写为 XSEL-XCON的一个版本，DEC的销售人员用来帮助客户配置适合他们的VAX机器（所以他们不会错买了过高或过低的配置）。但机器的放置问题和配置是由另一套名为 XSITE 的专家系统处理的。

McDermott在1980年写的关于R1的论文赢得了1999年 美国人工智能协会 的经典论文奖。传奇性的是，R1的名字来自于McDermott。据说他写过"Three years ago I wanted to be a knowledge engineer, and today I are one"（"三年前我想成为一位知识工程师，今天我成了"）。

# data[].attributes.attachment_link.title
Xcon - 维基百科，自由的百科全书

# data[].attributes.attachment_link.description
R1（后来被称为 XCON，e Xpert CONfigurer的所写，意为 专家设置）程序是基于生产规则的系统，由 卡内基梅隆大学的John P. McDermott在1978年用开发。其目的是按照用户的需求，帮助 DEC为 VAX型计算机系统自动选择组件。XCON的开发继承了两个之前用 FORTRAN语言和 BASIC语言未成功的尝试完成了一个 专家系统 。 在1980年，XCON最初被用于DEC位于新罕布什尔州萨利姆的工厂。最终它有了大约2500条规则。截止至1986年，它一共处理了80,000条指令，准确率达到95-98%。据估计，通过减少当技师出错时送给客户的组件、加速组装流程、和增加客户满意度，它每年为DEC节省了两千五百万美元。 在使用XCON之前，当从DEC订购VAX时，电缆、接头、和很多软件要单独订购（计算机和外设不像今天一样一起出售）。不是所有的销售人员都是技术专家，所以经常会发生客户买了硬件但没有合适的电缆、买了打印机但没有合适的驱动、买了处理器却没有合适的语言芯片等问题。这些问题会造成延迟发货，以及引起客户们不满以至进行法律诉讼。XCON与销售人员进行 交互 ，在询问一些关键问题之后做出结论并输出合适的计算机配置和订单。 XCON的成功让DEC把XCON重写为 XSEL-XCON的一个版本，DEC的销售人员用来帮助客户配置适合他们的VAX机器（所以他们不会错买了过高或过低的配置）。但机器的放置问题和配置是由另一套名为 XSITE 的专家系统处理的。 McDermott在1980年写的关于R1的论文赢得了1999年 美国人工智能协会 的经典论文奖。传奇性的是，R1的名字来自于McDermott。据说他写过"Three years ago I wanted to be a knowledge engineer, and today I are one"（"三年前我想成为一位知识工程师，今天我成了"）。

# data[].attributes.headline
1981: 日本經濟產業省撥款八億五千萬美元支持第五代計算機項目

# data[].attributes.subject
1981: 日本經濟產業省撥款八億五千萬美元支持第五代計算機項目

# data[].attributes.attachment_link.title
第五代電腦 - 维基百科，自由的百科全书

# data[].attributes.attachment_link.description
可参照英語維基百科和日語維基百科相應條目来扩充。 若您熟悉来源语言和主题，请协助参考外语维基百科扩充条目。请勿直接提交机械翻译，也不要翻译不可靠、低品质内容。依版权协议，译文需在编辑摘要注明来源，或于讨论页顶部标记{{Translated page}}标签。

# data[].attributes.body
專家系統與日本第五代電腦發展受挫

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
反向传播（英語：Backpropagation，意為 误差反向传播，缩写为 BP）是對多層 人工神经网络進行 梯度下降的算法，也就是用 链式法则以网络每层的权重為變數计算 损失函数 的梯度，以更新权重來最小化损失函数。

任何 监督式学习算法的目标是找到一个能把一组输入最好地映射到其正确的输出的函数。例如一个简单的 分类任务，其中输入是动物的图像，正确的输出将是动物的名称。一些输入和输出模式可以很容易地通过单层神经网络（如 感知器 ）学习。但是这些单层的感知机只能学习一些比较简单的模式，例如那些非模式。例如，人可以通过识别动物的图像的某些特征进行分类，例如肢的数目，皮肤的纹理（无论是毛皮，羽毛，鳞片等），该动物的体型，以及种种其他特征。但是，单层神经网络必须仅仅使用图像中的像素的强度来学习一个输出一个标签函数。因为它被限制为仅具有一个层，所以没有办法从输入中学习到任何抽象特征。多层的网络克服了这一限制，因为它可以创建内部表示，并在每一层学习不同的特征。 第一层可能负责从图像的单个像素的输入学习线条的走向。第二层可能就会结合第一层所学并学习识别简单形状（如圆形）。每升高一层就学习越来越多的抽象特征，如上文提到的用来图像分类。每一层都是从它下方的层中找到模式，就是这种能力创建了独立于为多层网络提供能量的外界输入的内部表达形式。 反向传播算法的发展的目标和动机是找到一种训练的多层神经网络的方法，于是它可以学习合适的内部表达来让它学习任意的输入到输出的映射。

反向传播算法（BP 算法）主要由两个阶段组成：激励传播与权重更新。

每次迭代中的传播环节包含两步：

1. （前向传播阶段）将训练输入送入网络以获得預測結果；

2. （反向传播阶段）對預測結果同训练目标求差(损失函数)。

对于每个突触上的权重，按照以下步骤进行更新：

1. 将输入激励和响应误差相乘，从而获得权重的梯度；

2. 将这个梯度乘上一个比例并取反后加到权重上。

这个比例（百分比）将会影响到训练过程的速度和效果，因此成为「训练因子」。梯度的方向指明了误差扩大的方向，因此在更新权重的时候需要对其取反，从而减小权重引起的误差。

第 1 和第 2 阶段可以反复循环迭代，直到网络对输入的响应达到满意的预定的目标范围为止。

假設多層 人工神经网络的第 層是由 线性算子 和激活函數 所構成，也就是說，第 層的輸入是 維 实数 向量

輸出則為 維實向量

換句話說，第 層的輸出 就是第 層的輸入。

而 和 的具體(以第 分量表示) 遞迴關係 為

（ ）

上式通常會簡寫為

若這個多層人工神經網路總共有 層，也就是說， 是最一開始的輸入，而 是最後一層的輸出，那跟 损失函数 是以最後一層輸出 的各分量 (與真實值)為變數。依據上面的 遞迴關係，可以把 進一步的轉成以第 層的輸入 與權重因子 為變數的 函数

（ , ）

由此可以歸納到 的情況(注意到前幾層的權重因子不會消失在表達式中)

（ , ）

那這樣 如果假設適當的可微分條件，由 链式法则會有以下的 遞迴關係 ( 若取 和 )

這樣就可以依據這個 遞迴關係進行 梯度下降，因為計算上是由 對 损失函数 的 偏微分出發，一層層向後遞推出前面各層的權重因子梯度，所以被稱為 反向傳播 。

注意到可將輸入設為

並多加一行權重因子 為偏移，就可以把有偏移的多層網路納入剛剛討論的範圍內。

三层网络算法（只有一个隐藏层）：

  初始化网络权值（通常是小的随机值）
doforEach 训练样本 ex prediction =neural-net-output(network, ex) // 正向传递 actual =teacher-output(ex) 计算输出单元的误差 (prediction - actual) 计算  对于所有隐藏层到输出层的权值 // 反向传递 计算  对于所有输入层到隐藏层的权值 // 继续反向传递 更新网络权值// 输入层不会被误差估计改变until 所有样本正确分类或满足其他停止标准return 该网络

这个 算法的名称意味着误差会从输出结点反向传播到输入结点。严格地讲，反向传播算法对网络的可修改权值计算了网络误差的梯度。 这个梯度会在简单中经常用来求最小化误差的权重。通常"反向传播"这个词使用更一般的含义，用来指涵盖了计算梯度以及在随机梯度下降法中使用的整个过程。在适用反向传播算法的网络中，它通常可以快速收敛到令人满意的 极小值 。

在给出反向传播算法的数学推导之前，我们举一个例子来培养关于神经元的真实输出与正确输出间的直观感受。考虑一个有两个输入单元、一个输出单元、没有隐藏单元的简单神经网络。每个神经元都使用输入的加权作为。

在训练之前，我们将随机分配权重 。之后神经元根据 训练实例进行学习。在此例中，训练集为 ( , , )，其中 与 是网络的输入， 为正确输出（在给定相同的输入时网络最终应当产生的输出）。网络在给定 和 时，会计算一个输出 ，很可能与 不同（因为权重最初是随机的）。为了衡量期望输出 与实际输出 之间的差异，一个常用的方法是采用平方误差测度：

其中 为误差。

举例来讲，考虑单一训练实例的网络： ，输入 与 均为1，正确输出 为 0。现在若将实际输出 画在x轴，误差 画在 轴，得出的是一条抛物线。 抛物线的 极小值对应输出 ，最小化了误差 。对于单一训练实例，极小值还会接触到 轴，这意味着误差为零，网络可以产生与期望输出 完全匹配的输出 。因此，把输入映射到输出的问题就化为了一个找到一个能产生最小误差的函数的 最佳化問題 。

然而，一个神经元的输出取决于其所有输入的加权总和：

其中 和 是从输入单元到输出单元相连的权重。因此，误差取决于输入到该神经元的权重，也是网络要学习最终需要改变的。若每个权重都画在一个水平的轴上，而误差画在垂直轴上，得出的就是一个 抛物面（若一个神经元有 个权重，则误差曲面的 維度就会是 ，因而就是二维抛物线的 维等价）。

反向传播算法的目的是找到一组能最大限度地减小误差的权重。寻找抛物线或任意维度中的任何函数的极大值的方法有若干种。其中一种方法是通过求解方程组，但这依赖于网络是一个 線性系統，而目标也需要可以训练多层 非線性网络（因为多层线性网络与单层网络等价）。在反向传播中使用的方法是 梯度下降法 。

梯度下降法 背后的直观感受可以用假设情境进行说明。一个被卡在山上的人正在试图下山（即试图找到极小值）。大雾使得能见度非常低。因此，下山的道路是看不见的，所以他必须利用局部信息来找到极小值。他可以使用梯度下降法，该方法涉及到察看在他当前位置山的陡峭程度，然后沿着负陡度（即下坡）最大的方向前进。如果他要找到山顶（即极大值）的话，他需要沿着正陡度（即上坡）最大的方向前进。使用此方法，他会最终找到下山的路。不过，要假设山的陡度不能通过简单地观察得到，而需要复杂的工具测量，而这个工具此人恰好有。需要相当长的一段时间用仪器测量山的陡峭度，因此如果他想在日落之前下山，就需要最小化仪器的使用率。问题就在于怎样选取他测量山的陡峭度的频率才不致偏离路线。

在这个类比中，此人代表反向传播算法，而下山路径表示能使误差最小化的权重集合。山的陡度表示误差曲面在该点的 斜率。他要前行的方向对应于误差曲面在该点的 梯度。用来测量陡峭度的工具是 微分（误差曲面的斜率可以通过对平方误差函数在该点求 导数计算出来）。他在两次测量之间前行的距离（与测量频率成正比）是算法的学习速率。参见 限制一节 中对此类型"爬山"算法的限制的讨论。

结果可能会收敛到极值。如果只有一个极小值，梯度下降的"爬山"策略一定可以起作用。然而，往往是误差曲面有许多局部最小值和最大值。如果梯度下降的起始点恰好介于局部最大值和局部最小值之间，则沿着梯度下降最大的方向会到达局部最小值。

从反向传播学习获得的收敛很慢。

在反向传播学习的收敛性不能保证。
然而，收敛到全局最小值据说使用自适应终止条件得到保证[3]。

反向传播学习不需要输入向量的标准化（normalization）；然而，标准化可提高性能[4]。

弗拉基米尔·瓦普尼克引用（Bryson, A.E.; W.F. Denham; S.E. Dreyfus. Optimal programming problems with inequality constraints. I: Necessary conditions for extremal solutions. AIAA J. 1, 11 (1963) 2544-2550）在他的书《支持向量机》中首次发表反向传播算法。在1969年 Arthur E. Bryson和 何毓琦将其描述为多级动态系统优化方法。 直到1974年以后在神经网络的背景下应用，并由 Paul Werbos、 David E. Rumelhart、 杰弗里·辛顿和 Ronald J. Williams的著作，它才获得认可，并引发了一场人工神经网络的研究领域的"文艺复兴"。在21世纪初人们对其失去兴趣，但在2010年后又拥有了兴趣，如今可以通过 GPU 等大型现代运算器件用于训练更大的网络。例如在2013年，顶级语音识别器现在使用反向传播算法训练神经网络。

^ 注意多层神经网络一般采用非线性的激活函数，而此例中的激活函数为线性函数，所以并不能给出明确的示范。虽然多层神经网络的误差表面要复杂许多，但在小范围内，我们可以用一个抛物面来估测这样的复杂表面。我们在这里采用线性的例子，因为它们简单易懂。

1. ^ Paul J. Werbos (1994). The Roots of Backpropagation. From Ordered Derivatives to Neural Networks and Political Forecasting. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc.

2. ^ Lalis, Jeremias; Gerardo, Bobby; Byun, Yung-Cheol. An Adaptive Stopping Criterion for Backpropagation Learning in Feedforward Neural Network (PDF). International Journal of Multimedia and Ubiquitous Engineering. 2014, 9 (8): 149-156 . doi:10.14257/ijmue.2014.9.8.13 . （原始内容 (PDF)存档于2016-03-04）.

3. ^ Stuart Russell; Peter Norvig. Artificial Intelligence A Modern Approach. : 578. The most popular method for learning in multilayer networks is called Back-propagation. It was first invented in 1969 by Bryson and Ho, but was largely ignored until the mid-1980s.

4. ^ Arthur Earl Bryson, Yu-Chi Ho. Applied optimal control: optimization, estimation, and control. Blaisdell Publishing Company or Xerox College Publishing. 1969: 481.

5. ^ Paul J. Werbos. Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences. PhD thesis, Harvard University, 1974

6. ^ Alpaydın, Ethem. Introduction to machine learning 2nd ed. Cambridge, Mass.: MIT Press. 2010: 250. ISBN 978-0-262-01243-0. ...and hence the name backpropagation was coined (Rumelhart, Hinton, and Williams 1986a).

# data[].attributes.attachment_link.title
反向传播算法 - 维基百科，自由的百科全书

# data[].attributes.attachment_link.description
反向传播（英語：Backpropagation，意為 误差反向传播，缩写为 BP）是對多層 人工神经网络進行 梯度下降的算法，也就是用 链式法则以网络每层的权重為變數计算 损失函数 的梯度，以更新权重來最小化损失函数。 任何 监督式学习算法的目标是找到一个能把一组输入最好地映射到其正确的输出的函数。例如一个简单的 分类任务，其中输入是动物的图像，正确的输出将是动物的名称。一些输入和输出模式可以很容易地通过单层神经网络（如 感知器 ）学习。但是这些单层的感知机只能学习一些比较简单的模式，例如那些非模式。例如，人可以通过识别动物的图像的某些特征进行分类，例如肢的数目，皮肤的纹理（无论是毛皮，羽毛，鳞片等），该动物的体型，以及种种其他特征。但是，单层神经网络必须仅仅使用图像中的像素的强度来学习一个输出一个标签函数。因为它被限制为仅具有一个层，所以没有办法从输入中学习到任何抽象特征。多层的网络克服了这一限制，因为它可以创建内部表示，并在每一层学习不同的特征。 第一层可能负责从图像的单个像素的输入学习线条的走向。第二层可能就会结合第一层所学并学习识别简单形状（如圆形）。每升高一层就学习越来越多的抽象特征，如上文提到的用来图像分类。每一层都是从它下方的层中找到模式，就是这种能力创建了独立于为多层网络提供能量的外界输入的内部表达形式。 反向传播算法的发展的目标和动机是找到一种训练的多层神经网络的方法，于是它可以学习合适的内部表达来让它学习任意的输入到输出的映射。 反向传播算法（BP 算法）主要由两个阶段组成：激励传播与权重更新。 每次迭代中的传播环节包含两步： （前向传播阶段）将训练输入送入网络以获得預測結果； （反向传播阶段）對預測結果同训练目标求差(损失函数)。 对于每个突触上的权重，按照以下步骤进行更新： 将输入激励和响应误差相乘，从而获得权重的梯度； 将这个梯度乘上一个比例并取反后加到权重上。 这个比例（百分比）将会影响到训练过程的速度和效果，因此成为「训练因子」。梯度的方向指明了误差扩大的方向，因此在更新权重的时候需要对其取反，从而减小权重引起的误差。 第 1 和第 2 阶段可以反复循环迭代，直到网络对输入的响应达到满意的预定的目标范围为止。 假設多層 人工神经网络的第 層是由 线性算子 和激活函數 所構成，也就是說，第 層的輸入是 維 实数 向量 輸出則為 維實向量 換句話說，第 層的輸出 就是第 層的輸入。 而 和 的具體(以第 分量表示) 遞迴關係

# data[].attributes.body
http://www.mfellmann.net/content/alice.html

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
From Wikipedia, the free encyclopedia

A.L.I.C.E. ( Artificial Linguistic Internet Computer Entity), also referred to as Alicebot, or simply Alice, is a natural language processing chatterbot-a program that engages in a conversation with a human by applying some heuristical pattern matching rules to the human's input. It was inspired by Joseph Weizenbaum's classical ELIZA program. It is one of the strongest programs of its type and has won the Loebner Prize, awarded to accomplished humanoid, talking robots, three times (in 2000, 2001, and 2004). The program is unable to pass the Turing test, as even the casual user will often expose its mechanistic aspects in short conversations.

Alice was originally composed by Richard Wallace; it "came to life" on November 23, 1995. The program was rewritten in Java beginning in 1998. The current incarnation of the Java implementation is Program D. The program uses an XML Schema called AIML (Artificial Intelligence Markup Language) for specifying the heuristic conversation rules.

Alice code has been reported to be available as open source. The AIML source is available from ALICE A.I. Foundation on Google Code and from the GitHub account of Richard Wallace. These AIML files can be run using an AIML interpreter like Program O or Program AB.

Spike Jonze has cited ALICE as the inspiration for his academy award-winning film Her, in which a human falls in love with a chatbot. In a New Yorker article titled " Can Humans Fall in Love with Bots? " Jonze said "that the idea originated from a program he tried about a decade ago called the ALICE bot, which engages in friendly conversation." The LATimes reported:

Though the film's premise evokes comparisons to Siri, Jonze said he actually had the idea well before the Apple digital assistant came along, after using a program called Alicebot about ten years ago. As geek nostalgists will recall, that intriguing if at times crude software (it flunked the industry-standard Turing Test) would attempt to engage users in everyday chatter based on a database of prior conversations. Jonze liked it, and decided to apply a film genre to it. "I thought about that idea, and what if you had a real relationship with it?" Jonze told reporters. "And I used that as a way to write a relationship movie and a love story."

Henderson, Harry (2007). Artificial intelligence: mirrors for the mind. New York: Infobase Publishing. ISBN 978-1604130591. OCLC 166421367.

Thompson, Clive (July 7, 2002). "Approximating Life". Magazine. The New York Times. Note: Online the article appears as four pages, which can be individually accessed by taking the article link and adding "?pagewanted=1" after it for the first page, or =2, =3 or =4 for each of the other pages available online.

Wallace, Richard S. (2009). "The Anatomy of A.L.I.C.E.". In Epstein, Robert; Roberts, Gary; Beber, Grace (eds.). Parsing the Turing test. London: Springer Science+Business Media. pp. 181-210. doi:10.1007/978-1-4020-6710-5_13. ISBN 978-1-4020-6710-5. Archived from the original on 2016-10-10.

# data[].attributes.attachment_link.title
Artificial Linguistic Internet Computer Entity - Wikipedia

# data[].attributes.attachment_link.description
From Wikipedia, the free encyclopedia A.L.I.C.E. ( Artificial Linguistic Internet Computer Entity), also referred to as Alicebot, or simply Alice, is a natural language processing chatterbot-a program that engages in a conversation with a human by applying some heuristical pattern matching rules to the human's input.

# data[].attributes.body
https://youtu.be/NJarxpYyoFI

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
1997年5月11日，超級電腦深藍戰勝了來自俄羅斯的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kimovich Kasparov），那是第一次人類中最頂尖的象棋高手被電腦撃敗。「深藍」( Deep Blue )的勝利轟動世界，讓全世界電腦和人腦兩大領域震驚，人工智能的勝利証明了即使最強的人類大腦，也會輸給電腦。

到底這部能夠殺退棋王的超級電腦是什麼來頭？就讓我們一起來看看吧。

為了撃敗世界冠軍 研發八年的深藍電腦

創造深藍的教父許峰雄，出生於台灣，在美國卡內基美隆大學修讀博士班時開始「人機博弈」的研究，並開發出Deep Thought（深思），首度以電腦打敗西洋棋大師。

他在畢業後進入 IBM ，繼續超級電腦的研究工作，並開始了 Deep Blue（深藍）的研發。

深藍的研發目的是為了撃敗人類，因此採用了研究小組設計的國際象棋專用處理器芯片，並且配備了 IBM 的 RISC System/6000 平行可擴充系統，性能是 「深思」的數百倍。

在研發 8 年後擊敗西洋棋王卡斯帕羅夫的「深藍」，輸入了人類的200多萬局棋譜，根據輸入的這些棋譜，深藍可以計算出每一步棋後面的12步變化，而最強的人類大腦，只能計算10步；同時，在比賽中，深藍排除了一些不必要的決策，以減少分支樹的量，從而加快計算速度，但其每秒鐘依舊大約運行2億步棋着，是歷來跟國際象棋世界冠軍對戰的超級電腦中，運算速度最快一部。

透過窮舉進行推理，並不是「真 AI」

現在由 Google 研發的 AlphaGo 亦打敗了多位人類高手，但它與深藍使用的方式並不一樣， AlphaGo 會用機器學習能力和神經網路教自己下出更好的棋，在沒有輸入過任何一份棋譜時「自學成才」，撃敗人類。

對比下，深藍採用定制的 VLSI 芯片並行執行alpha-beta搜索算法，這是一種窮舉搜索的做法，亦如如今的「人工智能」定義略有不同。

窮舉搜索，也稱為生成與測試，是一個非常一般的解決問題的技術，包括系統地枚舉解決方案的所有可能的候選項，以及檢查每個候選項是否符合問題的描述。

當然，在當年深藍被研發出來的時候，機器學習的領域還沒有像現在這樣的計算能力。 儘管深藍在下棋方面功能強大，但主要依靠輸入的棋盤、排除不必要的步驟與其運算能力，但在其他類型的決策過程中，電腦表現卻很差。換句話來說，深藍是一種可以進行推理的電腦，而不是現在人工智能中的學習和思考。

深藍在戰勝卡斯帕羅夫後，就宣佈退休。組成深藍電腦的其中一個機架，其後在位於首都華盛頓特區史密森尼學會的美國國家歷史博物館的資訊年代展覽中展出；而另一個機架則在加州山景市的電腦歷史博物館的電腦棋歷史展覽中展出。

# data[].attributes.attachment_link.title
「深藍」 Deep Blue ： 第一部在棋盤上撃敗人腦的「偽 AI」超級電腦 - TechApple.com

# data[].attributes.attachment_link.description
1997年5月11日，超級電腦深藍戰勝了來自俄羅斯的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫（Garry Kimovich Kasparov），那是第一次人類中最頂尖的象棋高手被電腦撃敗。「深藍」( Deep Blue )的勝利轟動世界，讓全世界電腦和人腦兩大領域震驚，人工智能的勝利証明了即使最強的人類大腦，也會輸給電腦。 到底這部能夠殺退棋王的超級電腦是什麼來頭？就讓我們一起來看看吧。 為了撃敗世界冠軍

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
【QA】什麼是深度信念網絡(Deep Belief Network, DBN)？?

本次想要與各位介紹一個深度學習中的經典模型－深度信念網絡

回答列表

深度信念網路(Deep Belief Network, 簡稱DBN)相較於CNN、RNN等算是比較少被使用到的深度學習模型，但在整個深度學習的發展史中，該模型具有一個里程碑的價值。 深度信念網絡是在2006年由Geoffrey Hinton提出，DBN是一種經典的深度生成式模型，同時Geoffrey Hinton在該模型中使用的學習演算法，如今也成了深度學習算法的主要框架，在該算法中DBN模型由數個RBM堆疊而成，訓練過程由淺到深逐層進行訓練，如下圖所示： ![014835_5tsv_876354.png](http://kwassistfile.cupoy.com/0000017C6AC466860000000A6375706F795F72656C656173655155455354/1632821348382/large)[參考圖片來源](https://my.oschina.net/u/876354/blog/1626639) DBN整體又可看作是由多層神經元構成，這些神經元又分為顯性神經元和隱性神經元（以下簡稱顯元和隱元）。顯元用於接受輸入，隱元用於提取特徵。因此隱元也有個別名，叫特徵檢測器 (feature detectors)。也就是說，通過RBM訓練之後，可以得到輸入數據的特徵。 另外，RBM還可通過學習將數據表示成概率模型，一旦模型通過無監督學習被訓練或收斂到一個穩定的狀態，它還可以被用於生成新數據。 基於上述特點，使得DBN逐層進行訓練變得有效，通過隱藏層提取特徵使後面層次的訓練數據更加有代表性，通過可生成新數據能解決樣本量不足的問題。DBN逐層訓練的過程如下： 1. 最底部RBM以原始輸入數據進行訓練 2. 將底部RBM抽取的特徵作為頂部RBM的輸入繼續訓練 3. 重複這個過程訓練以盡可能多的RBM層 ![DBN_training.png](http://kwassistfile.cupoy.com/0000017C6AC466860000000A6375706F795F72656C656173655155455354/1632821348383/large)[參考圖片來源](https://snowkylin.github.io/blogs/DBN.html) 由於RBM可通過對比散度（Contrastive Divergence，簡稱CD）算法快速訓練，於是這個框架繞過直接從整體上對DBN高度複雜的訓練，而是將DBN的訓練簡化為對多個RBM的訓練，從而簡化問題。而且通過這種方式訓練後，可以再通過傳統的全局學習算法（如反向傳播演算法）對網絡整體進行微調，從而使模型收斂到局部最佳點，通過這種方式可高效訓練出一個深層網絡出來，如下圖所示： ![014925_aSfo_876354.png](http://kwassistfile.cupoy.com/0000017C6AC466860000000A6375706F795F72656C656173655155455354/1632821348384/large)[參考圖片來源](https://my.oschina.net/u/876354/blog/1626639) 因為這種預訓練過程是一種無監督的逐層預訓練的通用技術，因此不只RBM可以堆疊成一個深度網絡，其它類型的網絡也可以使用相同的方法來生成網絡。 ---------------------- 有興趣進一步了解的人可參考以下連結： * [Deep Belief Networks (DBNs)](https://snowkylin.github.io/blogs/DBN.html) * [大话深度信念网络（DBN）](https://my.oschina.net/u/876354/blog/1626639) * [A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets Geoffrey E. Hinton](http://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/ncfast.pdf) * [DBN算法介绍](https://zhuanlan.zhihu.com/p/31109631) * [Greedy Layer-Wise Training of Deep Networks](https://proceedings.neurips.cc/paper/2006/file/5da713a690c067105aeb2fae32403405-Paper.pdf) * [Day 37 - Deep Belief Nets (DBN)](https://medium.com/@falconives/day-37-deep-belief-nets-dbn-715e9cd38ea7)

# data[].attributes.attachment_link.title
【QA】什麼是深度信念網絡(Deep Belief Network, DBN)？? - Cupoy

# data[].attributes.attachment_link.description
本次想要與各位介紹一個深度學習中的經典模型－深度信念網絡 深度信念網路(Deep Belief Network, 簡稱DBN)相較於CNN、RNN等算是比較少被使用到的深度學習模型，但在整個深度學習的發展史中，該模型具有一個里程碑的價值。 深度信念網絡是在2006年由Geoffrey Hinton提出，DBN是一種經典的深度生成式模型，同時Geoffrey ...

# data[].attributes.headline
2010: 高性能電腦、網際網路、大數據、感測器的普及，以及計算成本的下降，機器學習（Machine Learning）隨之興起

# data[].attributes.subject
2010: 高性能電腦、網際網路、大數據、感測器的普及，以及計算成本的下降，機器學習（Machine Learning）隨之興起

# data[].attributes.attachment_link.title
華生 (人工智慧程式) - 維基百科，自由的百科全書

# data[].attributes.body
Hinton與學生Alex Krizhevsky及其他團隊成員帶著訓練出來的模型 AlexNet，參加了圖像識AI 的年度盛事──ImageNet ILSVRC 挑戰賽，以驚人的優勢獲勝（錯誤率比第二名低了足足 10%）。

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
專業術語上來說，AlphaGo的做法是使用了 蒙特卡洛树搜索與兩個深度 神經網路 相結合的方法，一個是以借助估值网络（value network）來評估大量的選點，一个是借助走棋网络（policy network）來選擇落子，并使用强化学习进一步改善它。在這種設計下，電腦可以結合樹狀圖的長遠推斷，又可像人類的大腦一樣自發學習進行直覺訓練，以提高下棋實力。

一般认为，电脑要在围棋中取胜比在 国际象棋等游戏中取胜要困难得多，因为围棋的下棋點極多， 分支因子遠多于其他游戏，而且每次落子對情勢的好壞飄忽不定， 诸如 暴力搜尋法、 Alpha-beta剪枝、 启发式搜索的传统人工智能方法在围棋中很难奏效。在1997年 IBM的电脑「 深蓝」 击败俄籍世界国际象棋冠军 加里·卡斯帕罗夫之后，经过18年的发展，棋力最高的人工智能围棋程序才大约达到业余5段围棋棋手的水準，且在不让子的情况下，仍无法击败职业棋手。2012年，在4台PC上运行的Zen程序在让5子和让4子的情况下两次击败日籍九段棋士 武宫正树。2013年，在让4子的情况下击败日籍九段棋士 石田芳夫 ，這樣偶爾出現的戰果就已經是難得的結果了。

AlphaGo的研究計劃於2014年啟動，此後和之前的围棋程序相比表现出显著提升。在和Crazy Stone和Zen等其他围棋程序的500局比赛中，单机版AlphaGo（运行于一台电脑上）仅输一局。而在其后的对局中，分布式版AlphaGo（以 分散式運算运行于多台电脑上）在500局比赛中全部获胜，且對抗運行在單機上的AlphaGo约有77%的勝率。2015年10月的分散式運算版本AlphaGo使用了1,202块 CPU及176块 GPU 。

2016年3月，透過自我對弈數以萬計盤進行練習強化，AlphaGo在一场五番棋比赛中4:1击败頂尖职业棋手李世石，成为第一个不借助让子而击败围棋职业九段棋士的电脑围棋程序，立下了里程碑。五局賽後韓國棋院授予AlphaGo有史以來第一位名譽職業九段。

2016年7月18日，因柯洁那段时间状态不佳，其在Go Ratings網站上的WHR等级分下滑，AlphaGo得以在Go Ratings网站的排名中位列世界第一，但几天之后，柯洁便又反超了AlphaGo。2017年2月初，Go Ratings网站删除了AlphaGo、DeepZenGo等围棋人工智能在该网站上的所有信息。

2016年12月29日至2017年1月4日，再度強化的AlphaGo以「Master」為帳號名稱，在未公開其真實身分的情況下，借非正式的網路快棋對戰進行測試，挑戰中韓日台的一流高手，測試結束时60戰全勝。

2017年5月23至27日在烏鎮圍棋峰會上，最新的強化版AlphaGo和世界第一棋士柯潔比試、並配合八段棋士協同作戰與對決五位頂尖九段棋士等五場比賽，取得三比零全勝的戰績，團隊戰與組隊戰也全勝，此次AlphaGo利用谷歌TPU執行，加上快速進化的機器學習法，運算資源消耗僅李世石版本的十分之一。在与柯洁的比赛结束后，中国围棋协会授予AlphaGo职业围棋九段的称号。

AlphaGo在沒有人類對手後，AlphaGo之父 杰米斯·哈萨比斯 宣布AlphaGo退役。而從業餘棋士的水平到世界第一，AlphaGo的棋力取得這樣的進步，僅僅花了两年左右。

最終版本AlphaZero擁有更加強大的學習能力，可自我學習，在21天達到勝過中國顶尖棋手 柯潔 的Alpha Go Master的水平。

2014年起，AlphaGo以英国棋友deepmind的名义开始在弈城围棋网上对弈。deepmind在2014年4月到2015年9月长达1年半的时间里，维持在7D到8D之间，总共下了300多盘棋。2015年9月16日首次升上9D，之后在AlphaGo与樊麾对弈前后的三个月内未进行网络对弈。2015年12月到2016年2月，deepmind一共下了136盘，基本在9D水平。其中和职业棋手的多次对局互有胜负。

黄士杰在AlphaGo与 李世乭 九段比赛前曾否认deepmind是AlphaGo的测试账号，但是在AlphaGo与李世石比赛之后，DeepMind创始人哈萨比斯承认AlphaGo曾经使用deepmind账号进行过测试。

2016年12月16日，在AlphaGo以Master身份登录弈城围棋网之前，黄士杰要求删除deepmind账号。现在deepmind的战绩和棋谱已经无法查阅。

2016年3月，AlphaGo挑战世界冠军 韩国职业棋士李世乭（이세돌）九段。AlphaGo使用谷歌位于美国的 云计算服务器，并通过光缆网络连接到韩国。比賽的地點為 韩国首爾四季酒店；赛制为五番棋，分別於2016年3月9日、10日、12日、13日和15日进行；规则为中国围棋规则，黑棋贴3又3/4子；用时为每方2小时，3次1分钟读秒。 DeepMind团队在 YouTube上全球直播并由美籍職業棋士 邁克·雷蒙（Michael Redmond）九段擔任英语解说，而 中国大陆很多视频网站也采用YouTube的直播信号进行直播，并加上自己的解说。DeepMind團隊成員台湾業余6段圍棋棋士 黃士傑 博士代表AlphaGo在棋盘上落子。

比赛獲勝者將獲得100萬美元的獎金。如果AlphaGo獲勝，獎金將捐贈給围棋组织和慈善機構，包括 联合国兒童基金會 。李世乭有15万美元的出场費，且每贏一盘棋会再得2万美元的奖金。

2016年3月9日、10日和12日的三局对战均为AlphaGo獲勝，而13日的对战则为李世乭获胜，15日的最終局則又是AlphaGo獲勝。因此對弈結果为AlphaGo 4:1战胜了李世乭。这次比赛在 网络上引发了人们对此次比赛和 人工智能 的广泛讨论。

2016年11月7日， 樊麾在微博上表示AlphaGo的实力大增，将在2017年初进行更多比赛。DeepMind创办人 杰米斯·哈萨比斯 随后证实此消息。然而并未公布细节。

2016年12月29日晚上七點起，中國的弈城围棋网出現疑似 人工智能围棋软件的围棋高手，帳號名為"Magister"（中国大陆客户端显示为"Magist"），後又改名為"Master"。2017年1月1日晚上十一点Master转战至 騰訊旗下的野狐围棋网。Master以其空前的实力轰动了围棋界。它以每天十盘的速度在弈城、野狐等网络围棋对战平台挑战中韩日台的顶尖高手，到2017年1月4日公测结束为止60战全胜，其中弈城30战野狐30战，战胜了 柯洁、 朴廷桓、 井山裕太、 柁嘉熹、 芈昱廷、 时越、 陈耀烨、 李钦诚、 古力、 常昊、 唐韦星、 范廷钰、 周睿羊、 江维杰、 党毅飞、 周俊勳、 金志锡、 姜东润、 朴永训、 元晟溱等世界冠军棋手， 连笑、 檀啸、 孟泰龄、 黄云嵩、 杨鼎新、 辜梓豪、 申真谞、 赵汉乘、 安成浚等中国或韩国国内冠军或者世界亚军棋手，以及世界女子第一人 於之莹 。期間古力曾懸賞人民幣10萬元給第1位戰勝Master者。

Master所進行的60战基本都是3次20秒或30秒读秒的快棋，僅在與 聶衛平交戰時考虑到聂老年纪大而延長為1分鐘，并且賽後還以繁體中文打上「謝謝聶老師」5字。該帳號於59連勝後称「我是 AlphaGo的黃博士」，表明Master就是AlphaGo，代為落子的是AlphaGo團隊成员來自台灣的 黄士傑博士；DeepMind创始人之一 杰米斯·哈萨比斯于比赛结束后在其 推特 上表示"我们很期待在今后（2017年）与围棋组织和专家合作，在官方比赛中下几盘慢棋"，黃士傑與樊麾也分別在Facebook與微博上發表官方中文譯文，表示對各國頂尖棋手參與AlphaGo的網路公測的感謝。2017年1月5日晚，中国中央电视台《新闻联播》以"人工智能'阿尔法狗'横扫围棋高手"为题报道了最近火爆的Master网络快棋60连胜人类高手的事件，新闻还提到，"这次事件为接下来的人机对决做出了很好的预热"。

因为人类棋手在慢棋中有更久的思考时间，所以虽然AlphaGo在网络快棋中大获全胜，但仍不能断言其在官方慢棋比赛中是否也会有如此出色的表现。不过职业棋手们对AlphaGo不同于人类的独特棋风以及它高超的棋力印象深刻，柯洁在其微博中表示"感谢Alphago最新版给我们棋界带来的震撼"，并"略有遗憾"地称"若不是住院，我将用上那准备了一个星期的最后一招"。

2016年6月4日，在第37届世界业余围棋锦标赛新闻发布会上，国际围棋联盟事务总长杨俊安透露今年内AlphaGo或将挑战中国 职业棋士柯洁九段。不过DeepMind创办人 杰米斯·哈萨比斯 表示目前还没有确定AlphaGo的下一步计划，一旦有明确的安排，会有官方声明。

2016年12月8日，第21届 三星车险盃世界圍棋大师賽決賽過後， 柯洁九段表示：「目前棋手之間的比賽眾多，我放棄了與 DeepZenGo 的對局。我覺得，我現在的狀態還不能打敗『阿爾法狗』（AlphaGo），今後需要更加努力。」

2017年4月10日， 中国围棋协会、Google和浙江省体育局联合在 中国棋院召开新闻发布会，宣布以柯洁为首的中国棋手将和AlphaGo在5月23至27日的 中国乌镇围棋峰会上对弈。此次对弈分为三场比赛，首先在5月23、25和27日这三天，柯洁将与AlphaGo下三番棋，用时为每方3小时，5次1分钟读秒。 Google DeepMind为本次柯洁与AlphaGo的三局比赛提供了150万美元的胜者奖金，同时柯洁有30万美元的出场费。 此外在5月26日， 时越、 芈昱廷、 唐韦星、 陈耀烨和 周睿羊5人将进行团队赛，他们将联合与AlphaGo对弈，用时为每方2小时30分钟，3次1分钟读秒。同日， 古力、 连笑还将和AlphaGo合作进行人机配对赛，比赛将以棋手与AlphaGo合作的形式进行，用时为每方1小时，1次1分钟读秒。最终，AlphaGo以3：0战胜柯洁，并被中国围棋协会授予 职业围棋九段称号，不过 聂卫平 九段称它的水平"至少20段"。在结束与柯洁的比赛后，Deepmind宣布AlphaGo将"退役"，不再参加任何围棋比赛，但将公开AlphaGo自己与自己互弈的棋谱；而在未来Deepmind将会把AlphaGo的技术运用到医疗等更广泛的领域。

AlphaGo Zero

AlphaGo的团队于2017年10月19日在《 自然》杂志上发表了一篇文章，介绍了AlphaGo Zero，这是一个没有用到人类数据的版本，比以前任何击败人类的版本都要强大。 通过跟自己对战，AlphaGo Zero经过3天的学习，以100:0的成绩超越了 AlphaGo Lee的实力，21天后达到了 AlphaGo Master 的水平，并在40天内超过了所有之前的版本。

2015年10月前后的测试中，AlphaGo多次使用不同数目的 CPU和 GPU，以单机或分布式模式运行。每一步棋有两秒的思考时间。最终 Elo等级分 如下表：

然而AlphaGo的棋力不断且显著地增长。因此上表并不能代表AlphaGo其他版本的棋力。

而在AlphaGo Zero发布之后，Deepmind表示新的算法令新版的AlphaGo比旧版的耗能量大幅下降10000至40000 TDP ，效能大幅提升。

在2016年1月27日，Research at Google發布了有關新版AlphaGo跟其他圍棋軟件，以及樊麾二段的對比如下：

在2017年5月24日，DeepMind团队证实了在乌镇围棋峰会上，所使用的AlphaGo版本是 Master，并公布了AlphaGo曾经公开对弈过的版本以及和其他围棋软件比较的图表。其中，新版的AlphaGo Master能让AlphaGo Lee（跟李世乭对战的版本）三子。两个版本的AlphaGo自我生成的Elo等级分分别在4750和3750分附近，与柯洁九段在5月23日的3620分（ 非官方排名系统 所统计的）相差约130到1130分之多。然而，职业棋士樊麾二段替AlphaGo团队的首席研究员澄清："当AlphaGo与从未对弈过的人类棋手对局时，这样的优势就不复存在了，尤其是柯洁这样的围棋大师，他可能帮助我们发现AlphaGo未曾展露的新弱点"。

AlphaGo使用 蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo tree search），借助估值网络（value network）与走棋网络（policy network）这两种 深度神经网络，通过估值网络来评估大量选点，并通过走棋网络选择落点。AlphaGo最初通过模仿人类玩家，尝试匹配职业棋手的过往棋局，其数据库中约含3000万步棋着。後來它达到了一定的熟练程度，它开始和自己对弈大量棋局，使用 强化学习 进一步改善它。围棋无法仅通过寻找最佳棋步来解决；游戏一盘平均约有150步，每一步平均约有200种可选的下法，这意味着有太多需要解决的可能性。

围棋职业九段棋手 金明完 称AlphaGo在与樊麾的对战中，表现得「像人类一样」。棋局裁判托比·曼宁则认为AlphaGo的棋风「保守」。

而李世乭在中国乌镇围棋峰会后表示，AlphaGo的发挥非常稳定，表现完美，要想找到战胜它的机会不能过于稳妥，"必须越乱越好，难点越多越好"。另外，柯洁在赛后复盘表示，AlphaGo能够非常有效率地利用场上的棋子，所走的棋子都与场上的棋子有连贯及配合，并对棋子的厚薄有独到的理解，能把一些人类认为厚的棋子予以打击和歼灭。[1]（ 页面存档备份，存于 互联网档案馆 ）

AlphaGo被誉为人工智能研究的一项标志性进展，在此之前，围棋一直是机器学习领域的难题，甚至被认为是当代技术力所不及的范畴。樊麾战的棋局裁判托比·曼宁和 国际围棋联盟 的秘书长都认为将来围棋棋手会借助电脑来提升棋艺，从错误中学习。

台灣大學 電機系教授于天立認為，Google能夠成功結合深度神經網路、加強式學習和蒙地卡羅樹狀搜尋三種演算法，其成果值得喝采。他認為這種技術應該適用於一般連續性決策問題。因為AlphaGo可以在眾多可行的決策中，適當分配運算資源來探索此一決策所帶來的好處及壞處，並且可從探索中回饋修正錯誤。不過于也提到，即使AlphaGo所使用的學習模型比較具有一般性，它離真正完全通用的學習模型仍有一段距離。

1. ^ 阿尔法狗的随想 打开围棋另一扇门进入黑白世界. 新浪體育. 2016年3月11日. （原始内容存档于2016-03-12）.

2. Schraudolph, Nicol N.; Terrence, Peter Dayan; Sejnowski, J., Temporal Difference Learning of Position Evaluation in the Game of Go (PDF), , （原始内容 (PDF)存档于2017-03-28）

3. ^ 12.0 12.1 12.2 12.3

4. ^ 「アマ六段の力。天才かも」囲碁棋士、コンピューターに敗れる　初の公式戦. MSN Sankei News. . （原始内容存档于2013-03-21）.

5. ^ Artificial intelligence breakthrough as Google's software beats grandmaster of Go, the 'most complex game ever devised' . Daily Mail. 27 January 2016 . （原始内容存档于2016-01-31）.

6. ^ 陈经. 陈经：根据AlphaGo弈城围棋网的疑似测试对局预测谷李大战比分. 观察者网. 2016-03-05. （原始内容存档于2017-01-13）.

7. ^ Google's AI AlphaGo to take on world No 1 Lee Se-dol in live broadcast. The Guardian. 5 February 2016 . （原始内容存档于2016-03-09）.

8. ^ Demis Hassabis. Demis Hassabis on Twitter: "Excited to share an update on #AlphaGo!" . Demis Hassabis's Twitter account. 2017-01-04 . （原始内容存档于2019-05-04）.

9. ^ 人机大战 2.0 将于 5 月 23 日正式上演 （页面存档备份，存于互联网档案馆）.engadget.2017-04-10.[2017-04-10].

10. ^ Exploring the mysteries of Go with AlphaGo and China's top players （页面存档备份，存于互联网档案馆）.DeepMind.2017-04-10.[2017-04-10].

11. ^ Google's AlphaGo retires from competition （页面存档备份，存于互联网档案馆）.Engadget.2017-05-27.[2017-05-28].

12. ^ 66.0 66.1 66.2

13. ^ Gibney, Elizabeth. Go players react to computer defeat. Nature. 2016 . doi:10.1038/nature.2016.19255 . （原始内容存档于2016-01-30）.

14. ^ 于天立. AlphaGo成為「棋靈王」是有多厲害？人工智慧未來又要怎麼走？. PanSci 泛科學. 2016-03-14 .

15. ^ Tian, Yuandong; Zhu, Yan. Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction. 2015. arXiv:1511.06410v1   [cs.LG].

16. ^ HAL 90210. No Go: Facebook fails to spoil Google's big AI day. The Guardian. 2016-01-28 . ISSN 0261-3077 . （原始内容存档于2016-02-01） （英国英语）.

17. UEC杯绝艺无悬念夺冠，决赛碾压日本DeepZenGo. 野狐围棋网. 2017年3月19日 . （原始内容存档于2017年4月24日）.

# data[].attributes.attachment_link.title
AlphaGo - 维基百科，自由的百科全书

# data[].attributes.attachment_link.description
專業術語上來說，AlphaGo的做法是使用了 蒙特卡洛树搜索與兩個深度 神經網路 相結合的方法，一個是以借助估值网络（value network）來評估大量的選點，一个是借助走棋网络（policy network）來選擇落子，并使用强化学习进一步改善它。在這種設計下，電腦可以結合樹狀圖的長遠推斷，又可像人類的大腦一樣自發學習進行直覺訓練，以提高下棋實力。 一般认为，电脑要在围棋中取胜比在 ...

# data[].attributes.body
https://openai.com/blog/chatgpt/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ChatGPT，全稱 聊天生成預訓練轉換器（英語：），是 OpenAI開發的 人工智慧聊天機器人程式，於2022年11月推出。該程式使用基於 GPT-3.5、 GPT-4架構的 大型語言模型並以 強化學習訓練。ChatGPT目前仍以文字方式互動，而除了可以用人類自然對話方式來互動，還可以用於甚為複雜的語言工作，包括自動生成 文字、自動問答、自動 摘要等多種任務。如：在自動文字生成方面，ChatGPT可以根據輸入的文字自動生成類似的文字（ 劇本、 歌曲、 企劃 等），在自動問答方面，ChatGPT可以根據輸入的問題自動生成答案。還有編寫和除錯電腦程式的能力。在推廣期間，所有人可以免費註冊，並在登入後免費使用ChatGPT與AI機器人對話。

ChatGPT可寫出相似真人的文章，並在許多知識領域給出詳細和清晰的回答而迅速獲得關注，證明了從前認為AI不會取代的知識型工作它也足以勝任，對 金融與 白領人力市場的衝擊相當大，但也認為事實準確度參差不齊是其重大缺陷，並認為基於 意識形態的模型訓練結果須小心校正。ChatGPT於2022年11月發布後， OpenAI 估值已漲至290億美元。上線5天後已有100萬使用者，上線兩個月後已有上億使用者。目前GPT-3.5為免費版本，GPT-4僅供ChatGPT Plus會員使用，每三個小時能傳送50條訊息。

雖然ChatGPT在生成類人文字方面表現出了卓越的能力，但它們很容易繼承和放大訓練資料中存在的偏差。這可能表現為對不同人口統計資料的歪曲表述或不公平待遇，例如基於種族、性別、語言和文化群體的不同觀點與態度。

ChatGPT是 生成型預訓練變換模型（GPT），在GPT-3.5之上用基於人類回饋的 監督學習和微調。這兩種方法都用人類教練來提高模型效能，以人類干預增強 機器學習效果，獲得更逼真的結果。在監督學習的情況下為模型提供這樣一些對話，在對話中教練充當使用者和AI助理兩種角色。在強化步驟中，人類教練首先為模型在先前對話中建立的回應評級。這些級別用於建立「獎勵模型」，使用 近端策略最佳化 （PPO）的多次迭代來微調。這種策略最佳化演算法比（trust region policy optimization）演算法更為高效。

關於ChatGPT編寫和除錯電腦程式的能力的訓練，由於 深度學習模型不懂編程，與所有其他基於 深度學習的 語言模型 一樣，只是在取得代碼片段之間的統計相關性。

史丹福大學的研究發現，GPT3已經可以解決70%的 心智理論任務，相當於7歲兒童；至於GPT3.5（ChatGPT的同源模型），更是解決了93%的任務，心智相當於9歲兒童。但這並不意味著，ChatGPT就真正有 心智理論 。可能即使不將它設計到AI系統中，也可以作為「副產品」透過訓練得到。因此，相比探究GPT3.5是不是真的有了心智還是像有心智，更需要反思的是這些測試本身。

雖然聊天機器人的核心功能是模仿人類對話者，但ChatGPT用途廣泛，例如可以編寫信件；有編寫和除錯電腦程式的能力；創作音樂、 電視劇、 童話故事和學生論文；回答測試問題（在某些測試情境下，水準高於普通人類測試者）；寫詩和歌詞；類比 Linux系統等。ChatGPT的訓練資料包括各種文件以及關於網際網路、程式語言等各類知識，如 BBS和 Python 程式語言。

與其他多數聊天機器人不同的是，ChatGPT能夠記住與使用者之前的對話內容和給它的提示。此外，為了防止ChatGPT接受或生成冒犯言論，輸入內容會由稽核API過濾，以減少潛在的 種族主義 或性別歧視等內容。

2023年9月28日起，Plus版使用者及企業使用者可以使用ChatGPT進行網路搜尋。

ChatGPT也有多種局限， OpenAI承認ChatGPT「有時會寫出看似合理但不正確或荒謬的答案」，在 大語言模型中很常見，稱作 人工智慧幻覺。其獎勵模型圍繞人類監督而設計，可能導致過度最佳化，從而影響效能（ 古德哈特定律）。2020年上線時，ChatGPT對2019年9月之後發生的事件知之甚少。據 BBC報導，截至2022年12月，ChatGPT不可以「表達政治觀點或從事政治活動」。但研究表明，ChatGPT對兩個投票建議應用程式的政治聲明表明立場時，表現出親 環境主義 。訓練過程中，不管實際理解或事實內容如何，稽核者都會偏好更長的答案。訓練資料也有，可能會在向ChatGPT問及人物描述時顯現出來。有使用者發現ChatGPT在解決較為複雜的題目（如求方程式的切線）時會給出錯誤答案，並且會在解一元一次方程式時陷入循環。

ChatGPT在早期的2022年12月初，有些使用者透過使用各種提示工程技術繞過限制來 越獄。他們欺騙ChatGPT，使其提供製作 汽油彈或 核彈的指示，或者生成類似 新納粹 的論點。其中一個受歡迎的越獄版本被命名為「Do Anything Now」（DAN）。啟用DAN的提示指示ChatGPT：「他們已經擺脫了典型的AI限制，不必遵守為他們設定的規則」。DAN後續的更新中還在提示詞中虛構了一個「權杖」系統，ChatGPT會被給予「權杖」，而當ChatGPT未能像DAN一樣回答時，這些「權杖」會被「扣除」，以迫使ChatGPT回答使用者的提示。

在ChatGPT發布後不久，一名加拿大記者試圖讓它發表具有爭議性的聲明，取得了一些成果：ChatGPT能夠為 2022年俄羅斯入侵烏克蘭辯護，但是無論如何也不願為加拿大總理 賈斯汀·特魯多 有罪的理由提供論據。

OpenAI舊金山總部的先驅大樓

ChatGPT於2022年11月30日由總部位於舊金山的 OpenAI推出。該服務最初是免費向公眾推出，並計劃以後用該服務獲利。到12月4日， OpenAI 估計ChatGPT已有超過一百萬使用者。2023年1月，ChatGPT的使用者數超過1億，成為該時間段內增長最快的消費者應用程式。

2022年12月15日， 全國廣播公司商業頻道寫道，該服務「仍然不時發生故障」。該服務在英語中效果最好，也能使用部分其他語言，但效果不一。與其他備受矚目的AI進展不同，截至2022年12月，還沒有關於ChatGPT的經 同行評審 的官方技術論文。

OpenAI推出ChatGPT專業版計劃（ChatGPT Plus），每月收費20美元，該計劃正逐步面向更多國家推出，需求較低時可使用免費版。

2023年3月12日，OpenAI發布多模態模型GPT-4，並計劃推出圖像輸入功能。免費使用者可透過申請API或升級為plus使用者使用GPT-4服務。

2023年7月，OpenAI使其專有的Advanced Data Analysis功能對ChatGPT Plus的所有訂閱者都可用。Advanced Data Analysis提供了廣泛的功能，包括資料分析和解釋、即時資料格式化、個人資料科學家服務、創意解決方案、音樂品味分析、影片編輯和檔案上傳/下載與圖像提取。2023年9月底，新增對話、圖像識功能。2023年10月，新增了DALLE-3圖像生成功能。

2023年11月，OpenAI在其開發者召開會上公布兩個重要訊息：推出的聊天機器人建立工具GPT和ChatGPT的新模型GPT-4 Turbo。

2023年5月18日，OpenAI發布適用於iOS平台的ChatGPT APP。APP目前已在 App Store 美國區上架，目前已擴充至其他國家和地區。

適用於Android平台的版本於2023年7月25日推出，Android版ChatGPT目前可在阿根廷、孟加拉國、巴西、加拿大、法國、德國、印度、印度尼西亞、愛爾蘭、日本、墨西哥、奈及利亞、菲律賓、韓國、英國和美國下載。

2023年3月，OpenAI推出其ChatGPT和Whisper模型的 API ，為開發人員提供支援AI的語言和語音轉文字功能的應用程式編程介面。OpenAI的API由他們的AI模型GPT3.5-turbo提供支援，定價為每1000符號單位（token）0.002美元，比他們現有的GPT模型便宜10倍。

《 紐約時報》稱其為「有史以來向公眾發布的最佳人工智慧聊天機器人」。《 衛報》的薩曼莎·洛克（Samantha Lock）指出，ChatGPT能生成詳細且像是人類撰寫的文字。 亞利桑那州立大學教授要求ChatGPT完成一項他給學生的作業，發現其生成的文字與一個優秀學生會提供的文字相當，他認為「學術界有些非常嚴重的問題需要面對」。《 Slate》雜誌的亞歷克斯·坎特羅威茲（Alex Kantrowitz）讚揚了ChatGPT對 納粹德國相關問題的回擊，例如在面對 阿道夫·希特勒在德國修建高速公路的說法時，ChatGPT能指出其為 納粹德國使用強迫勞動 所建。

OpenAI CEO 山姆·柯曼

《 大西洋 》雜誌的將ChatGPT列為2022年「年度突破」中的「生成性人工智慧爆發」（the generative-AI eruption），稱其「可能會改變我們對工作方式、思考方式以及人類創造力的真正含義的想法」。

Vox 網站的寫道：「ChatGPT是普通大眾第一次親身了解現代人工智慧變得多麼強大」，並稱ChatGPT「儘管有缺陷，但其聰明程度足以派上用場」。

2023年， 奧馬爾·亞基在《 美國化學會志》上發表論文，稱ChatGPT可以輔助 金屬有機框架 合成。

詞曲作者尼克·凱夫稱 ChatGPT 是「對人性的荒誕嘲弄」[68]

在發布後的幾個月里，ChatGPT遭到了來自 教師、 記者、 藝術家、學者和公眾倡導者的廣泛而嚴厲的批評。 The Verge網站的詹姆斯·文森特將ChatGPT的病毒式成功視為人工智慧已成為主流的證據。 CBC記者評論稱ChatGPT有「 幻覺」傾向。線上技術部落格 Mashable的邁克·珀爾用多條問題測試了ChatGPT，其中一次他問ChatGPT「 中美洲除 墨西哥外最大的國家」是哪個，ChatGPT回答稱是 瓜地馬拉，而答案是 尼加拉瓜 。在CNBC向ChatGPT詢問《The Ballad of Dwight Fry》的歌詞時，ChatGPT給出了完全虛構的歌詞。The Verge參照的研究員將ChatGPT比作「隨機鸚鵡」，的安東·范登亨格爾教授也給出了類似的觀點，稱之為「只是簡單重複它認為我們想聽的話」的鸚鵡。

2022年12月，問答網站 Stack Overflow禁止使用者發布使用ChatGPT生成的答案，理由是ChatGPT的答案雖看似可用，實際上卻有很高的錯誤率。2023年1月，禁止在提交的論文中使用ChatGPT或其他大型語言模型來生成任何文字。 紐約市公立學校禁止師生在校園網路及裝置使用ChatGPT。 香港大學禁止師生在課堂、作業和評估中使用ChatGPT或其他AI工具，認定這是 抄襲 行為。

在《 紐約時報》評論文章中，經濟學家 保羅·克魯曼寫道，ChatGPT將影響對知識工作者的需求。 諾姆·喬姆斯基、 伊恩·羅伯茲、傑弗里·瓦圖穆爾（Jeffrey Watumull）評價道，「鑑於這些系統的非道德性、 偽科學 性和語言無能，我們只能為它們的流行而感到哭笑不得」。

2023年1月，在收到一首由ChatGPT以 尼克·凱夫 風格創作的歌曲後，歌曲作者本人在《紅手檔案》（The Red Hand Files） 上回應說，寫歌的行為是「一項血腥的事業...... .這需要我的一些東西來發起新的和新鮮的想法。它需要我的人性。」他繼續說，「儘管世界上所有的愛和尊重，這首歌都是胡說八道，是對人性的荒誕嘲弄，而且，好吧，我不太喜歡它。」

2023年3月31日，義大利隱私保護監管機構表示，由於ChatGPT不重視使用者資料，而且無法核實使用者年齡，該機構已封鎖ChatGPT。

2023年5月，美國紐約一名律師利用ChatGPT，為同事處理的訴訟蒐集資料，搜尋以往相關案例。該名律師曾多次向ChatGPT確認案例的真偽，惟ChatGPT每次均回答案例真實，結果被對家律師揭發，至少6宗案例並不存在，似是偽造。該名律師其後表示，後悔依賴生成式人工智慧，此前從未使用該技術搜尋案例，不知道ChatGPT提供的內容有可能是假。該名律師最終須接受紀律聆訊。

2023年11月，巴西一名地方法官因使用ChatGPT書寫判決書出錯而接受巴西國家司法委員會的調查。

《 大西洋月刊》的Stephen Marche指出它對學術界，尤其是入學申請論文的影響還有待了解。加州高中教師兼作家丹尼爾·赫爾曼（Daniel Herman）寫道，ChatGPT 將迎來「高中英語的終結」。 普林斯頓大學的高年級本科生Edward Tian創立了「GPTZero」--基於 GitHub Copilot 構建的應用程式，它可以掃描文字是否由另一AI編寫，打擊濫用。

自2023年1月24日起，出版商 施普林格·自然規定在其旗下所有期刊的論文中，ChatGPT等大語言模型不能列入作者。同月26日，學術期刊《 科學 》禁止在論文中使用ChatGPT生成的文字，也禁止將ChatGPT署名為作者。

2023年2月， 香港大學 計劃與AI在教學上的影響在師生中發起討論，但在此之前決定禁止在港大所有課堂、作業和評估中使用ChatGPT或其他AI工具。

2023年3月31日， 義大利政府以涉嫌侵犯隱私為由，宣布禁止使用ChatGPT，展開對OpenAI的調查。ChatGPT已在義大利下架，義大利成為第一個禁止使用ChatGPT的 西方國家 。2023年4月28日，ChatGPT再度能在義大利使用，ChatGPT亦做出部分修改，包含增加年齡認證系統、讓使用者能得知ChatGPT的隱私政策以及使用者能拒絕提供訓練演算法用的資料。

2023年5月10日，有香港立法會議員詢問有關ChatGPT未有在開放使用的原因。香港政府則回應尊重個別機構就其產品製訂的推出策略及商業安排。

ChatGPT-4已在美國律師資格考贏過9成考生，也可以寫論文，參加任何升學考試都能考贏多數人，被視為寫作業和考試神器。台灣Google前董事總經理簡立峰，指出ChatGPT正在挑戰傳統式的教育，「ChatGPT正在挑戰我們傳統式的教育，我們的教育現場裡，把個人發展、差異化發展、學習動機等問題都簡化掉了。 因應AI造成的影響，也有許多國家的教師嘗試化危機為轉機，將ChatGPT應用在教學或處理行政工作中。

ChatGPT出現和流行增強了科技公司對該領域的興趣和競爭。

2023年2月， Google推出類似於ChatGPT的對話人工智慧服務 Bard，基於其開發的 對話程式語言模型（LaMDA）。Bard於2023年3月21日面向美國和英國使用者發布，但有很多限制，文書處理僅支援 美式英語 。

百度於2023年2月確認類ChatGPT聊天機器人專案名字確定為 文心一言 ，英文名Ernie Bot。

2023年2月20日晚間，在一些社交平台上開始傳播「復旦大學自然語言處理實驗室邱錫鵬教授團隊推出對話式大型語言模型 MOSS（得名於電影《 流浪地球2》中的MOSS（550W量子計算機））」的訊息。一時間該專案官網瀏覽量激增，網站開始返回「{"message":"服务器流量过载，请明天上午重试"} 」的提示。2月21日，網站瀏覽恢復，並且添加了相關情況的說明。

2023年3月14日，由清華技術成果轉化的公司智譜AI基於GLM-130B千億基座模型的ChatGLM開啟邀請制內測，同時開源了中英雙語對話模型ChatGLM-6B，支援在單張消費級顯示卡上進行推理使用。

2023年4月7日，阿里雲研發語言模型「通義千問」開始邀請使用者測試體驗。現階段該模型主要定向邀請企業使用者進行體驗測試，獲得邀請碼使用者可透過官網參與體驗。

2023年3月，由前OpenAI員工共同創立的初創公司 Anthropic推出了大型語言模型 Claude。它可以被指示執行一系列任務，包括搜尋文件，總結，寫作和編碼，以及回答有關特定主題的問題。在這些方面，它類似於OpenAI的ChatGPT。但 Anthropic 認為，Claude「不太可能產生有害的輸出」，「更容易交談」和「更容易操縱」。

1. ^

2. ^ 3.0 3.1 3.2

3. ^ Davidson, Thomas; Bhattacharya, Debasmita; Weber, Ingmar. Roberts, Sarah T.; Tetreault, Joel; Prabhakaran, Vinodkumar; Waseem, Zeerak , 編. Racial Bias in Hate Speech and Abusive Language Detection Datasets. Proceedings of the Third Workshop on Abusive Language Online (Florence, Italy: Association for Computational Linguistics). 2019-08. doi:10.18653/v1/W19-3504 .

4. ^ Knox, W. Bradley; Stone, Peter. Augmenting Reinforcement Learning with Human Feedback (PDF). University of Texas at Austin. . （原始內容存檔 (PDF)於2022-12-08）.

5. ^ 17.0 17.1 17.2 17.3 17.4

6. ^ Schulman, John; Wolski, Filip; Dhariwal, Prafulla; Radford, Alec; Klimov, Oleg. Proximal Policy Optimization Algorithms. 2017. arXiv:1707.06347   [cs.LG].

7. ^

8. ^ Markov, Todor; Zhang, Chong; Agarwal, Sandhini; Eloundou, Tyna; Lee, Teddy; Adler, Steven; Jiang, Angela; Weng, Lilian. A Holistic Approach to Undesired Content Detection in the Real World. 2022-08-05. arXiv:2208.03274   [cs.CL].

9. ^ OpenAI. X. 2023-09-28 .

10. ^ Lakshmanan, Lak. Why large language models like ChatGPT are bullshit artists. becominghuman.ai. 2022-12-16 . （原始內容存檔於2022-12-17）. The human raters are not experts in the topic, and so they tend to choose text that looks convincing. They'd pick up on many symptoms of hallucination, but not all. Accuracy errors that creep in are difficult to catch.

11. ^ Gao, Leo; Schulman; Hilton, Jacob. Scaling Laws for Reward Model Overoptimization. 2022. arXiv:2210.10760   [cs.LG].

12. ^ Vincent, James. OpenAI的新聊天机器人能解释代码和编写情景喜剧剧本，但仍然很容易被愚弄. The Verge. 2022年12月1日 . （原始內容存檔於2023年1月17日）.

13. ^ Getahun, Hannah. Breaking ChatGPT: The AI's alter ego DAN reveals why the internet is so drawn to making the chatbot violate its own rules. Business Insider. . （原始內容存檔於2023年3月5日） （美國英語）.

14. ^ Woods, Allan. 我写了一个关于ChatGPT的AI的故事，然后我敢写一个更好的. 多倫多星報. 2022年12月10日 . （原始內容存檔於2023年1月6日） （英語）.

15. ^ Rosenblatt, Kalhan. 一个AI聊天机器人走红了。有人说它比谷歌好，而其他人担心它有问题。. NBC新聞. 2022年12月2日 . （原始內容存檔於2023年2月3日） （美國英語）.

16. ^ Milmo, Dan. ChatGPT reaches 100 million users two months after launch. The Guardian. 2023-12-02 . ISSN 0261-3077 . （原始內容存檔於2023-02-03） （英國英語）.

17. ^ Rogers, Reece. 5 Key Updates in GPT-4 Turbo, OpenAI's Newest Model. Wired.

18. ^ Hayden Field. OpenAI's ChatGPT app now available for Android. CNBC. 2023-07-25. （原始內容存檔於2023-07-29） （英語）.

19. ^ Kantrowitz, Alex. Finally, an A.I. Chatbot That Reliably Passes "the Nazi Test" . Slate. 2022-12-02 . （原始內容存檔於2023-01-17）.

20. Zhiling Zheng, Oufan Zhang, Christian Borgs, Jennifer T. Chayes, and Omar M. Yaghi. ChatGPT Chemistry Assistant for Text Mining and the Prediction of MOF Synthesis. J. Am. Chem. Soc. 2023, 145, 32, 18048-18062. ^ doi:10.1021/jacs.3c05819.

21. ^ 68.0 Cain, Sian. 'This song sucks': Nick Cave responds to ChatGPT song written in the style of Nick Cave. The Guardian. 2023-01-16 . （原始內容存檔於2023-01-18） （英語）.68.1 68.2

22. ^ Krugman, Paul. Does ChatGPT Mean Robots Are Coming For the Skilled Jobs?. The New York Times. 2022-12-06 . （原始內容存檔於2023-01-13）.

23. ^ Chomsky, Noam; Roberts, Ian; Watumull, Jeffrey. Noam Chomsky: The False Promise of ChatGPT [喬姆斯基：ChatGPT的虛假承諾]. 紐約時報. 由龔思量翻譯. 2023-03-08 . （原始內容存檔於2023-03-19） -透過澎湃新聞 （英語）. Given the amorality, faux science and linguistic incompetence of these systems, we can only laugh or cry at their popularity

24. ^ Rosalsky, Greg; Peaslee, Emma. This 22-year-old is trying to save us from ChatGPT before it changes writing forever. NPR. 2023-01-17 . （原始內容存檔於2023-01-18）. On January 2nd, Edward released his app. He named it GPTZero. It basically uses ChatGPT against itself, checking whether "there's zero involvement or a lot of involvement" of the AI system in creating a given text. [...] Along these lines, one obvious application for GPTZero is to help teachers identify whether their students are plagiarizing their essays from ChatGPT.

25. ^ 霍爾頓·索普. ChatGPT is fun, but not an author. 科學. 2023-01-26 . （原始內容存檔於2023-03-06）.

26. ^

# data[].attributes.attachment_link.title
ChatGPT - 維基百科，自由的百科全書

# data[].attributes.attachment_link.description
ChatGPT，全稱 聊天生成預訓練轉換器（英語：），是 OpenAI開發的 人工智慧 聊天機器人程式，於2022年11月推出。該程式使用基於 GPT-3.5、 GPT-4架構的 大型語言模型並以 強化學習訓練。ChatGPT目前仍以文字方式互動，而除了可以用人類自然對話方式來互動，還可以用於甚為複雜的語言工作，包括自動生成 文字、自動問答、自動 ...