ChatGPT是少數強者的外掛-摘要

第零層 chatGPT的優勢與限制

具體來說，ChatGPT有以下特點：

對話式溝通
動態回應
比較數據和基於排名的回應
深入回應
回答所有問題並提出問題
它基於輸入資料庫的超過 3000 億個單詞
即使得到答案，也要不斷學習，最終接受訓練，每次都能得到更好的答案

ChatGPT 有什麼好處？

能夠理解並回應多種語言輸入
- ChatGPT 可以理解各種語言輸入，甚至是那些被認為複雜或奇怪的語言！它已經過大型人類語言資料集的訓練，使其能夠理解各種使用者輸入並產生回應。這使得它非常適合創建處理許多客戶查詢或請求的聊天機器人。
不斷學習與提升的能力
- 隨著 ChatGPT 處理越來越多的使用者輸入，它可以調整和增強其回應，以更好地滿足使用者的需求。這意味著使用 ChatGPT 創建的聊天機器人隨著時間的推移變得更加有效和高效，從而帶來更好的用戶體驗。
實現快速應用開發
- 憑藉其直覺的介面和預先訓練的 NLP 模型，ChatGPT 允許開發人員快速輕鬆地創建聊天機器人應用程式。這對於需要快速開發和部署聊天機器人應用程式以滿足不斷變化的客戶需求或市場需求的企業特別有用。
- ChatGPT 強調了一個有趣的因素：以人機混合模式工作。人類不僅可以促使人工智慧取得好的結果。他們還可以指導和糾正人工智慧可能犯的錯誤。在共生關係中，人類和人工智慧都在幫助對方成為「專家」。

chatGPT不擅長從無到有，但可以從1到100，若是善於提問可以提供非常多的幫助，但同時自己也需要具備辨別能力，辨別給出的資訊是否正確。

ChatGPT 的局限性

ChatGPT 是一款強大的工具，適合希望使用自然語言處理來建立聊天機器人應用程式的開發人員。它能夠理解和回應複雜多樣的語言輸入，並隨著時間的推移進行學習和改進，這使其成為創建可為用戶提供價值的聊天機器人的理想選擇。

資料庫大小：限制為製作個人化行銷、社群媒體和技術銷售內容（包括文字、圖像和影片）；創建適合特定業務（例如零售業）的助理
預訓練模型：事實上，ChatGPT 依賴由資料訓練的機器學習演算法。鑑於訓練可能有偏見或錯誤，我們不能依賴反應的正確性。也可能存在系統性偏差。(所以對於策略選定，chatGPT可能並不是最好的選擇)
資源密集型：此模型從許多資源中汲取力量。這可能是行動裝置或某些低功耗設備的限制裝置.
時間表：ChatGPT 尚不涵蓋 2021 年後的事件。因此，您將無法找到與此後任何內容相關的查詢的答案。(他可以預測，但就跟所有預測一樣，並不保證正確)
成本：據報道，該模型目前每月運行成本為300萬美元。從長遠來看，這可能是難以管理的。另外，人們需要找出模型審查/研究期結束後使用者的成本將放在哪裡。
事實的複雜性：該模型有時只能處理有關人物、地點或事件等的一系列屬性。鑑於預先訓練的結構，它可能會混淆因素並給出隨機答案。此外，鑑於數據來自互聯網，反應可能存在偏見。生成式人工智慧也可能是錯的！它不可能總是有多種觀點。
輸入不是無窮無盡的

當您向 ChatGPT 提交輸入字段時，您會發現輸入字段限制為 2,048 個字元，大約 500 個詞。顯然，此限制是為了防止系統過載，但是對於高級服務 ChatGPT-4，限制最多為 4,096 個字元。另一個相關問題是chatGPT不會始終遵守您在提示中提交的字元限制。因此，當您要求 200 個詞的給定文字時，結果可能是 100 到 300 之間的任何內容。

有使用限制

ChatGPT 目前將基本計劃使用者提交提示的次數限制為每小時 30 條消息，對於 ChatGPT Plus 使用者，提交提示的次數更高但未指定，但此限制隨時間而變化。每個對話到 3000 個詞，如果滿足這些限制中的任何一個，系統將顯示一條錯誤訊息：此錯誤可能是由長回應或複雜回應所需的處理引起的。

回復可能未完成(拒絕回答敏感問題（ex：股票、虛擬貨幣漲跌、暴力、犯罪⋯⋯）)

有時，當您向 ChatGPT 請求長文本時，或者如果您要求它寫出代碼，AI 會在工作完成之前停止。您需要做的就是鍵入“繼續”，但如果不需要這樣做，顯然會更好。

綜上所述，chatGPT對於創新、策略、複雜分析等方面在短期間內還是無法追上專業人士

以上資訊參考

第一層

學習理論批判思考理論的分類或標籤

學習理論

學習理論分為四大主義

行為主義
- 又稱刺激-反應理論，類似古典心理學。理論簡介：行為主義學習理論強調學習是一種對外部刺激的反應，主要關注可觀察的行為和條件反射。學習是透過刺激-反應的連接而實現的。
- 例如班杜拉觀察學習理論、桑代克學習本質:刺激與反應的連結，不斷嘗試錯誤與連結的過程，主要規律為準備律、練習律、效果律
- 理論1：古典條件反射理論（Classical Conditioning Theory）
  研究者：巴夫洛夫（Ivan Pavlov）
  例子： Pavlov的狗實驗，其中狗在聽到鈴聲時學會分泌唾液，展現了古典條件反射的過程。
- 理論2：奖惩理論（Operant Conditioning Theory）
  研究者： B.F. 斯金納（B.F. Skinner）
  例子：斯金納的箱子實驗，其中動物通過接受奖勵或處罰來學習特定行為，這反映了奖惩理論的原則。
認知主義
- 理論簡介：認知主義學習理論關注學習過程中的思考、記憶和理解，認為學習是一個主動的知識建構過程。
  通過認知過程探索學習規律，人是學習的主體
- 例如：皮亞傑認知結構理論認知發展的階段性理論
- 理論1：資訊處理理論（Information Processing Theory）
  研究者： George A. Miller
  例子： Miller的短期記憶研究，他提出了“魔數七加或減二”的概念，描述了短期記憶容量的限制。
- 理論2：社會認知理論（Social Cognitive Theory）
  研究者： Albert Bandura
  例子： Bandura的波波娃娃實驗，這個實驗強調了觀察學習的重要性，即觀看別人的行為和後果以學習新行為。
建構主義
- 理論簡介：建構主義學習理論強調學習是一種主觀建構的過程，學習者通過主動參與和建構知識。
  1. 主動原則：知識並非由認知主體被動地接受而來，而是由認知主體建造而來。
  2. 適應原則：認知的功能是適應性的，是用來組織經驗世界，不是用來發現本體性的真實。
  3. 發展原則：知識的成長是透過同化、調適及反思性抽取等歷程逐漸發展而成，後續知識必須植基於先備知識且受限於先備知識。
- 其中包含SECI模型，代表社會化（Socialization）、外部化（Externalization）、結合（Combination）和內部化（Internalization）這四個過程。
  1. 社會化（Socialization）：在這個過程中，個體將自己的個人知識和經驗與他人分享，通過觀察和互動來學習新知識。這是一種隱性知識轉化為隱性知識的過程。
  2. 外部化（Externalization）：外部化是指將個體的隱性知識轉化為明示的形式，例如文件、報告或其他文本。這使得知識可以更容易地共享和儲存。
  3. 結合（Combination）：在這個過程中，明示知識（文本、數據等）被組合和整合，以創建更高層次的知識。這是將不同知識源組合在一起的過程。
  4. 內部化（Internalization）：內部化是指個體將明示的知識轉化為自己的隱性知識，通過學習和實踐將知識納入自己的思維和行為中。
人本主義
- 理論簡介：人本主義建構理論將學習視為自我實現和發展的過程，強調個體的需求、價值觀和情感。
- 人本主義教育強調學生的自我認識、情感成長和自主學習，並尊重個體的價值觀和需求。
- 理論1：自我實現理論（Self-Actualization Theory）
  研究者： Abraham Maslow
  例子： Maslow的需求層次理論，強調了人類追求自我實現和個人成長的動力。
- 理論2：人本主義教育理論（Humanistic Education Theory）
  研究者： Carl Rogers
  例子： Rogers的人本主義教育方法，強調尊重學生的價值觀、情感和需求，鼓勵自主學習和自我探索。

提問方法

一直追問，可以在一次輸入中，有數個問題讓他回答

批判性思考

批判性思考就是思考觀點背後的思考過程任何"觀點"都是針對某個"論題" 基於特定的"概念" "證據事實"和"假設" 站在特定的"立場"進行"推理和解釋" 從而支持某個"結論" 可以讓chatGPT 幫你識別一個觀點的8個論證部分

蘇格拉底的提問分類方法進行批判式的提問
1. 澄清問題
2. 探究假設的問題
3. 探究原因和證據的問題
4. 關於觀點或觀點的問題
5. 探討影響和後果的問題
規避一些常見的論證謬誤

結構化思考能力

沒有結構你的觀點站不住腳

MECE分類的5種方法 (mutually exclusiveand collectively exhaustive) 相互獨立不重覆完全窮盡不遺漏
1. 二分法分兩類
2. 要素法關鍵要素(>2)
3. 過程法一個工作項目分解為若幹個更細的工作任務的方法 (原子效率)
4. 矩陣法不同變量之間的關係
5. 公式法就是將一個問題拆解為一個公式的表達
第二個就是學習模型讓GPT按照思考結構給你推薦常用的模型讓他給你介紹模型的用法及局限
- 讓GPT幫你在特定場景下基於特定的思考結構去分析問題讓GPT給你推薦特定行業、領域或者人群需要掌握的模型

創新能力

顛覆性創新延續性創新

觀察
提問
聯想
交流
實驗